python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架，使用MySQL作为系统数据库，设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练，将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块，采用基于朴素贝叶斯算法，使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库，存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块；数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试，测试结果符合预期。系统满足设计基本需求，能安全、稳定和可靠地运行。

Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+Django框架，分为管理员端，教师端，学生端。 Python教务管理系统，使用了Vue+

基于Django框架的共享单车调度预测系统. 安装教程 使用Django框架，使用前需安装Django软件包。最好用pycharm专业版。 确保所用到的软件包已安装到位 确保配置正确 使用说明 使用Django运行程序 浏览器中输入url 注意 数据库使用ORM框架，由mysql改为使用sqlite 配置已在代码中更新，只需拉取代码，直接执行makemigrations和migrate命令 增加、删除、修改表时使用以下命令

stock:使用Django框架存储股票价值并为其创建API

Whistle 基于Django 开发的 Ajax IM聊天室 前端 Bootstrap 3 环境 Django 2.0 Python 3.6 截图 登陆 注册 聊天 个人资料

一、开发技术 pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Django框架 二、说明 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统（UserProfile_MusicRecommend） 1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像 相结合进行推荐，提高推荐列表数据的成熟度。 2.系统在Windows平台上搭建，采用Python3实现各项功能；采取MySQL/sqlite3进行数据的存储，通过Django框架连接系统的前、后端。 3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集（数据集采用公开数据集Last.fm Dataset-360K Users数据集），kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库，拥有超过3000万首音乐曲目。 4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析，根据已有的评分情况， 分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分，根据评分的结果

本文实例讲述了django 框架实现的用户注册、登录、退出功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 1 用户注册： from django.contrib import auth from django.contrib.auth.models import User from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt from django.http import HttpResponseRedirect # 用户注册 @csrf_exempt def register(request): errors = [] account =

Python实现的基于Scrapy爬虫框架和Django框架的新闻采集和订阅系统 摘要 随着互联网的迅速发展，互联网大大提升了信息的产生和传播速度，网络上每天都会产生大量的内容，如何高效地从这些杂乱无章的内容中发现并采集所需的信息显得越来越重要。网络中的新闻内容也一样，新闻分布在不同的网站上，而且存在重复的内容，我们往往只关心其中的一部分新闻，网络中的新闻页面往往还充斥着大量许多与新闻不相关的信息，影响了我们的阅读效率和阅读体验，如何更加方便及时并高效地获取我们所关心的新闻内容，本系统能够帮我们做到这一点。本系统利用网络爬虫我们可以做到对网络上的新闻网站进行定时定向的分析和采集，然后把采集到的数据进行去重，分类等操作后存入数据库，最后提供个性化的新闻订阅服务。考虑了如何应对网站的反爬虫策略，避免被网站封锁爬虫。在具体实现上会使用Python配合scrapy等框架来编写爬虫，采用特定的内容抽取算法来提取目标数据，最后使用Django加上weui来提供新闻订阅后台和新闻内容展示页，使用微信向用户推送信息。用户可以通过本系统订阅指定关键字，当爬虫系统爬取到了含有指定关键字的内容时会把新闻推送

（1）用户登录注册。 （2）修改密码。 （3）用户个人中心。 （4）图书展示 （5）图书推荐 （6）图书分类展示 （7）图书收藏 （8）收货地址管理 （8）后台数据管理，包括用户信息管理、图书信息管理、分类信息管理。 使用前请仔细查看说明文档

python商品数据分析可视化系统（带爬虫）京东销售数据分析 计算机毕业设计 源码下载 beautifulsoup4==4.11.1 bs4==0.0.1 certifi==2021.5.30 cffi==1.15.0 charset-normalizer==2.0.12 cryptography==37.0.2 cycler==0.11.0 defusedxml==0.7.1 diff-match-patch==20200713 Django==2.2 django-allauth==0.50.0 django-crispy-forms==1.13.0 django-formtools==2.3 django-import-export==2.7.1 django-reversion==4.0.2 et-xmlfile==1.1.0 future==0.18.2 httplib2==0.9.2 idna==3.3 kiwisolver==1.3.1 MarkupPy==1.14 matplotlib==3.3.4 numpy==1.19.5 oauthlib==3.2.0 odfpy