陈辰学长的博客

本文介绍了一个基于用户评论主题挖掘的旅游景点推荐系统，采用Django、MySQL和Python技术实现。系统分为用户端和管理员端，功能包括注册登录、景点信息展示、用户评论互动、评论举报、热度分析、系统管理和数据看板。通过情感分析计算景点评分，结合用户行为数据评估景点热度，为游客提供决策参考。管理员可维护系统数据，监控运行状态，优化推荐策略。该系统提升了旅游决策的智能化水平，增强了平台互动性和用户体验。

本文介绍了一个基于Python、Spring Boot和Hadoop等技术开发的影评情感分析可视化及推荐系统。系统采用模块化设计，包含用户端和管理员端两大功能模块。用户端提供电影信息查询、影评浏览、互动交流等功能，支持注册登录和个性化收藏；管理员端具备用户管理、电影信息维护、影评审核、情感分析、举报处理等后台管理功能，并集成数据爬取和可视化分析模块。系统通过B/S架构实现，结合Scrapy爬虫技术和MySQL数据库，为用户提供电影推荐服务，同时为管理员提供影评情感倾向分析和数据统计功能，实现了从数据采集到可

本文介绍了一个基于数据挖掘的高考志愿推荐系统，采用Python、Django、Hadoop等技术开发。系统分为前台和后台功能模块：前台提供高校查询、志愿填报、分数预测等服务，学生可收藏心仪院校并管理个人信息；后台管理员可管理高校数据、志愿信息、留言板等，支持数据爬取和清洗。系统通过模块化设计降低耦合度，为学生提供智能化的志愿填报辅助，为管理员提供高效的数据管理工具。

本文介绍了一个基于深度学习的饮食计划推荐与交流分享平台，采用Python、Spring Boot、Vue.js等技术开发。系统分为用户和管理员两大模块：用户端提供食物查询、个性化饮食计划、健康食谱、科普知识等功能，支持互动交流；管理员端实现对食物信息、饮食计划、健康数据等内容的全面管理，并具备数据分析和预测功能。平台通过模块化设计提高了维护效率和扩展性，为健康饮食管理提供了智能化解决方案。

本文介绍了一个基于深度学习的酒店评论文本情感分析系统，采用Python、Django、MySQL等技术构建。系统分为用户和管理员两大模块：用户端提供酒店查询、评论情感分析、收藏等功能；管理员端支持用户管理、酒店数据爬取与清洗、情感分析结果审核及酒店信息预测等功能。系统利用Scrapy框架爬取数据，通过决策树算法进行酒店趋势预测，并提供可视化看板展示关键指标。该设计旨在提升酒店评论分析的智能化水平，为用户决策和管理者运营提供数据支持。

本文介绍了基于深度学习的蘑菇种类识别系统的设计与实现。系统采用B/S架构，使用Java、MySQL和深度学习技术构建，主要功能包括：用户模块的科普知识展示、蘑菇信息查询、交流论坛和图像识别功能；管理员模块的识别记录审核、科普知识管理、论坛管理等功能。关键技术包括前端HTML/CSS/JavaScript展示、后端Java+SpringBoot服务、MySQL数据库存储以及基于CNN模型的图像识别算法。系统实现了蘑菇信息的数字化管理和智能识别，为相关研究提供技术支持。

本文研究基于深度学习的家庭用电量预测系统，采用Python开发、B/S架构和MySQL数据库，核心算法为LSTM。系统采用模块化设计，包括个人中心、用电记录、用电预测等8大功能模块。管理员端实现用电类型管理、记录查询、数据分析和预测图表生成；用户端提供用电记录查询、数据分析和个性化建议。系统通过可视化看板展示用电趋势、天气影响等关键指标，支持用户节能决策。研究表明，该系统能有效预测家庭用电量，为智能用电管理提供技术支持。

本文介绍了基于机器学习的农产品价格数据分析与预测可视化系统的设计与实现。系统采用Python+Django技术栈，包含数据采集、清洗、特征工程和预测展示四大功能模块。通过多源数据整合、自动化爬取、机器学习模型处理等技术手段，实现了农产品价格的精准预测与可视化呈现。系统提供完整的解决方案，包括数据处理流程、算法应用和结果展示，适用于农业市场分析决策支持。作者作为全栈开发者，还提供相关技术咨询和毕设项目指导服务。

