摘要： 基于Flask框架的全国气象数据采集预测系统，采用Python技术栈（Flask、MySQL、requests爬虫、scikit-learn），实现数据采集、预测与可视化。系统通过定时爬取中国天气网气象数据，利用多元线性回归算法（LinearRegression）进行天气预测，并通过Echarts动态展示分析结果。功能模块包括：气象数据管理、用户管理、可视化分析、机器学习预测及爬虫管理。系

本系统基于YOLOv5，采用登录注册进行用户管理，对于图片、视频和摄像头捕获的实时画面，可检测交通信号标志图像，系统支持结果记录、展示和保存，每次检测的结果记录在表格中。对此这里给出博主设计的界面，功能也可以满足图片、视频和摄像头的识别检测。

技术栈： Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、贝叶斯预测模型利用网络爬虫技术从马蜂窝网站爬取各城市的景点旅游数据，根据马蜂窝旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿，可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。贝叶斯预测模型 （基于贝叶斯网

技术栈： Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、贝叶斯预测模型利用网络爬虫技术从马蜂窝网站爬取各城市的景点旅游数据，根据马蜂窝旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿，可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。贝叶斯预测模型 （基于贝叶斯网

技术栈：Python语言、Django框架、MySQL数据库、双协同过滤推荐算法（基于物品+基于用户）、音乐播放功能模块、css + js + HTML本系统采用Python+Django+MySQL设计与实现。前端用户可以看到音乐分类，进行音乐操作、查看个人中心内容等，同时，系统根据用户的操作行为，分别采用基于用户和物品的推荐算法完成热点音乐推荐。后台可以进行用户管理、音乐类型管理、兴趣标签管理

技术栈：Django框架、selenium爬虫、Echarts可视化、Boss直聘网、MySQL数据库1.数据爬取与清洗：实现系统从Boss直聘网站爬取招聘数据的功能，包括职位信息、公司信息、薪资待遇等核心数据。对从网站爬取的数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。处理异常数据，填充缺失值，标准化数据格式，以提高后续分析的可靠性。2.多维度数据分析：实现对招聘数据的多维度分析，包括职位类型

技术栈：租房大数据分析可视化平台 毕业设计 python语言 爬虫 推荐系统、Django框架、vue前端框架、scrapy爬虫、贝壳租房网。

技术栈：Python、MySQL数据库、Django框架、Echarts可视化、基于用户和基于物品的协同过滤推荐算法、HTML技术。

1、项目介绍NBA球员数据分析及预测系统技术栈Python语言、Flask框架、requests爬虫、statsmodels中的ARIMA时间序列预测算法、Echarts可视化NBA球员数据分析及预测系统是一个基于Python语言和Flask框架构建的综合性平台，旨在帮助篮球爱好者、教练和球队管理者深入分析和预测NBA球员的表现。该系统结合了requests爬虫、statsmodels中的ARIM

（1）技术栈：Django框架、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库、去哪儿网站、Echarts可视化（2）介绍时代在进步，科技在进步，互联网改变了世界，在互联网时代，各行各业的人们都在寻求增长点，人们的日常生活越来越离不开互联网。以旅游信息为例，线下大量的各种旅游信息基本只会出现在旅游会上，但是现如今，人们越来越重视时间成本，所以越来越多的年轻人在网上查找自己想要查找