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新闻数据爬取情感分析系统摘要： 本系统是一个基于Python+Django+Vue的智能新闻分析平台，整合Scrapy爬虫框架与NLP技术，实现新闻数据的全流程处理。系统通过Scrapy爬虫自动采集新闻并存储至数据库，前端提供新闻浏览、分类检索、关键词搜索等功能。核心智能分析模块采用TextRank算法生成新闻摘要，结合jieba分词和朴素贝叶斯算法实现关键词提取、情感分类及词性标注等深度分析。后
本文介绍了一款基于Python+Django+Vue的智能新闻推荐系统，采用Selenium爬虫技术采集新浪新闻数据（标题、文本、图片及视频链接），结合MySQL数据库存储。系统创新性地融合三重推荐算法：权重衰减防止重复推荐、标签匹配实现个性化推送、热点计算（阅读量/评论量/发布时间）保障时效性。功能模块包括用户端（分类浏览、评论互动、个性化推荐）和管理端（爬虫配置、数据管理、可视化分析），通过E
本研究基于Python技术构建中华古诗词知识图谱可视化系统，旨在解决传统诗词研究中数据规模大、关系隐含深、展示单一等问题。系统采用Neo4j图数据库存储诗词、作者、朝代、意象等实体关系，结合D3.js实现多维度可视化展示。研究创新点包括：多层级知识建模、动态语义推理和文化增强可视化。预期成果为可支持关联分析、语义推理的交互式系统，为文化传承、学术研究和教育应用提供新工具。技术路线涵盖数据采集、知识
摘要：本项目基于Python知识图谱技术构建中华古诗词可视化系统，实现诗词文化数据的结构化呈现与交互探索。系统采用"数据采集-知识抽取-图谱构建-可视化展示"架构，运用Jieba分词、Neo4j图数据库和PyVis/D3.js可视化工具，实现诗人关系网络、朝代时间轴和地理分布图等核心功能。项目计划9周完成，目标处理10万首诗词数据，支持千级节点1秒内渲染，为文化教育提供直观的数
本文系统梳理了Python在中华古诗词知识图谱构建与可视化中的应用研究。研究展示了知识图谱技术如何通过实体识别、关系抽取等NLP方法，将传统诗词文本转化为结构化语义网络，并借助动态可视化技术实现交互式展示。文章详细分析了关键技术进展，包括从规则匹配到深度学习的实体识别方法、跨模态语义对齐技术，以及动态可视化系统的创新应用。同时探讨了该技术在文化传承、学术研究、教育创新和商业开发等领域的实践价值，并
本文探讨了Python知识图谱技术在中华古诗词可视化领域的应用。研究利用Python强大的数据处理、NLP和可视化能力，构建了包含诗人、作品、朝代、意象等实体的结构化语义网络，并开发了动态交互式可视化系统。关键技术包括深度学习实体识别、跨模态语义对齐和动态可视化展示，应用于文化传承、学术研究和商业产品开发。研究解决了传统诗词研究信息碎片化问题，但也面临数据质量、模型泛化等挑战。未来发展方向包括多模
HDFS 即 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），是 Hadoop 生态系统中的核心组成部分。特性详细说明局限性原因/影响兼容廉价硬件设备设计时以硬件故障为常态，支持普通服务器集群运行，通过冗余机制保障数据完整性。不适合低延迟应用采用高吞吐数据读取方式导致较高延迟（如流式访问机制）。支持流数据读写为批量处理优化，放宽POSIX要求，采用顺序
centos7hadoop2.6.0一、修改主机名 (三台同时配置)hostnamectl set-hostname hadoop1hostnamectl set-hostname hadoop2hostnamectl set-hostname hadoop3二、修改hosts(三台同时配置)vim /etc/hosts键入 ：192.168.200.6 hadoop1192.168.200.7
一：Reduce join简介：⑴原理：Map 端的主要工作：为来自不同表(文件)的 key/value 对打标签以区别不同来源的记录然后用连接字段作为 key，其余部分和新加的标志作为 value，最后进行输出。Redu......
