不知道有没有更好国漫推荐

原创 于 2025-12-19 20:13:41 发布 · 58 阅读 · 0 ·
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#动漫 #语音识别

从5月开始依次看了凡人修仙传（包括真人版）、诛仙、仙逆、斗破苍穹、神墓、牧神记、云深不知梦、感觉其他的都不好看就是更新太慢了

基于Spark的国漫推荐系统
qiufangtaowvnyyidtf的博客
05-24 939
近年来，随着互联网的蓬勃发展，企事业单位对信息的管理提出了更高的要求。以传统的管理方式已无法满足现代人们的需求。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，随着各行业的不断发展，基于Spark的国漫推荐系统的建设也逐渐进入了信息化的进程。这个系统的设计主要包括系统页面的设计和方便用户互动的后端数据库，在开发后需要良好的数据处理能力、友好的界面和易用的功能。数据要被工作人员通过界面操作传输至数据库中。
django基于Spark的国漫推荐系统
q_1039692211的博客
05-24 1197
进入该页面后，用户可以对所要删除的信息进行选择，选择好删除的内容后，会有一个“是否确认删除”的提示框，操作者可以根据自己的意愿来选择“是”或“否”。因为数据库应用系统的复杂性，使得数据库的开发工作非常复杂，所以优化的设计不是一朝一夕就可以完成的，而是一个“循序渐进”的过程，即将数据库中的数据目标和它们的相互关系进行计划和组织。系统的分析主要分为两种，一种是需求分析，需求分析的意义在于能更快地把这个系统的架构逻辑都整理分析清楚，另一种是功能分析，功能分析的意义在于分析如何更快地处理整个系统的细节部分。
最新选题-基于Hadopp和Spark的国漫推荐系统
znzbs的博客
11-09 753
本文介绍了一个基于Python+Django框架开发的国漫推荐系统项目(BS-BD-013)。系统采用MySQL5.7数据库，旨在解决传统国漫信息管理效率低下、查询不便等问题。项目实现了国漫数据的增删改查、智能推荐等功能，包含漫画来源、人气、点击量等核心字段。文章展示了系统模型代码(如manhuashuju数据表)和功能模块，并提供了相关技术栈(JAVA/Python/PHP等)开发的其他作品参考。该系统通过信息化手段提升了国漫推荐的管理效率和用户体验。
基于Spark的国漫推荐系统 Django+Vue 前后端分离【Java毕业设计.课程设计·文档报告·代码讲解·安装调试】
weixin_jisuanjixuejie
08-26 954
该系统在功能实现上主要包括个人中心、漫画数据管理、系统管理等功能进行管理。在项目开发方面，采用django框架集和mysql数据库进行开发，使系统开发更加稳定、易于维护。在使用方面，该系统节省了大量的人力和物力，具有响应速度快、页面美观等优点。
【毕业设计】国漫动漫推荐可视化分析系统Python
itrjxxs_0124的博客
10-09 805
管理员点击漫画数据管理。进入漫画数据页面输入标题、作者、状态、类别和类型可以对漫画数据列表进行查询、删除或爬取数据，并根据需要对漫画数据详细信息进行详情、修改或删除操作
p033基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现-django+spider
大叔_爱编程 的博客
06-01 677
系统的设计主要包括系统页面的设计和方便用户互动的后端数据库，在开发后需要良好的数据处理能力、友好的界面和易用的功能。 数据要被工作人员通过界面操作传输至数据库中。通过研究，以Mysql数据库和Python技术，以Idea为开发平台，采用Django架构，建立一个提供个人中心、漫画数据管理、系统管理等必要功能的、稳定的国漫推荐系统。
