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ChatGPT | Bing | Google Bard | 讯飞星火 | 到底哪家强?实测

最近AIGC战场依然热闹,微软的new bing、Google的Bard、国内的讯飞星火认知大模型,都接连上阵,我们对比ChatGPT一起来看看,我把实际使用测试结果发出,供大家参考。有些测试结果可能会出乎大家的预料哦…今天我们暂时主要比拼4个能力:字符计算能力文学创意能力实时新闻联网能力数学运算能力。

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#人工智能
基于Spark网易云音乐数据分析

分析内容1.图计算2.机器学习预测歌曲分类3.评论词云4.评论时间段5.评论top榜6.热歌top榜7.用户性别比例8.用户星座比例9.用户年龄比例10.用户全国地理分布11.热评搜索等1.图计算截图。

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#spring boot#后端#java
基于Vue的物联网可视化平台,同时集成了安全预警系统+源代码+文档说明+界面演示

基于Vue的物联网可视化平台,同时集成了安全预警系统。1.简介1.1 系统背景​ 随着物联网的不断发展以及大数据时代的到来,现在网络上传输的数据量不断地增加,例如物联网节点嵌入式设备的传感数据、智能家居的智能控制节点,如使用传统方式对数据以及设备进行管理,在设备以及数据种类的不断增加下,现有的方式可能会影响用户的实际体验。

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#物联网#安全
Python课程设计项目:基于python机器学习(ml)的天气预测和天气可视化+源代码+文档说明

项目名称:天气预测和天气可视化天气预测和天气可视化是一个基于python机器学习(ml)的长春地区的天气预报项目,它实现了天气数据的爬取,预测和可视化。

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#python#机器学习
基于Python+flask+Echarts实现的数据挖掘可视化系统(多个页面)源码+文档说明+数据

🌀 数据挖掘可视化系统(Data Mining Visualization System)通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术,并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器,实现数据挖掘可视化。数据挖掘:Python后台技术:Flask前端技术:HTML、JS、CSS、Echarts。

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#python#flask#echarts
基于vue+Node-MQTT-硬件设备交互的数据可视化大屏+源代码+文档说明

基于Node-MQTT-硬件设备交互 的数据可视化大屏记录下自己初期主要负责的项目因为项目更倾向于定制化且需要相关硬件设备及后端数据处理,该仓只作简单界面展示,业务相关的代码已经剔除。Demo「纯前端」 丢uniCloud托管了 后端node就不展示了没有云服务器部署 贫穷~〒▽〒流程图前端Node后端 硬件采集设备呈现硬件采集设备实时数据的前端可视化大屏效果使用说明:Node 镶嵌MQTT及前端

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#vue.js#信息可视化#前端
最新更新!!!上市公司-企业数字化领导力(2004-2023年)

企业数字化领导力是指在数字经济时代,领导者通过战略性地使用数字资产、引领组织变革,使企业在数字化环境中获得持续成功的能力。对于上市公司而言,这种领导力尤为重要,因为它直接关系到企业的战略方向、市场竞争力和长期发展。数据名称:上市公司-企业数字化领导力数据年份:2004-2023年。

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#数据分析
安卓大作业-基于Electron的交通时空大数据分析挖掘系统客户端(Android)+源代码+文档说明+界面截图

交通时空大数据分析挖掘系统(Android 客户端)1.什么是交通时空大数据分析挖掘系统?交通时空大数据分析挖掘系统:设计并实现了一种交通时空大数据分析挖掘系统。系统的主要组成部分为:云服务器、移动端应用(安卓)、windows端应用。为了实现高效的分布式处理过程,系统的分布式环境采用spark+hadoop,在利用hdfs分布式存储的情况下充分发挥出spark快速处理分布式数据的优势,并支持用户

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#android#electron#数据分析
基于Python+flask+Echarts实现的数据挖掘可视化系统(多个页面)源码+文档说明+数据

🌀 数据挖掘可视化系统(Data Mining Visualization System)通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术,并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器,实现数据挖掘可视化。数据挖掘:Python后台技术:Flask前端技术:HTML、JS、CSS、Echarts。

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#python#flask#echarts
基于Electron+JavaScript+html+css的交通时空大数据分析挖掘系统+源代码+文档说明+界面截图

交通时空大数据分析挖掘系统(Windows 客户端)1.什么是交通时空大数据分析挖掘系统?交通时空大数据分析挖掘系统:设计并实现了一种交通时空大数据分析挖掘系统。系统的主要组成部分为:云服务器、移动端应用(安卓)、windows端应用。为了实现高效的分布式处理过程,系统的分布式环境采用spark+hadoop,在利用hdfs分布式存储的情况下充分发挥出spark快速处理分布式数据的优势,并支持用户

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#javascript#electron#html
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