在当前旅游行业快速发展的背景下，各类旅游相关数据呈现爆发式增长，这些数据涵盖了游客出行轨迹、景点接待量、旅游消费情况、用户评价反馈等多个维度。如何有效整合这些分散且海量的数据，并从中挖掘有价值的信息，为旅游行业从业者制定经营策略、为游客提供更优质的服务，成为了亟待解决的问题。本项目正是基于这一需求，采用 SpringBoot 框架结合 Hive 数据仓库技术，构建了一套旅游数据的分析与应用系统。S

再分析区域、产品、时段销量及用户偏好，最后用图表展示，供管理人员做决策、营销人员调策略、库存人员优化备货。如今智能家居行业发展迅速，销量增长的同时产生了大量数据，但很多企业难以从这些数据中把握市场需求、优化策略。本项目用 SpringBoot 结合大数据技术，搭建销量数据分析系统，帮企业挖掘数据价值，提升竞争力。技术上，SpringBoot 简化开发，快速实现界面、数据处理等功能，还能集成可视化工

功能：基于深度学习的农作物病害检测 能对27中不同的农作物及病害进行检测 ，pygt界面，可检测图像、视频以及保存检测结果，可显示目标位置、置信度、检测时间目标数目。检测图片、视频等图像中的各目标数目；摄像头监控实时检测，便携展示、记录和保存；支持切换目标，各目标位置切换查看；文件：环境文件 UI文件模型训练文件 环境配置文档测试图片、视频 训练代码测试代码界面代码。环境：python=3.9op

│├── getRecommendationData.py # 推荐数据处理。│├── ai_assistant.py# AI旅游助手实现。│├── admin.py# 管理后台配置。│├── recommdation.py# 推荐算法实现。│├── getHomeData.py# 首页数据获取。│├── getPublicData.py# 公共数据获取。

再分析区域、产品、时段销量及用户偏好，最后用图表展示，供管理人员做决策、营销人员调策略、库存人员优化备货。如今智能家居行业发展迅速，销量增长的同时产生了大量数据，但很多企业难以从这些数据中把握市场需求、优化策略。本项目用 SpringBoot 结合大数据技术，搭建销量数据分析系统，帮企业挖掘数据价值，提升竞争力。技术上，SpringBoot 简化开发，快速实现界面、数据处理等功能，还能集成可视化工

│├── getRecommendationData.py # 推荐数据处理。│├── ai_assistant.py# AI旅游助手实现。│├── admin.py# 管理后台配置。│├── recommdation.py# 推荐算法实现。│├── getHomeData.py# 首页数据获取。│├── getPublicData.py# 公共数据获取。

以官方 yolov8为主干，实现对市面常见害虫的检测识别（OpenCV 实现对害虫的检测，训练的分类模型识别对害虫类别的检测），且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。用于 yolo,Python，目标检测，机器学习，人工智能，深度学习

功能：基于深度学习的农作物病害检测 能对27中不同的农作物及病害进行检测 ，pygt界面，可检测图像、视频以及保存检测结果，可显示目标位置、置信度、检测时间目标数目。检测图片、视频等图像中的各目标数目；摄像头监控实时检测，便携展示、记录和保存；支持切换目标，各目标位置切换查看；文件：环境文件 UI文件模型训练文件 环境配置文档测试图片、视频 训练代码测试代码界面代码。环境：python=3.9op

│├── getRecommendationData.py # 推荐数据处理。│├── ai_assistant.py# AI旅游助手实现。│├── admin.py# 管理后台配置。│├── recommdation.py# 推荐算法实现。│├── getHomeData.py# 首页数据获取。│├── getPublicData.py# 公共数据获取。

以官方 yolov8为主干，实现对市面常见害虫的检测识别（OpenCV 实现对害虫的检测，训练的分类模型识别对害虫类别的检测），且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。用于 yolo,Python，目标检测，机器学习，人工智能，深度学习