基于springboot的国漫推荐交流系统的设计与实现（源码+论文+部署讲解等）
qq_40076950的博客
10-31 930
摘要： 本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的国漫资源聚合平台，提供高清资源播放、资讯推送、论坛互动等功能。系统采用MySQL数据库，支持用户个性化推荐、播放进度跨端同步、发帖互动等操作；管理员可管理动漫分类、资源检测、举报处理等。核心功能包括国漫上新录入、用户评分打星、评论发帖等，代码实现采用Java+MyBatis技术栈。平台为动漫爱好者打造了一站式社区，满足资源获取、社交讨论等需求。 关键词： SpringBoot、Vue、国漫社区、个性化推荐、互动论坛
基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现：爬虫、数据分析与可视化
qq_53797749的博客
06-24 1285
在国漫产业中，如何从海量的国漫作品中提取有价值的信息，为用户推荐符合其喜好的作品，成为了亟待解决的问题。因此，本文提出了基于Spark的国漫推荐系统，利用Spark强大的数据处理能力，结合大数据爬虫、数据分析与可视化技术，实现国漫的精准推荐。因此，本文旨在探讨基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现，利用大数据爬虫技术获取国漫数据，结合数据分析与可视化技术，为用户提供精准、个性化的国漫推荐服务。在国漫推荐系统中，利用Spark的分布式计算能力，可以快速地处理和分析大量的国漫数据，提取出有价值的信息。
国漫什么时候崛起
qq_45466210的博客
11-14 938
##==漫画==动漫 超好看漫画都在这里，还有国漫日漫，。 国漫真的崛起了吗？ 从《大圣归来》，到《白蛇缘起》，再到《哪吒之魔童降世》， 国产动漫正一步步开启新局面， 暑期档，《哪吒之魔童降世》的上映， 点燃了国漫迷的热情， 上映期间，屡破票房记录，豆瓣评分8.6分， 所以，国漫火了？国产动漫崛起了？ 国漫成为热门 提起动漫， 我想很多小伙伴最先想到的就是欧美和日本， 但其实， 国产动漫的初始阶段...
【精选】基于Spark的国漫推荐系统（精选设计产品）
程序员阿龙的博客
08-22 1522
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
基于Python与Spark的国漫推荐可视化系统开发
11-21
使用场景及目标：本系统适用于各类漫画推荐应用场景，帮助企业更好地管理国漫资源，提供更精准的用户推荐，提升用户体验和运营效率。 其他说明：文中详细阐述了系统的开发流程、关键技术点以及系统测试和优化过程，...
精选资源
django基于Spark的国漫推荐系统 PPT.pptx
12-21
管理者面对用户的信息管理有很大困难，严重影响了管理者的工作效率，对于这些情况，使用计算机电子信息技术来实现国漫推荐信息的现代化管理，或以迅速查找想要的资料，使用起来十分方便且安全可靠，可大量保存数据，...
爬虫+Hadoop+Spark+Django国漫大数据推荐系统答辩PPT.pptx
10-16
因此，开发国漫推荐系统的主要目标是如何为用户提供更方便快捷查询国漫推荐信息，以及如何利用现代技术更科学、高效地管理国漫推荐信息。 8. 系统开发过程：在开发过程中，查阅了大量的相关资料，并利用网上国漫...
基于Python的Django-vue基于Spark的国漫推荐系统实现源码-说明文档-演示视频.zip
03-06
本项目是一个国漫推荐系统，它结合了Python编程语言、Django框架、Vue前端框架、以及Spark大数据处理技术。该系统旨在为喜欢国漫的用户提供个性化的漫画推荐服务。 项目的核心是使用Spark进行大规模数据处理和分析...
