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RSS订阅原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|flask基于深度学习的图像美学和情感联合评价算法研究
在当今数字化时代，图像作为信息传播和表达的重要载体，广泛应用于多媒体、艺术、广告、教育等众多领域。对图像美学和情感的理解与评价，不仅有助于提升用户在图像浏览、创作和交互过程中的体验，还在诸多实际应用场景中发挥着关键作用。在多媒体领域，随着社交媒体平台的蓬勃发展以及视频内容的爆发式增长，每天都有海量的图像被上传和分享。如何从这些海量图像中筛选出具有较高美学价值和积极情感表达的作品，成为了内容推荐、广告投放等应用面临的重要挑战。准确的图像美学和情感评价能够帮助平台更好地理解用户的兴趣和偏好，为用户精准推送符合
2025-11-14 14:00:00
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原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|Flask基于深度学习的说话人识别研究
1 绪论1.1研究背景与意义说话人识别作为生物特征识别领域的关键研究方向，致力于借助语音信号精准判定说话人的身份。在当今数字化时代，其应用前景极为广阔。在安防领域，说话人识别技术可用于门禁系统、监控设备等，通过识别说话人身份，有效保障场所安全，防止未经授权的人员进入。智能家居系统中，该技术使设备能够识别不同家庭成员的声音指令，提供个性化服务，例如根据用户偏好自动调整家居设备设置，极大提升了用户体验。在人机交互方面，语音助手利用说话人识别，准确理解用户意图，实现更自然、高效的交互，为用户带来便捷的操作体验。然
2025-11-14 11:30:00
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原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|flask基于深度学习的水下图像增强系统
传统水下图像增强方法主要依赖于图像处理技术，旨在改善水下图像的视觉质量，克服水下环境带来的光照不均、颜色失真、对比度低和模糊等问题。这些方法通常分为三大类：基于物理模型的增强方法、基于图像处理的增强方法和基于深度学习的增强方法。基于物理模型的增强方法试图模拟水下图像形成的过程，通过物理模型来估计和补偿水体对光线的吸收和散射影响。这类方法需要知道水体的光学特性，如吸收系数和散射系数，以及光源和相机的参数。虽然这类方法在理论上比较严谨，但实际应用中往往难以获取精确的物理参数，限制了其应用范围。
2025-11-14 10:00:00
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原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|Flask-基于深度学习的企业供应链风险预警系统
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特征，减少人工特征设计的工作量。
2025-11-13 14:45:00
602
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|flask基于深度学习的旅游路线规划系统
1.引言1.1 课题背景与意义近年来，随着人们生活水平提高和旅游业快速发展，个性化旅游需求日益增长。传统旅游规划方式主要依赖人工查询和攻略分享，存在信息分散、规划效率低、推荐内容同质化等问题。尤其对于自由行游客，如何在海量旅游信息中快速筛选出符合自身偏好的景点、酒店和餐饮，并合理规划行程路线，成为提升旅行体验的关键。与此同时，深度学习技术在推荐系统领域的应用逐渐成熟，通过分析用户行为数据和内容特征，能够挖掘潜在需求并生成个性化推荐方案。在此背景下，结合深度学习与旅游规划需求的智能系统研究具有现实意义。本课题
2025-11-13 12:30:00
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原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|Flask-基于深度学习的城市遥感影像分类方法研究
遥感影像分类是指基于遥感影像中地物的光谱、纹理、形状等特征，运用特定的算法和模型，将影像中的每个像元或对象划分到预先定义好的地物类别中，从而实现对遥感影像中不同地物类型的识别和分类。其目的在于从海量的遥感影像数据中提取出有用的地物信息，为城市规划、农业监测、环境评估、资源管理等众多领域提供数据支持和决策依据。在城市规划领域，准确的城市遥感影像分类结果能够帮助规划者清晰地了解城市的土地利用现状，包括建筑物、道路、绿地、水体等各类地物的分布情况。
2025-11-13 09:00:00
753
