计算机毕业设计 基于协同过滤 大数据的美食推荐系统的设计与实现 Python 可视化大屏（源码+文档报告+部署讲解文档）
随着互联网技术和智能设备的普及，用户获取美食信息的方式变得更加多样化和便捷化。当前，大量美食信息分布在各大美食平台和社交媒体上，用户在面对海量信息时常常难以快速找到符合自身口味和需求的美食推荐。此外，传统的美食推荐方式多依赖于用户的历史行为和简单的标签匹配，缺乏精准性和个性化推荐能力，难以满足用户日
2025年生物信息学与健康大数据国际会议（BHBD 2025）
2025年生物信息学与健康大数据国际会议计划在美丽的海滨城市珠海举行，这是一次聚焦于生物信息学及健康大数据国际性的学术交流盛会。会议将吸引来自全球各地的研究人员、工程师、临床医生及相关行业的专业人士，共同探讨生物信息学的最新进展及其在健康大数据中的应用。此次会议的主题涵盖了生物信息学的核心领域，如基
hadoop+Spark+django基于大数据的健康美食推荐系统(源码+文档+调试+可视化大屏)
Django基于大数据的健康美食推荐系统是一个结合了大数据技术和Django框架的健康饮食推荐平台。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义在现代社会，随着健康意识的提高和人们对个性化健康管理的需求不断增长，基于大数据的健康美食推荐系统应运而生。该系统通过收集和分析用户的健康数据、饮食偏好以及食
深度剖析OnlyFans：超越AI的盈利模式与未来挑战
近年来，OnlyFans以其惊人的收入水平震惊了硅谷，2022年的66亿美元营收远超OpenAI的34亿美元。本文将深入探讨OnlyFans的成功原因、商业模式以及面临的AI挑战，试图揭示其在付费内容生态中的独特地位。
中药大数据（三）中医知识图谱的创建
中药大数据neo4j 图谱创建全过程
Hadoop大数据入门——Hive-SQL语法大全
Hadoop大数据入门之Hive-SQL语法篇
大数据之Hive基础
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。本质是将HQL转化为MapReduce分类：1）UDF 一进一出2）UDAF 聚集函数，多进一出（类似于count，max）3）UDTF 一进多出（如lateral view expl
计算机毕业设计-基于Python、Spark的共享单车数据存储分析系统（爬虫+大数据+Hadoop+Spark）
因此，开发一个综合性的共享单车数据存储与分析系统，不仅可以帮助管理者实时监控共享单车的使用状况，还能为决策提供数据支持，提升城市智能交通管理水平。此外，系统还提供管理员功能，支持共享单车标签管理、系统管理（如系统简介、轮播图展示）和个人信息管理等，确保系统的灵活性和可扩展性。技术栈：Python+d
【SSL-RL】自监督强化学习： 好奇心驱动探索 (CDE)算法
好奇心驱动探索，Curiosity-driven Exploration (CDE)算法是一种用于自监督强化学习的算法，旨在通过激发智能体的“好奇心”来引导其探索未知环境。好奇心驱动的探索机制主要基于智能体对环境的预测误差：当智能体遇到无法准确预测的情境时，会将其视为一个具有“新奇性”的事件，从而被
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）
本文围绕 Impala 分区修剪优化，阐述其意义与和其他技术协同，通过金融、物流、电信、电商案例展示效果，详细介绍分区键选择、数据更新与修剪平衡、算法优化等实施要点，含代码和表格，助力 Impala 性能优化。
解锁金融未来，Python带你玩转大数据！
《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》带你轻松入门，掌握数据分析利器，成为金融领域的弄潮儿！
最强盘点全球AGV明星公司：已覆盖全球91.2%地盘
导语大家好，我是社长，老K。专注分享智能制造和智能仓储物流等内容。idealworks (德国)idealworks成立于2020年，总部位于德国慕尼黑。公司专注于为宝马集团等提供全方位的智能解决方案。核心优势：核心团队拥有超过10年的自动化及物流技术经验与全球领先的研究型大学和行业合作伙伴建立了关
kafka集群升级新策略，Cloudera专家来揭秘：助你轻松应对大数据挑战
我们团队负责维护的 Kafka 集群承载了公司大部分实时数据的收集与传输任务。然而，目前存在一些问题，严重影响了集群的稳定性、用户体验以及管理员的运维效率：当前集群版本较低，且低版本的 bug 频繁出现，导致集群稳定性受到威胁。例如，violet 集群最近因触发 bug 而出现不可用的情况。多个集群
Flink CDC 同步 Mysql 数据
Flink CDC 基于数据库日志的技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，支持捕获多种数据库的变更，并将这些变更实时同步到下游存储。
spark-sql 参数配置与调优
set spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 //每个Application最⼩分配的executor数。--每个mapper/reducer可以创建的最大动态分区数。
大数据专业主要学什么
大数据专业的学习内容丰富多样，既包括扎实的理论基础，也强调实践技能的培养。通过系统学习，学生将具备解决复杂工程问题的能力，并能在大数据分析、系统开发等领域从事相关工作。无论是基础课程、核心技术，还是跨学科知识，大数据专业都为学生提供了全面的发展平台，帮助他们在数据驱动的时代脱颖而出。无论你是刚刚入门
【大数据】Linux环境下分布式大数据框架安装部署流程（更新中）
Linux环境下分布式大数据框架安装部署流程（离线）：JDK、Scala→Hadoop→Spark、Flink→Kafka
从一到无穷大 #37 Databricks Photon：打响 Spark Native Engine 第一枪
The execution engine needs to provide good performance on the raw uncurated datasets that are ubiquitous in data lakes, and excellent performance on
hadoop-teragen库的使用
hadoop jar /opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.4.jar（使用的jar包的路径） teragen 10000000 （使用代码） /teragen/data（存放结果的hdfs路
基于Hadoop的共享单车分布式存储与计算
共享单车的普及带来了便利，但也引发了数据管理的挑战。随着市场竞争加剧，大量资金涌入，导致共享单车数量激增，品牌众多。这种情况下，有效管理和分析海量数据成为一个关键问题。本项目利用Hadoop技术对共享单车数据进行分布式存储和计算。我们收集了10万条开源数据，包含用户类型、活跃程度、地理位置、消费水平
