系统采集微博话题文章和评论数据，利用基于 Hugging Face Transformers 的 BERT 预训练模型（uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese）进行情感分析，对话题的关键词、热度、地区进行分析，使用了 TF-IDF、TextRank 等算法，并通过 Vue.js 进行可视化展示。

本项目是一个面向在校学生的校园代跑互助服务平台。同学们可以在平台发布取件、买餐、送物等跑腿需求，由经过实名认证的代跑同学接单完成。平台采用双向评价机制，保障每一笔交易的安全与诚信，帮助同学们在课余时间灵活赚取生活费。

系统采集微博话题文章和评论数据，利用基于 Hugging Face Transformers 的 BERT 预训练模型（uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese）进行情感分析，对话题的关键词、热度、地区进行分析，使用了 TF-IDF、TextRank 等算法，并通过 Vue.js 进行可视化展示。

系统采集微博话题文章和评论数据，利用基于 Hugging Face Transformers 的 BERT 预训练模型（uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese）进行情感分析，对话题的关键词、热度、地区进行分析，使用了 TF-IDF、TextRank 等算法，并通过 Vue.js 进行可视化展示。

本系统以 NASA Battery Dataset 为数据源，对锂离子电池的健康状态（SOH）、剩余使用寿命（RUL）和荷电状态（SOC）进行全面评估与预测。系统采用随机森林回归模型预测 SOH（R²≈0.97），线性回归外推 RUL，扩展卡尔曼滤波（EKF）增强 SOC 估算，并通过 Vue.js + ECharts 进行可视化展示，同时提供基于规则的分级异常预警与模型版本管理功能。（6）基于规

此系统使用[下厨房](https://www.xiachufang.com/)数据，对数据进行分析展示，应用Python爬虫、Flask框架、Echarts等技术实现。

本项目利用 python 网络爬虫抓取汽车之家二手车信息，完成数据清洗和结构化，存储到Mysql数据库中，使用vue3搭建web系统对车型级别、排量、车龄、行驶里程等元素进行分析，得出影响二手车价格比较重要的元素，并对二手车的保值率进行分析，以可以化的方式对二手车信息进行展示。

本项目利用 python 网络爬虫抓取汽车之家二手车信息，完成数据清洗和结构化，存储到Mysql数据库中，使用vue3搭建web系统对车型级别、排量、车龄、行驶里程等元素进行分析，得出影响二手车价格比较重要的元素，并对二手车的保值率进行分析，以可以化的方式对二手车信息进行展示。

本项目利用SpringBoot、Vue和微信小程序技术，构建了一个宠物领养系统。本系统的设计分为两个层面，分别为管理层面与用户层面，也就是管理者与用户，管理权限与用户权限是不同的，具体角色分类与所具权限如下：管理者:能够通过账户密码登录管理者界面，管理员有个人信息、修改密码、用户管理、公告管理、宠物管理、领养管理和社区管理功能。用户：能够通过注册登录查看宠物信息、对于自己喜欢的宠物，可以申请领养。

基于springboot的港口集装箱码头管理系统。包含公告管理，基本信息管理，船舶进出港口管理等功能