本课题首先利用Python+Scrapy建立一套爬虫系统，收集豆瓣网的相关数据，通过Mysql数据库把获取到的电影名、电影导演、电影评分、电影类型、评论用户等数据进行持久化，为整个可视化系统提供了广泛而可靠的数据支持。最后使用Python提供的第三方库Matplotlib、Pands和Excel数据可视化工具进行数据清洗和以图形的形式直观地展示数据结果，并多角度分析电影的发展，得出相关结论。关键词

基于Python和Django的旅游大数据分析系统是一种使用Python编程语言和Django框架开发的系统，用于处理和分析旅游行业的大数据，为旅游从业者和决策者提供有关旅游趋势、客户需求、市场竞争等方面的信息和洞见。以下是一个基本的旅游大数据分析系统的设计介绍：使用Python编程语言编写数据爬虫程序，从各种来源（例如旅游网站、社交媒体、公开数据源等）采集旅游相关数据，如旅游景点评分、用户评论、

本篇论文主要是利用Python的网络爬虫，通过相应的程序代码，从智联网站上爬取我们所需要的招聘数据，并将这些爬取下来的json类型的网页数据存储进我们建立的关系型数据库（Relational database）MySQL之中，最后通过字段确定，数据获取，可视化实现来展示出我们所需要的结果图，例如平均工资与职位之间的关系，工作经验对于工作薪资待遇的影响等等。在这次毕业设计中，因为我对Python这门

电影发展的越来越迅速，如何在这块红海市场中分得一杯羹成为一个比较具有挑战性的问题，因此本文基于python爬虫制作了一个爬取电影票房网站的爬虫程序，成功地爬取到了电影票房的数据并且保存到了数据库中并进行分析，通过这种操作，使得电影的票房更加透明，清晰。

深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成就，其中基于姿态的检测是一个重要的研究方向。本文介绍了基于 YOLOv5-Pose 的人体姿态检测可视化系统。YOLOv5-Pose 是基于 YOLO（You Only Look Once）目标检测框架的一个变种，专注于人体姿态检测。与传统的姿态估计方法不同，YOLOv5-Pose 采用端到端的深度学习方法，通过单一网络实现目标检测和姿态估计，具有较高的准确性

深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成就，其中基于姿态的检测是一个重要的研究方向。本文介绍了基于 YOLOv5-Pose 的人体姿态检测可视化系统。YOLOv5-Pose 是基于 YOLO（You Only Look Once）目标检测框架的一个变种，专注于人体姿态检测。与传统的姿态估计方法不同，YOLOv5-Pose 采用端到端的深度学习方法，通过单一网络实现目标检测和姿态估计，具有较高的准确性

电影发展的越来越迅速，如何在这块红海市场中分得一杯羹成为一个比较具有挑战性的问题，因此本文基于python爬虫制作了一个爬取电影票房网站的爬虫程序，成功地爬取到了电影票房的数据并且保存到了数据库中并进行分析，通过这种操作，使得电影的票房更加透明，清晰。

项目简介本系统是一个基于Django+Tensorflow的商品识别管理系统。通过深度学习技术，实现商品的自动识别和分类，为用户提供更加智能化、个性化的购物体验。系统架构前端：采用Django框架的模板引擎，实现用户界面和交互逻辑。前端主要负责展示商品信息、接收用户输入和提交请求。后端：使用Django框架作为后端开发平台，负责处理前端请求、数据库操作和深度学习模型训练与预测。后端使用Tensor

深度学习在体育运动项目姿态估计识别计数系统中的应用是一项具有挑战性和应用价值的研究领域。以下是对深度学习在体育运动项目姿态估计识别计数系统的介绍：系统构成体育运动项目姿态估计识别计数系统通常由以下几个部分组成：姿态估计模块：利用深度学习模型对运动员的姿态进行估计，如站姿、跳跃、转身等。识别模块：基于深度学习算法，识别不同的体育运动项目，如篮球、足球、游泳等。计数模块：根据姿态估计和识别结果，对运动

基于Python和OpenCV的深度学习性别和年龄识别系统是一种利用深度学习模型来自动识别人脸照片中的性别和年龄的技术。下面是一个简单的介绍：数据集和预处理：该系统通常需要大量的带有性别和年龄标签的人脸图片作为训练数据。这些数据集可以是公开的人脸数据库，如IMDB-WIKI数据集或UTKFace数据集。在训练之前，图像数据通常需要进行预处理，包括图像裁剪、尺寸调整、亮度/对比度调整等。深度学习模型