随着互联网的高速发展，数据分析和可视化技术在娱乐行业，尤其是动漫领域，变得越来越重要。基于Spark的热门动漫推荐数据分析与可视化系统，结合了多种先进技术，旨在为用户提供更加精准的动漫内容推荐服务。本系统采用Python语言和Django框架进行开发，利用Hadoop作为大数据处理平台，结合spider爬虫技术，能够高效地处理和分析大量的动漫数据。 在该系统的设计与实现过程中，首先需要考虑如何高效地收集和整理动漫相关的数据。通过spider爬虫技术，可以从互联网上搜集关于动漫的各种信息，如用户评价、观看次数、评分等。这些数据被存储在Hadoop分布式文件系统中，保证了数据的高可用性和扩展性。 接下来，系统会采用Spark技术进行数据处理。Spark以其高速的数据处理能力和容错机制，能够快速处理大规模数据集，并从中提取有价值的信息。在动漫推荐系统中，Spark用于处理用户的观看历史、偏好设置以及动漫的元数据，以发现不同用户群体的共同兴趣点和喜好。 数据分析完成之后，接下来是推荐系统的构建。推荐系统根据用户的个人偏好，结合动漫内容的特征和用户的历史行为数据，运用机器学习算法（如协同过滤、内容推荐等），计算出用户可能感兴趣的动漫列表。这不仅提高了用户体验，也增加了动漫的观看率和流行度。 在用户界面设计方面，本系统采用Django框架开发。Django作为一个高级的Python Web框架，能够快速搭建稳定、安全的网站。通过Django，开发者可以轻松管理网站内容，实现用户认证、权限管理等功能。系统的可视化部分，通过图表和图形的方式展示数据分析的结果，使得用户能够直观地了解动漫的流行趋势、用户分布等信息。 整个系统的设计，既包括了后端数据处理和分析的强大功能，也包括了前端展示的简洁直观，实现了从数据搜集、处理到用户界面的完整流程。系统支持动漫推荐的个性化定制，满足了不同用户的观看需求，增强了用户黏性。 此外，系统的实现还考虑到了扩展性和维护性。设计时采用了模块化的思想，各个模块之间的耦合度低，便于未来添加新的功能或进行升级改进。同时，通过合理的错误处理和日志记录机制，提高了系统的稳定性，确保了用户体验的连贯性和系统运行的可靠性。 该动漫推荐数据分析与可视化系统通过结合先进的大数据处理技术、推荐算法和Web开发技术，不仅提升了用户观看动漫的体验，也为动漫内容的推广和运营提供了数据支持，具有重要的实用价值和商业前景。

chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

立志在线学习系统，是基于java+vue开发的在线教育平台，将开发PC、小程序、手机端，集成RABC权限+在线考试+文档预览+视频播放+代码生成器等功能。目标是基于此项目可以巩固学习spring boot、vue、Mybatis等技术，欢迎star哟~~ 一、技术架构 版本控制：git 依赖管理：maven 接口文档：Swagger 权限验证：Spring Security 数据库：MySql、Druid连接池 数据访问层：Mybatis、Mybatis-Plus 3.1.0 框架：Spring Boot 2.2.6.RELEASE、Spring Cloud Hoxton.SR6、Spring Cloud Alibaba 2.2.0.RELEASE 工具类：commons-lang3、lombok、hutool工具类、swagger、jwt、oshi-core（系统监控框架）、UserAg

1.标量方向传播 1.1 代码 import torch #定义输入张量x x=torch.Tensor([3]) print(x) #初始化权重参数W,偏移量b、并设置require_grad属性为True，为自动求导 w=torch.randn(1,requires_grad=True) b=torch.randn(1,requires_grad=True) print("w=",w) print("b=",b) #实现前向传播 y=torch.mul(w,x) #等价于w*x print(y) z=torch.add(y,b) print(z)#等价于y+b #查看x,w，b页子节

Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件，不占用多余的存储空间，直接将采集后的数据集中存储在本地txt中，运用本软件无需进行大量的手动翻页操作，输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP相关的处理，负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致，实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具，多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化，对比顾客直接打分的结果来看，运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集（txt_analys

根据系统的需求分析结果，可以将本系统为三个大模块构成，包括数据爬取模块、数据分析模块和数据可视化模块，其中每个模块又包含许多个功能模块。 数据爬取模块包括：数据爬取、数据存储、数据预处理等。 数据分析模块包括：动漫类型分析、动漫导演分析、动漫声优分析、动漫脚本分析、国漫日漫对比、播出时间分析以及动漫词云分析等。 数据可视化模块包括：对分析结果的柱状图、箱型图、折线图、散点图和词云图等等的展示。 使用前请仔细查看说明文档

基于SpringBoot、SSM框架，Mysql等技术支持的智慧校园管理系统源码

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