Kumpulan Link

RapidMiner  adalah platform perangkat lunak data ilmu pengetahuan yang dikembangkan oleh perusahaan dengan nama yang sama, yang menyediakan lingkungan terpadu untuk pembelajaran mesin (machine learning), pembelajaran mendalam (deep learning), penambangan teks (text mining), dan analisis prediktif (predictive analytics) Data mining  membantu tahapan perencanaan dan memberikan informasi tepat untuk membuat prediksi berdasarkan tren masa lalu dan kondisi saat ini . Pengurangan biaya. Data mining memungkinkan perusahaan menggunakan alokasi dana lebih efisien karena otomatisasi pengambilan keputusan dapat mengurangi biaya. Perbedaan  Utama Antara  Data Science dan Data Mining Data mining  merupakan bagian dari kegiatan dalam rangka mencari pola dibalik sekumpulan  data  dengan menggunakan kaidah KDD (Knowledge Discovery in Databases) sedangkan  data science  dengan memadukan ilmu matematika terapan dan ilmu komputer.

 1. setting xampp agar bisa djanggo Untuk menginstall mod_wsgi pada Apache di XAMPP, Anda perlu mengikuti langkah-langkah berikut: Download mod_wsgi dari situs resmi mod_wsgi: https://modwsgi.readthedocs.io/en/develop/user-guides/installation-windows.html Ekstrak file yang didownload dan temukan file mod_wsgi.so Salin file mod_wsgi.so ke folder apache/modules di dalam folder instalasi XAMPP Anda. Buka file httpd.conf di folder apache/conf di dalam folder instalasi XAMPP Anda. Tambahkan baris berikut ke akhir file httpd.conf: Copy code LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi.so Simpan perubahan pada file httpd.conf dan restart Apache menggunakan XAMPP Control Panel. Setelah mod_wsgi diinstal dan dikonfigurasi, Anda dapat mengkonfigurasikan Apache untuk bekerja dengan aplikasi Django Anda dengan menambahkan beberapa baris konfigurasi ke file httpd.conf. Namun perlu diingat bahwa pengkonfigurasian ini cukup rumit dan memerlukan pengetahuan yang cukup dalam tentang Apache dan Django. J...

  import ccxt import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation # Initialize the Binance exchange object binance = ccxt.binance() # Define the data lists for the bid and ask prices bid_prices = [] ask_prices = [] # Define the function to update the plot def update_plot ( num ):     # Fetch the latest ticker data for the BTC/USDT pair     ticker = binance.fetch_ticker( 'BTC/USDT' )     bid_prices.append(ticker[ 'bid' ])     ask_prices.append(ticker[ 'ask' ])     # Limit the data to the last 100 data points     bid_prices2 = bid_prices[ - 100 :]     ask_prices2 = ask_prices[ - 100 :]     plt.clf()     plt.plot(bid_prices2, label = 'Bid' )     plt.plot(ask_prices2, label = 'Ask' )     plt.xlabel( 'Time' )     plt.ylabel( 'Price' )     plt.title( 'BTC/USDT Bid and Ask Prices' )     plt.text( 0.8 , 0.9 , 'Bid: $ {:...