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本文介绍了《Python+AI大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》的开题报告框架。研究背景指出传统路线规划系统存在效率低、缺乏个性化等问题，AI大模型和Python技术为智能交通提供了新方案。研究内容包括多源数据预处理、基于Transformer的预测模型构建、动态路线算法优化及系统实现。创新点在于多模态大模型融合和动态个性化推荐，预期成果包括系统原型、论文发表和软件著作权申请。报告还详细
本文介绍了基于Python+AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统开发任务书模板。项目整合交通数据采集、AI大模型优化、用户行为分析和可视化展示，实现动态路径规划与个性化推荐。系统包含数据预处理、算法训练、推荐引擎和可视化交互等模块，采用Python技术栈开发，预期达到90%准确率和2秒响应时间。任务书详细规划了12周开发周期、技术路线和风险应对措施，适用于毕业设计或实际项目开发参考。文末提供源
本文综述了Python与AI大模型在智能路线规划与个性化推荐系统中的应用进展。研究分析了多源数据融合、混合推荐算法和强化学习优化等关键技术，展示了在物流配送（缩短22%配送时间）和旅游推荐（降低17%行程取消率）等场景的实际效果。文章指出当前面临数据隐私、模型可解释性等技术挑战，并展望了多模态推荐、边缘计算等未来趋势。通过Python丰富的生态库与AI大模型的深度结合，为智慧交通建设提供了创新的技
摘要：本文提出基于Python与AI大模型的智能路线规划系统，融合多源数据（实时路况、天气、社交媒体）和知识图谱技术，采用BERT-Traffic模型进行用户偏好预测，结合PPO强化学习优化路径权重。实验表明，该系统在物流场景中降低运输成本12.7%，提升规划效率3倍，个性化推荐准确率提高28.6%。关键技术包括多模态特征提取、混合推荐算法和实时动态优化，为解决传统路线规划系统的数据局限性和推荐僵
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。
Spark 采用了一种基于有向无环图（DAG）的任务调度模型。当用户提交一个 Spark 作业（Job）时，Spark 会将作业分解为多个阶段（Stage），每个阶段又由多个任务（Task）组成。这种分层结构有助于 Spark 有效地管理和调度任务，以适应不同的计算需求和数据依赖关系。本文深入探讨了 Spark 任务调度算法的优化实践。首先介绍了 Spark 原生的任务调度算法，包括 FIFO、F
地区空气质量数据分析系统是一个基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台。系统采用Apache Spark进行高效的大规模数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型实现精准的AQI预测，通过Flask框架提供RESTful API服务，结合Bootstrap和ECharts打造直观的可视化界面。系统采用前后端分离架构，包含用户端和管理端两大模块，用户端面向公众提供实时空气质
每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。专注于高效存储与极速查询，而在数据“算力”层面，我们选择了更强的伙伴。现在，正式开放与 Apache Spark 的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库，一个是横扫大数据世界的分析引擎，二者协同，打通了“数
今日重磅发布的Spark 2.0与战略产品Solcore，构建了首个用户共建的算力预言机网络，通过300+维度实时数据分析实现91.7%的节点收益预测准确率，让每个参与者成为算力股东。这些设备通过边缘计算构建分布式算力池，在为AI训练提供低成本算力的同时，实现设备即权益（Device-as-Rights）的创新质押模式。"SPF的通证销毁模型+跨链分红权设计，是DeFi 2.0时代的范式革命。"区
作者：geekpy但是这个master到底是何含义呢？文档说是设定master url，但是啥是master url呢？说到这就必须先要了解下Spark的部署方式了。我们要部署Spark这套计算框架，有多种方式，可以部署到一台计算机，也可以是多台(cluster)。我们要去计算数据，就必须要有计算机帮我们计算，当然计算机越多(集群规模越大)，我们的计算力就越强。但有时候我们只想在本机做个试验或者小
随着互联网的不断发展，行业内对于数据的处理能力和计算的实时性要求都在不断增加，随之而来的是计算框架的升级。经过了十余年开源社区的不断演进，现在计算框架已经从第一代的雅虎开源的Hadoop体系进化到目前主流的Spark框架，这两套框架的计算主要是从强依赖硬盘存储能力的计算发展到了内存计算，大大增强了计算力。随着5G时代的到来，未来都将会是万物互联，各种各样的设备都会与网络连接起来，会有大量的数据产生
