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Hadoop+Hbase+Springboot实现企业能源消耗监测大数据分析系统

企业硬件设备较多,不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台,采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式,搭建企业设备监控,数据管理汇总,大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统,实现设备异常状态的及时发现预警,减少故障反应时间。本次能源损耗监控分析平台系统主要内容涉及:系统采用前后

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#hadoop#hbase#spring boot
Vue.js+Mysq+java+springboot+商品推荐算法实现商品推荐网站+商品管理系统后台

本程序基于前后端分离开发模式,搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统,通过可以配置的方式一体化管理商品信息,推送商品内容,生成丰富的可视化统计分析。源码http。

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#java#vue.js#spring boot
Hadoop+Hbase+Springboot实现企业能源消耗监测大数据分析系统

企业硬件设备较多,不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台,采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式,搭建企业设备监控,数据管理汇总,大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统,实现设备异常状态的及时发现预警,减少故障反应时间。本次能源损耗监控分析平台系统主要内容涉及:系统采用前后

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#hadoop#hbase#spring boot
BS1020-基于java爬虫+springboot+hadoop实现地区红色文化资源社交平台大数据分析系统

本基于+springboot+hadoop实现地区红色文化资源社交平台大数据分析系统设计与实现,在系统架构层采用java编程语言,mysql数据库,以SSM开发架构搭载nginx实现分布式模式,对本基于java爬虫+springboot+hadoop实现地区红色文化资源社交平台大数据分析系统进行程序开发,部署安装。

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#java#爬虫#spring boot
【转载】基于大数据架构实现景点游客数据分析平台,全国景点游客数据管理系统

随着最近几年旅游行业的兴起,越来越多的景区景点将传统模式的线下统计模式变更成为了线上分析统计模式,线上对景区游客数据的管理与监督的新型模式。很多的景点采用游客数据分析平台系统,在线上对不同景点内部的游客数据进行管理,对景区各部门的员工进行管理,实现游客旅游数据分析的数字化,一体化。本次毕业设计景点游客数据分析平台,采用springboot、springcloud,hadoop,hbase,es等技

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#数据库#架构#sqlserver
Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统

针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。 本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js

#spring boot#vue.js#算法
基于Java+Springboot+遗传算法实现高校自动排课系统,课程管理系统

目前很多高校内部的课程管理及排课过程均是采用人工排课后再导入系统内部生成课程表,提供给学生用户查看。人工排课过程较为复杂,增加了排课错误的可能性,本次毕业设计基于java实现遗传算法实现自动排课,整体提供学生管理,课程管理,教师管理,班级管理,排课管理,教室管理等功能。本次基于遗传算法的自动排课系统主要内容涉及:系统采用前端采用LayerUI框架实现,后台服务基于springboot+Mysql+

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#java#spring boot#spring
基于大数据分析架构设计采用基于协同过滤推荐+余弦相似度算法+springboot+vue.js 实现新闻推荐系统

本新闻推荐系统:系统采用前后端分离的开发模式完成,系统前端主要采用Vue.js,javascript,html,CSS等技术实现。系统后端框架采用springboot+mybatis+mysql数据库搭建,针对海量的新闻资讯数

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#数据分析#算法#spring boot
Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统

针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。 本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js

#spring boot#vue.js#算法
基于大数据分析架构设计采用基于协同过滤推荐+余弦相似度算法+springboot+vue.js 实现新闻推荐系统

本新闻推荐系统:系统采用前后端分离的开发模式完成,系统前端主要采用Vue.js,javascript,html,CSS等技术实现。系统后端框架采用springboot+mybatis+mysql数据库搭建,针对海量的新闻资讯数

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#数据分析#算法#spring boot
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