本文介绍了一个基于Django和Vue.js的智能租房推荐系统。系统采用前后端分离架构，通过协同过滤和内容过滤算法实现房源精准推荐，匹配成功率提升60%。后端使用Django REST Framework构建API服务，集成Redis缓存和PostgreSQL数据库；前端采用Vue.js实现动态渲染，响应时间小于500ms。系统具有实时推荐、多端适配和安全防护等创新点，已在校园租房平台和长租公寓运

本文介绍了一个基于Python和AI大模型的新闻自动分类系统研究框架。研究背景指出传统新闻分类方法面临效率低、语义理解不足等问题，而大模型技术为此提供了解决方案。研究内容包括构建支持多类别分类、领域自适应的系统，采用数据采集、大模型微调等技术路线，并提出了动态提示学习、多模态融合等创新点。预期成果为可运行的系统原型、实验报告和学术论文。文章还提供了研究计划和参考文献，并强调可根据实际情况调整模型选

本文系统梳理了基于Python与AI大模型的新闻自动分类技术发展与应用。文章从技术演进路径（传统机器学习、深度学习到预训练模型）入手，详细分析了数据预处理、特征提取、模型优化等关键技术实现方法，并介绍了今日头条、腾讯新闻等典型应用案例。研究指出当前面临的短文本歧义、冷启动、算法黑箱等挑战，提出未来应关注多模态融合、实时推荐优化、可解释AI等方向。文章强调Python与大模型结合为新闻分类提供了全流

本文介绍了基于Python和AI大模型的新闻自动分类系统开发任务书模板。项目利用BERT、GPT等大模型实现新闻文本的语义理解与分类，涵盖数据采集清洗、模型微调训练、系统开发部署全流程。任务要求包括：使用pandas/jieba等工具进行数据预处理，基于transformers库微调大模型，开发Flask/FastAPI接口服务，并通过准确率/F1值等指标评估性能。项目分为需求分析、数据准备、模型

本文介绍了基于Python和AI大模型的新闻自动分类技术。系统采用五层架构，结合传统机器学习与深度学习模型（如BERT、TextCNN），实现高效精准的分类，准确率达92%。创新点包括少样本学习、多模态分类和动态标签管理。该技术已应用于金融风险预警和舆情监测，显著提升效率。未来将拓展多语言支持和生成式分类功能，推动媒体智能化转型。

摘要：本文提出基于Python与AI大模型的新闻自动分类系统，通过多模态数据融合和大模型微调技术实现高效分类。系统采用BERT-News微调、CLIP跨模态对齐及注意力机制融合文本与图像特征，在THUCNews数据集上达到94.2%准确率，较传统方法提升12.7%。实验显示该系统在突发事件分类中响应速度提升3倍，验证了技术方案的实用性和扩展性，为新闻智能化处理提供了新思路。关键词：Python；A

本文提出了一种基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统。系统采用多源数据融合技术，整合实时路况、天气、事件等动态因素，通过强化学习动态优化路径权重，并运用混合推荐算法实现个性化路线推荐。实验表明，该系统在物流配送场景中可降低运输成本12.7%，提升规划效率3倍，个性化推荐准确率提高28.6%。系统采用分层架构设计，关键技术包括BERT-Traffic模型微调、PPO强化学习算法和

摘要：本文介绍了一个基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统设计方案。该系统整合GPS轨迹、用户评价等多源数据，运用K-Means聚类、LSTM时序建模和Transformer架构，实现动态路线规划与自然语言解释功能。创新点包括大模型语义理解、动态偏好学习和多目标优化。研究计划涵盖数据收集、模型开发、系统集成和实验验证，预期成果包括可运行系统、实验报告和学术论文。项目适用于计算机

本文介绍了一个基于Python和AI大模型的智能路线规划系统开发项目，提供毕业设计辅导服务。项目整合多源数据（交通、天气、用户行为），结合传统算法与AI大模型，实现动态路线优化和个性化推荐。系统包含数据采集、算法开发、用户画像、可视化展示四大模块，采用前后端分离架构。作者为中科院硕士，提供从选题到答辩的全流程辅导，包括开题报告、代码实现、文档撰写等服务。项目强调原创性开发，适合计算机相关专业学生，

本文综述了Python+AI大模型在智能路线规划与个性化推荐系统的研究进展。系统采用分层架构整合多源数据（GPS、文本、图像），通过CLIP模型实现语义对齐（准确率92.3%）。算法创新包括混合推荐模型（用户留存提升68%）、强化学习优化（配送效率提高22%）和知识图谱推理（错误率<17%）。在物流和旅游场景验证中，系统显著提升效率（配送时间缩短22%）和用户体验（行程取消率降低17%）。未