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大数据驱动的在线教育平台智能推荐系统的设计与实现-计算机毕业设计源码00100

随着在线教育的快速发展，教育平台的个性化推荐系统在提升用户体验和学习效果方面发挥了重要作用。本文设计并实现了一个基于大数据驱动的在线教育平台智能推荐系统，采用了Django框架进行系统开发，结合K-means算法和协同过滤推荐算法进行智能推荐。该系统通过采集用户行为数据、课程信息及评价数据，利用K-means算法对用户和课程进行聚类分析，从而为用户提供个性化的课程推荐。协同过滤推荐算法则通过挖掘用

 vx1_Biye_Design
2025-09-08 14:16:17

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 45

#大数据 #python #tornado +3
基于深度学习的苹果识别计数系统、网站前后端+模型识别+用户管理（源码+定制+开发）

本文介绍了博主阿龙的个人简介和技术专长，涵盖了Python、PyQt、YOLO等技术领域。主要内容包括：1) Python技术特点与应用场景；2) PyQt图形界面开发框架介绍；3) YOLO目标检测算法原理及优势；4) 数据管理与持久化方案；5) 具体项目数据集说明（16个数字类别）；6) 模型训练结果展示；7) 关键代码文件功能说明；8) 图像分割Demo代码解析。博主提供从技术指导到论文答辩

 C++_刘斯淇
2025-09-13 15:08:04

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 10

#深度学习 #人工智能 #python +4
基于大数据技术的房屋出租管理系统系统的设计与实现计算机毕业设计源码53747

基于大数据技术的房屋出租管理系统，通过K-means聚类算法的房屋出租管理系统，使用Flask框架开发，通过个性化推荐促进用户选择，该系统分为普通用户和管理员两种角色，分别提供房屋信息发布、租赁申请、看房申请、租赁记录管理等功能。系统采用Django作为后端开发框架，利用MySQL数据库进行数据存储，前端则通过HTML、CSS与JavaScript实现用户交互界面，确保系统的高效性与稳定性。系统功

 每天都在改Bug的切图仔
2025-10-01 08:30:00

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 48

#大数据 #django #python +4
基于大数据技术旅游行业数据分析与预测开发系统设计与开发计算机毕业设计源码58670

(1)普通用户模块：首页：首页是用户进入系统后的第一界面，展示平台的主要信息，包括网站公告、景点信息、新闻资讯以及平台推荐内容。通过大数据分析，系统能够根据用户的浏览历史和偏好，个性化地展示相关内容，帮助用户快速了解当前的景点动态和活动信息，提升用户的浏览体验。网站公告：用户可以查看平台发布的最新公告，了解关于景点开放信息、服务更新等方面的通知和更新，确保用户第一时间获得重要信息，避免遗漏。新闻资

 vx Biye_Design
2025-10-04 08:30:00

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 22

#django #python #vue.js +4
[DevOps实践指南从持续集成到持续部署的自动化之旅]

在现代软件开发中，CI的核心价值在于它将原本漫长且集中的集成过程，分解为小而频繁的、自动化的步骤，从而显著减少了“集成地狱”的风险。通过使用诸如Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions等工具，团队可以建立一个自动化的流水线，一旦有代码提交，便会触发代码编译、单元测试、代码质量分析等一系列流程，确保每一次微小的变更都是稳定且可交付的。这消除了因环境差异导致的“在我机器上

 mxrain
2025-10-14 07:49:00

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 3

#pygame
深度学习之常用激活函数

人工智能#具身智能#VLA#大模型。深度学习之常用激活函数。

龙腾AI白云
2025-12-11 22:39:14

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 2

#pygame
JavaHadoop汽车销量数据分析与可视化-计算机毕业设计源码09557

该汽车销量分析系统在架构设计上，运用 Vue.js 框架打造前端交互界面，后端以 Python 语言为基础进行开发，借助 Django 框架来构建业务逻辑。同时，系统采用 Hadoop 实现分布式存储功能，利用 Spark 来执行数据的清洗与分析工作，并通过 ECharts 工具完成数据的可视化展示，而 MySQL 则作为系统的核心数据库使用。此系统具备丰富的功能模块，面向用户端，提供了汽车信息检

 vx1_Biye_Design
2025-10-05 08:30:00

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 15

#数据分析 #python #tornado +4
【无标题】大模型-扩散模型(Diffusion Model)原理讲解（3）

9.定义数据集 PyTorch Dataset 和 DataLoader。大模型-扩散模型(Diffusion Model)原理讲解（3）7.定义前向扩散过程。

高洁01
2025-10-05 22:27:44

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 1

#人工智能 #神经网络 #python +2
Java技术栈演进从传统开发到云原生架构的深度剖析

Java技术栈的演进历程，是一部从笨重稳固的单体架构走向灵活弹性的云原生架构的进化史。其每一步发展都是为了更好地解决当时面临的核心矛盾：效率、规模与复杂度。未来，Java将继续在GraalVM、Project Loom（虚拟线程）等技术的推动下，进一步提升其在云原生环境中的性能与效率，同时保持其强大的生态系统和跨平台能力，在现代化的软件开发中继续扮演核心角色。