一、前期准备1、hadoop-3.2.0安装包http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz2、配置jdk1.8vim /etc/profile #添加如下信息export JAVA_HOME=jdk安装目录export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/export PAT
摘要：MapReduce是一种用于大规模数据并行处理的编程模型，它将计算任务分为Map和Reduce两个阶段，通过移动计算而非数据实现并行处理。MapReduce适用于离线批处理场景。其工作原理包括数据切分、Map任务处理、Shuffle阶段和Reduce任务汇总。典型应用如WordCount词频统计，通过哈希取模确保相同Key分发到同一Reduce节点。但MapReduce因大量磁盘I/O和网络
Hadoop/Yarn的日志清理可以分为两个子话题讨论：Hadoop/Yarn的本地日志（非Yarn Container生成的日志）Yarn的Container生成的日志我们这里讨论的日志清理并不是通过定时的日志删除命令去实现，这一做法显然优雅， 具体的做法下面会分别进行讨论。1. Hadoop/Yarn本地日志的清理Hadoop/Yarn使用log4j进行日志输出，所以对于它们本地日志的清理，最
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
本文介绍了一个基于Python和大模型深度学习的疾病预测系统研究项目。项目针对医疗领域数据利用率低和资源分配不均的问题，提出采用多模态数据融合（电子病历、医学影像、基因组数据）和大模型技术（如LLaMA-3）来提升疾病预测准确率。研究内容包括：多模态特征提取、大模型微调优化、模型轻量化部署等关键技术，目标是在MIMIC-III等公开数据集上实现AUC≥0.92的预测性能，并将推理延迟控制在800m
本文介绍了一种融合DeepSeek大模型与Neo4j知识图谱的电商商品推荐系统。该系统通过三层架构设计，有效解决了传统推荐系统的冷启动、可解释性差和长尾覆盖不足等问题。核心技术创新包括：基于知识图谱的路径推理算法、大模型的语义理解能力，以及混合推荐策略。系统实现了新用户推荐准确率提升40%、长尾商品曝光量增加25%的效果，并通过AB测试验证了推荐转化率从3.7%提升至5.2%。文章详细阐述了技术架
本文探讨了DeepSeek大模型与Neo4j知识图谱在电商推荐系统中的融合应用。传统推荐系统存在数据稀疏性、冷启动和动态关系缺失等问题。DeepSeek通过MoE架构、多模态理解和强化学习实现技术突破，Neo4j则提供动态实体识别和多跳推理能力。混合系统采用双塔融合架构，结合语义理解和结构化推理，显著提升了推荐准确性和用户体验。实践表明，该系统能提高点击率35%、转化率20%，并降低客服压力25%
摘要：本文探讨了DeepSeek大模型与Neo4j知识图谱融合在电商商品推荐系统中的应用。针对传统推荐系统存在的数据稀疏性、冷启动等问题，提出了双塔架构融合方案，通过DeepSeek的语义理解能力和Neo4j的关系挖掘优势，实现更精准、可解释的推荐。实验结果表明，该融合系统显著提升了点击率（15%-20%）和用户满意度，为电商推荐系统智能化升级提供了有效解决方案。研究对提升推荐多样性、解决长尾商品
本文介绍了一个基于Python与大模型的美团大众点评情感分析系统项目。项目旨在利用BERT等大模型技术，对美团/大众点评用户评论进行多维度情感分析，包括服务、环境、价格等评价维度的情感倾向识别。研究内容包括数据采集与预处理、大模型选择与优化、多维度情感分析实现以及系统开发与集成。该项目创新性地结合大模型与规则引擎，针对本地生活服务领域特点设计细粒度分析维度，并通过模型压缩技术实现轻量化部署。预期成
本文探讨了基于Python和大模型技术的美团大众点评情感分析方法。通过构建BERT等大模型的情感分析系统，对餐饮评论进行情感倾向判断，实验结果显示准确率达87%，显著优于传统方法。该系统可为餐厅推荐、商家经营决策提供数据支持，推荐准确率提升12.7%，用户满意度提升32.8%。未来将探索多模态分析和轻量化模型等技术方向。
