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基于ElasticSearch 7.10.0和Kibana的二手房搜索与数据分析系统。系统通过爬取广东省链家网2万多条房源数据，实现高效检索、数据分析和可视化展示。核心功能包括：1)利用ElasticSearch实现条件筛选、高亮显示和聚合分析；2)通过Kibana构建可视化大屏，展示TOP小区行情、价格区间分布等；3)采用REST API完成索引设计、数据CRUD操作及高级查询。系统架构充分发挥

简单手写Jar包完成数据筛选计算，通过Hadoop完成任务并存储在hive中。利用Django和echarts完成数据可视化

本文介绍了Python爬虫框架Scrapy的基本使用指南。Scrapy是一个高效的异步爬虫框架，包含Spider（核心爬取逻辑）、Item（数据结构）、Pipeline（数据处理）、Middleware（请求响应处理）和Settings（全局配置）等核心组件。文章详细讲解了如何安装Scrapy、创建项目、编写爬虫代码、定义数据模型，以及配置中间件和管道。同时介绍了Scrapy的性能优化设置、数据存

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本文介绍了使用MaxKB构建AI知识库并实现数据库查询与AI问答功能的完整流程。首先说明了MaxKB作为企业级智能体平台的特点，支持多种大模型接入和知识库构建。详细讲解了基于Docker的安装部署步骤，包括镜像拉取、容器创建等。重点演示了如何通过MaxKB连接DeepSeek API和MySQL数据库，构建包含SQL生成、数据查询和AI对话的工作流，并提供了具体的提示词设置方案。文章还总结了实践过

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