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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
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）
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
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
这个是连接hive报错的 大概率就是hiveConnection 和hiveDriver里解析hive url 和hive -d xxx=xxx这种时候出错了。背景：用dbeaver连接kerberos认证的hive，之前都是好好的，今天手贱点了下重置结果按照以前的死活连不上报上面的错误，其实这个错以前也遇到过忘了怎么解决的。明明显示了host为啥是null。说实话吧这个源码有点难搞，最近刚好我还
摘要：本文介绍了一个基于Django框架和LLM大模型的智能路线规划与个性化推荐系统。系统整合了传统路径规划算法与AI技术，通过LLM解析用户自然语言需求，结合实时交通数据、用户偏好等多维度信息，实现智能路线推荐。采用Django+DRF开发后端，集成OSRM路径计算引擎和XGBoost偏好预测模型，支持动态调整和可视化展示。系统创新性地将LLM语义理解与传统算法相结合，为出行场景提供个性化服务，
计算机毕业设计Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统 旅游路线推荐系统 旅游路线规划系统 大数据毕业设计
本文介绍了一个基于Django和LLM大模型的智能路线规划系统。系统采用分层架构设计，整合了推荐服务、数据分析服务和用户管理服务，通过LLM推理引擎实现动态路线规划和个性化推荐。核心功能包括实时路况融合、多目标优化算法、用户画像构建和异常检测等。实验数据显示，相比传统系统，该系统在路线规划准确率、用户满意度和异常响应速度等方面均有显著提升。系统部署采用分布式架构，未来计划引入多模态路线理解和强化学
抓住 2026 年窗口期，完成从 CDH 到 CMP 的平滑跃迁，是企业迈向“可信 AI 时代”的关键一步。Cloudera CDP/CDH 信创大模型AI时代何去何从？在信创（信息技术应用创新）与AI大模型深度融合的时代背景下，自研 Inceptor SQL 引擎，多模型支持。❌ 受美国出口管制，不兼容鲲鹏/飞腾。，但其架构、许可与地缘政治属性，使其。❌ 数据出境风险，不符合等保2.0。❌ 不支
【摘要】本文介绍了一个基于Python与多模态大模型的股票行情预测系统开发项目。该项目通过融合结构化价格数据和非结构化文本/图像数据，构建可解释性强、预测精度高的预测模型。系统采用LLaVA等大模型进行多模态特征融合，实现短期价格方向预测（准确率≥55%），并提供可视化分析功能。开发流程涵盖数据采集、特征工程、模型训练、回测评估等阶段，使用PyTorch、Transformers等工具链，最终交付
本文综述了Python与多模态大模型在股票行情预测中的研究进展。传统单模态模型存在局限性，多模态融合技术通过CLIP-like架构、动态权重分配等方法实现了突破。Python在数据采集、模型构建和量化策略方面发挥核心作用，支持LSTM+Attention、Transformer等架构。当前面临数据质量、模型泛化等挑战，未来将向强化学习、图神经网络等方向发展。该技术为投资者提供了更科学的决策支持工具
摘要：本文提出基于Python与多模态大模型的股票行情预测框架，整合数值数据、文本数据和图像数据，结合时空图神经网络（STGNN）与微调大模型（如LLaMA-3），实现高精度预测。实验表明，三模态融合模型在沪深300成分股上的平均绝对百分比误差（MAPE）较传统LSTM模型降低42%，推理延迟控制在500ms以内。系统采用CLIP-like架构对齐多模态语义空间，并通过模型量化、缓存机制等优化手段
本文介绍了一个基于Python和多模态大模型的股票行情预测系统。项目通过整合文本、图像和时序数据，构建了包含数据采集、预处理、多模态融合、预测模型和应用层的完整技术架构。系统创新性地采用动态跨模态注意力机制和事件驱动的时间序列建模，实现了65%-70%的短期预测准确率，并具备实时风险预警功能。文章详细阐述了系统各模块的技术实现，包括数据采集工具、特征处理方法、模型架构及优化策略。该系统可应用于量化
