面壁智能携手知乎，基于百度智能云提供的AI算力集群，训练出“知海图AI”大模型和多模态大模型Luca，在千卡集群上的有效训练时间占比高达99%，在保障模型训练连续性的同时，可以实现模型训练效果的高效收敛。金蝶作为首批入驻千帆AI原生应用商店的伙伴，联合百度智能云于2023年8月8日重磅发布了金蝶云·苍穹GPT，并率先推出业界首个财务大模型，助力客户更加高效地进行财务管理与分析，提高财务处理的准确性

随着科技的快速发展，智能家电逐渐普及，家电行业市场竞争愈发激烈。为了维持竞争优势，家电企业必须深入了解市场趋势和消费者行为。京东作为中国最大的综合性电商平台之一，拥有海量的家电销售数据。这些数据蕴含着丰富的市场信息，对家电企业进行市场分析和决策具有重要意义。然而，数据的复杂性和规模使得传统处理方法难以胜任深度分析，因此，构建一个能够高效处理并可视化展示京东家电销售数据的平台显得尤为重要。本研究设计

随着大数据技术的迅速发展，如何高效管理和分析海量的电影数据成为研究热点。本文设计并实现了一种基于Hive的电影数据分析系统，旨在通过分布式数据处理技术，对电影信息进行采集、存储、分析与展示。系统分为用户端和管理员端，用户端提供电影浏览、论坛交流、资讯阅读和AI智能推荐等功能，增强用户交互体验；管理员端则包括用户管理、内容管理、论坛管理及系统维护等模块，实现对系统的全面监控与管理。系统后端采用Hiv

本课题围绕高校毕业生就业难、信息获取不对称等问题，设计并实现了一个基于Python的高校毕业生职位推荐系统。系统采用B/S架构，后端基于Python语言及Django框架进行开发，前端结合HTML、CSS与JavaScript，实现人机交互界面。系统分为毕业生用户、企业用户和系统管理员三个角色，分别提供岗位信息浏览、投递、智能推荐、企业岗位发布与管理、系统后台维护等多种功能。重点实现了基于用户行为

在大数据与智能家居产业蓬勃发展的背景下，家居家私行业数据量呈指数级增长，如何高效处理与分析这些数据，为企业决策和用户提供精准信息，成为亟待解决的问题。本毕业设计旨在设计并实现一个基于 Spark 的家居家私数据可视化分析系统，采用 SpringBoot 框架搭建后端服务，以 MySQL 作为数据存储核心，整合 Spark 强大的数据处理能力，构建起一套完整的数据可视化分析平台。​该系统针对用户和管

摘要：随着互联网的发展和人才市场的变化，招聘行业逐渐迎来了大数据时代。在这个背景下，本论文设计并实现了一个基于Hadoop的大规模招聘岗位信息推荐系统。该系统采用了Flask作为后端框架，Vue作为前端开发框架，MySQL用于数据存储，Hadoop用于处理大规模数据，旨在为求职者提供个性化的岗位推荐，并为招聘企业提供更精确的人才匹配服务。系统主要功能包括：岗位爬取、岗位数据可视化、基于用户的岗位推

农作物病害是影响农业产量和食品安全的重要因素。随着大数据和人工智能技术的发展，构建农作物病害数据集和可视化技术的管理平台，能够为农业生产者提高病害知识，为研究人员提供数据服务。本研究设计并实现了一款农作物病害数据集及可视化平台，采用B/S架构，后端基于Spring Boot开发，前端采用Vue.js框架，数据存储使用MySQL数据库。

随着大数据技术的迅速发展，如何高效管理和分析海量的电影数据成为研究热点。本文设计并实现了一种基于Hive的电影数据分析系统，旨在通过分布式数据处理技术，对电影信息进行采集、存储、分析与展示。系统分为用户端和管理员端，用户端提供电影浏览、论坛交流、资讯阅读和AI智能推荐等功能，增强用户交互体验；管理员端则包括用户管理、内容管理、论坛管理及系统维护等模块，实现对系统的全面监控与管理。系统后端采用Hiv

随着大数据技术的迅速发展，如何高效管理和分析海量的电影数据成为研究热点。本文设计并实现了一种基于Hive的电影数据分析系统，旨在通过分布式数据处理技术，对电影信息进行采集、存储、分析与展示。系统分为用户端和管理员端，用户端提供电影浏览、论坛交流、资讯阅读和AI智能推荐等功能，增强用户交互体验；管理员端则包括用户管理、内容管理、论坛管理及系统维护等模块，实现对系统的全面监控与管理。系统后端采用Hiv

本文主要研究了基于大数据分析的兼职聚合与个性化推荐平台的设计与实现。系统通过对当前兼职推荐领域的国内外研究现状进行深入分析，结合实际需求，提出了具体的功能设计与技术实现方案。平台采用Python语言和Django框架进行后端开发，前端交互使用Vue技术，数据存储则以MySQL数据库为核心。在系统设计过程中，详细阐述了架构设计、功能模块划分及数据库表结构设计，确保了系统的高效性与可扩展性。系统实现涵