# 基于数据可视化的微博评论舆情监控分析系统 ## 项目简介 这是一个基于数据可视化的微博评论舆情监控分析系统。通过爬取微博上的评论数据，结合情感分析技术，实现对特定话题的舆情监控和深度分析。项目旨在帮助用户更好地了解微博话题的评论情况、热度发展、各地区评论焦点及网友情绪反应。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据可视化: 通过直观的图表展示舆情相关数据，包括评论数量、话题热度、舆情失控风险、情感分析等。 2. 舆情监控: 通过分析微博评论数据，监测特定话题的舆情发展趋势和失控风险。 3. 情感分析: 利用情感分析技术，对微博评论进行情感倾向判断，分析网友的情绪反应。 4. 地域分析: 通过地图展示不同地区的评论焦点，分析各地区网友的关注点差异。 ## 安装使用步骤 2. 打开项目: 使用Visual Studio Code (VScode) 打开项目文件夹。

基于VC++平台结合ANSYS参数化设计语言APDL对掘进机NGW型行星齿轮传动CAE分析系统进行了研究,该系统通过人-机交互界面实现了行星齿轮设计参数输入、行星齿轮传动参数化建模、施加参数化载荷和参数化CAE分析的全过程,提高了掘进机行星传动的设计效率,提升了设计水平。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

# 日志分析系统 ## 系统架构 本使用kafka，spark，hbase开发日志分析系统。  ### 软件模块 * Kafka：作为日志事件的消息系统，具有分布式，可分区，可冗余的消息服务功能。 * Spark：使用spark stream功能，实时分析消息系统中的数据，完成计算分析工作。 * Hbase：做为后端存储，存储spark计算结构，供其他系统进行调用 ## 环境部署 ### 软件版本 * hadoop 版本 ： Hadoop相关软件如zookeeper、hadoop、hbase，使用的是cloudera的 cdh 5.2.0 版本。 * Kafka ： 2.9.2-0.8.1.1

《Senta情感分析系统 v1.0：深度学习在情感理解中的应用》 Senta情感分析系统v1.0是一款基于深度学习技术的情感分析软件工具，专为理解和处理自然语言中的情感倾向而设计。该系统提供了强大的文本情感分类功能，能够帮助用户快速地对大量文本数据进行情绪色彩的判断，广泛应用于社交媒体分析、客户反馈分析、舆情监控等领域。 一、情感分析基础 情感分析是自然语言处理（NLP）的一个分支，旨在确定文本中的主观信息和情感极性。这包括识别文本中的情感色彩，如正面、负面或中立，以及对情感强度的评估。Senta系统利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer架构，来捕获文本中的情感特征，从而提高情感分析的准确性和鲁棒性。 二、Senta系统结构 Senta系统的核心组件包括预处理模块、模型训练模块和推理模块： 1. 预处理模块：负责对输入的文本进行清洗，去除噪声（如标点符号、停用词等），并进行词向量化，将文本转化为机器可读的形式。 2. 模型训练模块：采用预训练的深度学习模型，如BERT、RoBERTa等，进行微调以适应特定情感分析任务。模型在大规模标注数据集上进行训练，以优化权重参数，提高对情感的理解能力。 3. 推理模块：在模型训练完成后，将新的文本输入到模型中，得到对应的情感预测结果，如积极、消极或中立。 三、毕业设计与计算机案例 作为毕业设计论文的实例，Senta系统展示了学生在NLP领域的实践能力和创新思维。它不仅体现了深度学习技术在解决实际问题中的应用，也为其他研究者提供了参考和学习的素材。同时，Senta也可以作为一个计算机案例，供教学和研究使用，帮助学生理解情感分析的工作原理和实现过程。 四、源码源代码的重要性 源代码的开放性使得Senta系统具有高度的可扩展性和可定制性。开发者可以深入研究系统内部逻辑，根据需求调整模型参数，或者添加新的功能。这对于学术研究、软件开发以及企业级应用都具有重大价值。此外，通过查看源代码，初学者可以学习到如何将深度学习技术应用于实际项目，提升自己的编程和算法能力。 五、应用场景 1. 社交媒体分析：监测公众对品牌、产品或事件的舆论情绪，帮助企业及时做出响应。 2. 客户服务：自动分析客户反馈，快速识别问题，提升客户满意度。 3. 新闻舆情：监控新闻报道的情感趋势，为决策提供数据支持。 4. 电商评论分析：评估商品评价的情感倾向，指导产品改进和销售策略。 Senta情感分析系统v1.0是一个集深度学习、NLP技术于一体的高效工具，它的开放源码为学术研究和实际应用提供了宝贵的资源，推动了情感分析技术的发展和应用。

