介绍资料信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！介绍资料。

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介绍资料信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！介绍资料：基于Hadoop+Spark+Hive的小红书评论情感分析研究随着社交电商平台的快速发展，小红书（RED）已成为国内领先的种草社区，用户通过图文、视频分享消费体验，评论区蕴含大量用户对产品或服务的情感反馈。这些评论数据具有规模大、维度多、实时性强等特点，传统单机处理方式难以满足高效分析需求。

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本文介绍了基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统。系统采用多模态数据融合技术，整合实时交通、天气和用户偏好数据，运用CLIP模型实现文本与图像语义对齐。核心技术包括图神经网络路径优化、强化学习动态决策和知识图谱推荐引擎。应用案例显示，物流配送效率提升22%，旅游平台用户满意度提高40%。系统解决了传统路线规划的静态局限和推荐系统的冷启动问题，具有实时响应、个性化适配等优势。未来

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本文介绍了一个基于Python与AI大模型的智能路线规划系统研究项目。该项目旨在利用深度学习、自然语言处理等技术，结合动态交通数据和用户个性化需求，构建智能路线推荐系统。研究内容包括多源数据采集处理、AI大模型驱动的路线规划核心模块开发、系统实现与优化等。创新点在于融合图神经网络与强化学习，并引入大模型实现自然语言交互。预期成果包括系统原型开发、学术论文发表及行业解决方案落地。项目计划12个月完成

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本文介绍了一个基于Python+AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统开发任务书。该系统整合交通、地理和用户行为等多源数据，结合大模型(如LLM)解析用户需求，采用强化学习优化路线推荐策略，实现动态个性化的出行规划。开发内容包括数据采集处理、算法模型集成、系统开发测试和效果优化评估四个主要模块，使用Flask/FastAPI等技术构建完整系统。项目预期6周完成，交付可运行系统、模型文件和测试报告

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