本文介绍了一个基于YOLO和AI大模型的智慧农业植物病害识别检测系统。该系统结合YOLO算法的实时性和Transformer的全局感知能力，旨在解决传统人工病害识别效率低、依赖专家经验等问题。研究内容包括构建大规模植物病害数据集、优化YOLO模型融合注意力机制、开发轻量化边缘部署方案等，预期实现≥95%的检测精度和≥30FPS的实时性能。系统将应用于无人机、田间摄像头等场景，推动智慧农业发展，保障
摘要：本文提出了一种融合YOLO目标检测算法与AI大模型的智慧农业植物病害识别系统。系统通过YOLOv11实现植物病害的快速定位，结合CLIP模型进行病害类型识别和严重程度评估，并生成防治建议。实验结果表明，该系统在复杂田间环境下检测精度达92.5%，平均推理时间为0.08秒/帧，具有良好的实时性和鲁棒性。该系统为农业生产提供了智能化的病害防控解决方案，有助于推动农业数字化转型。 关键词：智慧农业
介绍资料信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！介绍资料全球农业面临病虫害频发、诊断效率低、农药滥用等问题，导致作物减产和环境污染。传统病害识别依赖人工经验，存在主观性强、效率低、覆盖范围有限等缺陷。随着深度学习与计算机视觉技术的发展，基于AI的植物病害识别系统成为智慧农业的重要方向。构建一套基于YOLO（You Only Look Once）目标检测框
本文综述了YOLO算法与AI大模型在智慧农业植物病害检测中的应用进展。系统梳理了YOLO系列从v1到v11的技术演进，重点分析了农业场景下的特征增强、数据增强和轻量化部署等优化策略。探讨了AI大模型通过知识图谱和多模态融合实现的全链条病害诊断，以及在水稻、棉花、茶叶等典型作物中的实际应用效果。最后指出当前面临的数据稀缺、泛化能力不足等技术瓶颈，并提出小样本学习、联邦学习等未来发展方向。研究表明，Y
Hive文件格式与压缩技术概述 本文介绍了Hadoop生态系统中常用的压缩格式和Hive文件存储格式。压缩格式方面，对比了DEFLATE、Gzip、bzip2、LZO和Snappy等算法的压缩比、速度及是否支持切分特性。文件格式部分重点分析了ORC和Parquet两种列式存储结构：ORC文件由Header、Body和Tail组成，采用Stripe分块存储；Parquet文件则包含多个Row Gro
本文系统分析了Flink SQL中各类连接器的核心功能与应用场景。首先将连接器拆解为"能力块"：包括Source、Lookup Source、Sink等基础功能，并详细说明JDBC、Elasticsearch等常用连接器的组合应用方式。随后介绍了DataGen、Print、BlackHole三个调试工具，构建了"最短闭环"验证流程，提供了一套通用压测模板。最
【摘要】本文介绍了程序员阿龙的技术服务内容与专业背景。作为拥有10W+粉丝的Java技术专家，阿龙提供包括毕业设计开发、论文辅导、答辩演练等一站式服务，涵盖SpringBoot、Vue、大数据等多个技术领域。文章详细展示了基于Hadoop生态的视频数据分析项目实现过程，包括环境部署（Linux+Hadoop3.3.5+Spark）、数据采集（Python爬虫）、系统测试等核心环节，并附有京东爬虫代
摘要：本文提出一个基于Django框架与LLM大模型的深度学习疾病预测系统，旨在解决传统医疗预测方法的局限性。系统整合多模态医疗数据（电子病历、医学影像、实验室指标），通过微调医学领域LLM（如Med-PaLM）提取文本特征，结合CNN处理影像数据，并设计跨模态注意力机制实现特征融合。创新点包括：1）首次将医学LLM与深度学习模型结合；2）通过SHAP值可视化增强结果可解释性；3）采用轻量化部署支
现总结datax与hive,mysql,oracle间的数据类型映射。datax从hive导数据到mysql时报错。datax中数据类型转化异常。把类型修改正确就可以导出！
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——hive
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