菜品分类管理、菜品信息管理、餐桌信息管理、菜品订单管理、菜品评价管理、系统管理、我的信息等。本文主要介绍了该应用的设计初衷、功能实现的大致过程，详细说明了智慧点餐系统设计思想、数据库的开发设计和功能模块的设计。智慧点餐系统具有良好的可扩展性和稳定性，能够适应不同用户和需求的智慧点餐系统。管理员功能包括对用户管理、菜品分类管理、菜品信息管理、餐桌信息管理、菜品订单管理、菜品评价管理、系统管理、我的信

基于协同过滤的方法主要是通过分析用户的历史行为和其他用户的行为，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的行为推荐酒店。基于内容的方法则是根据用户对酒店的评价和描述，提取出其中的关键词和语义信息，构建一个酒店的内容向量，然后计算目标用户与这些内容向量的相似度，推荐相似度最高的酒店。其中，基于协同过滤的方法和基于内容的方法是最为常见的。实现更加高效的推荐：基于Spark的分布式计算和处

基于YoloV8的火焰烟雾检测系统是一种先进的火灾预警系统，它利用深度学习技术和YoloV8目标检测算法，实现对火焰和烟雾的实时检测与识别。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着城市化进程的加速，火灾事故的频率和危害程度不断增加，对人们的生命财产安全构成严重威胁。传统的火焰烟雾检测方法往往依赖于人工巡检或简单的传感器，这些方法存在检测范围有限、误报率高等问题。因此，开发一种高效、准确的火

本文介绍了一个基于Python和机器学习技术的医疗数据分析可视化系统。系统采用Flask+Vue前后端分离架构，后端使用Python+Flask处理数据，前端通过Vue展示可视化结果，MySQL存储医疗数据。核心功能包括：1）数据可视化平台，展示各年龄段患病占比、疾病分布、性别对比等图表；2）疾病预测功能，运用随机森林算法对输入病情进行分析预测；3）数据管理模块，支持病例信息的查询和删除。系统旨在

基于协同过滤的方法主要是通过分析用户的历史行为和其他用户的行为，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的行为推荐酒店。基于内容的方法则是根据用户对酒店的评价和描述，提取出其中的关键词和语义信息，构建一个酒店的内容向量，然后计算目标用户与这些内容向量的相似度，推荐相似度最高的酒店。其中，基于协同过滤的方法和基于内容的方法是最为常见的。实现更加高效的推荐：基于Spark的分布式计算和处

后端开发：采用Java语言，利用Spring Boot框架简化了Spring应用的搭建和开发过程。Spring Boot不仅保留了Spring框架中的所有优秀特性，还通过特定的配置方式，在底层帮助开发人员在工程创建时预先做了很多配置，从而减少了开发时的繁琐配置。该系统利用Java语言开发，结合Spring Boot框架，构建了一个稳定且高效的后端架构。同时，系统广泛收集市场上各类宠物商品的信息，包

随着社会经济的快速发展，人们的生活水平得到了显著提高，但随之而来的社会问题也越来越多。其中最为显著的就是就业问题。为此，招聘信息的展示也变得越来越为重要。但是在大量的招聘信息中，人们在提取自己最想要的信息时变得不那么容易，对于应聘者也是如此。本系统通过对网络爬虫的分析，研究智联招聘网站数据，尝试使用Python技术进行开发，将智联招聘网招聘信息尽可能的爬取出来，并对结果进行检测判断，最后可视化分析

技术栈：Python语言、Django框架、Echarts可视化、HTML、Prophet时间序列算法预测模型本文利用了Python爬虫技术对空气质量网站的数据进行获取，获取之后把数据生成CSV格式的文件，然后再存入数据库方便保存。再从之前九个月的AQI(空气质量指数)的值中进行分析,把数据取出来后，对数据进行数据清洗，最后将数据提取出来做可视化的分析。

然而，面对海量的旅游数据，如何有效地提取有价值的信息，为游客提供个性化的旅游体验，为旅游管理部门提供科学的决策支持，成为了旅游业发展的关键问题。Django重庆旅游景点数据分析系统的开发，正是为了解决这一问题，通过大数据技术和数据分析算法，对重庆旅游景点的相关数据进行深入分析，为游客和旅游管理部门提供有力的数据支持。系统利用Python网络爬虫技术，从各大旅游网站、社交媒体、在线评论等多渠道收集关

由于用户数量庞大，信息传播速度快，微博上的舆情也成为了反映社会问题和事件的重要窗口。因此，设计和实现一个基于大数据的微博网络舆情监控和预警系统具有重要的实际意义。该系统可以为政府、企业和个人提供及时、有效的舆情监测和预警服务，帮助他们更好地了解公众的意见和情绪，从而做出更明智的决策。情感分析可以判断舆情信息的情感倾向，主题分析可以提取出舆情信息中的主要话题，趋势分析可以掌握舆情的发展趋势。微博平台