
大数据、机器学习、深度学习、知识图谱、随机森林算法、协同过滤算法、openvc、YOLO、spark、hadoop、hive、pyqt、k-means算法、pytorch、神精网络程序定制代做
本文介绍了一站式大数据与AI接单中心,涵盖计算机专业全技术栈服务。项目案例涉及文本情感分析、智能停车预测、电商数据分析、股票走势预测等150余个应用场景,核心技术包括深度学习、知识图谱、随机森林等算法,开发框架涉及Django、Flask、PyQt等。典型案例包括基于协同过滤的图书推荐系统、CNN音乐推荐系统、YOLO血细胞检测系统等,展现了大数据分析、机器学习、计算机视觉等技术在各领域的实际应用成果。
计算机毕业设计Hadoop+Hive+Spark机票价格预测 机票可视化大屏 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)
本文系统梳理了基于Hadoop+Hive+Spark的机票价格预测技术发展。传统单机模型面临存储、计算和实时性三大瓶颈,分布式架构通过HDFS存储、Spark计算和Hive数据仓库优化,显著提升了处理能力(特征提取时间从12小时降至1.2小时)。算法方面,LSTM+XGBoost混合模型R²提升9%至0.95,支持实时定价和用户决策优化。现存挑战包括多源数据融合(情感分析准确率仅78%)和实时性需求(Flink可将响应延迟降低60%)。未来研究方向聚焦轻量化模型、联邦学习和边缘计算部署,推动航空动态定价技术
计算机毕业设计hadoop+spark+hive交通拥堵预测 交通流量预测 智慧城市交通大数据 交通客流量分析(源码+LW文档+PPT+讲解视频)
本文综述了Hadoop+Spark+Hive技术在交通拥堵与流量预测中的应用。系统采用五层架构整合多源异构数据,通过HDFS存储、Spark实时计算和Hive数据仓库实现高效处理。研究比较了ARIMA、SVM、LSTM等预测模型,指出混合模型(如Prophet+LSTM+GNN)在精度提升方面的优势。典型案例显示,该技术可使预测准确率达85%以上,运营成本降低18%。当前面临数据质量、系统性能等挑战,未来需加强多模态数据融合、边缘计算等技术研究。该技术栈为智慧交通提供了高效解决方案,有望推动城市交通管理向智
【Spark+Hive+hadoop】基于Spark+hadoop大数据空气质量数据分析预测系统(源码+文档)
本文介绍了一个基于Spark与Hadoop的空气质量数据分析与预测系统。该系统针对日益严重的空气污染问题,整合了4000+条2024年空气质量数据,采用MySQL/Hive进行存储,利用Spark进行分布式计算分析,并通过Flask框架和Echarts实现可视化展示。系统功能包括AQI均值/最大值分析、PM颗粒物分析、污染物相关性分析等指标计算,以及基于机器学习的AQI预测。通过模块化设计和响应式界面,实现了从数据采集、处理到可视化预测的全流程解决方案,为环境治理和公众健康提供了科学的数据支持。