本文介绍了一个基于Python和大模型技术的美团大众点评情感分析系统。系统针对餐饮行业评论数据的特点，构建了从数据采集、预处理到情感分析、差评预警的全流程解决方案。核心技术包括：1)使用BERT等预训练模型进行情感分类，准确率达92%；2)结合Kafka实现实时处理，延迟<500ms；3)采用Docker+Kubernetes部署，支持横向扩展。系统显著提升了差评处理效率和商家运营能力，在试
本文介绍了一个基于Django框架和大模型技术的新能源汽车销量分析可视化系统的设计与实现方案。该系统整合多源数据，通过Django构建Web应用后端，结合大模型（如LLM、时序预测模型）进行智能分析，实现动态交互式可视化功能。研究内容包括系统架构设计、核心功能模块开发（数据采集、可视化分析、智能预测等）以及关键技术挑战解决（实时渲染优化、大模型轻量化集成等）。项目预期成果为一个支持百万级数据实时渲
本文提出基于Django框架与大模型技术的新能源汽车销量分析可视化系统，通过多源数据集成、深度学习模型训练与交互式可视化技术，实现销量预测与市场分析。系统采用分层架构设计，整合结构化销售数据、用户评论等非结构化数据，运用BERT、GPT等大模型进行情感分析与语义理解，结合LSTM神经网络实现销量预测。实验表明，该系统在预测准确率（MAE降至0.78）、实时响应速度（80ms）和用户决策效率（缩短4
本文介绍了一个基于Django框架和大模型技术的新能源汽车销量分析可视化系统开发项目。项目提供从数据采集、清洗到分析预测的全流程功能，采用MySQL/InfluxDB存储数据，使用LSTM、Prophet等时序模型进行销量预测，并集成LLM进行政策影响分析。系统前端采用ECharts.js实现交互式可视化展示，支持用户权限管理。项目采用模块化设计，具备良好的扩展性和安全性，预期实现85%以上的预测
本文探讨了Django框架与大模型（如DeepSeek、BERT）在新能源汽车销量分析可视化中的创新应用。系统采用分层架构设计，整合多源数据，通过LSTM、DeepSeek-V3等深度学习模型实现销量预测准确率提升22%，用户推荐转化率达25%。Django的MTV模式和安全机制为系统提供高效开发与数据安全保障，ECharts可视化工具实现动态数据展示。文章还分析了技术挑战（如计算成本、数据隐私）
YARN是一个分布式资源管理系统，采用主从架构（ResourceManager和NodeManager），支持多种计算框架（如MapReduce、Spark）。其高可用性通过ZooKeeper实现主备切换和元数据同步。YARN提供三种资源调度策略：FIFO（先进先出）、Capacity（预设队列资源比例）和Fair（动态公平分配）。Capacity调度器允许队列弹性使用空闲资源，而Fair调度器默
本文介绍了基于Django与LLM大模型的股票行情预测系统设计方案。系统整合多源数据（股票价格、新闻、社交媒体等），采用LLM融合时序模型进行预测，并通过Django框架实现Web应用开发。研究重点包括多模态数据融合、模型轻量化部署和系统功能实现，旨在提升预测准确性和用户体验。预期成果包括数据集构建、模型性能提升和完整的Web系统开发，具有学术和实践价值。项目适用于金融科技领域，为投资者提供智能化
本文介绍了一个基于Django框架和LLM大模型的股票行情预测系统。系统采用微服务架构，整合多源数据（行情、新闻、社交媒体等），通过LLM舆情分析、多因子预测模型和风险预警模型实现精准预测。关键技术包括金融领域LLM优化、多因子融合策略和性能优化。系统提供Web界面和移动端支持，具备实时行情展示、新闻分析和风险预警等功能。应用场景涵盖个人投资、机构研究和量化交易，实际案例显示预测效果显著。未来可扩
本文介绍了一个基于Django框架和LLM大模型的股票行情预测系统设计方案。该系统结合结构化金融数据（如股票价格、成交量）和非结构化文本数据（新闻、财报等），通过大语言模型进行情感分析和事件提取，再融合LSTM/Transformer模型进行价格预测。系统采用Django+Vue.js技术栈，包含数据采集、LLM微调、预测模型开发等模块，支持可视化展示预测结果和风险评估。文章详细阐述了技术路线、分
