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AI大模型：基于python热门旅游景点数据分析系统+可视化 +Flask框架 穷游网数据 requests爬虫 Hadoop✅
基于python旅游推荐系统 景点推荐 协同过滤推荐算法 多种推荐算法 Django框架 爬虫（附源码+文档）✅
本文详细讲解如何使用Gerapy实现Scrapy分布式爬虫的部署与管理，涵盖Docker环境搭建、Scrapyd服务配置、Redis调度集成及Gerapy可视化操作。适合中高级爬虫工程师学习分布式系统部署与运维，提升爬虫项目的效率与可维护性。
最近终于有部分时间继续开发爬虫，主要的任务是客户端和服务器端分离，这就涉及到远程调用的问题，所以研究了RPC，主要对象是Hessian、JMI、Dubbo、Thrift。进而想用几篇博文分享一下几种远程调用协议的一些东西，以后再接着聊爬虫。有兴趣可以访问我的爬虫项目：https://gitee.com/coliza/MongooCrawler ...
大数据旅游景点推荐系统 机器学习算法 协同过滤推荐算法 数据分析 可视化 django框架 大数据毕业设计 基于用户+基于物品✅
-------------------------- ✅ 模式1：外部官方API（OpenAI/DeepSeek/Groq等，按需填） --------------------------# -------------------------- ✅ 模式3：自定义本地LLM API（无Ollama，永久在线） --------------------------# ----------------
在AI应用开发、RAG系统构建或数据爬取场景中，可靠的搜索API是高效获取信息的核心工具。本文整理了一些主流网络搜索API，从可用额度、费用、检索效果三大核心维度进行技术向分析，同时明确适用场景，帮程快速选型。
至此，akamai全套封控产品都可以说是掌握百分之8 90的程度了（还有百分之10是因为tls指纹依旧是个问题，虽然已成功实现指纹并发且有非常高的成功率，但某些网站检测实在太厉害了）通过post该请求，若成功会返回开头为2或4的bm_sc cookies参数，若失败则返回3开头的bm_sc参数。"Lk248": "Sun Jan 04 2026 16:03:53 GMT+0800 (中国标准时间)
未来的爬虫开发者，不仅需要掌握传统的网络请求、数据解析技术，更要深入理解 AI 算法的应用场景，同时坚守合规底线。Python 作为兼具易用性和 AI 生态优势的语言，将持续成为智能化爬虫开发的首选工具，而开发者的核心竞争力，也将从 “编写爬虫规则” 转向 “设计 AI 驱动的采集策略”。传统爬虫主要针对结构化 HTML 数据，通过 XPath、CSS 选择器提取固定字段，但面对非结构化数据（如动
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
本文介绍了一个基于Python和大模型的音乐推荐系统研究项目。项目针对传统推荐系统存在的冷启动、语义理解局限和个性化不足等问题，提出融合多模态数据（音频特征、歌词文本、用户行为等）的创新解决方案。研究采用LLaMA-3架构，结合LoRA轻量化技术和实时推荐引擎，实现毫秒级响应。预期成果包括提升用户留存率22%、降低获客成本15%，并具备处理千万级请求的能力。项目技术路线涵盖数据采集、模型训练到系统
本文介绍了一个基于Python与大模型的音乐推荐系统开发任务书。系统利用LLaMA、GPT等大模型的语义理解能力，结合用户行为数据、歌曲元数据和音频特征，解决传统推荐系统的冷启动问题。任务内容包括数据收集与预处理、大模型适配与算法设计、系统开发部署以及实验验证。技术路线采用多模态数据融合和Cross-Attention机制，预期成果包括发表论文和可落地的推荐系统。项目周期11周，需GPU服务器等资
本文探讨了Python与大模型技术在音乐推荐系统中的应用。随着流媒体音乐平台的发展，传统推荐系统在冷启动、语义理解和长尾覆盖方面存在不足。研究分析了多模态特征提取、情感与场景适配、实时动态优化等关键技术，通过Python丰富的库和大模型（如DeepSeek-R1、BERT）的多模态理解能力，显著提升了推荐准确率和用户体验。文章还讨论了数据隐私保护、多模态融合效率等挑战，并对比了国内外研究现状。未来
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
