基于python的动漫分析系统的设计与实现,根据系统的需求分析结果，本系统为三个大模块构成，数据爬取模块、数据分析模块和数据可视化模块，使用前请务必查看说明文档

基于 Python + Flask + Echarts 的疫情监控系统 1.1 项目名称 新冠肺炎疫情实时监控。项目地址：http://121.41.228.239 1.2 项目介绍 疫情在家期间独立开发此项目。该项目是一个基于 Python + Flask + Echarts 打造的一个全球疫情监控系统，它能够实时监控并统计中国以及全世界各国新冠肺炎的确诊人数，同时以图表和地图的形式展现出来。项目完成的功能如下： • 统计全国各省市地区每日疫情数据，并以图表形式展现。 • 统计全国疫情历史数据，并以图表形式展现。 • 统计百度热搜数据，并以词云图形式展现。 • 统计全球各国疫情数据。 项目涉及的主要技术栈有： • Python 网络爬虫 • Python 与 MySQL 数据库交互 • Flask 构建 Web 项目 • 基于 Echarts 数据可视化展示 • 在阿里云部署 Web 项目以及爬虫 1.3 项目流程图

摘要：随着大数据时代的日益发展，数据的获取与分析成为热点。本文通过利用Python抓取豆瓣TOP250的相关数据，并将数据存储在Excel文件中，借助Python功能完备的标准库、Requests、BeautifulSoup等第三方库编写程序实现豆瓣电影TOP250数据的抓取，后利用Jieba、NumPy等第三方库对所需数据进行数据预处理，再借助PyEcharts等第三方库对已处理好的数据进行数据可视化，最终得到词云图、网页动态图等图表，分别在电影类型、发行时间、导演、发行地区、评分及评价人数方面加以分析理解，从而得出数据之间的相关性、国内人群喜爱的电影类型等相关结论。

基于Python的电影信息爬取与数据可视化分析.pdf

针对上述问题，本文以燕山大学校园网为研究对象，在分析了网络搜索引擎的 原理、核心模块和运行流程的基础上，探索性地研究并实现了一个在Linux平台下 基于Python技术的面向校园网的原型搜索引擎。 首先，本文给出了搜索引擎的简要工作流程，介绍搜索引擎屮的一些关键的技 术，并着重分析了目前广泛运用的BM25搜索引擎检索模型。 其次，通过使用基于Python语言的Scrapy开源爬虫框架，BeautifulSoup网页解 析库，对搜索引擎的爬虫模块进行开发，指出了 Scrapy框架原有的URL去重方法会 导致针对大规模网站抓取时，内存耗费过大的问题，并提出了一种使用布隆过滤器 对Scrapy爬虫框架的URL去重功能进行改进的方案。同时，根据实际经验，提出了 两种防止爬虫被ban的策略。 再次，利用基于Python语言的Whoosh索引检索库，对本系统索引检索模块进 行开发。针对Whoosh对中文分词效果不好的问题，提出了使用jieba开源分词组件 来对Whoosh的中文分词功能进行改进。通过使用基于Python语言的Flask框架，来 实现用户界面，使用户可以通过网页端使......

毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。

基于python的电影爬虫可视化系统设计与实现下载 基于python的电影爬虫可视化系统设计与实现下载 大数据时代的到来，随着人们线上互动以及网络交易，用户的信息数据完全充斥着网络，个体对产品及服务的偏好可以从这些数据中完全体现出来，为商家以及平台提供了更好的发展方向。但是要人为获取数据库中的大量数据信息并且清洗数据获取有用信息，是很难进行操作的。而普通搜索引擎更不能满足人们获取这一大量数据的要求，所以网络爬虫的诞生弥补了这一缺陷。而Python这一语言，在爬虫领域独占鳌头，拥有强大高效便捷的爬虫框架,如Selenium、Scrapy、PySpider等，可以对程序进行有效的集中式的进行自动化数据集合采集、清洗、处理并且以视图的形式对数据进行可视化展示。

摘要: 着网络新零售的到来，传统物流在网购的洗礼下迅速蜕变，在这场以互联网为基础的时代变革中，哪家企业能率先转变其工作模式就能最先分得一杯羹，物流管理也不例外。传统的物流管理模式效率低下，不仅耗费大量的人力物力，信息维护也极易出现错误。近年来物流管理系统逐步在全国范围内实施使用，它的实现使用户足不出户即可完成寄件、查件等业务，同时也方便物流公司对海量物流数据的处理，是物流管理发展中一个重要的里程碑。 本文实现的快递业务管理系统管理系统，采用 C/S 网络架构进行设计，客户端发送请求获取功能操作，内部实现则由服务器端完成。开发时选用 Python 语言来提升开发效率。前台页面使用 Tkinter GUI 实现，后台数据库采用 SQL server 2008 R2，使用 Pymssql 连接 SQL server 服务器。该系统包括基本的查件、寄件、用户管理、快递管理、最优路径选择五个模块，可以满足小型快递业务管理的日常运作需求。系统实现后还通过大量的测试用例检验系统的可靠性，以便给用户带来最佳的使用感。 关键词：快递业务管理系统；Python；PyMssql； SQL server;T

资源包含文件：lunwen文档+任务书+开题报告+文献综述+外文翻译+软件使用说明书+源码及数据集 流程分为两个部分，一是文本检测，二是文本识别。 文字检测的主要功能为：从图像中找到文字区域，并将文字区域从原始图像中分离出来。 文字识别的主要功能为：从分离出来的图像上，进行文字识别。 文字识别流程： 1）预处理：去噪（滤波算法）、图像增强、缩放，其目的是去除背景或者噪点，突出文字部分，并缩放图片为适于处理的大小 2）特征抽取：常用特征：边缘特征、笔画特征、结构特征、纹理特征。 3）识别：分类器，随机森林 、SVM、NN、CNN等神经网络。 本次设计的环境如下 软件环境 操作系统 ubantu 16.04 Tensorflow tensorflow1.3.0-gpu Python python2.7 硬件环境 CPU Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz GPU TITAN X (Pascal) 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125342848

这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题，基于Python语言研发了人脸识别管理系统，并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计，在摄像头采集到完整人脸信息的同时，对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能，还能够给重要场所的人员管理提供安全保障，测试结果表明：该系统能够准确识别人脸信息，并显示当前人员的录入时名字，而没有录入的人脸显示unknown，为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值，有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述： 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现； 2、摄像头捕获人脸后，会进行图像预处理，包括噪声处理、光照预处理和几何预处理； 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法； 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计； 5、通过CNN训练发现，能够对人脸进行准确识别，识别率高达97%；