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

Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、 单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。 车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。 网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比较简单的界面。对此这里给出博主设计的

详细功能需求描述： 智能推荐算法，MD5加密算法 前台功能：用户注册、登录，车票信息查询（输入始发站和终点站查询），购票，退票个人中心（我的订单，个人信息，点评） 1）注册登录：用户可注册新账号并登录来填写个人信息。 2）首页选择出发地址和到达地址，查看班次列车。 3）点击进入该班次列车详情，查看售票情况和选座提交信息买票 4）虚拟支付完成订单 5）个人中心里查看我的订单，可以进行退票和改签操作 6）查看消息：注册用户可私发、回复、删除消息进行商品交易。 后台管理功能：管理员管理，用户管理，线路信息管理，车票信息管理，购票信息管理 。 1）站点管理：管理员添加站点信息，添加站点到站点的时间和票价 2）用户管理：管理员可对用户信息进行增删改查。 3）座位管理：添加列车座位 4）列车管理：添加列车名称班次。 5）订单管理：可查看系统用户提交或已下订单。

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