本文介绍了基于Java Web+SpringBoot+Vue开发的乡村支教管理系统。该系统针对乡村教育管理中的信息分散、资源分配不均等问题，提供志愿者和管理员双端功能。志愿者可查看乡村学校、知识库、支教项目等信息，并利用AI智能推荐任务；管理员则负责项目管理、任务分配、资源管理等。系统采用SpringBoot后端和Vue前端，结合MySQL数据库，并集成百度地图插件实现地理可视化。通过信息集中化管

随着互联网技术的飞速发展，数字音乐已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，面对海量的音乐资源，用户往往陷入选择困境，难以找到符合自己喜好的音乐。传统的音乐推荐方式如热门排行榜、编辑推荐等已无法满足用户个性化需求，因此，如何为用户提供精准、个性化的音乐推荐成为了一个亟待解决的问题。针对这一背景，本研究提出开发一个基于Python、大数据技术和协同过滤算法的音乐推荐系统，旨在解决音乐选择难题，提升

本文介绍了一个基于Python的地震灾害预测系统，该系统集数据采集、智能分析和可视化功能于一体。系统采用Django框架开发，通过爬虫获取中国地震台网数据，利用线性回归模型预测地震震级，并结合Echarts和词云图实现数据可视化。核心功能包括地震数据管理、预测分析、月度统计、区域占比展示和热力图生成，为地震研究和防灾决策提供智能化支持。系统采用MySQL数据库存储数据，具有登录注册界面和友好的交互

本文介绍了一个基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统。该系统针对广西医疗资源分布不均、服务能力差异等问题，通过Python+Django+Vue技术栈开发，结合Hadoop、Spark等大数据技术进行数据处理。系统具备医疗资源可达性分析、机构地理分布展示、医保服务覆盖率统计等功能，采用ECharts实现数据可视化。研究内容包括数据采集清洗、大数据处理分析、可视化展示及系统测试等环节，旨在为医疗

摘要： 本文介绍了一个基于Python+大数据的新能源汽车价格数据分析系统，通过爬虫技术从汽车网站获取数据，利用Hadoop+Spark进行大数据处理，并应用机器学习算法进行价格预测。系统前端采用Vue+Echarts实现数据可视化，展示车辆类型、续航、价格占比等关键指标。功能涵盖用户查询、在线交流及后台管理，为消费者提供购车决策支持，助力厂商优化产品策略。开发技术包括Python、Django、

摘要 本文介绍了一个基于Python+Django+大数据的海洋气象数据可视化平台，结合LSTM预测模型实现海浪高度、风速、降雨量和气压的精准预测。系统采用Python开发，后端基于Django框架，前端使用Vue和Echarts实现数据可视化，数据存储采用MySQL，并利用爬虫技术获取海洋气象数据集。平台功能包括用户管理、气象数据查询、预测模型建立及多维可视化分析（如海浪方向、风速、气压等统计图

摘要： 本文介绍了一个基于Hadoop+Spark的热门旅游景点数据可视化分析与推荐系统。系统采用Python+Django+Vue技术栈，结合协同过滤算法实现个性化景点推荐。功能包括用户登录注册、景点查询、在线客服，以及管理员后台的景点管理与大屏数据可视化（词云图、城市占比、评分分析等）。通过爬取携程数据并整合百度地图API，系统提供精准导航与动态推荐。代码示例展示了数据清洗与协同过滤算法的实现

摘要： 本文介绍了基于大数据与机器学习的农产品价格数据可视化分析与预测系统，采用Hadoop+Spark+Hive技术栈，结合Python开发的Django后端与Vue前端，实现农产品价格的多维度分析及预测。系统通过爬虫实时采集惠农网数据，经清洗后存储于MySQL数据库，利用线性回归模型预测价格波动，并通过Echarts可视化展示商家成交量、品种统计、价格趋势等。项目亮点包括爬虫数据抓取、机器学习

本系统采用Python作为核心开发语言，构建了Django后端框架与Vue前端框架相结合的Web应用架构，通过爬虫技术从自然灾害管理平台获取实时台风数据，运用随机森林预测模型对台风的风力、风速、中心气压等关键参数进行深度分析。系统实现了用户端的台风灾害查看与经纬度预测功能，管理员端的灾害信息管理与预测结果管理功能，同时集成了基于Echarts的大屏可视化分析模块，能够对台风的风速变化、中心气压分布

摘要 本文介绍了一个基于大数据技术的海鲜水产品安全信息可视化分析系统，采用Hadoop+Spark+Hive框架实现数据采集、处理与分析。系统整合生产、检测、供应链等多源数据，通过Spark进行分布式计算，结合Pandas清洗数据，并利用Vue+ECharts实现交互式可视化，展示安全评估、供应链监控及消费者特征分析。后端采用Django提供API支持，前端通过Vue构建响应式界面。系统显著提升了