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作者简介:Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

系统介绍:

全部属于个人独创原创设计,支持所有系统的二次开发or改皮肤or换题材;

实时推荐:使用Flume流式计算采集用户行为数据,采用kafka+zookeeper+Spark_streaming流式实时训练模型推荐+hadoop分布式存储+vue+springboot展示推荐结果;

实时推荐+离线推荐双模型实现漫画推荐;

利用VMware创建装杯Linux虚拟机实现分布式架构;

网站端:高端大气上档次

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌

源码获取方式

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一、课程设计目标掌握数据采集的途径和网络数据采集的基本方法;掌握数据存储、数据清洗、预处理的工程化方法;理解数据预处理及可视化的基本目标及意义。熟练使用主流可视化工具(如ECharts、pyecharts、python等),培养数据分析与挖掘的技术路线及工程能力。 二、设计任务要求 1.题目确定 结合课程学习所掌握的相关技术能力,选择有研究价值的数据目标,自拟本次课程设计题目,要求题目要具有数据领域的特点。 2. 数据采集阶段数据源选择(任选其一):公开数据集(政府数据、Kaggle、GitHub等),网络爬虫抓取(使用Scrapy/Selenium等工具),实时数据流(API接口/传感器数据),数据平台日志数据等。技术要求:实现结构化/半结构化数据采集,包含至少10,000条数据记录。 3. 数据存储与处理必选方案:使用MySQL/MongoDB进行结构化存储,使用Pandas/Spark及其它技术手段进行数据清洗(处理缺失值、去重、格式转换等)。在报告中要重点说明数据处理在本次研究中的必要性及数据处理前后的效果。进阶方案(可选):搭建HDFS分布式存储,使用Hive/Spark SQL进行ETL处理 4. 可视化分析基础要求:至少包含3种图表类型(如折线图、热力图、地理信息图等),实现交互式功能(筛选、下钻、联动)高级要求:使用D3.js/ECharts实现自定义可视化,应用机器学习算法生成分析结论(如聚类、趋势预测) 5. 可视化发布(可选)发布形式(任选一种种): Web端部署(Flask/Django框架),移动端适配(响应式设计),动态报告生成(PDF/PPT自动化),展示(使用DataV/Tableau Server) 三、交付成果技术文档:可视化设计报告代码与数据:完整可运行代码(含注释),清洗后的数据集(CSV/JSON格式)可视化作品:在线可访问的URL或演示视频截图(分辨率≥1920×1080)
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