极致的灵活度满足工程美学：用Vue Flow绘制一个完美流程图 如何在前端用js绘制流程图？VueFlow是一个优质的选择。VueFlow是什么？VueFlow怎么用？Vue Flow的特点就是，什么都可以要，什么都要自己写。相比于mermaid来说，Vue Flow接受的数据更复杂冗长，并且预定义的内容极少，连默认的布局都没有（节点通过position控制位置，很容易重叠）。但是Vue Flow提供的自定义API非常丰富并且强大。如果您想发挥自己天马行空的想象力，或者满足复杂的项目流程需求，Vue Flow一定能满足您的预期。

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【有源码】基于Python的睡眠压力监测分析系统-基于Spark数据挖掘的睡眠压力动态可视化分析系统 本文介绍了一个基于大数据技术的睡眠质量与压力水平分析系统。系统采用Python开发，整合了Spark、Hadoop等分布式计算框架，结合MySQL数据库存储数据，使用Django后端和Vue+Echarts前端构建可视化界面。系统包含8个核心功能模块：综合健康指数趋势、压力水平指标均值分析、生理指标关联度分析、睡眠时长影响分析、呼吸率分布范围分析、打鼾频率关联分析、生理指标聚类分布和心率波动范围监测。通过多维度数据挖掘与可视化，系统突破了传统单一指标评估模式，为睡眠质量量化分析与压力水平分级提供了创新解决方

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Datawhale | 再也不担心论文！Nano-Banana Pro 论文绘图最全教程发布（建议收藏！） 本文介绍了一套利用AI生成高质量学术插图的工作流程，将绘图过程拆解为"逻辑构建"和"视觉渲染"两个环节。通过LLM将论文内容转化为结构化视觉指令，再交由绘图模型生成符合CVPR/NeurIPS标准的示意图。文章详细说明了如何选择布局原型、定义物理区域、设置视觉元素，并提供了修改微调的方法。同时强调AI仅作为辅助工具，必须严格审核科学准确性，禁止用于实验数据图表。还分享了去除水印、配色方案等实用技巧，帮助科研人员高效制作专业插图。

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中国老年健康调查（CLHLS）数据挖掘教程（1）--CLHLS简介和数据下载 北京大学主持的"中国老年健康调查(CLHLS)"是一项覆盖全国23个省市的长期追踪研究，1998-2018年间完成8次调查，累计入户访问11.3万人次，其中80岁以上高龄老人占67.4%。研究收集了老人健康、认知、社会参与及照料需求等丰富数据，并包含2.89万死亡老人临终前状况。调查数据已通过开放平台免费共享，被1万多位学者使用，产出大量学术成果。该数据集以sav格式存储，包含8次调查数据，采用特定编码系统标记不同变量类型和缺失值。作为研究中国高龄老人健康的重要资源，该调查特别适合膳食模

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基于深度学习的销售数据挖掘与预测模型研究 本文设计了一个基于深度学习的智能销售预测系统，采用三层架构实现销售数据的全流程分析。系统支持多源数据采集（ERP、电商平台等），通过分布式ETL进行数据清洗和特征工程，构建融合LSTM与CNN的深度学习模型进行预测。系统提供交互式可视化分析，支持库存优化、促销评估等场景应用。实际测试表明，系统预测准确率较传统方法提升20-35%，可处理亿级数据，模型训练时间小于2小时，API响应延迟低于200ms，为企业销售决策提供全链路支持。

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数据挖掘 5.1~5.2 PCA——前言 PCA降维技术的基础知识，包括高中数学中的向量、方差、协方差等。

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数据科学每日总结--Day13--数据挖掘 作用：将回归问题转化为分类问题（通过离散化目标变量），再用分类器预测，最后将分类结果映射回数值。作用：集成方法，通过对数据多次有放回采样，训练多个模型，最终结果取平均（回归）或投票（分类）。作用：集成和预处理结合，先对数据做过滤（如特征选择、变换），再用可随机化的分类器训练。作用：K近邻算法（KNN），预测时查找最近的K个样本，取平均（回归）或投票（分类）。作用：局部加权学习，每次预测时在邻域内训练一个模型（如线性回归），用加权方式预测。作用：集成方法，训练多个基础模型（通常是随机树），结果取平均。

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java-springboot基于大数据挖掘的学生行为分析系统 基于SpringBoot+大数据的高校学生画像与行为预测平台 Java技术栈下融合数据挖掘的学习者行为洞察系统计算机毕业设计 摘要：本文介绍了一个基于Java-SpringBoot的学生行为分析系统，通过整合教务、一卡通、图书馆等多源校园数据，利用Hadoop进行大数据挖掘，实现学业预警、个性化推荐等功能。系统采用B/S架构，包含学生和管理员两个角色，提供视频管理、成绩分析、可视化看板等模块。技术栈包括SpringBoot、MySQL、Hadoop等，具有操作简便、经济可行等特点。该系统将传统的事后统计转变为事前预测，为教育管理提供数据支持。开发环境为IDEA/Eclipse+MySQL5.7/8.0+JDK1.8+Tomcat7

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基于数据挖掘的高校校园一卡通系统 【摘要】高校一卡通数据分析系统通过数据挖掘技术解决校园管理三大痛点：1）优化食堂运营，可视化就餐高峰与热门窗口，指导资源分配；2）基于K-means算法聚类消费数据，精准识别隐性贫困生群体；3）分析专业/性别消费差异，支撑个性化服务决策。系统采用Python+Pandas+Scikit-learn技术栈，实现从数据清洗到可视化的全流程分析，落地后使食堂效率提升30%、贫困生认定准确率提高45%。未来可扩展实时分析、多源数据融合等功能，为智慧校园建设提供数据支撑。（149字）

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数据挖掘在大数据领域的社交网络分析应用 由亿万个节点和边组成的数字化社交网络中。每一条互动、每一条评论、每一次转发，都在产生海量数据——据统计，仅微信每天就有超过450亿条消息发送，抖音日均视频播放量超300亿次。为什么有些内容能瞬间刷爆朋友圈？你身边的“隐形圈子”是如何形成的？谁是真正能影响他人决策的“意见领袖”？数据挖掘（Data Mining）就是破解这些密码的“钥匙”。它能从社交网络的海量、多源、动态数据中，提取出有价值的模式与知识，帮助我们理解社交行为的规律、预测趋势，并优化产品与服务。用“朋友圈的圈子”理解社交网络的结构。

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数据挖掘：定义、挑战与应用 数据挖掘（Data Mining），又称资料探勘或数据采矿，是一种基于大数据技术的数据处理和分析方法。它旨在通过对大量数据的深入分析，挖掘出隐藏的、有价值的信息和规律，为决策提供科学依据。数据挖掘通常与计算机科学有关，涉及多个领域和技术的交叉，如数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、高性能计算、知识工程、神经网络、信息检索和信息的可视化等。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的、但又有潜在有用信息和知识的过程。

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python机器学习-糖尿病数据挖掘_2024年版(三个实战案例，附代码数据) python机器学习-糖尿病数据挖掘_2024年版(三个实战案例，附代码数据)

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