旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点推荐系统旅游景点
2024-05-05 14:56:07 299KB
1
Python使用技巧,实战应用开发小系统参考资料,源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块,以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者,能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。
2024-05-02 14:36:58 3.72MB python
1
写给那些喜欢数学和不喜欢数学的人们! 用数学的思想考虑一切问题
2024-04-28 16:10:08 1.17MB Heroes Heart
1
包括摘要,背景意义,论文结构安排,开发技术介绍,需求分析,可行性分析,功能分析,业务流程分析,数据库设计,er图,数据字典,数据流图,详细设计,系统截图,测试,总结,致谢,参考文献。
2024-04-26 20:51:43 3.07MB 论文 毕业论文 计算机毕业论文
1
基于Spark框架的新闻推荐系统的设计与实现
2024-04-26 15:10:34 6.76MB
1
1.本项目采用百度地图API获取步行时间,基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地,系统输出最佳路线规划的结果,并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境:需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块:数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型,GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器,每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练;采用GBDT模型进行预测,输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量;当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间;通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型,应用穷举法设计算法,得出最佳路线规划;系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算,其基本思路与最佳路线规划模块一致,采用穷举法得到所有路线及其总耗时,最后将它们输出,实现智能推荐。 4.博客:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114
2024-04-24 18:32:16 10.68MB 机器学习 python GBDT 最优路径
1
c++总结
2024-04-21 14:35:48 91.26MB c++总结
1
解决双向双蓝牙问题。 刷机方法: (推荐)小爱触屏音箱LX04_2.34.5-官改-(开发版)SP5,可以安装第三方,详细刷机教程 http://t.csdn.cn/XdPag
2024-04-14 11:09:44 833.75MB
1
本资源是一个基于协同过滤算法商品推荐系统的完整开发源码,包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务,实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能,提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务,为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。 我们提供了详细的部署说明和系统介绍,以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中,我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上,并配置相关环境参数。在系统介绍中,我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释,以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。 对于想要深入学习和了解源码的开发者,我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码,我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析,帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发,并提供更多开发思路和技巧。 总之,本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值,为开发
2024-04-14 00:51:29 18.66MB 毕业设计 spring vue
1
Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题,运用网络爬虫信息技术设计思想,实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础,使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则,对旅游信息进行必要的过滤和提取,使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建,基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐,完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析
2024-04-11 16:49:23 156.31MB python 爬虫 django
1