（1）Python爬虫进行数据爬取； （2）搭建Hadoop分布式集群； （3）Hive数仓存储原始数据； （4）Spark整合Hive完成数据分析，结果存入MySQL； （5）Spring Boot+ECharts进行数据可视化。

基于CC2530实现了IEEE 802．15．4(ZigBee)的无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)协议；在分析CSMA-CA算法的基础上，重点讨论了片内集成的命令选通／CSMA-CA处理器的工作机制，同时组建了一个小型星状网络。测试结果表明，在节点通信范围内，节点收发的成功率和正确率均达到了100％。

基于TI公司的CC2530实现了IEEE 802.15.4（ZigBee）的无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）协议；在分析CSMACA算法的基础上，重点讨论了片内集成的命令选通/CSMACA处理器的工作机制，同时组建了一个小型星状网络。测试结果表明，在节点通信范围内，节点收发的成功率和正确率均达到了100%。

基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作

Flask股票数据采集分析可视化系统 python+爬虫+金融数据+毕业设计（附源码） 1、安装依赖 2、运行vivew.py文件 3、浏览器打开网页： http://127.0.0.1:5000/index 4、账号admins 密码admins 5、采集网站：雪球网 基于Flask的股票数据采集分析可视化系统是一款利用Python的Flask框架，对股票市场数据进行采集、分析和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过网络爬虫技术或者API接口，从各种数据源中获取股票市场相关的数据。这些数据包括股票价格、成交量、涨跌幅、市盈率等。用户可以选择不同的数据源和时间范围进行数据采集。 数据清洗与存储：系统对采集到的股票市场数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。之后，系统将数据存储到数据库中，便于后续的查询和分析。 数据分析：系统利用Python中的数据分析库（如Pandas、NumPy等），对股票市场数据进行统计和分析。例如，用户可以查看股票品种的涨跌情况、行业的市盈率分布等。 可视化展示：系统使用Flask框架搭建前端网页

目前多数高校都在数据中心使用虚拟化技术对服务器进行了虚拟化，但对数据中心整体虚拟化的研究和应用还不 够深入，虚拟化技术的优势没有得到充分发挥。文章以建设符合智慧校园建设需求的数据中心云为目标，对高校数据中心关键 设备的选择及虚拟化进行了深入分析，并给出了一套适合高校应用特点的云计算数据中心建设方案，该方案在提升数据中心运 行质量和降低TCO 方面具有明显优势。

模型设计的三个阶段 １. 概念模型：划分主题 ２. 逻辑模型：即一个主题可以分析归纳出的某几种具体生活常识中的总结点，例如自然人的 动产 不动产等。 ３. 物理模型：物理模型设计是指根据逻辑模型设计的结构为基础，设计数据对象的物理实现，比如表的命名规范、字段的命名规范、字段类型选择、分区设置、存储设置、更新方式、调度配置(调度时间、父子节点等)

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数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。