麦麦大数据

这是一个基于Vue+Flask的旅游大数据可视化系统，集成了爬虫、推荐算法和多种技术功能。系统通过爬虫获取景区数据存储到MySQL，采用UserCF和ItemCF协同过滤算法进行景点推荐。前端使用Vue+Echarts实现数据可视化展示，包括热力图、词云、散点图等多种图表。特色功能包括百度地图API集成、百度AI身份证识别、支付宝沙箱支付等。系统采用前后端分离架构，后端使用Flask框架，提供景区搜索、数据分析、用户管理等功能模块，支持移动端自适应。开发者具有15年全栈经验，项目展示了旅游大数据处理与可视化

本文介绍了知识图谱查询项目的向量处理和查询实现。主要内容包括：1) 项目查询逻辑流程展示；2) vector_utils.py模块提供向量处理工具，包含硅基流动API的文本向量生成、批量处理、余弦相似度计算等功能，并实现错误处理和指数退避机制；3) query_processor.py模块负责查询处理，初始化Neo4j数据库连接，准备实现基于向量相似度的搜索功能。文章结尾附有优快云官方提供的联系方式。

本文介绍了教育知识图谱问答系统的开发准备过程。首先配置Python 3.12、Neo4j和JDK环境，安装必要的依赖包。项目采用Neo4j作为图数据库，使用BGE-M3嵌入模型和Qwen3-32B聊天模型。重点展示了知识图谱的构建：创建包含学科、教师、课程等节点及其关系的图谱结构，每个节点都带有1024维向量属性。文中提供了详细的代码实现，包括环境配置、图谱创建和向量嵌入等关键步骤，并附有可视化图谱效果截图。系统通过硅基流动API获取模型服务。

本文介绍了一个基于知识图谱和大语言模型的教育问答系统DEMO，通过结合Neo4j图数据库的存储能力和大模型的自然语言理解能力，实现了结构化知识查询功能。系统包含教育知识图谱构建、节点向量化、自然语言查询等核心技术点，并展示了图谱和问答效果图。开发环境包括Python 3.12、Neo4j 2025.05等工具。文章预告下一篇将详细介绍系统构建过程，结尾附有优快云官方提供的学长联系方式，并建议关注B站获取更多内容。