摘要 本报告为银行设计了一套针对制造企业的智能化风控管理系统，突破传统依赖静态财报和抵押物的信贷模式。基于"领码SPARK融合平台"，创新提出"金流+物流"双流穿透的"数智孪生"风控理念，融合物联网、AI、大数据等技术，实现对企业经营全链路的实时监控。系统构建动态数字孪生体，将银行风控从事后补救转变为事前预警和事中干预，提升风险识别精准度
PySpark+协同过滤招聘推荐平台 Django爬虫+可视化 spark技术 大数据招聘推荐系统（建议收藏）✅
Cloudera CMP7.3企业级大数据平台优势分析：该平台提供全栈式数据处理能力，覆盖批处理、实时流处理及AI集成；具备统一安全治理体系，满足国内外合规要求；采用高可用架构，支持HDFS+Ozone双存储引擎；提供图形化运维管理工具。特别在信创适配方面，通过鲲鹏ARM优化实现国产化支持，适配麒麟OS、统信UOS等系统，性能提升超50%。平台兼容开源生态，支持云服务集成，实现"一个平台
本文提供了在CDH/Kerberos环境下部署Apache Superset的完整Docker方案，支持Redis/Celery集成和自动Kerberos认证。主要内容包括： 项目结构说明：包含Dockerfile、Kerberos配置文件和自定义superset_config.py 完整的docker-compose.yml示例：包含Superset主服务、Celery Worker和Beat调
腾讯云TBDS与CDH迁移常见问题摘要 本文总结了从Cloudera CDH迁移至腾讯大数据套件TBDS过程中的十大常见问题及解决方案： 组件差异：TBDS无Impala，建议改用Hive LLAP/Presto并优化SQL 元数据兼容性：需确保HDFS路径同步，重建表结构 工作流迁移：Oozie需转换为Airflow或TBDS调度平台 权限模型：Sentry到Ranger/TBDS权限中心的转换
本文提供了DataEase连接华为CMP鲲鹏ARM版（类CDP平台）的详细配置指南。首先需从CMP Manager下载Hive JDBC驱动并上传至DataEase系统设置。创建数据源时，重点配置JDBC URL：直连模式使用HiveServer2地址，或通过ZooKeeper服务发现模式（推荐）。需注意获取正确的ZooKeeper地址和namespace，并测试连接确保网络、权限正常。文章还包含
华为云MRS与CDH迁移常见问题主要包括：元数据兼容性问题（建议使用DDL重建表）、HDFS到OBS存储迁移（需使用CDM同步数据）、Impala缺失（可用SparkSQL/Presto替代）、调度系统不兼容（重构作业流）、权限模型差异（Sentry转Ranger）、Kerberos认证配置复杂（需注意FQDN格式）、组件版本冲突（重新编译验证）、HBase连接异常（更新客户端配置）、监控界面差异
摘要：FineBI支持通过JDBC连接Cloudera CDH中的Impala（推荐）和Hive组件，需满足端口开放、驱动配置等条件。配置步骤包括：1）放置JDBC驱动；2）新建通用JDBC连接；3）测试并同步数据。若启用Kerberos认证，需上传配置文件并确保时间同步。实际案例显示，该方案能显著提升数据分析效率。常见问题可通过检查驱动、网络和Kerberos配置解决。建议优先使用Impala以
摘要：随着CDH官方支持终止及ARM架构普及，将CDH迁移至华为鲲鹏ARM版CMP7.13平台成为必要选择。CMP7.13具备高度兼容性、平滑迁移工具及AI就绪能力，支持分阶段迁移策略：评估规划→双跑并行→逐步切流→验证优化。实际案例显示，该方案能实现无缝切换，性能提升15%以上，同时满足信创合规要求，降低30%+总体成本，是面向AI时代的关键技术升级路径。（149字）
摘要 快消行业面临线下渠道高闭店率、需求多元化和渠道复杂化等挑战，数字化转型成为必然选择。本文基于领码SPARK融合平台，探讨如何通过AI与数据技术重构"人货场"三要素，提出包含智能用户画像、精准选品铺货等场景的解决方案。平台采用"AI大模型+低代码+PaaS"架构，实现全链路数字化管理，符合国家标准《GB/T 45341-2025》框架。实践表明，该方案可
AI大模型：Spark小说数据分析与推荐系统 Hadoop 机器学习 爬虫 协同过滤推荐算法 Hive 大数据 毕业设计（源码+文档）
AI大模型：基于spark小红书舆情分析可视化预测系统 大数据技术 社交平台数据分析 爬虫技术 深度学习Fnn前馈神经网络 snownlp情感分析 毕业设计（源码+文档）
AI大模型：基于大数据Spark商品销售数据可视化分析系统 机器学习预测算法Hadoop和Hive 销量预测
摘要：本文介绍了一个基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django的农产品价格预测系统。系统整合多源异构数据（价格、气象、舆情等），利用大数据技术进行存储处理，结合LLM大模型提取非结构化数据特征，构建混合预测模型（LSTM+XGBoost）。相比传统方法，该系统预测误差率降低至10%以下，并提供可视化交互界面。研究解决了农产品价格预测中的数据孤岛、模型泛化能力差等问题，为农业
