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本毕业设计构建了一个智能化数据分析与可视化综合平台,采用B/S架构和微服务设计。系统集成大数据处理框架与机器学习算法,支持从数据采集到分析展示的全流程处理。核心功能包括多维可视化展示(12+种基础图表)、交互式仪表板定制和智能分析工具(预测/聚类/异常检测)。技术栈涵盖React、FastAPI、TensorFlow等主流框架,支持结构化/非结构化数据处理。主要应用于商业智能、智慧城市等场景,具备

本文介绍了一个基于数据挖掘的智能网球分析系统,该系统通过多源数据采集(高速摄像机、IMU传感器等)、分布式大数据处理(Hadoop+Spark)和AI模型(深度学习、机器学习)构建了完整的技战术分析闭环。系统核心功能包括击球轨迹分析、战术模式挖掘、对手弱点识别和比赛预测,显著提升了分析精度和效率。测试显示可将传统3天的手工分析缩短至2小时,战术发现量增加5-8倍,获得87%职业选手好评。该系统不仅

本文介绍了一个基于大数据和AI的企业财务智能分析系统。该系统整合多源财务数据,采用Hadoop/Spark分布式框架实现TB级数据处理,运用机器学习算法构建财务评估、风险预警和投资决策三大核心功能模块。系统包含数据采集、分布式计算、智能分析和可视化展示四层架构,支持财务指标计算、异常检测、现金流预测等功能,可提供95%准确率的财务风险预警和投资决策建议。该系统适用于企业财务健康评估、风险预警和投资

本文介绍了一个基于Web技术的智能音乐服务平台,系统采用前后端分离架构,整合知识图谱、推荐算法和数据分析等技术。核心功能包括音乐知识图谱可视化(使用Neo4j和D3.js)、智能推荐系统(结合协同过滤和内容分析)、音乐播放器、智能问答(集成Qwen大模型)以及数据分析展示(ECharts实现)。系统采用Vue.js+SpringBoot技术栈,支持MySQL和Neo4j双数据库存储,为音乐探索、推

本文介绍了一个高考志愿填报智能辅助系统设计方案。系统采用Vue3+SpringBoot技术栈,整合全国高校招生数据,通过智能算法提供精准志愿推荐。核心功能包括:基于协同过滤算法的智能推荐、AI咨询服务、志愿模拟填报、招生政策查询等。系统特色在于真实数据分析、多维度个性化推荐、7×24小时AI咨询等功能,旨在解决传统志愿填报信息不对称问题。应用场景覆盖高考志愿填报全过程,为考生和家长提供科学决策支持

本毕业设计系统基于大数据与AI技术实现智能果蔬识别,采用Vue+SpringBoot前后端分离架构,集成百度飞桨深度学习框架,识别准确率超95%。系统支持PC/移动双端响应式适配,具备拍照/相册识别、10MB图片处理、500ms快速响应等核心功能,并集成ECharts数据可视化展示。典型应用于超市扫码、家庭冰箱管理及农产品分拣场景,通过Docker容器化部署,支持MySQL集群和Redis缓存。(

本文介绍了一款基于人脸识别技术的智能考勤管理系统设计方案。系统采用前后端分离架构,后端使用SpringBoot+MyBatis框架,前端基于Vue.js开发,集成百度AI人脸识别API实现身份验证。系统包含管理员和学生两大模块,支持学生信息管理、课程管理、选课管理、人脸考勤、请假审批等功能,识别准确率达98.5%。特别适用于高校考勤、企业培训等场景,具有教育场景适配性强、隐私保护完善、模块化易扩展
