之前做区块链的一个虚拟机很久没打开，一直处于挂起状态，一直提示网络连接激活失败。试了很多种方法没解决，更改关闭以太网，重启物理机网卡什么的都没有很好的解决问题，最后试了试自己的办法成功解决问题！

本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8

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本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python语言为基础，使用 requests爬虫对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建

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

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

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

本文主要是Docker部署hadoop 和使用docker构建spark运行环境，里面有详细的安装配置教程和操作说明，环境没问题的话，按照操作基本都能部署完成和运行，后面也有一些案列可以帮助更好的操作和理解hadoop和spark运行原理。

本篇文章全面回顾了目标检测技术的演变历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法，到深度学习的兴起，尤其是CNN在目标检测中的革命性应用，再到近年来YOLO系列和Transformer在这一领域的创新实践。这一旅程不仅展示了目标检测技术的发展脉络，还反映了计算机视觉领域不断进步的动力和方向。技术领域的一个独特洞见是，目标检测的发展与计算能力的提升、数据可用性的增加、以及算法创新紧密相关。从早期依赖手工特征

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