第一章 绪论 3 1.1 研究背景 3 1.2 研究目的和意义 4 1.3 国内外研究现状 4 1.4 研究内容和方法 5 1.5 论文结构 7 第二章 系统需求分析 8 2.1 功能需求分析 8 2.2 非功能需求分析 10 2.3 系统用例分析 11 第三章 系统设计 12 3.1 系统总体设计 12 3.2 数据库设计 13 3.3 系统模块设计 14 第四章 系统实现 16 4.1 系统环境和工具 16 4.2 系统框架搭建 17 4.3 系统功能实现 17 4.4 系统测试 18 第五章 系统部署与维护 20 5.1 系统部署 20 5.2 系统维护 21 第六章 总结与展望 23 6.1 研究成果总结 23 6.2 研究不足和展望 23 参考文献 24 《基于Nodejs影院售票管理系统的设计和实现》 本论文详细阐述了如何利用Node.js技术构建一个高效的影院售票管理系统。Node.js作为一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，因其非阻塞I/O、事件驱动的特性，使其在处理高并发场景时具有显著优势，非常适合用于开发此类系统。 1.1 研究背景 随着电影行业的快速发展，观众对购票的便捷性和效率有了更高的要求。传统的线下购票方式已不能满足现代消费者的期望，因此，开发一个基于互联网的影院售票管理系统成为必然趋势。Node.js的广泛应用为开发此类系统提供了技术基础。 1.2 研究目的和意义 本项目旨在构建一个高效、用户友好的在线售票系统，以提升影院的运营效率和服务质量。通过Node.js的使用，可以实现快速响应和高并发处理，同时减少服务器资源消耗，为用户带来流畅的购票体验。 1.3 国内外研究现状 国内外已有许多在线售票平台，如Fandango、猫眼等，但多数系统仍存在性能瓶颈和用户体验不佳的问题。使用Node.js技术进行系统开发，有望解决这些问题，提供更优的解决方案。 1.4 研究内容和方法 本研究主要涉及系统的需求分析、设计、实现及测试四个阶段。采用敏捷开发方法，以用户为中心，逐步迭代改进。 2.1 功能需求分析 系统应具备的主要功能包括：用户注册与登录、影片信息展示、场次查询、座位选择、在线支付、订单管理、用户评价等。同时，后台需具备管理员角色，用于影片上架、座位设置、订单处理等功能。 2.2 非功能需求分析 系统的非功能需求包括：安全性（如数据加密传输）、可用性（如高并发处理能力）、可扩展性（如模块化设计以适应未来功能增加）和易用性（如简洁的用户界面）。 2.3 系统用例分析 通过用户故事和用例图，详细描绘了用户购票、管理员管理等核心业务流程，确保系统覆盖所有关键操作。 3.1 系统总体设计 系统采用B/S架构，前端使用HTML、CSS和JavaScript，后端利用Node.js及Express框架，数据库选用MySQL存储用户信息、影片数据和订单记录。 3.2 数据库设计 数据库设计包括用户表、影片表、场次表、座位表和订单表等，通过关系模型优化数据查询和操作效率。 3.3 系统模块设计 分为用户模块、影片模块、订单模块、支付模块和管理员模块，各模块之间通过API进行通信，实现功能的解耦。 4.1 系统环境和工具 开发环境为Node.js和npm，使用Git进行版本控制，IDE选用Visual Studio Code，前端框架可能选用React或Vue.js。 4.2 系统框架搭建 通过Express创建服务器，集成 Passport.js 实现用户认证，使用Mongoose作为ORM操作数据库，结合Axios进行API请求。 4.3 系统功能实现 包括用户登录注册、影片信息展示、座位选择、支付接口对接（如支付宝、微信支付）等具体功能的代码实现。 4.4 系统测试 运用单元测试、集成测试和压力测试，确保系统稳定性和性能。 5.1 系统部署 系统部署至云服务器，如AWS或阿里云，配置负载均衡，保证服务的高可用性。 5.2 系统维护 定期进行系统更新和安全检查，确保系统的稳定运行，并根据用户反馈持续优化功能。 6.1 研究成果总结 本论文成功设计并实现了基于Node.js的影院售票管理系统，提高了购票效率，提升了用户体验。 6.2 研究不足和展望 虽然系统功能完善，但在应对极端高并发情况下的性能仍有提升空间。未来可考虑引入微服务架构，进一步提高系统扩展性和稳定性。 本研究展示了Node.js在构建大型Web应用中的潜力，对于其他类似项目具有一定的参考价值。

"基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化","基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化",光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿 真模型 ①交直流混合微电网结构： 1.直流微电网，由光伏板+Boost变器组成，最大输出功率10 kW。 2.交流微电网，由光伏板+Boost变器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。 3.互联变器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。 ②模型内容： 1.直流微电网：采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。 2.交流微电网中，Boost变器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。 3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。 4.其余部分包括采样保持、坐标变、功率滤波、SVPWM