摘要：本文探讨了Django框架与大型语言模型(LLM)在股票行情预测系统中的应用。系统采用分层架构设计，整合结构化与非结构化数据，通过多模态融合技术结合LSTM、BERT等模型实现精准预测。研究重点包括LLM的领域适配优化、知识图谱增强、实时预测轻量化部署以及预测结果的可解释性提升。实验表明，该系统在预测精度(准确率≥55%)、实时性(延迟<50ms)等指标上表现优异。文章还分析了工程实践
本文提出了一种基于Django框架与LLM大语言模型的股票行情预测系统。该系统通过集成历史行情、新闻舆情等多源数据，结合GPT-4等大模型的语义理解能力，实现了时序特征与文本信息的联合建模。实验结果表明，该系统在沪深300指数预测中达到68.3%的方向准确率，较传统LSTM模型提升12.7%。系统采用微服务架构，包含数据采集、模型预测、风险控制和可视化交互四大模块，支持动态策略生成与实时风险预警。
本文介绍了一个基于Django框架与LLM大模型的知识图谱古诗词情感分析系统。项目通过构建包含作者、朝代、意象等实体的古诗词知识图谱，结合BERT/GPT等大语言模型进行情感分析，实现对古诗词隐喻、典故等复杂情感表达的精准解读。系统采用Django开发Web界面，支持诗词上传、情感分析结果可视化展示等功能。创新点在于首次将知识图谱与LLM结合应用于古诗词领域，有效提升模型对文化背景的理解能力。项目
《基于Django+LLM大模型+知识图谱的古诗词情感分析系统》摘要 本项目结合Django框架、大语言模型(LLM)和知识图谱技术，构建了一个智能古诗词情感分析系统。系统通过LLM(如LLaMA-2/ChatGLM)解析诗词深层语义，利用Neo4j知识图谱存储诗人、朝代、典故等关联信息，采用Django+Bootstrap实现前后端交互。主要功能包括诗词情感分类(悲/喜/怀古等)、关键词解释和关
本文提出了一种基于Django框架与LLM大语言模型的知识图谱古诗词情感分析系统。通过构建包含作者、朝代、意象等实体的Neo4j知识图谱，结合LLaMA-2等大语言模型实现多层次语义理解与情感推理。实验表明，该系统在《全唐诗》数据集上情感分析准确率达89.7%，较传统BiLSTM模型提升14.2%。系统采用分层架构设计，包括数据采集、知识图谱构建、模型微调等功能模块，并支持动态知识更新与可视化交互
本文介绍了一个基于Django框架、LLM大模型和知识图谱的古诗词情感分析系统。该系统整合50万首古诗词数据，通过BERT等模型进行实体识别和关系抽取构建知识图谱，并微调Qwen-7B等大语言模型实现情感分类和强度量化。系统采用分层架构，包含数据层（MySQL+Neo4j）、模型层（LLM微调+推理优化）、应用层（Django API）和展示层（Web+小程序），支持单诗分析、批量处理和知识图谱交
HDFS作为分布式文件系统分布式身份认证：如何在跨节点环境中验证用户身份？细粒度权限管理：如何控制到文件/目录的具体操作（如读/写/执行）？高并发效率：如何避免权限检查成为NameNode的性能瓶颈？多租户隔离：如何防止不同租户之间的数据泄露？HDFS的数据访问控制是大数据安全的核心环节，其设计需平衡安全性效率与易用性。通过理解UGO/ACL模型的理论基础、掌握Kerberos认证与Ranger的
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本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive技术栈的地震预测系统。系统整合地震波、地下水位、地质构造等多源数据，采用机器学习算法实现地震预测。核心功能包括实时数据处理（Kafka/Spark Streaming）、特征工程（时空特征提取）、混合预测模型（LSTM/逻辑回归）和可视化预警。系统优化了存储（HDFS/Hive）和计算性能（Spark调优），预测准确率较传统方法提升20%以上。文
🩵✌代码战士Leaf，拥有7年开发经验，粉丝量超过11万，作为优质Java创作者，专注于Java技术、小程序开发以及毕业项目实战。✌🩵技术范围：Java、React、Django、Flask、SpringBoot、Vue、SSM、Jsp、PHP、Go、Swift、Kotlin、Flutter、Nodejs、Python、区块链、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设
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