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|flask基于人工智能的智能客服系统
2.1 FLASK简介Flask 是一个轻量级的 Web 框架，由 Armin Ronacher 开发，使用 Python 语言编写。它以其简洁、灵活和 Pythonic 的设计而受到开发者的喜爱。Flask 没有特定的数据库后端、表单库或 ORM（对象关系映射），但它提供了一个可扩展的架构，允许开发者根据需要添加这些功能。Flask 的核心提供了路由、模板渲染、请求和响应对象处理等基本功能，同时也支持中间件和扩展，这些扩展可以提供如数据库集成、表单验证、上传处理等高级功能。
2025-11-12 13:00:00
1381
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|flask基于卷积神经网络的作业在线检测与存档管理系统
1.12.1卷积神经网络简介卷积神经网络CNN是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域。CNN的核心思想是模仿生物视觉神经系统的工作原理，通过局部感受野和权重共享的方式，逐步提取输入数据中的特征。其结构包括卷积层、池化层、全连接层等，其中卷积层负责特征提取，池化层用于降维和减少计算量，而全连接层则完成最终的分类或回归任务。卷积层使用卷积核（或滤波器）对输入图像进行滑动卷积操作，从而提取出图像中的局部特征，如边缘、角点、纹理等。
2025-11-12 11:00:00
1306
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|Flask基于卷积神经网络的断层识别方法研究及应用
框架的部署，可以实现模型的在线推理和可视化，为地震学家提供便捷的辅助诊断工具，进一步提高工作效率。通过不断优化模型结构和算法，提高模型的鲁棒性和泛化能力，可以进一步提升地震断层识别的准确性和可靠性，为地震学研究提供更有力的支持。总之，基于卷积神经网络地震断层识别方法研究及应用，旨在利用深度学习技术提高地震断层识别的准确性和效率，为地震学家提供辅助诊断工具，改善地震学研究的质量和效率。此外，结合模型在处理不同类型和分辨率的地震图像时，表现出更强的鲁棒性和适应性，能够满足实际应用中的多样化需求。
2025-11-12 09:00:00
1570
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于卷积神经网络CNN的智慧农业病虫害识别与防治系统
Flask 是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，被称为 “microframework”。它的设计理念是保持核心简单，同时具备强大的扩展性和兼容性。Flask 没有默认使用的数据库、窗体验证工具等，这使得开发者可以根据项目的具体需求自由选择和集成各种组件，具有极高的灵活性。Flask 的特点十分显著。其简单易学，API 设计简洁明了，开发者只需了解几个核心概念，如路由、视图函数等，即可开始进行 Web 应用的开发，降低了开发门槛，尤其适合初学者和小型项目的快速迭代开发。
2025-11-11 17:30:00
779
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于机器学习的网络安全态势感知系统
网络安全态势感知的概念最初源于军事领域的态势感知，随着信息技术的发展，逐渐应用于网络安全领域。根据《计算机科学技术名词》的定义，网络安全态势感知是在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示并据此预测未来的网络安全发展趋势。它旨在从宏观层面全面、实时地了解网络的安全状态，为网络安全决策提供有力支持。网络安全态势感知涵盖多个关键要素。首先是资产信息，包括网络中的各类硬件设备（如服务器、路由器、交换机等）、软件系统（如操作系统、应用程序等）以及数据资源。
2025-11-11 13:00:00
970
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于大数据的药品使用安全监测系统
1.12.1PythonPython是一种高级编程语言，以其简洁、易读和高效的特性广受开发者喜爱。自 1991 年由 Guido van Rossum 发布以来，Python 已成为最流行的编程语言之一。其语法简洁直观，强调可读性，使得开发者能够快速理解和编写代码，尤其适合快速开发和原型设计。Python 支持多种编程范式，包括面向对象编程（OOP）、命令式编程和函数式编程等，这使得它在不同领域的开发中都具有极高的适应性。无论是处理小型脚本任务，还是开发大型企业级应用，Python 都表现出色。
2025-11-11 09:00:00
893
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于大数据的GP分析及走势预测系统
