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本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的新闻推荐系统。系统采用requests爬虫模块抓取网易头条新闻数据，结合MySQL数据库存储，并运用基于物品协同过滤(Item-Based CF)的推荐算法实现个性化新闻推荐。主要功能包括：新闻分类展示、条件筛选、详情查看、用户注册登录（支持手机号验证）、信息修改、新闻收藏与搜索等。系统通过记录用户浏览轨迹和收藏行为，利用协同过滤算法分析用户兴
Spark性能优化的5中方法
http://spark.apache.org/http://spark.apache.org/news/spark-3-0-0-released.htmlhttps://archive.apache.org/dist/spark/https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0/[root@master ~]# wget -P /usr/bigd
Spark会将其以高效的方式分发到每个节点一次，而不是随着每个Task序列化传输，极大减少网络开销。：Shuffle是跨节点的数据混洗，涉及磁盘I/O、网络I/O和数据序列化，代价极高。（默认200）增加分区数，让倾斜的Key分散到更多Task中（治标不治本，对于极端倾斜效果有限）。：将倾斜的Key加上随机前缀，打散到不同分区处理，最后再去掉前缀合并结果。：将倾斜的Key单独拿出来处理（如使用广播
性能优化：使用高性能的库fastutilfastutil介绍：fastutil是扩展了Java标准集合框架（Map、List、Set；HashMap、ArrayList、HashSet）的类库，提供了特殊类型的map、set、list和queue；fastutil能够提供更小的内存占用，更快的存取速度；我们使用fastutil提供的集合类，来
Spark中的repartition和coalesce用于调整分区数量，但有重要区别：repartition可增减分区但会触发全量shuffle，数据均匀分布但开销大；coalesce仅能减少分区，避免shuffle（合并相邻分区），性能高效但可能导致数据倾斜。适用场景：增加分区或需要严格均衡时用repartition；减少分区且追求性能时用coalesce。注意事项：coalesce可能产生倾斜
分布式hadoop部署首先，在http://hadoop.apache.org/releases.html找到最新稳定版tar包，我选择的是http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz下载到/data/apache并解压在真正部署之前，我们先了解一下hadoop的架构hadoop分为...
本文介绍了一个基于Python+Django的个性化新闻推荐系统，该系统采用协同过滤推荐算法和Echarts可视化技术，实现前台用户交互与后台管理的全功能平台。系统提供用户注册登录、新闻浏览、评分收藏等交互功能，并根据用户状态（游客/登录）智能切换推荐策略：游客获取热门推荐，登录用户通过协同过滤算法获得个性化内容，冷启动时自动回退至热门推荐。后台管理端支持新闻、用户及互动数据管理，并通过可视化图表
本文介绍了一个基于Spark的银行ETL系统设计方案，用于处理每日海量账户余额数据。系统从TXT文件中提取数据，经过多级处理（包括数据清洗、缺失值补充、重复数据处理等业务逻辑）后，将结果存储到PostgreSQL数据库。方案采用双表存储策略（历史表和最新余额表），并详细说明了Spark在分布式计算、业务规则实现和数据质量保障方面的优势。文章还提供了性能优化策略、异常处理机制和监控方案，强调在金融系
Spark的安全审计与合规性检查，不是“应付监管的工具”，而是企业数据治理的“地基”——它让你知道“数据在Spark中是如何流动的”，让你能快速定位“数据泄露的源头”，让你能向用户证明“我们在保护你的数据”。未来，随着AI和大模型的普及，Spark的计算行为会越来越复杂，但**“可追溯、可验证、可问责”的核心逻辑不会变**。当你搭建完Spark的审计系统，你会发现：原来“安全”不是“阻碍效率的枷锁
