基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程） 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述

基于python神经卷积网络的人脸识别

全文介绍了基于Python的网络爬虫从确定论题到最终实现效果的过程，具体内容入下: (1)第一章绪论主要说明本次设计项目的背景和目的，以及本次论文的结构。 (2)第二章相关技术介绍主要说明本次毕业设计项目涉及到的相关语言和对应的工具，包括Python, URL，Matplotlib第三方库等,以及相关的开发工具PycharmCE。 (3)第三章项目需求与设计主要说明本次设计项目需要抓取的内容和实现可视化的思路。 (4)第四章项目分析和实现，主要是将第三章设想变成现实的过程，结合实例说明操作。 (5)第五章项目测试主要说明了在实际编程过程中测试出错误时的解决方案。 (6)第六章分总结整个项目的收获与不足。 (7)最后是感谢和参考资料。

基于python的元胞自动机.zip 大学生课程设计 基于python的课程设计 自己大二写的课程设计

基于Python+Flask+MySQL的图书馆管理系统，分管理端和用户端，带用户登录、注册，基本的图书信息的增加、修改、删除、查询等功能，还有可视化功能和用户申请采购模块，用Pycharm导入，安装依赖包，配置好数据库就可以正常运行了，里面的代码都含有注释，结构简单，清晰易懂，看一下就会了，可以基于这个来做二次开发都行，有需要可以私聊 1) 操作系统：Windows、Linux 2) 数据库系统：Mysql 3) 开发平台及工具：PyCharm, Flask 4) 数据库：MySQL 5) 其他软件：Navicat数据库连接工具

[实习项目]基于Python-Flask的在线图书管理系统

基于python的人脸识别考勤管理系统开题报告.doc

开发环境： Pycharm + Python3.6 + 卷积神经网络算法 基于人脸表面特征的疲劳检测，主要分为三个部分，打哈欠、眨眼、点头。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。 视觉疲劳检测原理：因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。 检测工具 dlib ：一个很经典的用于图像处理的开源库，shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库，使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测，并进行简单的应用。 眨眼计算原理： （1） 计算眼睛的宽高比 基本原理：计算 眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio，EAR.当人眼睁开时，EAR

该系统的主要功能包括：全国主要城市天气数据的采集、存储和展示、数据的可视化分析等。这些功能能够帮助用户更好地了解天气变化，提高对气象灾害的预警能力，同时也为天气研究者和爱好者提供了一个用于数据分析和可视化的平台。 该系统采用了Python语言，使用了多种数据处理和可视化库，如Pandas、echarts等。Pandas是一个常用的数据处理库，echarts是一个常用的可视化工具。这些库的选择使得我们能够快速地开发出一个功能完备、易于使用的天气数据可视化系统。 在具体实现方面，系统首先使用爬虫技术采集全国主要城市天气数据，经过处理和存储后，将这些数据通过echarts展示在前端大屏上。同时，使用Pandas库对数据进行清洗和分析，并将数据以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。此外，还绘制了全国地图，方便用户对于不同城市天气数据的比较和分析。 为了更好地帮助用户了解天气变化，还进行了数据的可视化分析。通过使用echarts可视化工具，将天气数据以柱状图、折线图、饼图等多种形式展示出来，帮助用户更好地了解天气变化趋势和规律。（可做毕业设计和课程设计）

详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128898122 为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题， 通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。