项目技术说明：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类商品评论数据采集分析可视化系统是基于Python语言和Flask框架开发的一个系统，用于采集商品评论数据并进行多维度分析和可视化展示。系统通过与MySQL数据库进行交互，实现数据的存储和查询。

本项目基于PySide6、OpenCV和YOLOv8实现实时车辆检测跟踪与车速检测系统。系统通过test.py启动，支持自定义检测视频源（修改22行路径）和检测区域（调整31行多边形顶点坐标）。检测区域采用多边形定义，用户可灵活设置形状和大小。运行环境要求Python3.8，完整源码可通过作者专栏获取。项目提供可视化操作界面，包含车速检测和车辆跟踪功能，适用于智能交通监控场景。

大数据抖音短视频数据分析与可视化技术栈：Python语言、Flask框架、Echarts可视化、HTML、MCN机构（网红孵化中心）在当今数字化时代，大数据分析与可视化对于各行各业都显得尤为重要，特别是在抖音这样的短视频平台上。利用Python语言、Flask框架、Echarts可视化和HTML技术，我们开发了一款针对抖音短视频数据的分析与可视化平台。该平台旨在帮助MCN机构（网红孵化中心）更好地

技术栈：Python语言、pyqt5图形界面、opencv、ResNet深度卷积神经网络、Dlib库识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能人脸识别原理如今机器学习、神经网络方法广泛应用于人脸识别领域，而后深度学习广泛应用于各种目标检测领域，2015年，Google团队的FaceNet在LFW数据集上得平均准确率达到了99.63%，基于深度学习的人脸识别的准确率已经高于人类本身，深度学习在人脸识

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本文介绍了一个基于Python开发的招聘数据分析系统。系统采用Spark、Hive、Hadoop等技术栈，通过Selenium爬虫从拉钩招聘获取数据，使用Django框架搭建Web系统。主要功能包括：1)数据可视化大屏展示薪资分布等关键指标；2)多维度的薪资、经验、行业、城市分析；3)用户注册登录与个性化收藏功能；4)基于内容的职位推荐和TensorFlow薪资预测；5)后台管理模块。系统运用Ec

技术栈：Python语言、Django框架、Echarts可视化、基于用户的协同过滤推荐算法、购票功能、HTML旅游推荐系统+可视化。

技术栈：Django框架、Echarts可视化、链家网二手房、requests爬虫、全国城市、HTML、房源数据量 175万套本系统是基于Python爬虫的二手房数据采集与可视化，整个系统可以大致分为五个部分，分别为Python爬虫、数据清洗、ECharts图表可视化、用户管理、后端管理。本系统的功能结构图如图所示。