本文介绍了基于Spark的西南天气数据分析与应用系统，采用Python爬虫技术采集气象数据，通过requests和BeautifulSoup库实现数据抓取。系统使用Spark对空气质量、昼夜天气、高温、风向、降水等多维度数据进行统计分析，并利用Matplotlib、Seaborn和Plotly Express等工具进行可视化展示，包括柱状图、玫瑰图、箱线图等多种图表形式。该系统为西南地区气象特征研究提供了数据支持，实现了天气数据的直观呈现和深度挖掘，为后续行业应用奠定基础。

本文介绍了基于Python的豆瓣电影数据可视化分析系统设计与实现。系统采用Python爬虫技术、Seaborn和BeautifulSoup等关键技术，实现数据采集、分析与可视化功能。主要功能模块包括：用户管理（注册/登录/信息管理）、电影信息展示（搜索/筛选）、动作电影/动漫信息展示、电影资讯展示以及可视化驾驶舱（评分分析/评论分析/标签分析等）。系统通过多种图表形式直观呈现电影数据，如柱状图展示评分分布、饼图分析电影类型占比等，为用户提供全面的电影数据洞察。文章还展示了系统各功能模块的界面截图和具体实现流

本文介绍了一个基于Python的主流汽车价格分析可视化系统，采用Django、MySQL、Scrapy、Hadoop和Vue.js等技术开发。系统采用模块化设计，分为前台用户功能和后台管理功能。前台提供汽车选购、信息查询、个人中心等功能；后台支持品牌管理、订单处理、销量预测等管理操作。系统特色包括：利用Scrapy框架实现数据爬取，采用随机森林算法进行价格预测，并提供多维度的数据可视化看板。该系统为汽车消费者提供决策支持，同时为管理者提供市场分析工具，实现了汽车价格数据的采集、分析与可视化展示一体化功能。

本文介绍了基于Python的热门游戏推荐系统的设计与实现，采用Django、MySQL和Pycharm等技术构建B/S架构系统。系统分为管理员和用户两大模块：管理员通过Vue 3前端和FastAPI后端实现游戏信息管理、用户管理、评分预测、论坛分类等核心功能，支持实时数据监控与智能分析；用户端则提供个性化游戏推荐、社区互动、资讯订阅等功能，结合协同过滤和图神经网络实现精准推荐。系统通过数据分析模块持续优化推荐效果，采用Pandas进行数据处理、Scikit-learn构建推荐模型，并利用可视化工具展示分析结

本文介绍了基于Python的外卖配送分析与可视化系统的设计与实现。系统采用Django框架和MySQL/Hive数据库，实现了用户注册登录、外卖信息管理等功能模块，并提供了数据可视化分析看板。管理员可进行用户管理、广州美食信息维护等操作，系统通过图表形式直观展示评分统计、评论数统计、均价统计等数据分析结果。该系统为外卖配送业务提供了数据支持与决策参考，具有实用性和可扩展性。文章还提供了系统功能结构图和界面展示图，便于读者理解系统架构与实现细节。

本文基于Hadoop的健康饮食推荐系统采用Spring Boot、Vue.js、MySQL、Element UI、Spring Data JPA等技术，构建了一个功能全面的Web应用。该系统实现了用户注册与登录、用户个人信息管理、用户饮食记录等功能模块，为用户提供个性化的饮食推荐服务。管理员可以通过系统进行用户信息管理和饮食记录审核，并优化推荐算法。此外，Python爬虫技术用于采集最新的饮食数据，确保推荐内容的时效性和准确性。

本文介绍了基于ECharts的海洋气象数据可视化平台的设计与实现。系统采用Python+Django+B/S架构，结合MySQL数据库，实现管理员和用户双角色功能。管理员模块包含数据管理、用户权限等后台功能；用户模块提供海洋气象数据可视化展示、预测信息查询及个人中心管理。系统通过ECharts实现温度、风速等数据的图表化呈现，并支持动态交互与筛选分析。文章详细展示了各功能界面设计及前后端交互流程，突出了数据可视化在海洋气象领域的应用价值。

本文介绍了《CBA球员数据可视化分析系统》的设计与实现，采用Python、Django和MySQL技术栈构建。系统分为用户和管理员两大模块，用户可查询球员信息、查看数据看板，管理员负责用户管理、数据维护和公告发布。项目采用分层架构，包含数据爬取、清洗和可视化模块。爬取模块通过代理IP池和请求头伪装应对反爬机制，使用BeautifulSoup解析数据；数据处理模块利用Pandas进行缺失值和异常值处理；可视化模块结合Matplotlib、Seaborn和PlotlyExpress生成多样化图表。系统为球迷、教