Hadoop HDFS, Apache Kafka (实时流), MySQL/PostgreSQL (关系型), Redis (缓存), InfluxDB (时序数据)。需要持续监控和迭代。| (基础设施、安全、运维监控) || (数据清洗、集成、存储、计算) |准确率、精确率、召回率、F1-Score、AUC、夏普比率、最大回撤等。| (特征工程、机器学习模型、模型管理与评估) |
2025-11-10 15:30:00
882
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于阿里云新能源汽车动力电池故障检测
新能源汽车动力电池作为车辆的核心动力源，其性能和可靠性直接决定了新能源汽车的续航能力、动力表现以及安全性能。目前，市场上应用较为广泛的动力电池主要包括锂离子电池、镍氢电池和燃料电池等类型。其中，锂离子电池凭借其高能量密度、长循环寿命和低自放电率等优势，成为新能源汽车的主流选择，涵盖了三元锂电池和磷酸铁锂电池等细分种类。锂离子电池的工作原理基于锂离子在正负极之间的可逆嵌入和脱出。在充电过程中，锂离子从正极材料晶格中脱出，经过电解液嵌入负极材料，此时电子通过外部电路从正极流向负极，以维持电荷平衡；
2025-11-10 10:00:00
827
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于XGboost算法的水果质量检测系统
1.引言1.1 课题背景与意义水果质量检测是农业生产与食品加工领域的重要环节，直接影响产品附加值和市场竞争力。传统检测方法多依赖人工经验或化学实验，存在效率低、成本高、主观性强等问题。例如，果农通常通过目测或简单仪器测量水果外观参数来判断品质，难以精准量化内部品质指标（如甜度、酸度）。而实验室检测虽精度较高，但需要破坏性取样且耗时较长，无法满足大规模流通场景的实时需求。随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于数据驱动的智能检测技术逐渐成为解决这一问题的有效途径。本课题聚焦于水果质量检测的智能化需求，通过融合
2025-11-10 08:30:00
1260
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于UNet-VGG提取PS图片篡改检测(unet)
在数字化信息时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于新闻媒体、司法取证、医学影像、金融交易、社交媒体等众多领域，其真实性和可靠性至关重要。随着计算机技术和图像处理软件的飞速发展，如 Adobe Photoshop 等专业图像编辑工具以及各种便捷的手机修图应用的普及，图像篡改变得极为容易，普通用户甚至无需专业知识就能对图像进行复杂的修改。恶意篡改后的图像通过网络快速传播，可能会误导公众认知，干扰舆论导向，例如在新闻报道中传播虚假的事件现场图片，可能引发公众的恐慌和误解；在司法领域，伪造的图像证据可能导致错
2025-11-09 15:00:00
1078
原创 大数据深度学习|计算机毕设项目|计算机毕设答辩|基于Transformer的医学图像分割
医学图像分割是医学影像分析中的关键技术，其在疾病诊断、治疗方案制定等方面发挥着至关重要的作用。通过精确的图像分割，医生能够更清晰地观察到病变区域，准确判断病情，从而制定出更加个性化的治疗方案。这不仅提高了诊断的准确性，也为患者提供了更好的治疗效果，极大地推动了医学的发展。近年来，基于Transformer的医学图像分割技术逐渐兴起。Transformer技术最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，其强大的特征提取和长距离依赖建模能力使其在医学图像分割领域也展现出巨大潜力。相较于传统的卷积神经网络（CNN）方法
2025-11-09 11:30:00
1443
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—基于RNN的新能源汽车市场的用户购买行为分析及预测
分析： 深度理解影响用户购买决策的关键行为路径和因素。预测： 高精度地预测一个用户在未来的特定时间窗口内（如下个季度）购买新能源汽车的概率。应用： 为精准营销、个性化推荐和库存管理提供数据驱动的决策支持。数据源：用户画像数据： demographic（年龄、性别、收入、城市）、家庭结构、是否有车位等。线上行为数据：网站/App日志： 浏览车型页、查看配置、对比车型、查看评测文章/视频、计算贷款和补贴、搜索关键词、停留时长等。社交媒体数据： 在微博、抖音、汽车论坛上关注、点赞、评论、分享相关内容。线下行为数据
2025-11-09 09:30:00
523
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—基于python的花卉系统
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，以下是一些常见的介绍：scatterplot：用于绘制散点图，展示两个变量之间的关系。
