抓取字段包括岗位名称、公司名称、工作城市、薪资、学历要求、工作经验、公司规模、企业性质、所属行业、任职要求、HR 信息和回复速度等。爬虫脚本里配置了多个城市和岗位关键词，例如数据分析师、数据工程师、数据库开发、机器学习、深度学习、自然语言处理、Python、MySQL、Hadoop、Spark、大模型应用开发等。样本中，北京、上海、成都、深圳、天津、重庆、广州等城市的岗位数量较多，其中一线城市平均

摘要： 本文介绍了一个车联网数据聚合与可视化分析平台，整合了车辆运行数据、异常事件、违法行为等多源数据，实现了数据清洗、统计分析、风险聚类及可视化展示功能。系统采用Flask+MySQL+Layui技术栈，支持用户管理、数据维护及大屏驾驶舱展示，通过ECharts生成多维图表（如趋势图、热力图、风险画像）。项目亮点在于完整的分析链路（数据预处理→聚类建模→可视化）和直观的交互界面，适用于智慧交通、

本项目基于Python实现垃圾短信分类任务，通过文本清洗、特征工程和多模型对比构建完整解决方案。使用Kaggle的SMSSpamCollection数据集（5574条英文短信），采用CountVectorizer进行文本向量化，并对比朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、随机森林和XGBoost等模型的性能。实验表明逻辑回归综合表现最佳（准确率97.58%，F1分数0.9137），随机森林AUC最高（0.

本文介绍了一个基于机器学习算法的Windows恶意软件检测系统，该系统通过分析PE文件静态特征实现安全检测。系统采用Python开发，整合pefile解析器、scikit-learn机器学习框架和PyQt5可视化界面，实现了从文件解析、特征提取到多模型检测的完整流程。核心功能包括：支持随机森林/SVM/神经网络等算法模型的可切换检测、PE文件结构深度解析、可视化风险报告生成等。项目创新点在于将机器

本文介绍了一个完整的二手汽车交易价格分析与可视化项目，涵盖数据采集、清洗、分析到价格预测的全流程。项目从交易平台获取15万条原始数据，经清洗后保留近3万条有效记录，包含品牌、车型、年份等核心字段。通过Pandas、MySQL等工具进行数据治理，并利用可视化分析展示品牌销量、地区分布、价格影响因素等市场规律。在价格预测环节，比较了线性回归、MLP、SVR和LightGBM四种算法，最终LightGB

恶意URL检测系统：基于深度学习的网络安全防护方案 本项目构建了一个基于CNN、GRU+Self-Attention和BERT的恶意URL检测系统，通过深度学习模型自动识别钓鱼网站、恶意软件下载页等风险链接。系统采用Angular+FastAPI架构，支持单/批量URL检测，准确率达到97%-99%。 技术亮点： 三类模型对比：CNN（局部字符模式）、GRU（序列特征）、BERT（上下文建模）形成

本文介绍了一个电影票房预测系统的完整开发流程。项目通过整合7.9万条公开数据，清洗后构建包含20个特征的数据集，重点分析春节档表现、票价、网售占比、上座率等关键指标。采用随机森林、XGBoost和CatBoost三种机器学习模型进行训练，其中随机森林表现最佳（R²=0.885）。系统基于Flask框架实现，包含用户预测、可视化展示和管理后台功能，支持票房多维度分析和在线预测。项目特色在于完整的数据

本项目构建了一个完整的旅游评论分析系统，包含数据采集、清洗、情感分析和可视化全流程。通过爬取三亚6大景区2万条携程评论，采用RoBERTa预训练模型进行细粒度情感识别（8类情绪），结合TF-IDF/LDA/NMF挖掘游客关注主题。系统以Flask实现可视化展示，包含评分对比、情感分布、关键词网络等分析模块。项目亮点在于将NLP技术与业务场景结合，提供从数据获取到决策支持的一站式解决方案，为景区改进

清洗后的字段结构比较规整，既有连续型指标，如 BMI、PhysicalHealth、MentalHealth、SleepTime，也有大量类别型变量，如 Smoking、Stroke、AgeCategory、Race、Diabetic、GenHealth 等。数据字段覆盖 BMI、吸烟、饮酒、中风、身体健康天数、精神健康天数、行走困难、年龄段、糖尿病、总体健康、睡眠时长、哮喘、肾病、皮肤癌等多个维

本文介绍了一套基于SpringBoot和Vue的音乐推荐系统，具备音乐管理、个性化推荐、评分预测和数据可视化功能。系统采用前后端分离架构，前台支持用户注册、音乐浏览、收藏评论等操作；后台提供内容管理、用户维护和数据分析功能。核心亮点在于实现了基于协同过滤的个性化推荐和基于随机森林的评分预测算法，并通过ECharts实现数据可视化展示。项目包含完整的数据库设计、接口文档和部署方案，适合作为计算机专业