平台的核心功能包括医养记录管理、健康知识管理、在线咨询、数据分析等，旨在为用户提供个性化的健康管理和医疗服务。通过数据分析与AI技术，平台可以精准识别用户健康状况，提供科学的养护建议，满足不同群体的医疗需求。此外，平台还通过角色管理、权限控制等机制，确保了各类用户信息的安全性与隐私保护，进一步提升了平台的使用体验和信任度。
本文介绍了pytest框架中的三种断言方法：标准断言、近似性断言和异常断言。标准断言使用assert语句验证表达式结果；近似性断言通过pytest.approx()比较浮点数或数组，支持相对/绝对容差设置；异常断言分为pytest.raises()验证单个异常和pytest.RaisesGroup()验证异常组，后者能精确匹配嵌套异常结构、类型和消息。文中通过代码示例展示了每种断言的具体用法，包括
是一个功能强大的 Python Web 自动化工具，它将浏览器控制与 HTTP 请求能力集于一身。与传统的 Selenium 不同，它采用了自研内核来控制浏览器，使其更难被网站检测到。CapSolver是一款基于 AI 的自动验证码识别服务，支持广泛的验证码类型。它提供了一个简单的 API 接口，允许您提交验证码挑战并在几秒内获得解决方案。和CapSolver：处理浏览器自动化，规避 WebDri
本文将详细介绍系统的整体架构、关键模块的设计思路、技术选型（包括Requests、Selenium、BeautifulSoup、Tkinter、AI模型API调用等）、代码实现细节，并提供完整的、可运行的源代码，旨在为开发者和技术爱好者提供一个全面深入的技术参考。它不仅仅是一个简单的网页抓取器，更是一个多功能的智能助手，能够根据用户的需求，将原始网页内容转化为摘要、翻译、知识点提取等更易于理解和应
本文综述了基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统的研究进展。系统采用分层架构，整合多源数据（GPS轨迹、交通文本、道路图像等），利用Pandas、NLTK、OpenCV等工具进行数据清洗与特征提取。在算法层面，系统集成时空预测模型、强化学习优化和知识图谱推理，通过混合推荐模型提升多样性，解决冷启动问题。应用案例显示，物流配送时间缩短22%，旅游行程取消率降低17%。未来趋势包括
摘要：本文提出基于Python与AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统，通过多源数据融合、强化学习优化及混合推荐算法，解决传统系统在实时性和个性化方面的不足。系统采用三层架构设计，集成时空预测模型、路径优化模型和混合推荐模型，在物流场景中实现运输成本降低12.7%，规划效率提升3倍以上。实验结果表明，该系统能有效提升个性化推荐准确率28.6%，为智能交通领域提供了创新解决方案。未来将进一步探索多
本文介绍了一个基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统。系统采用分层架构，整合多源数据（路况、天气、社交媒体等），通过知识图谱构建和BERT模型微调实现用户偏好预测，结合强化学习算法优化路径规划。该系统具备动态适应性、个性化深度和可解释性等优势，可应用于智慧出行、物流配送和旅游服务等领域。未来将扩展多模态交互和数字孪生技术，预计成为智慧城市核心组件。文章还提供了技术实现代码片段和
虽然AnyLogic提供了丰富的内置图表工具，但在某些情况下，用户可能需要更加自定义的可视化效果。AnyLogic支持使用Java代码来自定义可视化组件，包括创建动画、自定义图形等。自定义动画可以用于展示复杂的环境变化过程，例如污染物的扩散、水流的动态等。通过使用Agent和Animation组件，用户可以创建高度自定义的动画效果。除了动画，用户还可以自定义图形来展示仿真结果。例如，可以使用自定义
问答系统接受的时自然语言问句，为了有效控制研究变因，多会订定可接受的问题类型来限制研究范围。最基本的类型为“仿真陈述回答”，此类系统根绝答案语料所述资讯，取出一小段字串作为答案。
摘要：本研究设计并实现了一个基于网络爬虫技术的新闻聚合网站系统，采用四层架构实现多源新闻的自动化采集与整合。系统通过动态User-Agent、代理IP池等技术应对反爬机制，利用布隆过滤器和语义分析实现去重与分类，新闻提取准确率达96.3%。测试表明系统爬取成功率达98%，响应时间≤500ms，支持8类新闻的实时更新（间隔≤30分钟）。未来可扩展个性化推荐和多语言支持功能，为信息过载时代提供高效的&
