chusheng1840的博客

Python+Django 驱动的新版微博舆情分析可视化系统（V2.0）闪亮登场！咱项目分成四部分：爬虫模块负责从微博公开接口拉数据；数据分析模块用 pandas、小众库对评论做清洗、情感打分；数据存储模块把结构化结果塞进 MySQL；业务逻辑模块搭建了登录、权限、热门事件、个人中心等一系列功能。系统亮点支持深度学习算法 lstm，cnn 算法支持单文本分析，多文本批量分析登录/注册：账号密码+验证码安全校验；用户管理：管理员能增删改用户、普通用户只能改自己信息；热门事件。

舆情管理系统就像一双“千里眼”，帮助本地管理人员第一时间把跟咱城市相关的负面声音捞出来，也能在网民一不留神说出不当言论前给个提醒。最终目的就是让社会舆论更健康，决策更及时，让大家的生活环境更和谐。

精神疲劳对工作和生活的影响很大。以长途运输驾驶员为例，在漫长的直线道路上行驶时，随着时间推移，驾驶员对方向盘、刹车和油门的操作会逐渐减少，再加上体温、饮食状况等因素，很容易引起犯困，进而增加交通事故风险。流水线工人也是如此，重复的操作和环境因素可能使他们工作效率下降，甚至出现意外伤害。所以，为了尽量避免这些意外，除了合理安排工作，针对特殊岗位和行业进行疲劳检测就显得十分必要。目前国内要求驾驶员连续驾驶 4 小时后必须休息，而各国也陆续研发出各种疲劳预警设备。

循环神经网络是一种特别擅长处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于情感分类任务。咱们的系统采用了 GRU 框架来实现循环神经网络，能够自动判断用户留言的情感倾向，把留言智能地分为积极和消极两大类。这样一来，后台不仅能及时统计分析，还能为软件维护和升级提供有力支持。

今天给大家介绍一款全新的 基于 Python 卷积神经网络的新闻文本分类系统（2.0 版本，附源码）。这个系统用 Python 来写，数据库用的是 MySQL，实用性强，非常适合大学生来做项目实战。本次升级主要解决了之前注册不了用户的问题，以及修复了用户管理中添加和删除时出现的小 bug。Python基于机器学习的文本分类系统。

本文详细介绍了如何基于 Python 深度学习技术，利用 Flask 框架构建一套电影评论情感分析可视化系统。通过对影评数据的自动采集、预处理、深度学习模型训练和数据可视化展示，系统为电影从业者和广大观众提供了一个直观、实时的情感分析工具。在实际应用中，这套系统不仅可以帮助电影制片方优化宣传策略，还能为观众提供一个评判电影质量的参考依据。未来，我们还计划增加更多智能功能，如影评关键词自动提取、情感趋势预测等，让系统更加智能化、个性化。正如大家所知，技术的发展永无止境。

大家好，我是徐师兄，一个有着7年大厂经验的程序员，也是一名热衷于分享干货的技术爱好者。平时我在 优快云、掘金、华为云、阿里云和 InfoQ 等平台分享我的心得体会。今天我来跟大家聊聊一个用 Python 和 Django 打造的人脸识别考勤系统，既实用又适合作为毕业设计和项目实战的参考案例。

本系统是一款融合Python技术与信息化管理的高效考勤解决方案，采用Python语言开发，结合OpenCV、Dlib等计算机视觉库，实现人脸检测、特征提取、等核心功能。系统支持多终端部署，可通过网页实时完成人脸录入、考勤打卡、数据统计等操作，识别准确率高。支持人脸注册与实时签到，提供课程管理、考勤报表生成与数据导出，实现人员信息管理与系统维护。相较于传统打卡方式，本系统可降低78%硬件成本，提升4.3倍考勤效率，适用于企业、学校、会议签到等多场景。

大家好，今天为大家带来的是Python基于机器学习的微博舆情情感分析系统，微博评论情感分析可视化系统，这个系统在原本的系统上进行优化升级。1 算法从开源框架的 snlow ，到支持机器学习的 lstm 算法2 可以手动输入语句，进行情感分析，更加灵活

