<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[公众号：源码之屋，十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！]]></title><description><![CDATA[公众号：源码之屋，十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; 2201_75772776]]></copyright><item><title><![CDATA[基于Spark高考推荐系统 高考数据分析可视化 院校推荐系统 协同过滤推荐算法 爬虫（源码+文档）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/163312570</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/163312570</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 20:23:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于Spark高考推荐系统 高考数据分析可视化 院校推荐系统 协同过滤推荐算法 爬虫（源码+文档）✅]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Spark考研院校数据分析可视化系统 python语言 推荐系统 协同过滤推荐算法 爬虫 可视化 Django框架 大数据 毕业设计（源码+文档）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/163312537</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/163312537</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 20:21:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于Spark考研院校数据分析可视化系统 python语言 推荐系统 协同过滤推荐算法 爬虫 可视化 Django框架 大数据 毕业设计（源码+文档）✅]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Pyhon健康数据分析系统 Django框架 数据分析 可视化 身体数据分析 大数据（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161088806</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161088806</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Thu, 14 May 2026 18:55:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的健康数据分析系统。系统采用MySQL数据库存储数据，前端使用HTML和ECharts实现可视化展示。主要功能包括用户注册登录、健康指标管理（BMI、血压、血脂等）和行为习惯记录，通过表格和多种图表形式直观呈现健康数据。系统支持数据搜索、分页查看和健康状态分析，为用户提供个性化的健康管理建议。项目技术栈成熟，功能模块完整，实现了健康数据的有效管理和可视化分析，为个人健康监测提供了实用工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python医疗数据可视化系统 Flask框架 数据分析 可视化 医疗大数据 用户画像（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161086040</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161086040</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Thu, 14 May 2026 16:35:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python的医疗数据可视化系统，采用Flask框架和Echarts技术构建。系统包含六大功能模块：首页数据概况展示关键指标图表、患者数据管理表格、医疗数据可视化分析、患者信息添加表单、医疗工作日程安排和疾病关联网络图。通过多种图表类型（折线图、饼图、柱状图等）直观呈现患者分布、就诊趋势等数据特征，并提供完整的患者信息管理和日程管理功能。该系统旨在帮助医护人员高效分析医疗数据，优化工作流程，实现数据驱动的医疗决策。核心代码展示了患者信息添加、数据统计和可视化展示等关键功能的实现方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python基于知识图谱的医疗问答系统 Neo4j 机器学习 BERT 深度学习 ECharts（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161054867</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161054867</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Wed, 13 May 2026 17:51:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于知识图谱的医疗智能问答系统。系统采用Python+Django/Flask框架，结合Neo4j图数据库存储医疗实体关系，使用BERT模型实现智能问答，并通过ECharts进行数据可视化。主要功能包括：知识图谱可视化展示、智能对话交互、问答记录管理、用户信息维护及后台数据管理。系统实现了医疗知识的智能检索与可视化分析，为医疗咨询提供专业解答，同时具备完善的用户管理和数据统计功能。该系统将深度学习与知识图谱技术相结合，构建了一个完整的医疗知识服务平台。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python智慧医疗问答系统 知识图谱 Flask框架 数据可视化 neo4j图数据库 大模型 agent（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161026000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/161026000</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Tue, 12 May 2026 22:15:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python和Flask框架开发的智能医疗问答系统。系统采用知识图谱（Neo4j图数据库）和机器学习技术，提供医疗问答、知识查询、数据可视化等功能。主要模块包括：医疗问答（支持自然语言交互）、知识图谱查询（可视化展示疾病关联信息）、词云分析（高频疾病关键词展示）、用户反馈管理、咨询记录查看以及后台数据维护等。该系统实现了医疗知识的智能化服务，既方便患者获取专业医疗信息，也为医疗工作者提供了高效的数据支持工具。核心代码展示了如何从Neo4j数据库中提取节点和关系数据，为前端提供知识图谱可视化]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python基于知识图谱与深度学习的医疗智能问答系统 Django框架 Bert模型 深度学习 知识图谱 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160992586</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160992586</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Mon, 11 May 2026 21:16:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于知识图谱的医疗智能问答系统，采用Python+Django+Neo4j技术栈实现。系统包含知识图谱可视化、医疗问答交互、词云分析、后台管理等模块，通过Bert模型和LSTM-CRF进行医疗问句的意图识别与实体抽取。项目实现了疾病、症状、药物等医疗实体的关联查询与可视化展示，为用户提供智能化的医疗问答服务。