摘要：本文设计了一个基于STM32的智能家居控制系统，采用STM32系列微控制器作为主控芯片，通过多种传感器（温湿度、光照、气体等）采集环境数据，并利用继电器、电机等执行器实现家电控制。系统支持Wi-Fi、蓝牙等多种通信方式，可连接云平台实现远程控制。软件层面采用FreeRTOS实时操作系统，实现多任务调度，并集成数据加密、身份验证等安全机制。系统具备自动和手动控制模式，可通过手机APP、语音等方

本研究基于UCL机器学习知识库的肥胖数据集，采用XGBoost、随机森林、决策树和GBDT四种机器学习算法构建肥胖预测模型。通过数据预处理、特征工程和模型优化，分析个体特征与肥胖水平的相关性。研究发现：家族肥胖史、年龄和高热量饮食习惯与肥胖呈正相关；卡路里监测和运动习惯则呈负相关。模型预测准确率较高，为个性化健康管理提供依据。建议肥胖人群控制饮食、增加运动，并采用智能设备监测生活习惯。研究为公共卫

seaborn 是基于 matplotlib 的数据可视化库，它提供了一些高层次的接口，使绘图变得更加简单和美观。seaborn 的设计目标是帮助用户轻松创建有吸引力且信息丰富的统计图形，适用于探索性数据分析和数据可视化展示。在本花卉识别系统中，seaborn 主要用于对数据集的分析和可视化，帮助理解数据的分布和特征，从而为模型的训练和优化提供支持。seaborn 中常用的函数和参数用途广泛，以下

本文设计了一个基于随机森林算法的视频用户点击行为预测模型及数据分析系统。首先介绍了研究背景与意义，分析了国内外相关研究现状。在技术层面，详细阐述了随机森林算法、PyTorch框架等关键技术。系统设计包含数据预处理、特征提取、模型训练与优化等模块，实现了用户登录、数据可视化、点击行为预测、高级分析等功能。测试结果表明，该系统能有效预测用户点击行为，为视频平台提供精准的推荐支持。研究创新性地将随机森林

深度神经网络（DNN，Deep Neural Network）是一种由多层神经元组成的人工神经网络，通过模拟人脑神经元的工作方式来处理和分析复杂的数据。与传统的神经网络相比，DNN通过增加更多的隐藏层来提升模型的表达能力，从而能够有效处理大规模的数据集。每一层网络通过非线性激活函数将输入数据转化为特征表示，并传递给下一层。DNN广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等领域，能够自动从数据中提取

摘要：本项目构建了一个基于Django+Vue的微博情绪分析系统，通过爬虫获取数据，采用BERT/LSTM模型进行情感分类（正面/负面/中性）。系统提供关键词检索、情感趋势追踪、地域热力图和词云分析等功能，支持模型管理及实时文本测试。采用前后端分离架构，后端使用Django REST Framework处理算法和异步任务，前端通过Vue3+ECharts实现数据可视化。项目聚焦舆情监控与社会心态研

1.引言1.1 课题背景与意义近年来，随着社会老龄化进程加快和慢性病患者数量增加，个人健康管理需求持续增长。传统健康监测依赖定期体检或医院就诊，存在数据更新滞后、异常指标难以及时发现等问题。尤其在突发性疾病预防方面，缺乏实时监测手段可能导致健康风险预警延迟。当前智能穿戴设备的普及为健康数据采集提供了便利，但多数设备仅支持单一指标记录，无法实现多维度数据的综合分析与管理。在此背景下，开发一套整合数据

本文设计了一个基于Django+Vue的舆情分析系统，采用五层架构实现多源数据采集与网络舆情分析。系统通过爬虫从新闻网站、社交媒体等平台采集数据，经自然语言处理进行情感分析、关键词提取等核心功能，最终以可视化仪表盘展示舆情趋势。后端采用Django提供RESTful API，前端使用Vue+ECharts构建交互式可视化界面，通过任务调度实现自动化分析流程。该系统可实时追踪舆情态势，识别关键传播节

摘要：本项目基于Django+Vue+TensorFlow框架开发网络热点舆情分析系统。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue.js实现可视化展示，后端通过Django提供RESTful API接口，利用TensorFlow构建深度学习模型进行舆情分析。主要功能模块包括数据采集、存储、预处理、模型训练、舆情分析和结果可视化。系统实现了从社交媒体获取数据、NLP预处理、深度学习模型训练、舆情分析到结

摘要：本项目构建了一个基于Django+Vue的微博情绪分析系统，通过爬虫获取数据，采用BERT/LSTM模型进行情感分类（正面/负面/中性）。系统提供关键词检索、情感趋势追踪、地域热力图和词云分析等功能，支持模型管理及实时文本测试。采用前后端分离架构，后端使用Django REST Framework处理算法和异步任务，前端通过Vue3+ECharts实现数据可视化。项目聚焦舆情监控与社会心态研