大家好！今天给大家带来的是一个基于的招聘数据可视化系统 ——Boss直聘招聘数据分析项目。该项目结合了Django框架、MySQL数据库以及Selenium爬虫技术，通过爬取 Boss 直聘网站上的招聘信息，并进行清洗与可视化分析。界面美观，功能强大，适合想要了解如何通过爬虫抓取数据并在 Django 中进行展示的开发者。Django 是一个由和于 2005 年开发的开源 Web 框架。最初是为了快速开发新闻类网站而设计的，至今已经广泛应用于各类网站的开发。Django 采用。

大家好！今天给大家带来一个有趣的项目——基于 Python 和 Django 的北极星招聘数据可视化系统。这个项目结合了大数据分析和可视化展示，通过爬虫技术从各大招聘网站抓取数据并进行展示，帮助用户更直观地了解招聘市场的现状。项目使用 Django 框架搭建，前端展示采用 Bootstrap，数据可视化部分则通过 Echarts 实现。后台数据库采用 Mysql 来存储数据。爬虫部分则使用了 Selenium 来抓取动态网页数据，整体实现了数据采集、清洗、展示等功能，界面简洁美观，操作流畅。

该系统通过引入人脸识别技术，极大简化了课堂考勤流程。学生只需在课程开始前录入人脸信息，后续签到时在摄像头前刷脸即可。后台系统会根据人脸特征进行匹配，并实时记录签到结果，同时支持多维度的数据管理。

西西家居全屋定制系统是一种创新性的家居装饰解决方案，它以个性化设计、高效服务、优质材料和智能化生产为核心特点，致力于为用户提供高品质、个性化的居住环境。随着人们对生活品质和个性化需求的不断提高，西西家居全屋定制系统有望成为家居行业的新趋势。课题主要采用python技术和MySQL数据库技术以及Django框架进行开发。

宠物服务管理系统是一种专门为宠物主人和宠物服务提供商设计的软件。它可以帮助用户快速找到附近的宠物医院、宠物美容店、宠物寄养中心等服务提供商，并预订相关服务。该系统还提供了一系列实用的功能。通过使用宠物服务管理系统，用户可以更加方便地照顾自己的宠物，同时也能够节省时间和精力。宠物服务管理系统是一个非常实用的工具，值得每一位宠物主人拥有。根据本系统的基本设计思路，本系统在设计方面前台采用了Python技术等进行基本的页面设计，后台数据库采用MySQL。

基于 Python Django 的社区爱心养老系统。该系统采用B/S架构，结合Web前端技术和后端数据库技术，实现了对社区养老服务的全面管理。系统主要包括用户、身体健康、公共书籍、借阅信息、归还信息、还书入库、图书分类、活动信息、活动报名、活动分类、系统管理、我的信息等功能模块。

基于 Python Django 的花卉商城系统的研究与实现，是一个综合性的在线销售平台，专注于提供各种花卉植物的购买服务。该系统具备商品浏览、在线下单、支付结算以及订单跟踪等功能，用户可以轻松选购心仪的花卉产品。同时，系统支持卖家管理库存、发布新品和促销活动，实现电子商务的便捷运营。花卉商城系统通过优化购物体验，提高交易效率，不仅满足了顾客对美丽花卉的需求，也为花卉产业的发展提供了新的销售渠道和市场机遇。

随着信息化时代的到来，传统的手工记录和管理学生成绩已经无法满足现代教育管理的需求。现代化的学生成绩管理系统，利用信息技术手段能够有效提升管理效率，保证数据的安全性、准确性及时效性。本系统的核心目标是通过信息化手段，提升学生成绩管理的自动化、系统化和智能化水平，进一步提高学校管理的工作效率。学生成绩管理系统是一个集成多种管理功能的平台，涵盖了学生成绩的录入、查询、修改、删除等操作，同时支持成绩的统计分析、课程信息管理、选课管理等功能。

