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基于springboot的在线考试管理系统

采用模块化设计方法实现一个复杂结构进行简化,分成一个个小的容易解决的板块,然后再将小的板块继续分化成功能单一的更小模块。模块化设计方法使测试调试、维护更容易,减少模块间的干扰。学理论完成各阶段设计,经过调试测试达到了在线考试管理系统的能力。论文从系统开发过程概述、开发工具简介、系统总体设计、系统开发、软件测试等几个方面进行了介绍。在线考试管理系统是一款集成考试报名、题库管理、在线考试、自动评分及成

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#spring boot#后端#java
python新闻推荐系统 混合推荐算法 爬虫 可视化 推荐算法 vue框架 Django框架 selenium爬虫技术

网络爬虫:通过Python实现新浪新闻的爬取,可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接推荐算法:权重衰减+标签推荐+热点推荐权重衰减进行用户兴趣标签权重的衰减,避免内容推荐的过度重复标签推荐进行用户标签与新闻标签的匹配,按照匹配比例进行新闻的推荐热点推荐进行新闻热点的计算的依据是新闻阅读量、新闻评论量、新闻发布时间涉及框架:Django框架、vue框架、MySQL数据库、jieba、selen

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#python#推荐算法#爬虫
python新闻推荐系统 爬虫 Django框架 协同过滤推荐算法

技术栈:Python语言、Django框架、requests爬虫模块、网易头条新闻、 itemBasedCF 基于物品协同过滤推荐算法新闻信息展示:通过Django框架把爬取的数据信息展示在系统首页。按新闻分类、条件筛选新闻信息:在系统首页提供根据条件筛选新闻的功能;新闻详情页展示:用户通过点击首页新闻进入新闻详情页,并在浏览表中记录用户uid、新闻nid、浏览次数。新闻搜索:用户通过点击进入

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#python#爬虫#django
毕业设计:Spark高考推荐系统 高考信息报名院校推荐系统 协同过滤推荐算法 爬虫(源码+文档)

技术栈:python语言大数据pyspark、 django框架、scrapy框架、vue框架、协同过滤推荐算法、HTML基于用户+物品推荐院校、基于用户+物品推荐专业阳光高考网—教育部高校招生阳光工程知道平台。

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#spark#高考
基于springboot+web的数学题库管理系统设计与实现

通过该项目的开发,可以深入了解Spring Boot框架和Web技术的应用,掌握数据库设计和优化的方法,以及系统测试和性能优化的技巧。未来,可以进一步完善系统的功能,提高用户体验和系统的稳定性,将其应用于更广泛的教育领域。通过该项目的开发,可以深入了解Spring Boot框架和Web技术的应用,掌握数据库设计和优化的方法,以及系统测试和性能优化的技巧。未来,可以进一步完善系统的功能,提高用户体验

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#spring boot#前端#后端
python基于django的智能门票设计与实现

Django基于Python的智能门票设计与实现是一个综合性的项目,旨在利用现代Web开发技术为各类活动、景区、场馆等提供高效、便捷、智能的门票管理解决方案。MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,具有性能可靠、易于使用、可扩展性强等特点,适合用于存储和管理门票系统的相关数据。随着旅游业的快速发展和智能化技术的不断进步,传统的门票管理方式已经不能满足现代旅游景区及活动场馆的需求。PyCharm

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#python#django#sqlite
hadoop+spark+hive旅游大数据分析预测系统+可视化 +贝叶斯预测模型 大数据毕业设计(附源码)

技术栈: Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、贝叶斯预测模型利用网络爬虫技术从马蜂窝网站爬取各城市的景点旅游数据,根据马蜂窝旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿,可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息,获取到当前的热门目的地,根据各城市景点的数据,周围小吃,住宿等信息,制定出适合自己的最佳旅游方案。贝叶斯预测模型 (基于贝叶斯网

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#hadoop#大数据#spark
hadoop+Spark基于Python共享单车数据存储系统的设计与实现

通过采用高容量数据库和优化的数据索引机制,系统确保了数据读写的高速性和稳定性。系统从研究目的、研究现状、开发技术、系统分析、系统设计以及系统功能实现和系统测试等方面进行阐述。本系统主要是针对共享单车数据存储信息的管理,采用Python语言编写和Django框架,数据库使用。此外,系统还具备良好的扩展性,能够适应不断增长的数据量和业务需求。本系统主要包括系统首页,共享单车管理,系统管理,我的信息等功

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#hadoop#spark#python
python毕业设计基于Python的黑龙江旅游景点数据分析系统

黑龙江旅游景点数据分析系统旨在通过收集和分析游客数据,优化旅游资源管理和提升游客体验。系统综合运用地理信息系统(GIS)、大数据分析、云计算等技术,系统内容主要有用户、周边住宿、周边美食、美食分类、黑龙江景点、系统管理、个人资料等。本论文将总体分析黑龙江旅游景点数据分析系统需求,再从不同角度分析具体功能需求,运用python相关技术,采用MySQL数据库,讨论如何设计并实现一个黑龙江旅游景点数据分

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#python#开发语言
python电影推荐系统 数据分析 大数据毕业设计 可视化大屏 爬虫

(1)技术栈:Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫、Echarts可视化大屏、推荐算法、HTML、爬虫技术【机器学习】集成学习——Stacking模型融合4个机器学习算法、KNNWithZScore推荐算法(2)功能模块:注册登录模块、电影信息模块、电影信息可视化模块、评论数据可视化模块、电影票房预测模块、电影推荐模块、电影信息管理模块、用户信息管理模块(3)说

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#python#数据分析#大数据
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