2025-11-08 12:00:00
875
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—Flask-基于Python的智能简历筛选系统-TF_IDF
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术涵盖了广泛的任务和应用，包括但不限于文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、对话系统、信息抽取等。其核心目标是将自然语言转化为计算机可以理解和处理的格式，同时也能够将计算机处理后的信息以自然语言的形式呈现给用户。NLP技术的发展经历了从规则基于系统到统计学习再到深度学习的转变。
2025-11-08 10:30:00
1130
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—flask基于PageRank的社交网络用户分析与预测(pagerank)
1.12.1PythonPython是一种高级编程语言，以其简洁、易读和高效的特性广受开发者喜爱。自 1991 年由 Guido van Rossum 发布以来，Python 已成为最流行的编程语言之一。其语法简洁直观，强调可读性，使得开发者能够快速理解和编写代码，尤其适合快速开发和原型设计。Python 支持多种编程范式，包括面向对象编程（OOP）、命令式编程和函数式编程等，这使得它在不同领域的开发中都具有极高的适应性。无论是处理小型脚本任务，还是开发大型企业级应用，Python 都表现出色。
2025-11-08 09:00:00
647
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—flask基于opencv绘图机器人的系统设定(opencv)
1.12.1深度学习深度学习技术是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过大量数据训练神经网络模型，使其能够自动提取特征并进行复杂任务的预测和分类。这种技术利用多层神经网络的深层结构，通过逐层特征抽象和转换，实现对输入数据的深层次理解和表征。深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，并不断拓展到更多应用场景，为人工智能发展提供了强大的动力。深度学习技术的核心是神经网络模型，它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点相互连接形成层次结构。
2025-11-07 13:45:00
1057
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—flask基于GCN的垃圾评论识别系统(gcn)
1.引言1.1 课题背景与意义随着互联网技术的快速发展，网络平台已成为人们获取信息、进行消费决策的重要渠道。各类电商网站、社交媒体中的用户评论内容，直接影响着商品销量和商家信誉。然而近年来，大量垃圾评论通过机器批量生成、水军人工发布等形式充斥网络。这些虚假内容不仅误导消费者判断，还破坏了平台生态的公平性，甚至为刷单炒信、网络诈骗等黑色产业链提供了生存空间。根据第三方监测机构统计，主流电商平台中约15-30%的评论存在虚假信息，部分小众平台垃圾评论占比高达50%。如何高效识别并过滤这些有害信息，已成为互联网内
2025-11-07 10:45:00
1523
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—flask基于GAT的微博用户性别预测系统(GAT)
Flask 是一款基于 Python 语言开发的轻量级 Web 应用框架，诞生于 2010 年，由 Armin Ronacher 开发，使用 BSD 授权。它被称为 “microframework”，因其具备简洁的核心，主要依赖 Werkzeug WSGI 工具箱和 Jinja2 模板引擎 ，开发者可按需通过扩展来增添其他功能。Flask 具有诸多显著特点与优势，在 Web 开发领域备受青睐。
2025-11-07 09:00:00
1014
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—flask基于cnn和transformer的卡通图像质量评价(cnn+transformer)
早期的方法主要利用预训练的CNN模型，如VGGNet、AlexNet等，提取图像的特征图，然后通过回归或分类的方式预测质量分数。随着研究的深入，研究者们提出了专门针对NR-IQE任务设计的CNN架构，例如双柱网络、多尺度融合网络等，这些网络能够更好地捕捉图像的全局和局部特征，从而提高评价的准确性。通过将深度学习模型（如CNN、R-CNN、YOLO等）与Flask结合，开发者可以轻松地将训练好的模型部署到Web服务器上，并构建一个交互式的Web应用程序，允许用户上传图像并获取模型的预测结果。