基于Python flask 的微博高校舆情分析系统，高校微博情感分析大屏可视化是一款集数据采集、存储、分析、展示于一体的工具。其主要功能是对微博公开数据进行情感分析、趋势可视化，并通过前后端协作，将分析结果以图形化的形式展示。爬虫模块：获取微博公开数据。数据存储模块：存储和管理原始数据。数据分析模块：处理与分析结构化数据，生成有价值的信息。业务逻辑模块：处理与前端的交互，提供接口服务。数据采集：使用微博 API 接口，通过requests获取结构化 JSON 数据。数据处理：借助pandas。

在今天的数字化和信息化时代，计算机和人工智能的发展为人类提供了更多的服务，尤其在图像识别领域。通过计算机对图像的识别，尤其是交通管理中的应用，摄像头拍摄的图像能够帮助计算机准确地获取车辆信息，比如车牌号、车辆品牌和驾驶员等。这种技术的广泛应用为智慧交通的管理提供了极大的便利。特别是在机动车的自动识别过程中，深度学习算法的运用使得计算机能够通过不断积累图像信息，提升对车辆的识别能力。本项目旨在结合深度学习技术，开发一款基于Python的车辆品牌识别软件。

车牌识别是人工智能在交通领域的重要应用，广泛用于高速违章检测、停车场管理和智能交通系统等场景。本系统通过基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，结合 Python 和 MySQL 实现车牌的快速识别与管理。

嗨喽，大家好！今天为大家介绍一个基于 Python Flask 的前程无忧招聘可视化系统。这个项目使用 Flask 框架、MySQL 数据库、request、Selenium 等技术实现招聘数据的爬取、清洗与可视化分析。界面美观，功能完整，适合展示与实际应用。接下来，我们会深入了解这个项目。观看演示视频基于Python flask和Mysql的前程无忧招聘可视化系统Flask 是一个基于 Python 的轻量级 Web 框架，设计初衷是为了提供一个灵活且简洁的框架，适合小型项目和快速开发。

本项目是一个基于 Django、MySQL、Python 开发的在线票务系统，采用前后端分离模式，包含前台和后台两大功能模块。 ### 核心功能 1. **前台功能**：用户注册、购票信息查看、在线购票、公告查看等。 2. **后台功能**：用户管理、票务管理、支付统计、验票和退票管理等。 3. **人脸识别**：实现购票用户身份验证，提升验票效率和精确度。

随着互联网的飞速发展，网络安全的重要性日益凸显。漏洞扫描作为网络安全的基础手段之一，能够有效发现系统或网络中的潜在问题，并为防御策略的制定提供可靠依据。本次设计的系统主要通过 Python 编程语言和数据爬虫技术，开发一款集成端口扫描和漏洞检测功能的自动化渗透测试工具。该工具能够快速完成目标系统的端口测试，并通过对潜在漏洞的深度分析生成可视化评估报告。系统设计不仅能满足网络安全管理人员的需求，还可以通过主动防御策略降低网络攻击的风险，提高系统的安全性和稳定性。

本项目为基于 Python 的 OpenCV 人脸识别考勤系统，利用 dlib 和 OpenCV 实现人脸检测与识别，适合毕业设计使用。系统具备完整的功能，包括登录注册、考勤签到、打卡记录、用户管理等。视频演示地址基于 Python 的人脸识别上课考勤签到系统，可准确识别人脸系统分为学生、教师和管理员三大角色，各自拥有不同的功能模块。本项目利用先进的人脸识别技术，为校园考勤带来了高效便捷的解决方案，同时为学生提供了丰富的实战机会。如果你对该项目或其他毕业设计选题感兴趣，欢迎留言咨询获取源码。

循环神经网络是一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在情感分类任务中具有广泛的应用，因此开发环节采用了GRU框架作为循环神经网络的实现模型，开发完成的情感分类系统能够自动识别用户的留言情感分类，将留言有效区分为积极或消极，并且在后台进行统计分析，对软件维护人员而言，具有重要的应用价值。