《AI基于机器学习的股票数据挖掘分析系统的设计与实现》这篇论文主要探讨了如何利用人工智能技术，特别是机器学习算法，来对股票市场进行深度的数据挖掘和分析。这是一份涵盖论文说明书、任务书和开题报告的综合研究，旨在为金融商贸领域的决策者提供科学的工具和方法。 在论文中，作者首先介绍了人工智能在金融领域的应用背景，强调了在海量股票数据中寻找规律和预测趋势的重要性。接着，论文深入讨论了机器学习的基础理论，包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机以及神经网络等，并分析了它们在股票数据分析中的适用场景。 数据挖掘是该系统的核心部分，通过对历史股票交易数据的预处理、特征工程和模式识别，提取出有价值的特征。这些特征可能包括股票的价格、交易量、公司基本面信息等，甚至可能涉及宏观经济指标。作者可能探讨了如何构建有效的特征组合，以提高模型的预测精度。 在系统设计与实现环节，作者可能会详细描述数据获取和清洗的过程，以及如何构建一个能够实时更新和学习的模型。这可能涉及到大数据处理技术，如Hadoop或Spark，以及云计算平台的运用，以实现高效的数据处理和模型训练。同时，可能还会介绍系统的架构设计，包括前端用户界面和后端数据分析模块的交互逻辑。 在论文的实证分析部分，作者会利用特定的股票数据集进行模型验证，对比不同机器学习算法的性能，并可能提出优化策略。此外，通过案例研究，展示系统如何帮助投资者做出更明智的决策，例如，通过预测股票价格波动，识别投资机会，或者预警潜在风险。 毕业设计的整个过程不仅锻炼了作者的科研能力和编程技能，也展示了将理论知识应用于实际问题的能力。尽管论文可能无法提供直接的投资建议，但其方法论和思路对于理解人工智能在金融领域的应用具有重要的参考价值。 这篇论文和相关文档为读者提供了深入理解和构建AI驱动的股票数据挖掘分析系统的基础，有助于金融商贸领域专业人士了解如何利用机器学习提升决策效率，同时也为后续研究提供了宝贵的思路和参考。

时频分析系统是一种用于研究信号在时间和频率域中变化特性的技术。在信号处理领域，尤其是在通信、声学、图像处理以及许多其他科学领域，这种分析方法至关重要。本系统利用了MFC（Microsoft Foundation Classes）库，这是一种由微软提供的C++类库，用于构建Windows应用程序。通过MFC，开发者可以更方便地实现用户界面和系统功能，从而专注于核心算法的实现。 系统中包含了三种主要的时频分析方法：短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）、小波包分解（Wavelet Packet Decomposition，WPD）和伪维格纳-费舍尔分布（Pseudo-Wigner-Ville Distribution，PWVD）。这些方法各有特点，适用于不同的应用场景。 1. **短时傅里叶变换（STFT）**：STFT是将信号分成多个短段，然后对每个段进行傅里叶变换。这种方法允许我们在局部区域内观察信号的频谱变化，但牺牲了频率分辨率。STFT的结果通常以时频图的形式展示，其中X轴表示时间，Y轴表示频率，颜色或灰度表示幅度。 2. **小波包分解（WPD）**：WPD是对经典小波变换的扩展，它可以在多尺度和多方向上同时进行分析，提供了更为精细的频率和时间局部化。与STFT相比，WPD可以更灵活地适应非stationary信号，同时保持较好的频率分辨率和时间分辨率。 3. **伪维格纳-费舍尔分布（PWVD）**：PWVD是维格纳-费舍尔分布（Wigner-Ville Distribution，WVD）的一个改进版本，试图解决WVD中的自混叠问题。WVD能提供最直观的时频表示，但会因为信号自身的相互干扰导致图像失真。PWVD通过引入一定的平滑策略来减小这种干扰，提高了时频分辨率，适合分析非线性、非stationary信号。 在这个时频分析系统中，用户可以输入信号数据，选择不同的时频分析方法，并查看结果。系统可能还提供了参数调整功能，如窗函数类型、窗大小、重叠率等，以便用户根据具体需求优化分析效果。通过这些功能，用户可以深入理解信号的时间变化特性，对于故障检测、信号分类和特征提取等方面有着广泛的应用。 这个基于MFC的时频分析系统提供了强大的工具集，有助于研究人员和工程师深入探索和理解非stationary信号的复杂动态特性。无论是STFT的灵活性、WPD的多分辨率分析还是PWVD的高分辨率时频分布，都能为不同领域的研究带来宝贵的洞察力。

本项目是一个基于Java的SSM框架与Vue前端技术相结合的高校心理评测与分析系统。系统旨在为高校提供一个全面、高效的心理评测工具，帮助学生及时了解自身心理健康状况，并为学校心理健康教育提供数据支持。后端采用SSM框架，通过Spring、Spring MVC和MyBatis的整合，实现了灵活且高效的业务逻辑处理与数据持久化。前端则利用Vue.js框架，构建了用户友好的交互界面，支持多种心理评测问卷的在线填写与结果展示。系统主要功能包括用户管理、问卷管理、评测结果分析与导出等。开发此项目的目的是提升高校心理健康教育的工作效率，帮助学生更好地管理自己的心理健康。项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。