2025-11-06 10:30:00
1807
原创 计算机毕设答辩|计算机毕业设计|大数据深度学习|—Flask基于CNN的陕西降雨量气象分析
随着全球气候变化的加剧，极端天气事件如暴雨、干旱等发生的频率和强度不断增加，对人类社会经济活动和生态环境造成了严重影响。准确预测降水量对于防灾减灾、水资源管理、农业生产等方面具有重要意义。传统的降水量预测方法主要依赖于物理模型和统计模型，但这些方法在处理复杂非线性关系和高维数据时存在局限性。近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，其强大的特征提取能力和非线性建模能力为降水量预测提供了新的解决方案。
2025-11-06 09:00:00
1566
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜Flask基于BP神经网络的金融市场风险检测平台的设计与实现(pandas+bp神经网络)
Flask 是一个轻量级的 Python Web 应用框架，诞生于 2010 年，由 Armin Ronacher 开发，它基于 Werkzeug WSGI 工具箱和 Jinja2 模板引擎。Flask 的设计理念强调简单、灵活和可扩展性，其核心代码简洁，仅提供了基本的路由、请求处理和模板渲染等功能，开发者可以根据项目需求自由选择和集成各种扩展库，从而构建出功能丰富的 Web 应用程序。Flask 具有诸多显著特点。
2025-11-05 12:30:00
563
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜Flask-超市客户购物习惯的关联规则分析与研究
1.引言1.1 课题背景与意义近年来，随着零售行业数字化转型的加速，超市经营中产生的交易数据呈现爆发式增长。顾客的购物小票、商品购买记录等数据中蕴含着大量有价值的信息，如何从海量数据中提取有效规律成为企业优化运营的重要课题。传统超市经营主要依赖人工经验判断商品摆放位置、制定促销策略，这种方式效率低且缺乏数据支撑。尤其在中小型商超场景中，由于缺乏专业数据分析能力，经营者往往难以精准把握顾客的购物习惯，导致库存积压、促销效果不佳等问题频发。关联规则分析作为数据挖掘领域的重要技术，能够通过分析顾客购物篮中商品间的
2025-11-05 09:00:00
803
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜flaske基于目标检测的智能停车场的设计与实现
随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增加，停车场管理面临着越来越大的挑战。传统的车牌识别方法往往依赖于人工操作和简单的图像处理技术，准确率和效率较低。为了解决这个问题，许多研究者开始探索基于计算机视觉和深度学习技术的车牌检测系统。这些技术能够自动识别和检测车牌，大大提高了准确率和实时性。尽管计算机视觉和深度学习技术为车牌检测提供了强大的工具，但它们的实现往往需要大量的计算资源和专业的技能。对于许多中小型停车场来说，这样的系统可能过于昂贵和复杂。因此，开发一种简单、高效的车牌检测系统仍然是一个重要的研究课题
2025-11-04 12:00:00
1142
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜Flask+Vue 红袖添香网站小说信息数据采集与分析系统
第一章1.12.1 HDFS简介HDFS定期向NameNode汇报其状态。这种架构使得HDFS能够灵活地扩展存储容量，同时保证了数据的可靠性和一致性[3]，HDFS体系结构如图2-1所示。图2-1 HDFS体系结构HDFS的设计理念是基于“一次写入，多次读取”。它将大文件分割成固定大小的数据块，并分布式地存储在节点，即使部分节点发生故障，也不会导致数据丢失或服务中断。正是这些独特的特点和优势，使得HDFS在云计算和大数据领域得到了广泛的应用，成为支撑现代大数据处理不可或缺的基础设施之一。
2025-11-04 10:30:00
2355
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜flask+neo4j+langchain基于知识图谱的西安旅游景点推荐系统
知识检索功能也是系统不可或缺的一部分。用户可通过输入特定的景点名称或相关关键词，如“华清宫”“历史”等，系统借助自然语言处理模型精准解析用户意图，利用Neo4j图数据库的强大查询功能，快速检索出与该景点直接相关的临近景点信息，涵盖自然景观、人文古迹、现代娱乐等多种景点类型，并以直观的图表或清晰的列表形式呈现给用户，帮助用户迅速把握景点之间的关联脉络，满足用户对特定景点周边信息的查询需求。随着数字化技术的普及，越来越多的旅游信息被转化为电子格式，这不仅方便了游客的查询，也为旅游信息的深入分析提供了新的可能。
2025-11-04 09:00:00
1145
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜B站美食视频数据分析与可视化
