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DevEco Studio内置性能工具，能监控应用内存泄漏、帧率波动、CPU占用等关键指标，核心是使用Memory Profiler检测内存泄漏，使用UI Profiler监控帧率。Memory Profiler通过抓取内存快照，分析对象引用关系，定位泄漏点（如未注销的监听器、静态对象持有组件引用）；通过性能工具定位问题后，针对性优化（如注销引用、子线程处理耗时操作），能大幅提升应用性能。// 静
大模型：python商品数据分析推荐系统 商品推荐系统 购物推荐 可视化大屏 协同过滤推荐算法 django框架 得物商品数据 大数据毕业设计
AI大模型：基于大数据Spark小说数据分析系统 可视化 Django框架 requests爬虫 Echarts可视化 python 大数据技术（源码）
AI大模型：python音乐推荐系统 2种推荐算法 协同过滤 Django框架 大数据项目 网页设计音乐播放（建议收藏）
摘要： 本研究基于Django框架开发宠物领养寄养救助系统，旨在解决当前宠物公益领域信息分散、流程不规范等问题。系统包含三大核心模块：宠物领养模块实现规范化匹配与跟踪；寄养服务模块通过资质审核与信用机制保障安全；救助资源模块整合物资与志愿者资源，提升救助效率。技术层面采用Django的MVT架构，集成图片处理、地图API及权限控制，确保数据安全与功能落地。应用显示，系统显著提升领养审核效率（60%
Uwsgi+Django多进程下Apscheduler定时任务动态添加、任务重复执行及解决定时任务中高并发的问题（适用于分布式）因为uwsgi+django启用多进程的情况下，每一个进程是单独，但是apscheuler定时任务执行器的实例需要在多进程下实现共享，很多人想到共享可能会选择方案：1.存储的方式（各种db、redis），2.队列，共享内存等等方案…存储的方式需要的条件：实例是需要可被序列
AI大模型：python验证码检测识别系统 CNN算法 卷积神经网络 Django框架 深度学习 毕业设计（建议收藏）✅
2025年度报告以及我的思考
本文分析了传统用户实体行为分析(UEBA)系统的局限性，指出其静态规则和预定义阈值难以应对现代复杂威胁。文章提出现代UEBA系统需要具备即时攻击检测、识别复杂攻击和与现有安全运营无缝集成三大能力。通过利用历史日志数据快速建立行为基线、采用首次出现和异常值检测规则，以及将UEBA与AI安全代理结合，可以实现更高效的安全防护。最后强调全面数据集成、快速建立基线和融入现有工作流程是成功实施现代UEBA的
摘要：本文介绍了一个基于Python和AI大模型的新闻自动分类系统开发项目。研究利用BERT、GPT等预训练模型结合深度学习技术，实现对海量新闻的高效分类。项目包含数据采集、预处理、模型训练与优化、可视化系统开发等模块，旨在解决人工分类效率低下的问题。系统预期准确率不低于90%，具有多源信息融合、可解释性分析等创新点。文章详细阐述了选题背景、研究目标、技术路线及进度安排，为新闻分类领域提供了一种智
本文系统梳理了Python与AI大模型在新闻自动分类领域的技术演进与应用研究。从传统机器学习到深度学习再到预训练模型阶段，详细分析了TF-IDF、CNN、LSTM、BERT等技术的性能提升与局限性。文章重点介绍了数据采集预处理、特征提取、模型训练等关键技术实现，并以今日头条和腾讯新闻推荐系统为案例，展示了91.2%的分类准确率和18%的用户留存提升。最后指出当前面临的短文本歧义、冷启动等挑战，并展
本文介绍了基于Python和AI大模型的新闻自动分类系统，该系统采用分层架构设计，整合数据采集、模型训练、服务部署等功能模块。系统支持多语言处理和动态更新，通过BERT、GPT-4等大模型实现高精度分类（准确率达95.2%），并具备可视化分析能力。应用场景涵盖新闻推荐、舆情监控等领域，显著提升分类效率和用户体验。文章还展望了多模态融合、联邦学习等未来发展方向，为新闻智能化处理提供了创新解决方案。
本文介绍了一个基于Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱技术的古诗词情感分析系统。该系统通过构建包含诗人、作品、意象等实体的知识图谱，结合大模型的深度语义解析能力，实现高精度的古诗词情感分类（准确率≥90%）。系统采用Vue.js开发可视化界面，支持动态图谱遍历和情感分布展示，为文化传承、学术研究和教育应用提供新工具。创新点在于技术融合和推理路径可视化，解决了传统方法在古汉语隐喻理解上
【摘要】本文介绍了基于Python、PyQt和YOLO算法的目标检测系统开发。内容涵盖：1）Python技术特点及其在AI领域的应用；2）PyQt图形界面开发优势；3）YOLO算法的实时检测特性；4）系统采用16类数字编号数据集，展示训练指标（mAP@0.5达0.957）；5）详细代码解析图像分割、中文标注及几何特征计算功能。作者作为资深技术博主，提供从开发到答辩的全流程指导服务。