端到端语音识别系统的前沿实践与深度剖析：从RNN-T到Conformer
不懂先生的博客
12-13 506
语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）技术自20世纪50年代诞生以来，经历了从基于模板匹配到统计建模，再到深度学习驱动的多次革命。近年来，的崛起彻底改变了传统语音识别组件的架构设计。与传统的混合模型（如GMM-HMM、DNN-HMM）相比，端到端系统将声学模型、发音词典和语言模型融合为单一神经网络，显著简化了系统复杂性。本文将深入探讨现代语音识别组件的核心技术，重点分析当前主流的端到端架构，并提供基于PyTorch的实战实现。
多人对话视频生成的新发展：麻省理工学院数据集和基线模型 “CovOG
最新发布
LiYingL的博客
12-18 345
由于传统的语音驱动视频生成研究仅限于单个说话者或人脸领域，本文提出了一项新任务–多人对话视频生成，其目标是生成多人之间的自然对话。研究的重点是构建多人类互动对话数据集（MIT），这是一个 12 小时的高分辨率数据集。该数据集收集了涉及 2 到 4 人的对话视频，并自动分配姿势估计和语音状态分数，以全面捕捉与多人对话相关的语音、听力和手势的互动。此外，作者还开发了一个基线模型 CovOG 来应对这一新挑战。
基于FunASR开发的可私有化部署的语音转文字接口 | FunASR接口开发 | 语音识别接口私有化部署
Luke Ewin的博客
12-18 794
本文介绍了基于阿里开源FunASR开发的语音识别API项目FunASR_API。该项目支持Linux、MacOS和Windows系统，通过FastAPI提供HTTP接口，数据存储于MySQL，可被Java、C++、PHP等多种语言调用。文档详细说明了环境配置步骤，包括安装显卡驱动、CUDA、FFmpeg和Miniconda，创建Python虚拟环境并安装依赖库。项目提供三个核心接口：/asr用于直接音频转写，/trans/file和/trans/audio_url支持文件或URL转写。
树莓派5：使用SenseVoice进行语音识别
ki1381的专栏
12-15 369
本文演示了在树莓派上运行SenseVoice语音识别项目的可行性。虽然性能较PC慢（10分钟音频需2分钟处理，PC仅需30秒），但完全可用。安装过程包括：1)通过Anaconda创建Python虚拟环境；2)安装ffmpeg等依赖；3)配置webui.py实现远程访问。使用方法简单：上传MP3文件后即可获取识别文本。项目同时支持x86架构的Windows和Linux系统。需要注意的是，首次运行会自动下载必要模型组件。
TTS 之 PYTHON库 pyttsx3
aningxiaoxixi的博客
12-14 370
获取系统可用语音列表，列表中每个语音对象包含ID、名称、性别等信息，再通过。将语音保存为指定格式文件（如MP3、WAV，格式取决于系统引擎），且需调用。调节音量，取值范围为0.0（静音）-1.0（最大音量）。触发语音播放，该方法会阻塞线程直至播放结束，获取当前语速（默认有固定值），再用。方法添加待朗读文本，再用。初始化语音引擎后，通过。
国漫数据集
05-19
### 国漫数据集下载网站及相关资源 对于国漫数据集的获取，可以从以下几个方面入手： #### 1. **公开数据集** 一些研究机构或个人开发者会发布开源的数据集供公众使用。例如，引用提到的数据集中包含了约7700张图片[^1]，这些图片涵盖了3D风格的国漫女主形象、游戏类美女图以及厚涂风作品。虽然具体来源未完全披露，但可以通过以下平台尝试找到类似的资源： - Kaggle：Kaggle是一个知名的机器学习竞赛和数据分享平台，在其平台上可能有用户上传的相关国漫数据集。 - GitHub：GitHub上有许多项目专注于收集特定主题的数据集，搜索关键词如“Chinese Anime Dataset”可能会有所收获。 #### 2. **爬取工具与方法** 如果现成的数据集无法满足需求，则可以考虑自行抓取所需素材。需要注意的是，这一步骤需严格遵循版权法规并尊重原作者权益。常见的做法包括但不限于： - 使用Python编写脚本配合Selenium或其他库实现自动化网页浏览及内容提取功能； - 针对百度图片、彼岸壁纸网这类站点制定针对性策略来批量保存符合条件的目标文件； 以下是简单的示例代码用于演示基本原理（实际应用前请确认合法性）: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com/search?q=国漫' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') images = soup.find_all('img') for img in images: src = img['src'] with open(src.split('/')[-1], 'wb') as f: image_data = requests.get(src).content f.write(image_data) ``` #### 3. **定制化解决方案** 考虑到Stable Diffusion等生成式AI模型的应用场景日益广泛，针对特定领域构建专属数据库显得尤为重要。正如所提及，“通过使用大量训练数据...可以使得模型更好地适应数据集”，因此建议结合自身业务特点设计采集方案[^3]。 另外，《基于Spark的国漫推荐系统》一文中也指出当前行业面临挑战的同时提供了技术思路——即借助大数据处理框架提升效率和服务质量[^2]。这意味着除了单纯依赖外部输入外，还可以探索内部挖掘潜力形成闭环生态链路。 ---
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