兔子青青
2025-10-06 04:18:29

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 5

#pygame
基于spark大学生就业信息推荐系统设计与实现计算机毕业设计源码69774

学生用户注册主要功能（1）首页：展示的是轮播图、招聘资讯、招聘信息推荐等。招聘信息推荐：该功能采用协同过滤算法，根据用户的点击类型优先推荐。（2）注册：在学生注册页面中填写好学生姓名、学生性别、学生电话、学生专业、选择身份、密码、确认密码、昵称、邮箱等信息，点击下方注册按钮，提示注册成功后，系统将自动跳转回到首页。（3）登录：登录是填写好账号、密码以及验证通过，然后点击“登录”。（4）我的账户：查

 vx Biye_Design
2025-10-08 09:40:24

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 17

#spark #vue.js #windows +4
基于人工智能大模型的初中数学个性化推荐在线教育系统-计算机毕业设计源码28179

1. 后台首页：管理员工作台，便于查看系统概况和各项操作的提醒。2. 系统用户管理：管理管理员、学生和教师用户的权限、注册和信息。3. 课程类型管理：创建和管理不同类别的课程，确保课程内容分类清晰。4. 课程信息管理：管理系统中的所有课程信息，包括课程更新和维护。5. 课程购买管理：监控和管理课程的购买记录，分析销售数据。6. 资源分类管理：管理学习资源的分类，优化资源的查找和使用。7. 学习资源

 全栈工程司
2025-10-10 16:55:09

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 22

#人工智能 #python #tornado +4
Java新特性探秘Records模式匹配如何简化数据类处理

Records和模式匹配是Java现代演进中的两个里程碑式特性。Records通过声明式语法极大地简化了不可变数据类的定义，消除了繁琐的样板代码。模式匹配则引入了更智能、更安全的类型检查和数据提取机制。当二者结合时，它们为处理复杂数据结构提供了一种近乎声明式的编程范式，使代码更加简洁、表达力更强、更易于维护。这标志着Java正朝着减少样本代码、提升开发者生产力的方向坚定迈进，让开发者能更专注于业务

 骄阳依然
2025-10-12 18:53:55

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 5

#pygame
基于大数据分析的电影票房分析平台（源码+定制+开发）

【摘要】本文介绍了基于大数据技术的视频数据分析系统开发过程。作者作为资深Java开发者和技术博主，分享了使用Hadoop、Spark和Hive等大数据工具构建分析平台的经验。系统采用Python进行数据采集，存储为CSV格式，通过HDFS实现分布式存储，利用Spark进行高效计算分析。文章详细阐述了环境部署方案（Linux系统、JDK1.8、Hadoop3.3.5等配置），并提供了核心代码示例，包

 C++_刘斯淇
2025-10-13 13:27:15

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 10

#数据分析 #数据挖掘 #python +4
基于机器学习，深度学习目标跟踪的汽车轨迹管理系统（源码+定制+开发）

【摘要】本文介绍了基于Python+YOLO+PyQt的目标检测系统开发。内容涵盖Python编程语言特性、PyQt图形界面开发框架、YOLO深度学习算法的实时检测优势，以及SQLite轻量级数据管理方案。系统采用16类数字编号数据集，训练结果显示mAP@0.5达0.996。详细解析了核心代码模块，包括图像处理、中文标注、几何特征计算等功能实现，并提供了完整的文件功能对照表。作者阿龙作为资深技术博

 C++_刘斯淇
2025-10-13 13:43:22

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 32

#目标跟踪 #汽车 #python +3
基于深度学习的停车场管理系统的设计与实现（源码+定制+开发）

【摘要】阿龙是拥有10W+粉丝的Java技术博主，专注于计算机毕业设计开发，擅长SpringBoot、Vue等多种技术。本文详细介绍了基于Python的YOLO目标检测系统开发，涵盖PyQt图形界面、16类数字标注数据集（支持工业检测场景），以及数据持久化方案。系统实现了实时目标检测与可视化分析功能，包括面积、周长等几何特征计算，并通过PyQt集成检测结果展示。提供完整的技术文档、训练指标（mAP

C++_刘斯淇
2025-10-13 13:48:55

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 17

#深度学习 #人工智能 #python +4
基于深度学习的音乐情感分析系统的设计与实现（源码+定制+开发）

【摘要】本文介绍了基于Python、PyQt和YOLO算法的目标检测系统开发。作者阿龙作为资深程序员，分享了技术实现方案：1）使用Python进行核心开发，结合PyQt构建图形界面；2）采用YOLO算法实现高效目标检测；3）通过SQLite进行数据管理。系统支持16类目标识别，提供可视化检测结果展示，包含面积、周长等指标计算功能。文中详细解析了关键技术模块（图像处理、中文标注、性能优化等）和代码实