首先需界定系统核心目标，是聚焦本地精准获客（如云罗 GEO 的核心方向）、还是面向多行业全域优化；明确服务对象（中小微企业 / 大型集团）、适配场景（餐饮 / 制造 / 跨境电商等）及合规要求（如金融行业的数据安全规范）。同时确定核心指标，比如多平台适配范围（豆包、文心一言等主流 AI 模型）、响应速度、二次开发灵活性等，为后续架构设计奠定基础。若需快速落地，可借鉴云罗 GEO 等成熟系统的全栈自
摘要：本项目基于Python与DeepSeek-R1大模型开发农作物产量预测系统，通过融合气象、土壤、遥感等多源数据构建预测模型。研究内容包括数据采集与预处理、模型微调训练、Web系统开发及实验验证，采用Flask/Django框架实现可视化交互平台。项目预期产出学术论文和可落地的预测系统，为农业决策提供支持。技术路线涵盖数据融合、时序特征提取和模型部署，具有创新性和实用价值。
本文探讨了Python与DeepSeek-R1大模型在农作物产量预测中的应用。传统方法存在数据维度单一、实时性差等问题，而深度学习技术通过CNN、LSTM等模型可有效提升预测精度。DeepSeek-R1大模型具有强化学习、混合专家架构等优势，结合Python生态可实现多源数据融合和实时预测。文章分析了当前挑战如数据质量、模型可解释性等，并展望了数字孪生农业、联邦学习等未来方向。该技术为农业生产提供
摘要：本文提出基于Python与DeepSeek-R1大模型的农作物产量预测框架，通过融合多源数据（气象、土壤、遥感影像等）和时空注意力机制，显著提升预测精度。实验表明，该模型在玉米、小麦等作物预测中平均绝对误差较传统方法降低32%，支持实时预测与区域级产量模拟。研究采用五层系统架构，结合轻量化模型设计，有效解决了传统方法数据维度单一、实时性不足等问题，为农业决策提供科学依据。关键词：DeepSe
摘要：本文介绍了一个基于Python+DeepSeek-R1大模型的农作物产量预测分析系统。该系统采用分层架构设计，整合多源异构数据（气象、土壤、遥感、农事记录），通过多模态数据融合策略和混合神经网络模型（CNN+LSTM+DeepSeek-R1）实现精准预测。实验表明，该系统较传统方法在MAE指标上提升25%，预测误差控制在8%以内，并具备实时预警能力。该系统可应用于农户决策支持、农业保险风控和
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement...ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement...ERROR: No matching distribution found for...关于musl、manylinux、glibc等系统库
摘要：本文介绍了一个基于Django框架和DeepSeek大模型的知识图谱古诗词情感分析系统。研究通过构建古诗词知识图谱（包含诗人、朝代、典故等实体），结合DeepSeek大模型的微调技术，实现对古诗词中隐喻、典故等复杂情感的深度分析。系统采用Django开发Web平台，提供可视化分析功能。创新点在于首次将大模型与知识图谱融合应用于古诗词分析，预期准确率提升10%以上。研究对文化传承和数字人文领域
本系统基于SpringBoot框架设计开发，针对大学生心理健康需求构建智能化咨询服务平台。系统采用B/S架构，结合JAVA语言和MyBatis-Plus数据持久层技术实现多角色协同管理模式，包含学生用户、咨询师用户和管理员三大功能模块。学生端提供心理测评、AI智能问答、在线咨询、咨询师预约、新闻资讯交互等核心功能，支持点赞收藏、评论互动等社交行为，咨询师端集成预约审核、测评题库管理、在线咨询回复等
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OpenObserve 是一款开源的云原生可观测性平台，专为日志、指标和追踪数据分析设计，相较于Elasticsearch，其存储成本降低了约140倍，支持PB级数据处理，并提供高性能分析与易用部署方案。所以java代码打印日志时，需要获取Trace ID，这样当业务出现问题时，通过Trace ID，就可以排查问题了。存储成本优化：采用列式存储（Parquet格式）与对象存储（如S3/Azur
在开始之前，我们需要安装 NLP 相关的 Python 库：和用于数据处理用于特征工程和评估和用于文本预处理提供预训练的 NLP 模型和用于深度学习建模我们以 IMDB 电影评论数据集为例，这是一个用于情感分析（情绪分类）的 NLP 任务。在 NLP 任务中，我们通常需要去除 HTML 标签、标点符号、停用词等。四、特征工程在深度学习之前，我们可以使用 TF-IDF 或 Word2Vec 提取文本
智能客服系统是一款基于 Python 语言、采用 Django 框架开发的企业级智能服务解决方案，深度集成自然语言处理（NLP）技术与知识库管理功能，致力于为企业提供智能化、高效率的客户服务体验。系统融合了智能问答、自动回复与人工客服协同机制，可广泛应用于企业客户服务、在线咨询、技术支持等场景，支持网站、App、微信等多渠道接入，并具备处理大规模并发访问的能力，有效提升客户服务效率与质量。
基于Python大数据技术进行网络爬虫的设计,框架使用Scrapy.系统设计支持以下技术栈前端开发框架:vue.js数据库 mysql 版本不限后端语言框架支持：数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以。