系统特色包括：1）基于Neo4j构建医疗知识图谱；2）结合深度学习实现精准问答；3）提供词云分析等可视化功能；4）完善的问答数据管理后台。该方案为智慧医疗领域的在线问诊和知识管理提供了有效]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python基于数据挖掘的医院疾病分析与预测系统 Flask框架 数据分析 可视化 ARIMA算法 大数据 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160992245</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160992245</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Mon, 11 May 2026 20:56:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python和Flask框架开发的医疗数据分析与预测系统。系统整合了数据查询、统计分析和趋势预测三大功能模块，采用Echarts实现可视化展示，并引入ARIMA算法进行疾病发展趋势预测。核心功能包括：1）历史就诊信息查询；2）多维度统计分析（患者婚姻状况、职业分布、住院天数、年龄结构等）；3）疾病未来趋势预测（年龄、已婚率、住院天数等指标）。系统通过机器学习模型和可视化图表，为医院提供数据驱动的决策支持，帮助优化医疗资源配置和疾病防控策略。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python中药材数据可视化与智能分析平台 Django框架 中药数据分析 医药数据分析数据分析 可视化 爬虫 （建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160959466</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160959466</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Sun, 10 May 2026 19:48:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[中药材数据分析系统摘要 本项目开发了一套基于Python+Django的中药材数据分析系统，主要解决中药材行业数据分散、行情分析困难等问题。系统采用MySQL数据库存储数据，通过requests爬虫从中药材天地网采集药材产地、价格、新闻等数据，并利用Echarts实现多样化可视化展示。核心功能包括：药材产地占比饼图分析、词云图分析、价格柱状图对比、成分极坐标图展示、历史价格趋势分析等。系统还包含后台数据管理模块，支持药方信息的增删改查和导出操作，以及用户注册登录功能保障系统安全。该项目为中药材市场分析提供了]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python医疗数据分析可视化系统 Flask框架 随机森林 机器学习 疾病数据 智慧医疗 深度学习（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160959211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160959211</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Sun, 10 May 2026 19:08:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python的医疗数据分析系统，该系统整合了数据可视化、疾病预测和病例管理三大功能模块。系统采用Flask+Vue+MySQL技术栈，核心功能包括：1）可视化大屏展示患病分布、科室占比等关键指标；2）基于随机森林算法的疾病预测模块，提供初步诊断建议；3）完整的病例数据管理后台，支持增删改查操作。项目特色在于将机器学习算法与医疗数据深度结合，通过词云、环形图等可视化形式直观呈现医疗数据特征，同时强调预测结果的辅助性，提醒用户仍需专业医疗诊断。系统有效提升了医疗数据利用率，为医疗机构提供了智能]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python股票数据分析与预测系统 大数据项目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160533049</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160533049</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Sun, 26 Apr 2026 21:06:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python和Flask框架开发的股票数据分析与预测系统。该系统采用TensorFlow实现的LSTM神经网络模型进行股票价格预测，通过爬虫技术从东方财富获取实时数据，结合scikit-learn进行数据处理。系统包含10个核心功能模块：涨停板热点分析、大盘指数行情分析、个股量化分析、资金流向监控、市场估值评估、个股收益分析、价格预测、龙虎榜排名以及用户管理。各模块通过Echarts实现数据可视化，提供技术面和基本面分析工具。项目整合了深度学习、机器学习和Web开发技术，为投资者提供全面的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python股票智能分析预测平台 Flask框架 数据分析 可视化 机器学习 随机森林 大数据（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160505816</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160505816</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 18:28:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章摘要： 本文介绍了一个基于Python Flask框架的股票数据分析预测系统，集成了MySQL数据库存储、Echarts可视化展示和机器学习预测功能。系统包含7大核心模块：成交量/成交额分析、价格分析、换手率分析、两个股价预测模块（分别针对不同市场）、个人中心和注册登录功能。关键技术采用随机森林算法进行股价预测，通过数据可视化帮助用户分析市场交易活跃度和价格波动趋势。系统实现了从数据存储、可视化展示到机器学习预测的完整闭环，为股票投资决策提供参考依据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python股票数据分析智能推荐平台 django框架 request爬虫 协同过滤算法 数据分析 可视化 大数据 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160505275</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160505275</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 17:56:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的股票数据分析与可视化系统。该系统采用requests和BeautifulSoup爬取股票数据与新闻资讯，前端通过Echarts实现多样化图表展示，包括K线图、饼图、折线图等。核心功能包含用户管理、股票信息展示、新闻资讯、数据可视化分析以及基于协同过滤算法的个性化推荐。系统后端使用Django处理业务逻辑，实现了从数据采集、可视化分析到智能推荐的完整流程。管理员可通过后台进行数据维护和算法配置。该系统为投资者提供了全面的股票分析工具和决策支持，具有实用性和]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python股票交易管理可视化系统 Django框架 requests爬虫 数据分析 可视化 大数据 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160480374</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160480374</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Fri, 24 Apr 2026 21:17:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python Django框架的股票交易管理可视化系统。