wanglindda的博客

本文介绍了一个基于遗传算法的电力分配网络优化仿真系统项目。该项目虽然在实际工作中较少使用，但常被用作编程入门教学案例。系统采用Python3.8开发，使用Flask框架和遗传算法模型，实现了电力网络优化和三维仿真功能。文中提供了项目功能描述、技术架构（Flask后端+遗传算法模型）以及PyCharm开发环境等配置信息，并确认源码经过调试可正常运行。该项目适合编程初学者参考学习。

本项目是一个基于RNN和KNN算法的煤炭品质分析系统，专为编程初学者设计。系统采用Flask框架搭建后端，通过输入煤炭参数进行品质分析。使用KNN模型训练UN官方数据集，准确率达83.18%，ROC-AUC值为0.9838。开发环境为Python3.8+PyCharm，项目包含完整源码和运行截图，适合机器学习入门学习参考。

本项目是一个基于Flask+Bootstrap+ECharts的股票分析与预测系统，适合编程入门学习。系统功能包括：大盘指数行情可视化、资金热点分析、股票诊断与对比、价格预测和量化收益分析等。开发环境使用PyCharm，运行环境为Python3.10，采用Django后端、Bootstrap5+ECharts5前端和SQLite3数据库。项目已调试确保正常运行，提供本地访问地址和测试账号（user123456）。虽然实际工作场景较少使用，但可作为初学者学习Web开发和数据可视化的参考案例。

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