本文介绍了一个基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django的农产品价格预测系统。系统通过整合多源数据（价格、天气、舆情等），采用五层分布式架构实现数据采集、存储、计算、预测与服务全流程。核心功能包括多源数据融合、动态预测模型（72小时短期预测精度≥90%）和实时预警系统。实验验证显示，系统在生猪价格预测上MAE低至0.4元/斤，较传统模型提升35%。该系统为农业决策提供科学依
本文提出了一种基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django框架的农产品价格预测系统。该系统整合分布式计算、深度学习与Web开发技术，实现多源数据融合、高精度预测和可视化分析。关键技术包括：1)利用Hadoop+Spark+Hive处理PB级农业数据；2)采用微调LLM大模型进行语义理解和多模态预测；3)通过Django框架实现前后端解耦和可视化展示。实验表明，系统预测精度较传
摘要：本文提出基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django的农产品价格预测系统，整合气象、物流、政策等多源数据，通过分布式计算与深度学习技术实现高精度预测。系统采用五层架构，包含数据采集、存储、计算、服务和展示模块，集成LSTM、XGBoost和LLM模型，在生猪、小麦等农产品预测中准确率达87.6%，较传统方法误差降低38%。实验表明系统支持实时预警与决策，为农业生产经营提
本文介绍了基于Spark+Hadoop+Hive+LLM+Django的农产品价格预测系统开发任务书。该系统结合大数据技术和语言模型，旨在提升农产品价格预测精度。主要内容包括：系统架构设计、数据采集与存储、大数据处理与特征工程、预测模型开发、Web应用开发以及系统集成部署。技术要求涵盖Hadoop、Spark、Hive等大数据组件，以及Django、LLM等技术。项目计划12周完成，要求支持5种农
本文设计了一种基于Hadoop+Spark+Hive的物流预测系统，通过分布式存储与计算技术解决传统物流预测中数据处理能力不足的问题。系统采用Lambda架构，整合批处理和流计算，实现了PB级物流数据的高效分析。实验表明，该系统在百万级订单数据上达到92.3%的预测准确率，延迟低于200ms，较传统方法误差降低41%。研究为物流企业提供了动态资源调度依据，显著提升了运营效率。未来可探索大模型、边缘
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）
Spark 性能优化之Map-Join文章目录Spark 性能优化之Map-Join1. Spark Stage的划分1.1 RDD的依赖关系1.1.1 窄依赖的实现1.1.2 宽依赖的实现1.2 Lineage(血统)与DAG中Stage的划分1.2.1 Lineage1.2.2 Stage的划分2. Reduce-Join和Map-Join2.1 Reduce-Join 的原理2.2 Map-
避免spark自行推断数据类型，可以很大程度提高spark读取数据速度。
spark性能调优
Spark性能优化最新文章访问我的博客：http://bryce-loski.github.io/在大数据处理过程中，涉及到最多的就是性能优化。这个也是大数据场景的重点与难点。本文将从常见的几个方面与实现spark的优化常规性能调优1.1 常规性能调优一：最优资源配置 Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后
面向主题：围绕“销售”“库存”“用户”等业务主题组织数据，而不是按“ERP系统”“CRM系统”等源系统划分；集成性：把不同源系统的异构数据（比如Excel的订单、MySQL的用户、POS的支付）清洗、转换后，统一成一致的格式；稳定性：数据一旦存入，就不会被修改（比如2023年的订单数据，永远是2023年的样子）；随时间变化：保留历史数据（比如近3年的订单），支持“趋势分析”（比如对比今年和去年的双
本文介绍了一种基于Python和DeepSeek-R1大模型的农作物产量预测系统。该系统采用分层架构设计，整合气象、土壤、遥感等多源数据，通过CNN、LSTM和DeepSeek-R1的混合模型进行训练预测。关键技术包括多模态数据融合、轻量化模型设计和跨区域知识迁移。实验表明，该系统在MAE指标上较传统模型提升25%，能提前预警极端天气影响。应用场景涵盖政府决策、农户管理和农业保险定价。系统通过物理
摘要：东南亚物流巨头能者物流(NinjaVan)采用云器Lakehouse湖仓一体架构升级原有Spark+Presto开源数据平台，实现了显著性能提升和成本优化。新架构通过数据湖兼容方案免除数据搬迁，支持99%语法兼容实现平滑迁移。实际效果显示：ETL任务性能提升6倍，BI查询提速2-10倍，总成本降低三分之二。动态库存管理支持秒级资源扩容，解决了业务峰谷资源浪费问题。该方案以嵌入式升级方式实现了
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