系统采用tushare模块和requests爬虫获取实时股票数据，使用Echarts进行可视化展示。主要功能包括：上证指数K线分析、股票信息管理、交易记录管理、新闻资讯发布与评论审核等。系统提供管理员后台进行数据统一管理，普通用户可注册登录查看行情和新闻。核心代码展示了股票数据处理逻辑，通过数据采集、存储管理和可视化分析，实现了一体化的股票交易辅助平台，为管理员和用户提供便捷的股票信息管理与分析工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python基金股票数据分析与可视化平台 Django框架 数据分析 可视化 爬虫 大数据 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160480035</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160480035</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Fri, 24 Apr 2026 18:50:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Django和Vue框架的基金分析可视化系统。系统通过Python爬虫从天天基金和东方财富网站采集数据，提供基金筛选、搜索、详情查看、净值走势分析以及多基金对比等功能。主要技术栈包括Django后端、Vue前端、Element-Plus组件库和Echarts可视化工具。系统实现了用户注册登录、多维度基金筛选、实时净值估算、历史数据查询等功能，并通过折线图等可视化方式直观展示基金收益表现。该平台为投资者提供了全面的基金数据分析工具，支持从基本信息、收益走势、持仓情况等多角度进行基金评估和比较]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python雪球网股票数据采集与可视化系统 Flask框架 数据分析 可视化 大数据 大模型 爬虫（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160447594</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160447594</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 18:21:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的股票数据采集分析与可视化系统。系统通过requests爬虫从雪球网抓取股票数据，使用Echarts实现前端可视化展示。主要功能包括：股票数据爬取与存储、价格排行与成交额排行的柱状图分析、股价区间占比饼图、股价与成交量关系的散点图展示，以及股票数据表格查询与分页功能。系统还实现了用户注册登录模块保障访问安全。该项目为投资者提供了一个从数据采集、管理到可视化分析的一站式工具，能够辅助用户进行市场研究与投资决策。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python股票数据分析与ARIMA预测系统 Flask框架 ARIMA 数据分析 可视化 大数据 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160446784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160446784</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 17:45:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Python开发的股票数据分析预测系统。系统采用Flask+Vue技术架构，通过IG507金融数据接口获取实时行情，运用ARIMA算法进行股价预测。主要功能包括：多周期K线图展示（分时/日/周/月）、ARIMA预测模型可视化、股市风向标（公告/停牌/排行榜）、股票筛选与详情查看等。系统实现了从数据获取、技术分析到预测建模的全流程功能，为投资者提供决策支持工具。项目界面展示了平安银行、东方财富等个股的K线走势、预测对比及公司详情等核心模块。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python股票市场智能分析与LSTM预测系统 Flask框架 TensorFlow LSTM 数据分析 可视化 大数据 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160413225</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160413225</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 17:45:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章摘要 本项目开发了一个基于Python Flask框架的股票分析与预测系统，整合了数据采集、可视化分析和深度学习预测功能。系统采用SQLite数据库存储数据，前端使用Echarts实现可视化展示。核心功能包括：用户管理模块（注册/登录/密码找回）、实时股票数据爬取、LSTM神经网络股价预测、多股票对比分析（技术面与基本面）、资金热点追踪以及量化收益分析。技术亮点在于运用TensorFlow的LSTM模型进行股价预测，支持参数自定义训练，并通过K线图、布林带等技术指标可视化展示分析结果。系统为投资者提供了]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python股票数据可视化与LSTM股价预测系统 Flask框架 LSTM Keras 数据分析 可视化 深度学习 大数据 爬虫（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160412178</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160412178</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 17:17:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[项目摘要 本系统是基于Flask框架开发的股票数据分析与预测平台，采用Python技术栈实现。核心功能包括： 数据采集与处理：通过requests爬虫从雪球网获取股票数据，使用Pandas进行数据处理 可视化分析：利用Echarts实现多维数据展示，包括股价前10排行、成交额前20走势、股价区间占比环形图及股价-成交量散点图 智能预测：基于LSTM深度学习算法和Keras神经网络构建股价预测模型 数据管理：提供19万条历史股价数据的CRUD操作，支持表格展示与搜索功能 用户系统：完整的注册登录机制保障系统安]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机毕业设计：Python农业数据分析与粮食产量预测系统 Django框架 数据分析 可视化 机器学习 深度学习 大数据 大模型（建议收藏）✅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160379608</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2201_75772776/article/details/160379608</guid><author>2201_75772776</author><pubDate>Tue, 21 Apr 2026 21:02:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于Django框架的农业数据分析预测系统。该系统采用Python 3.x开发，使用SQLite3数据库存储数据，前端采用Semantic UI框架和Echarts图表库。主要功能包括：夏收粮食产量与播种面积分析、秋收粮食播种面积分析、受灾面积分析、平均降水量分析等模块，通过多种图表形式直观展示农业数据。系统还包含预测分析功能，基于scikit-learn机器学习模型进行农业指标预测，并提供数据筛选、搜索和管理功能。该系统为农业决策者和研究人员提供了全面的数据分析和预测工具。]]></description><category></category></item></channel></rss>