基于 Python 机器学习的新闻文本分类系统是一种智能系统，它能够自动将新闻文本分配到预定义的类别中。这些类别可以是政治、经济、科技、体育等。系统的核心在于机器学习模型，它们通过学习大量的标注数据来识别新闻文本的特征，并据此进行分类。Python，作为一种广泛使用的编程语言，因其强大的库支持和简洁的语法，成为了开发这类系统的首选工具。机器学习在新闻分类中的应用机器学习算法能够从新闻文本中提取关键特征，如关键词、短语和语义模式，并将这些特征与特定的新闻类别关联起来。

基于Python Django的人脸识别上课考勤系统，使用 Python 语言开发，使用 MYSql 数据库。在教育领域，考勤是一个重要的管理环节，它不仅关系到学生的出勤率，也是教学质量评估的重要指标之一。传统的点名方式耗时且容易出错，而基于人脸识别技术的自动化考勤系统能够提供更高效、准确的解决方案。本文将详细介绍如何使用Python Django框架、OpenCV库、dlib库以及MySQL数据库来构建一个人脸识别上课考勤系统，并使用layui进行前端开发。

基于Python Django 的实验室人脸识别门禁系统，通过大数据和信息化的技术实现了门禁管理流程的信息化的管理操作。平台的前台页面通过简洁的平台页面设计和功能结构的分区更好的提高用户的使用体验，没有过多的多余的功能，把所有的功能操作都整合在功能操作的导航栏之中。更加突出业务的展示和详细的功能操作，使用户在使用本平台时功能一目了然。

本毕业设计的内容是设计并且实现一个电影个性化推荐系统。它是在Windows下，以MYSQL为数据库开发平台，Python技术和Tomcat网络信息服务作为应用服务器。电影个性化推荐系统的功能已基本实现，主要实现首页，个人中心，用户管理，电影分类管理，电影信息管理，电影排行榜管理，电影评分管理，电影资讯管理，电影论坛，系统管理等功能的系统。文章首发地址。

Python基于微博的舆情分析，情感分析可视化系统Python基于大数据的微博的舆情分析，机器学习的微博情感分析系统，项目后端分爬虫模块、数据分析模块、数据存储模块、业务逻辑模块组成。功能包括登陆注册用户管理热门事件展示舆情分析，包括舆情分析，情感分类，用户分布，关键词云图，热门帖子，热门评论排名个人信息管理。

基于卷积神经网络的车牌识别仿真，这个系统可以利用现代化科技的技术实现车牌的识别，比如说我们日常见到的高速违章拍照等等。这篇文章就是写的我是如何把这个网站制作出来的一个过程，写的非常详细，不但写了背景，也就是我为什么要开发这个系统，还写了整体的设计过程和最后的测试结果。这个系统开发的技术使用的语言是python，数据库用的是mysql，系统是在网页上运行的，一系列操作都在网页上进行，不用太好的设备就可以运行，节约了很多的成本。

基于 Python 的机器学习的新闻文本分类系统，采用 MySql 作为数据库，Python 未开发语言。本次就是利用了计算机的编程语言来针对新闻内容让计算机软件来实现自动新闻分类，利用自然语言来对新闻分类进行内容的处理，实现依靠内容对新闻进行有效分类的开发效果。

基于 Python Django 的二手房间可视化系统分析，是基于 Python django 开发的，前端采用 html，图标可视化采用 echats，数据库使用 sqlite 数据库。该系统实战型强，适合大学生学习使用。

基于 Python flask 的微博舆论情感分析，微博大数据可视化系统，是一款方便，快捷，实用的信息服务查询网站。通过微博舆情分析系统，我们可以获取到最新微博舆情分析系统详细情况，了解最新动态信息等。该项目功能齐全，包括数据爬虫功能，数据可视化功能，情感分析，词云图等可视化功能。该系统在原来的基础之上，进行了一些优化优化了首页不能及时展示最新数据的bug优化了舆情分析加载慢的（原本需要20-30s，现在大多数情况下只需要2s）具体来说，功能如下：首页热词统计微博舆情统计文章分析。