网络抓取是使用自动化工具从网站自动提取公开可用数据的过程。它帮助企业收集大量数据，例如产品详细信息、评论或价格，然后可以对其进行分析、存储或用于各种应用，如研究、商业洞察、人工智能（AI）培训或自动化。
摘要：本文总结了Python网络爬虫开发中的常见问题及解决方案，包括HTTP请求错误处理、反爬虫机制应对、数据解析技巧、法律风险规避、性能优化以及动态内容加载方法。针对每种问题提供了具体的技术方案，如异常捕获、请求头设置、代理服务器使用、多线程优化等，并强调了遵守robots.txt和版权规定的重要性，为开发者提供了全面的爬虫开发指导。
本文介绍了使用Python爬取B站番剧视频的方法。通过分析B站静态资源节点，发现视频资源存储在playurlSSRData字典中，需分别提取视频和音频链接。爬取过程需要携带cookie，并使用正则表达式提取数据。由于B站的视频和音频是分离的，需要分别下载后用FFmpeg合并。文章详细说明了请求发送、数据提取、文件存储及音视频合并的完整流程，并提供了完整的Python代码实现，包括使用subproc
本文介绍如何利用Python技术进行快手短视频数据采集与舆情分析。通过requests和selenium爬取视频数据（标题、播放量、评论），结合代理IP应对反爬机制。使用jieba分词和snownlp进行中文情感分析，评估用户舆情倾向，最终通过matplotlib和wordcloud实现数据可视化。文章详细解析了快手API调用方法和动态渲染处理技巧，为短视频平台数据分析提供了完整的技术方案。（14
本文通过Java+Playwright代码示例演示网页信息爬取基础方法，以小红书为例讲解页面元素定位技巧，仅供技术学习参考，请严格遵循网站Robots协议及法律法规，禁止将数据用于商业传播、非法牟利等侵权行为。
爬虫的合法性，简单来说，指的是在抓取网站数据时，是否遵循法律规定、网站政策以及道德约束。在不同的国家和地区，关于爬虫的法律规定有所不同。例如，在一些国家，未经许可抓取网站数据可能构成对知识产权的侵犯、违反隐私法规，甚至涉及到计算机犯罪。合法合规地进行网页数据抓取不仅是对法律的遵守，也是对网站所有者、用户以及数据隐私的尊重。通过遵守robots.txt协议、阅读服务条款、控制抓取频率、优先使用API
访问https://目标域名/robots.txt查看官方规则；提取Allow字段对应的路径（白名单）；参考 Sitemap 链接获取推荐爬取的页面；无明确规则时，仅爬取公开、非敏感内容，且控制爬取频率。自我练习实例# print('热点', i+1, result[i])# n = 0# global n# n+=1# return n# head = {# }
网络爬虫学习：从百度搜索结果抓取标题、链接、内容，并保存到xlsx文件中网络爬虫学习：从新浪新闻搜索抓取所有新闻结果的标题、链接、内容、来源、时间网络爬虫学习：POST方式从腾*新闻搜索结果获取标题、链接、内容、来源、时间网络爬虫学习：多线程爬取，并将结果更新到主线程UI上网络爬虫学习：应用selenium从搜*狐搜索爬取新闻结果的数据网络爬虫学习：应用selenium获取Edge浏览器版本号，自
【AI驱动的热点营销新范式】头部玩家通过Selenium爬虫+动态反爬技术（如IP轮换、行为模拟）实时抓取WAIC等展会数据，结合Dify的NL2SQL技术自动生成三维技术图谱（如人形机器人赛道分析）。依托冲突性标题模板和视频基因重组技术，2分钟内可批量生产30篇跨平台内容，实现热点响应效率提升90倍。该方案已实现单日生成2300篇内容，引流成本降低60%，构建了从数据采集到流量转化的全自动闭环。
摘要：本文介绍如何利用GitHub Actions实现定时爬虫任务，替代传统服务器方案。通过创建工作流配置文件(.github/workflows/crawl.yml)，设置cron表达式定时触发，自动安装Python依赖并执行爬虫脚本。该方案优势包括零服务器成本（免费2000分钟/月）、无缝GitHub集成、灵活定时配置和完整日志记录。文章详细说明了从准备爬虫脚本、配置工作流到处理敏感信息（Gi
本文介绍了使用Python爬取电商商品数据的基础方法，包括requests和BeautifulSoup库的使用。主要内容：1）爬虫前的工具准备和注意事项；2）完整代码示例演示了如何抓取商品名称、价格和销量；3）强调需遵守robots协议、设置请求间隔等合规操作。文章指出动态页面需使用Selenium等工具，并提醒数据仅限学习研究使用。通过示例代码和实用建议，帮助读者掌握电商数据爬取的基本流程。
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