近年来，随着互联网技术的飞速发展和网络视频平台的崛起，在线视频已成为人们获取信息、娱乐消遣的重要方式。Bilibili（简称B站）作为中国领先的年轻人文化社区，凭借其独特的弹幕文化和活跃的社区氛围，迅速吸引了大量用户，并逐渐发展成为一个涵盖动画、游戏、音乐、舞蹈、科技、生活等多个领域的综合性视频平台。其中，美食视频作为极具吸引力和感染力的内容形式，在B站上呈现出爆发式增长的态势。越来越多的美食爱好者、专业厨师甚至普通用户开始分享自己的烹饪技巧、美食探店经历和美食文化见解，形成了庞大的美食视频生态。这种用户生
2025-11-03 14:45:00
976
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜多客户端联邦学习设备故障检测系统设计与实现
在fastapi多客户端联邦学习设备故障检测系统的设计与实现中，成功地将联邦学习与BERT模型相结合，构建了一个高效、安全且可扩展的设备故障检测平台。通过FastAPI框架的异步处理和负载均衡能力，系统实现了多客户端的高并发数据传输和实时故障诊断。联邦学习算法的应用，不仅提高了模型训练的效率和准确性，还通过数据加密和隐私保护机制确保了用户数据的安全。BERT模型在设备故障检测中的表现尤为出色，其强大的文本理解能力能够快速准确地识别设备故障特征，为用户提供及时可靠的诊断结果。
2025-11-03 12:45:00
645
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜基于Python爬虫技术实现歌曲评论数据分析与可视化设计
音乐领域作为一种新兴的娱乐方式，受到了越来越多人的关注和喜爱。为了更好地了解音乐领域的发展现状和顾客体验，本研究采用朴素贝叶斯分类算法，对音乐领域评论进行分析。首先，通过收集大量的音乐评论数据，对数据进行预处理，包括去除停用词、词性标注等操作。然后，利用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据进行训练和分类，从而得到不同主题的评论分布情况。通过分析不同主题的评论数量和比例，可以了解音乐领域的热点和问题。此外，还可以进一步对评论内容进行情感分析，了解顾客对音乐领域的整体满意度和偏好。
2025-11-03 09:30:00
869
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜中风人群的数据分析与可视化
1.引言1.1 课题背景与意义中风作为全球范围内致残率与死亡率最高的疾病之一，其防治工作已成为公共卫生领域的重点课题。根据世界卫生组织统计数据显示，我国每年新发中风病例超过300万，其中约75%的患者遗留不同程度的功能障碍。随着人口老龄化趋势加剧，中风防控压力持续增大。传统医疗数据分析多依赖人工统计与简单报表，难以快速挖掘潜在风险因素与人群特征关联性。在此背景下，如何利用信息化技术实现中风患者数据的可视化分析与规律挖掘，成为提升疾病预防与诊疗效率的关键突破口。本课题聚焦中风患者群体的数据分析与可视化研究，基
2025-11-02 14:00:00
716
原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜面向校园安全的大数据舆情检测系统的设计与实现
综上所述，在进行毕业设计的选题之时，我就希望可以利用所学的知识开发一款校园安全的大数据舆情管理系统，这不仅仅可以帮助学校的管理人员迅速的排查跟学校有关的负面言论，还可以避免学生因为本身意识不到位而评论或发布一些不好的观点的情况，最终的目的就是帮助我的母校更好的发展。一个画面再漂亮的系统如果有功能缺陷也是无人敢用的，比如本系统的言论分析功能，如果用户没有经过爬虫和分析就进行言论的删除，那会造成很多误删的情况，同时也会降低在学生用户或老师用户心中的可信度，毕竟一个存在缺陷的系统是没有人愿意使用的。
2025-11-02 10:00:00
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原创 毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习｜金融时间序列数据中的异常检测与风险预警系统设计与实现
1.1 研究背景及意义1.1.1 研究背景在全球经济一体化的大趋势下，金融市场的规模不断扩张，其复杂性和关联性也日益增强。金融时间序列数据作为记录金融市场动态的关键信息载体，涵盖了股票价格、汇率、利率等诸多重要变量随时间的变化情况。这些数据不仅反映了金融市场的历史走势，更蕴含着未来市场变化的潜在线索。金融市场并非完全理性和稳定的。宏观经济环境的波动、政治局势的不确定性、突发的全球性事件（如新冠疫情对全球经济的冲击）以及投资者情绪的变化等多种复杂因素，都会对金融时间序列数据产生显著影响，使其频繁出现异常波动
2025-11-01 20:09:25
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