 C++_刘斯淇
2025-10-13 13:50:33

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 26

#深度学习 #人工智能 #python +4
基于深度学习的番茄成长检测

【技术分享】Python+YOLO+PyQt构建智能目标检测系统本文介绍了基于Python技术栈的目标检测系统开发方案，涵盖三大核心技术： Python作为核心语言，提供丰富的AI开发库支持 PyQt实现跨平台GUI开发，构建可视化交互界面 YOLO算法实现高精度实时目标检测（16类数字编号目标）系统特色：采用轻量级SQLite数据持久化提供完整训练指标可视化（mAP@0.5达99.6%）

C++_刘斯淇
2025-10-13 13:35:24

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 20

#深度学习 #人工智能 #python +4
基于机器学习的病虫害苹果叶检测（源码+定制+开发）

【技术博主阿龙简介】博主阿龙是Java技术专家，全网粉丝10W+，担任CSDN特邀作者、博客专家等职，擅长计算机毕业设计指导，涵盖SpringBoot、Vue、Python等全栈技术领域。【Python技术体系】本文系统介绍了Python在AI开发中的技术应用：1）PyQt实现图形界面开发；2）YOLO算法实现实时目标检测（含16类数字编号数据集）；3）SQLite数据持久化管理。通过代码示例展

 C++_刘斯淇
2025-10-13 23:44:57

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 27

#机器学习 #人工智能 #python +4
使用TensorFlow构建深度学习模型从入门到实战的完整指南

TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源端到端机器学习平台。它提供了一个全面、灵活的工具生态系统，包含各种工具、库和社区资源，让研究人员能够推动机器学习领域的先进技术发展，并让开发者轻松构建和部署由机器学习驱动的应用程序。对于初学者而言，TensorFlow的Keras API以其简洁性和易用性成为快速入门深度学习的绝佳选择。tf.keras：用于构建和训练模型的高级AP

qq57084818
2025-10-14 19:30:38

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 18

#pygame
基于大数据技术旅游行业数据分析与预测开发系统设计与开发计算机毕业设计源码58670

系统采用Python语言结合Django框架构建，数据存储基于MySQL数据库。系统主要面向普通用户和管理员。普通用户可通过系统查询旅游目的地的景点信息、美食信息、服装信息及用户评价等，获取全面的旅游参考。管理员则负责数据管理、用户权限分配及系统维护。系统利用爬虫技术从旅游平台抓取实时数据，如景点介绍、美食推荐、服装搭配建议及用户评价等，经清洗后存入MySQL数据库。通过大数据分析算法，系统能够挖

 Weixin_CXSJ881
2025-10-16 14:15:38

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 19

#django #python #vue.js +4
基于Spark的大数据日志分析系统设计与实现

本文介绍了博主阿龙的技术背景与项目经验，他是一名专注于Java技术领域的程序员，在多个平台拥有优质内容输出。文章重点阐述了基于Hadoop、Spark和Hive的大数据技术实现方案，包括环境部署、核心代码示例及系统测试用例。详细说明了Python、Hive、Hadoop和Spark等技术特点，并展示了集群搭建过程。最后提供了项目源码获取方式，并附有系统界面展示和用户登录注册的功能测试案例。该项目体

 C++_刘斯淇
2026-01-18 01:17:07

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 10

#大数据 #spark #分布式 +4
基于大数据的京东商品评论可视化分析（源码+定制+开发）

【摘要】本文介绍了Java技术专家阿龙在大数据领域的实战经验，重点分享了基于Hadoop生态的视频数据分析项目。文章详细讲解了Python、Hive、Hadoop和Spark等技术特点，包括Hive的类SQL查询优势、Hadoop的高容错性以及Spark的内存计算优势。同时提供了环境部署方案（Linux+JDK1.8+Hadoop3.3.5）和核心代码实现，涵盖HDFS操作、Spark计算和Hiv

C++_刘斯淇
2026-01-18 01:23:31

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 16

#大数据 #python #django +4
用Pygame和PyTorch复刻经典AI实验：手把手教你搭建自己的Wumpus世界（附完整代码）

本文详细介绍了如何使用Pygame和PyTorch复刻经典的Wumpus世界AI实验，包括环境搭建、游戏逻辑实现、强化学习Agent设计及训练流程。通过Pygame可视化界面和PyTorch深度Q学习算法，读者可以手把手学习如何构建和优化这一人工智能经典实验，附完整代码实现。

weixin_30485379
2026-03-30 04:30:02

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 5

#人工智能 #pygame
SPSSPRO杯数学建模D题深度复盘：如何用‘植物大战僵尸’模型设计出既难不倒又玩不腻的游戏？

本文深入探讨了《植物大战僵尸》游戏平衡设计的数学艺术，揭示了参数调校如何创造既具挑战性又令人上瘾的游戏体验。通过数学模型分析僵尸移动速度、豌豆伤害值等关键参数的联动效应，并结合SPSSPRO杯数学建模案例，展示了如何运用Python和pygame进行游戏平衡模拟与优化。文章为游戏设计师和数学建模爱好者提供了实用的参数调校方法论。

weixin_30772105
2026-05-03 09:12:49

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 5

#pygame