当今世界正处于云计算和大数据的快速发展阶段，而Storm作为一种高效、可靠的实时计算框架，受到了广泛的关注和应用。在这篇文章中，我们将从头开始，将提供一份保姆级教程，帮助进行相关配置和运行WordCountTopology。向您展示如何配置Storm环境。我们将详细介绍所需的软件和工具，并提供逐步指导，帮助您完成安装和配置过程。本人也在不断努力进步，希望自己的博文能够希望对各位有所帮助。

基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习，并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取，通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建，基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学

Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到

随着社会的发展和城市化进程的加速，垃圾分类已经成为了环境保护和可持续发展的重要课题。然而，传统的垃圾分类方法通常依赖于人工识别，效率低下且易出错。因此，本项目旨在利用大数据和深度学习技术，构建一个基于 TensorFlow 深度学习的神经网络 CNN（Convolutional Neural Network）算法垃圾分类识别系统，以实现自动化高效的垃圾分类。该系统将利用大数据集进行训练，通过深度学

Flume 是 Apache Software Foundation（ASF）的一个项目，用于高可靠、可扩展的大数据日志收集、聚合和传输。它通常被用于将分布式的、大规模产生的数据从各种源头（如Web服务器、应用程序日志等）采集到数据存储和处理系统（如Hadoop）中。

该系统整合了多个关键功能，包括使用Selenium库进行数据爬取、爬虫调度和前端页面选择功能（如城市、爬取页数和职位关键字）。系统还具备数据管理和可视化功能，能够分析薪资待遇、学历分布和职位关键字。通过引入机器学习协同过滤算法，系统能根据用户的求职意向提供个性化职位推荐，并在求职列表中展示推荐结果。在后台，系统支持用户自定义设置和管理已爬取数据。旨在构建一个功能全面、易用且具实际应用价值的招聘数据

基于Python的微博舆情数据爬虫可视化分析系统，结合了NLP情感分析、爬虫技术和机器学习算法。该系统的主要目标是从微博平台上抓取实时数据，对这些数据进行情感分析，并通过可视化方式呈现分析结果，以帮助用户更好地了解舆情动向和情感倾向。系统首先利用爬虫技术实时抓取微博平台上的相关数据，包括文本内容、评论、转发等信息。接着，应用NLP情感分析技术对这些数据进行情感倾向的判断，识别出其中的正面、负面和中

本项目旨在基于深度学习LSTM（Long Short-Term Memory）模型，基于python编程语言，Vue框架进行前后端分离，结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术，构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统，用户可以获取电影数据、进行情感分析，并获得个性化的电影推荐，从而提升用户体验和满足用户需求。首先，项目将利

通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。 基于知识图谱+flask的KBQA医疗问答系统以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。后面我又设计了一个简单的基于 Flask 的聊天机器人应用，利用nlp自然语言处理，通过医疗AI助手根据用户的问题返回结果，用户输入和系统返回的输出结果都会一起

Docker，作为当今云计算领域的一颗璀璨明星，已经深刻改变了我们对软件开发、部署和运维的认识。从简单的容器化概念出发，Docker不仅仅是一种技术实现，它更是一种服务于云原生时代的哲学和实践。Docker的普及和成功，部分归功于它所提供的轻量级、可移植、自给自足的容器环境，这种环境为应用的快速迭代、灵活部署和高效运维提供了坚实基础。