摘要：本研究提出基于深度神经网络的鸡疾病识别方法，通过构建高效识别模型解决传统诊断效率低、准确率不足的问题。研究采用深度学习技术对鸡病图像进行特征提取和分类，结合迁移学习优化模型性能。系统设计包括数据收集、预处理、模型训练和结果存储全流程，实现养殖户通过上传图片快速获取诊断结果的功能。实验表明，该方法能有效识别多种鸡病症状，为养殖业提供了一种准确、实时的疾病诊断手段，有助于降低养殖风险、提高经济效

本研究旨在构建一个基于Python的当当网书籍销售数据分析系统，通过对当当网海量的书籍信息进行深度挖掘和分析，为书籍行业提供数据支持和决策依据。系统采用Python编程语言、Django、Vue框架，结合大数据处理技术Spark、hadoop、MySQL数据库技术以及数据可视化工具，实现了数据爬取、清洗、存储、分析和可视化等一系列功能。通过对书籍销售数据、用户评价、出版社分布等多维度信息的分析，系

随着我国经济的高速发展与人们生活水平的日益提高，人们对生活质量的追求也多种多样。尤其在人们生活节奏不断加快的当下，人们更趋向于足不出户解决生活上的问题，旅游业展现了其蓬勃生命力和广阔的前景。架构，将旅游业数据的各个方面都集中到数据库中，以便于用户的需要。该系统在确保系统稳定的前提下，能够实现多功能模块的设计和应用。的大数据技术的旅游业数据分析及可视化系统的功能模块图，如图。页面通过输入标题、封面、

本系统采用了先进的数据挖掘技术和机器学习方法，首先通过数据采集模块收集来自不同平台和渠道的大量信息，然后利用数据预处理技术清洗和整理数据，为后续的分析工作打下基础，系统利用自然语言处理技术提取文本特征，并通过深度学习模型进行训练，以识别信息的真伪，本文的研究不仅为虚假新闻的识别和预警提供了一种新的技术手段，也为大数据在社会治理领域的应用提供了有益的探索。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于深度学习

页面，可以对用户账号、用户姓名、性别、年龄、出生日期、民族、邮箱、手机号、身份证、所患慢病、治疗进程、头像。只是这个阶段一个基础，整个系统的架构决定了系统的整体模式，是系统的根据。角度进行需求分析，提供一些新的思路，并尝试做一些简单的实现。近年来互联网络的迅猛发展和电子终端设备的普及，赋予了。，时效性是它最大的特色，已经在电子娱乐、年疫情的爆发，更是短时间内迅速扩大了线上。已经有了很大程度的发展，

本文设计并实现了一个基于Hadoop的租房数据分析系统，该系统整合了HDFS、Hive、HBase等大数据组件，构建了完整的数据采集、清洗、分析和可视化流程。系统采用K-Means聚类算法挖掘房屋特征与价格关系，提供房源预测功能，并通过可视化大屏直观展示市场趋势。系统实现了租房数据的增删改查、批量导入导出等管理功能，利用HBase确保海量数据的高效存储与访问。实验表明，该系统能有效处理大规模租房数

首先，利用Selenium爬虫从惠农网网站爬取了农产品相关的数据，这些数据涵盖了农产品的名称，种类，价格，城市等多个维度，然后采用了pandas库对爬取的数据进行csv文件的保存，最后通过hadoop和spark大数据技术进行分布式存储和计算，使用Mysql进行数据的保存，通过Vue.js框架结合Echarts库构建了数据可视化界面。另外，其中价格预测是根据线性回归算法建立的模型获取的。根据以上的

本研究设计了一个基于Spark的物流大数据处理系统，实现了从数据采集到可视化分析的全流程处理。系统通过Spark框架高效完成物流数据的爬取、清洗和分析，并利用Hadoop和Hive进行数据存储管理。可视化面板采用Django+Vue.js技术栈，展示了公司、车长、车型、出发/到达城市等关键物流信息，为企业决策提供支持。测试表明，系统运行稳定，显著提升了物流数据处理效率和分析准确性，具有实用价值和广

文章介绍了大数据技术在电子商务数据分析中的应用背景，强调了Hadoop作为一种分布式计算平台在处理大规模数据集时的优势。在此基础上，本文详细阐述了淘宝电商销售数据的研究目的和方法，即通过Hadoop平台对数据进行高效处理，利用Python进行数据分析，并通过数据可视化技术呈现分析结果。在数据准备阶段，本文将淘宝电商销售数据导入MySQL数据库，并使用Hadoop的HDFS分布式文件系统进行存储和管

因此，拟开发基于Hadoop的网络舆情数据分析系统，对微博热搜博文进行爬取，包括博文的内容、评论等数据，然后对评论数据进行情感分析，可以评估公众对某一话题的情感态度，为舆情监控和危机应对提供支持。此外，微博的热搜榜功能，能够实时反映当前最热门的话题和事件，为观察社会热点提供了窗口。因此从这个平台可以爬取到自己需要的数据，且该网站有大量关于评论等数据，便于使用这些数据进行情感分析模型的创建。的页面主