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摘要： 本文介绍了一种基于CUDAMPS和vLLM的多租户LLM推理优化方案，通过显存软隔离技术将单张A100 GPU虚拟化为8个独立分区，实现多LoRA模型并行运行。该架构采用K8s容器化部署，结合进程级隔离和cgroup限制，确保故障不扩散，同时支持动态扩缩与LoRA热插拔。实测显示8租户并发下总QPS达144req/s，P99延迟268ms，GPU利用率97%。方案解决了传统MIG灵活性不足
如果你忘了sysdba的密码,自己搜重置密码的命令注意上面的ORCL是oracle实例的名字, 也可能为xe, 需要具体查看你的oracle版本,具体的命令可以问豆包。
当电脑上了年纪时，很多不必要的程序、无用的文件、注册表错误日志和多余的窗口特效，让系统运行越来越慢。让您的计算机性能和操作更加流畅、稳定和快速。它可以清理和加速个人电脑，防止恼人的广告，并监控主页修改，以实现更安全的浏览。如：IObit Uninstaller、系统修复、启动项管理、注册表清理、Driver Booster、PCtransfer、内存整理、磁盘清理、Smart Defrag、磁盘医
确保服务器或本地开发环境满足PHP运行要求，推荐PHP 7.4及以上版本。需安装Composer依赖管理工具，数据库推荐MySQL 5.7+或MariaDB。推荐使用Laravel或Symfony框架构建后台服务。Laravel提供队列系统处理异步任务，适合语音生成等耗时操作。数字人系统通常包含语音合成、自然语言处理等模块。通过API对接第三方服务如阿里云、腾讯云的智能语音交互产品。设计用户交互记
框架就相当于我们建大楼的时候，一种框架结构，帮我们准备好了对应的方法、我们只需要自己进行装修，修成写字楼、修成住宅，或者厂房，按照我们自己的方法进行即可。以上是一些常用的Python机器人框架，每个框架都有其独特的特性和优势，开发者可以根据自己的需求和偏好选择最适合自己的框架来进行机器人开发。老师帮大家进行了总结：本质上框架是帮我们进行快速开发，快速搭建项目，整理的一系列的工具、方法和规范。你如果
mini3横空出世，网上对其的评价颇为一致，都认为其是近期以来的最佳大模型，并且很多博主通过Gemini3很快的做出了很有意思的一些应用，其中最有代表性的就是手势控制3D粒子交互系统，上一篇博客我们详细讲解了如何进入Gemini3：人工智能：无需复杂配置！交互逻辑：摄像头捕捉双手（需在光线充足环境下，双手正对摄像头），双手自然张开时，粒子群从模型中心向四周扩散，张得越开，扩散范围越大；模型与UI细
本文介绍了基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统设计方案。研究利用AI大模型（如GPT、LLaMA）的自然语言处理能力，结合图神经网络和强化学习技术，构建融合用户画像、实时路况和多源数据的动态路线推荐系统。系统采用Python生态开发，包含数据采集处理、算法模型（用户画像、大模型需求解析、多目标优化）和系统实现（高并发后端、可视化前端）三大模块。创新点在于将大模型语义理解与路网
摘要：本文提出基于Python与AI大模型的智能路线规划系统，通过融合多源交通数据，结合大模型的语义理解能力，实现个性化路线推荐。系统采用分层架构，利用Python进行数据清洗与特征提取，微调AI大模型解析用户需求并生成候选路线。实验表明，该系统在路线规划准确率(91.5%)和用户满意度(82%)方面显著优于传统方法。研究为智能交通领域提供了新思路，未来可扩展多模态交互和实时动态调整功能。（149
本文介绍了一个基于Django框架和DeepSeek大模型的古诗词情感分析系统研究项目。该项目通过构建古诗词知识图谱，结合DeepSeek大模型的语义理解能力，开发了一个具有情感分析、知识图谱可视化和检索功能的Web系统。研究内容包括数据采集与标注、知识图谱构建、大模型微调、系统开发等环节，旨在提升古诗词情感分析的准确性和可解释性。项目创新性地融合了大模型与知识图谱技术，为传统文化数字化传播提供了
在 Elasticsearch 中，**聚合（Aggregation）**是一个强大的功能，用于对查询结果进行分组、统计、度量等操作。聚合查询不仅可以按字段进行分组，还可以进行计算（如求和、平均值等），在数据分析和可视化中非常有用。在 Elasticsearch 中，聚合查询并不返回实际的文档，而是返回聚合结果，例如每个分组的文档数量、平均值、最大值等。聚合查询不仅可以进行单一聚合，还可以进行嵌套
本文介绍了一种基于Python开发的融合强化学习与大模型的智能船舶避碰系统。该系统通过强化学习算法（如PPO、DDPG）实现船舶避碰策略的自主优化，结合大模型对航海规则和复杂态势的语义理解能力，为多船交汇、狭水道等复杂场景提供智能化决策支持。系统采用模块化设计，整合了环境感知、态势评估、规则解析、决策生成等核心功能模块，通过多源数据融合和在线学习机制提升系统鲁棒性。测试表明，该系统在多船场景下的避
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