参照教程链接：https://blog.csdn.net/qq_53846367/article/details/149773032本教程使用所有软件版本：ubuntu20.04，pycharm 25.2 ，spark 3.4.2 ，hadoop 3.4.1， MySQL8.0.35，Navicat for MySQL15。
本文介绍了一个基于双协同过滤推荐算法的美食推荐系统，采用Python语言开发，MySQL数据库存储数据，Django框架搭建。系统通过分析用户的历史行为数据和口味偏好，结合基于用户和物品的协同过滤算法，为用户生成个性化美食推荐。主要功能包括：用户注册登录、美食分类浏览、点赞收藏评分、热点推荐等。系统提供直观的前端界面和完整的后台数据管理模块，能够根据用户反馈动态优化推荐结果，实现精准的个性化美食推
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%
本文介绍了一个基于DeepSeek大模型和Neo4j知识图谱的电商商品推荐系统开发项目。系统通过结合大模型的语义理解能力和知识图谱的关系推理，实现精准推荐、可解释推荐和冷启动优化。项目包含知识图谱构建、大模型集成、推荐算法融合等核心模块，采用Python、FastAPI、React等技术栈。系统支持实时推荐、多模态数据融合，并提供可视化推荐理由解释。开发周期约12周，预期提升推荐点击率15%以上，
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）
本文介绍了一个基于Python和Flask框架的豆瓣音乐数据分析系统。系统采用MySQL数据库存储数据，使用Echarts实现可视化展示，通过requests爬虫技术采集豆瓣音乐数据。主要功能包括：不同专辑类型分析、音乐评分排名、评分与评价人数相关性分析、音乐发布趋势、音乐类型占比、专辑类型TOP10、作者作品数量TOP5、音乐名称词云图等8种可视化分析。系统提供用户注册登录功能，采用Flask轻
本文介绍了一个基于Python的民宿智能推荐与分析系统。该系统采用Django框架和MySQL数据库构建，集成了协同过滤推荐算法（基于用户和物品）和Echarts数据可视化功能。系统提供民宿信息展示、热门房源推荐、个性化推荐（基于用户行为和民宿特征）、收藏评分等功能，并通过可视化图表展示价格区间分布、房源词云、发布时间趋势等市场分析数据。此外，系统包含用户个人中心（收藏/评论管理）和后台数据管理模
本文介绍了一个基于Python Flask框架的豆瓣音乐数据分析系统。系统采用MySQL数据库存储数据，前端使用Echarts实现可视化展示。主要功能包括：音乐数据概览、详细数据查询、多维度搜索、星级分布分析、发行年份统计、流派评分分析、类型评分分析、歌手词云图展示等。系统支持用户注册登录，并可通过爬虫技术采集豆瓣音乐数据。技术栈包含Python、Flask、Echarts、MySQL等，为音乐市
《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
主要内容：免费开题报告、任务书、全bao定制+中期检查PPT、代码编写、🚢文编写和辅导、🚢文降重、长期答辩答疑辅导、一对一专业代码讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
摘要：本文介绍了一个基于Python开发的智能图书推荐系统，采用Django+Vue框架实现。系统包含用户注册登录、首页个性化推荐、多条件图书检索、分类导航、图书详情展示等功能模块。核心技术采用协同过滤推荐算法，实现基于用户和物品的智能推荐。后台支持管理员对图书数据进行统一管理。系统界面包括首页推荐区、分类导航区、图书详情页等，提供完整的图书信息展示和个性化推荐服务。技术栈涵盖Python、Spa
python spark 处理数据时，经常使用pandas DataFrame这样的数据格式，这里解析常见的函数explode()
pandas 与 pyspark 写csv 的爱恨情仇
单机内存中的数据结构，用于小规模数据的快速、便捷分析。它是 Python 数据科学生态的核心。分布式跨集群的数据抽象，用于大规模（TB/PB 级别）数据的处理。它是 Spark 生态的核心。为了更直观地理解它们的定位和关系，下图展示了二者的核心区别与协作方式：fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;数据规模数据规模核心优势核心优势与Spark协作与Pan
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