一.功能模块：1.数据可视化：数据为MATLAB格式，首先用scipy库导入数据，共5000个数据样本，每个样本中有401个特征值。其中400个为每个手写数字图片的400个像素亮度值，1个为其实际的真实数字。导入数据后通过matplotlib.pyplot绘制一部分样本图片。2.搭建神经网络模型：模型包括了一个输入层（25个单元）、一个隐藏层（15个单元）、一个输出层（10个单元），激活函数分别使用relu\relu\softmax，损失函数为SparseCategoricalCrossentropy()，最终10个输出的是为各个单元对应数字的概率。3.数据集划分：通过sklearn模块的train_test_split，将数据集划分为490个数据的训练集和10个数据的测试集。4.训练模型：训练之前先处理一下数据集中的实际对应数字，因为其范围为1-10，应该将其进行减一操作至0-9，再进行model.fit，迭代次数设置为100次。5.测试集测试：model.predict方法得出各个数字的概率，取概率最大的那个单元对应的数字，再加一输出。 2.技术栈：机器学习，tensorflow,python，matplotlib，sklearn

该脚本为*公众号自动化预约脚本，项目要求：自动点击 所有的 国家级 省级 市级三栏内的预约报名 并确认，但如果对话框出现 如预约后不能参加，可能会影响其它项目预约，则点击取消。本脚本不需要反复循环，为单独脚本，手动运行，会议报名不定期更新会议，大约每周预约报名一次即可。大约每周手动运行一次即可。 1.功能模块： 1.登录模块： 进入初始页自动选定城市，自动填入账号密码登录 2.解决页面的懒加载机制：由于页面中可选预约项目太多，所以需要将页面模拟人工滑动至最底端，以获取所有可预约项目。 3.获取预约按钮：页面完全加载后，获取全部可用按钮。 4.进行弹窗判断：自动单击每个预约按钮后根据弹窗判断是否继续执行。 2.技术栈： 1.python：该脚本由python实现 2.selenium：python自动化测试库，用于执行网页上的操作 3.html：定位操作元素与执行脚本相配合 3.难点： 页面的懒加载机制初期未考虑完全导致不能预约全部可约项目。

1.功能模块：数据可视化；损失函数；梯度下降等 2.技术栈：Python，pandas，numpy，matplotlib等，实现多变量线性回归模型，对训练集进行学习训练，得到最佳模型参数进行收益预测