本文介绍了基于Python的B/S模式数据分析可视化系统，采用Django、MySQL、Vue.js等技术开发。系统分为用户和管理员两大模块：用户端提供热门视频浏览、个人中心管理等功能；管理员端支持用户管理、视频数据爬取、热门预测及数据看板分析等操作。系统通过Scrapy爬取视频指标数据，结合Hadoop框架处理大数据，实现了视频播放量预测和可视化展示功能，为内容管理提供数据支持。该系统注重用户体验与数据精确性，适用于毕业设计或实际应用场景。

本文介绍了基于Python+Django+DBeaver技术开发的车辆故障管理系统。系统包含登录验证、个人信息管理、车辆状态监测和车辆管理四大功能模块，采用MD5加密保障用户信息安全。文章详细展示了系统用例图设计、登录页面验证机制、密码修改功能实现，以及车辆状态和管理的可视化界面。该系统为车辆维护提供了数字化解决方案，适用于毕业设计参考。作者提供完整项目源码、数据库及相关文档，并为读者提供毕设选题咨询和技术支持服务。

本文介绍了一个基于深度学习的交通标识识别系统，采用Python、Django和MySQL技术开发。系统包含图片检测、视频检测、场景管理和日志管理等功能模块。用户可通过上传图片或视频实时检测交通标识，系统以可视化方式展示检测结果。场景管理支持新场景添加和编辑，日志管理记录用户操作信息。系统界面直观，功能完善，为交通标识识别提供了便捷的解决方案。如需获取源码或咨询毕设问题，可联系作者获取支持。

本文介绍了基于Python、Django和MySQL开发的大数据环境下图像特征提取与应用系统。系统采用前后端分离架构，包含用户登录、图像搜索、标签搜索、图像评估、信息提取等功能模块。通过深度学习算法实现图像特征提取和相似度计算，支持用户上传图像进行搜索和评估。系统还提供用户管理、图像明细查看等功能，采用MySQL进行数据存储。文章详细展示了各功能模块的界面设计和技术实现，为图像处理和大数据应用提供了实用解决方案。

本文介绍了一种基于Python、Django和MySQL的驾驶员人脸情绪识别系统，采用MVC架构设计。系统包含驾驶员管理、人脸情绪识别、行程管理、情绪统计等功能模块。通过摄像头采集面部图像，利用算法分析面部特征识别多种情绪状态，并以柱状图展示分析结果。该系统可帮助监控驾驶员情绪变化，提高行车安全性，同时提供行程管理、日志记录等辅助功能。文章详细描述了系统架构、注册登录、后台管理、行程设置等模块的实现方式和界面展示。该系统适用于大学生毕业设计项目开发，提供完整的技术解决方案。

本文介绍了基于Python的运维管理平台设计与实现，采用PyCharm IDE和MySQL数据库。系统包含用户管理、项目管理、文档管理和日志管理等核心功能模块。用户管理支持个人信息查看编辑和密码修改；项目管理实现项目CRUD操作及敏感信息加密；文档管理提供文档查询、增删及新闻通知功能；日志管理则用于项目运维登记和问题汇总。系统界面通过优快云图片展示，为计算机专业学生提供毕设项目参考，作者提供源码获取和技术咨询服务。

《移动互联时代新闻编辑力探析》系统基于Python+Django+MySQL技术栈开发，实现了新闻数据分析与可视化功能。系统包含用户注册/登录、个人信息管理、密码修改等基础功能，以及新闻列表展示、热度分析和词云生成等核心模块。通过爬虫获取的新闻数据可进行实时刷新，并以图表形式展示不同分类的热度分布，同时利用词云技术直观呈现新闻关键词分布。该系统为新闻编辑工作提供了数据支持，适合作为计算机相关专业的毕业设计选题。作者提供源码获取和毕设指导服务。

本文研究了基于LSB算法的图像信息隐藏技术，采用Python+Django框架开发，结合MySQL数据库。系统采用前后端分离架构：前端负责用户交互界面，后端处理LSB嵌入/提取算法，数据库存储用户数据。文章详细展示了系统架构图、功能模块图和数据库E-R图，实现了图像隐写功能模块。该系统适用于信息安全领域，为大学生毕设项目提供了完整的技术解决方案。