用户行为分析系统

用户行为分析与大数据可视化实战
最新推荐文章于 2025-12-01 06:10:14 发布
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#用户行为分析 #大数据可视化

本文介绍了一个用户行为分析系统，采用Java SSM作为后端，结合Redis和MySQL进行数据处理。前端利用Bootstrap、Echarts和jQuery实现，数据处理通过Hadoop单机模式。系统包括总览、用户分布图、功能组合分析和用户行为分析等页面，提供丰富的图表展示，如柱状图、折线图和叠加模式，并允许自定义功能组合。

刚刚做完提交代码，等待测试的反馈，怀着激动的心情，先看看效果，代码过段时间会放到github上。已经在这儿：https://github.com/awhen/Big-data-visualization-system

技术选取：

  • 前端：没套用任何现成的模板，只用简单的bootstrap、Echrats、Jquery组合而成，看各自的api

  • 后台 ：java ssm

  • 缓存：redis

  • 数据库：mysql

  • 数据处理：hadoop 单机模式


##**简单介绍**

###首页为总览，统计所有的信息，包括总数、排名、百分比，开门见山，吸引读者：


这里写图片描述


###第二页为用户的分布图，根据用户的gps信息，定位到世界地图上，配合一闪一闪亮晶晶的效果，非常直观，1.6w个用户的跃然图上，形象生动的布了一个大局：


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ICCV 2025 最佳论文公布！卡内基梅隆大学提出BRICKGPT：让AI化身乐高大师，文本生成实体积木，还能保证搭得稳！
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上图直观展示了BRICKGPT的强大能力：输入一句“一个流线型的长船体船只”，系统就能一步步生成积木搭建的步骤，最终的成品不仅可以用手拼装，甚至还能由机器人手臂自动完成。为了实现物理稳定性的判断，研究者们建立了一个精细的力学模型，考虑了重力、积木之间的支撑力、以及连接栓产生的摩擦力等，通过求解静态平衡来判断每一块积木是否稳固。从上方的量化结果表格中可以看到，BRICKGPT在“有效性”（生成的结构没有不合规的积木或碰撞）和“稳定性”两个关键指标上，都取得了近乎完美的成绩。没错，就像AI版的乐高大师！
ICCV 2025｜高德USP：图像生成与理解的统一自监督预训练
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2501_93716422的博客
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刚刚，ICCV最佳论文出炉，朱俊彦团队用砖块积木摘得桂冠
欢迎来到我的博客
10-22 668
来自卡耐基梅隆大学（CMU）的研究获得了最佳论文奖，以色列理工学院（Technion）的研究获得最佳学生论文奖。10 月 22 日凌晨，国际计算机视觉大会 ICCV（IEEE International Conference on Computer Vision）揭幕了本年度最佳论文等奖项。来自卡耐基梅隆大学（CMU）的研究获得了最佳论文奖，以色列理工学院（Technion）的研究获得最佳学生论文奖。ICCV 是全球计算机视觉三大顶会之一，每两年举办一次，今年的会议在美国夏威夷举行。
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本文将深入探讨ICCV 2025的各项最佳论文奖项，包括最佳论文（Marr Prize）、最佳论文荣誉提名、最佳学生论文、最佳学生论文荣誉提名，以及表彰十年经典之作的Helmholtz Prize，旨在为读者呈现这些引领未来计算机视觉发展的突破性研究。
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ICCV 2025 最佳论文出炉！何恺明、孙剑等十年经典之作夺奖
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ICCV 2025最佳学生论文 | FlowEdit：告别反演，一种更直接的图像编辑范式，结构保持力SOTA！
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CV君认为，这种“告别反演”的思路，很可能会启发未来更多的研究，并有望被集成到主流的文生图模型（如Stable Diffusion、FLUX）中，让AI“P图”变得更加得心应手。因为它经过了噪声空间的“瓶颈”，会导致不合理的匹配（如下图所示，源分布中的蓝点可能被错误地匹配到目标分布中较远的红点，而不是更近的蓝点），从而增加了“传输成本”，损害了图像结构。：然后，用这个“种子”噪声图，结合新的文本指令（比如“把老虎换成猫”），通过一个反向的ODE过程，再一步步“重建”出一张新的图片。
ICCV 2025 highlight: MovingDroneCrowd：动态无人机视角下密集行人视频计数、跟踪新基准！
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ICCV 2025 | 沈春华团队新作：点图匹配+时序运动=动态重建最优解！
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向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
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在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
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Trb201013的博客
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【LLM】DeepSeekMath-V2模型
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LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出
最新发布
AI浩
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大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。
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