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开发技术
前端开发：vue.js、element-ui、echarts、websocket 后端开发：springboot+mybatis 数据库：mysql关系系数据库、neo4j图数据库 大数据分析：hadoop+spark+flink 算法/深度学习：mlp神经网络模型、lstm情感分析模型、svd混合神经网络推荐算法、协同过滤算法、KNN+CNN+GNN卷积神经+Kmeans线性回归预测算法 爬虫技术：python、chrome_driver、selenium、requests 爬虫代码分析 def deleteDate(): sql = "DELETE FROM news " try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 提交修改 db.commit() except: # 发生错误时回滚 db.rollback() def saveDate(title,content,time,recourse,url): try: cursor.execute("INSERT INTO news(news_title, news_content, type_id, news_creatTime, news_recourse,news_link) VALUES ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s' ,'%s')" % \ (title, content, random.randint(1,8), time, recourse,url)) db.commit() print("执行成功") except: db.rollback() print("执行失败") def getLink(baseurl): html = requests.get(baseurl, headers=hea) html.encoding = 'utf8' soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser') for item in soup.select('div.content_list > ul > li'): # 对不符合的数据进行清洗 if (item.a == None): continue data = [] type = item.div.text[1:3] # 类型 link = item.div.next_sibling.next_sibling.a['href'] data.append(type) data.append(link) links.append(data) if __name__ == '__main__': main()java代码分析 package com.bigdata.storm.kafka.util; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; /** * @program: storm-kafka-api-demo * @description: redis工具类 * @author: 小毕 * @company: 清华大学深圳研究生院 * @create: 2019-08-22 17:23 */ public class JedisUtil { /*redis连接池*/ private static JedisPool pool; /** *@Description: 返回redis连接池 *@Param: *@return: *@Author: 小毕 *@date: 2019/8/22 0022 */ public static JedisPool getPool(){ if(pool==null){ //创建jedis连接池配置 JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); //最大连接数 jedisPoolConfig.setMaxTotal(20); //最大空闲连接 jedisPoolConfig.setMaxIdle(5); pool=new JedisPool(jedisPoolConfig,"node03.hadoop.com",6379,3000); } return pool; } public static Jedis getConnection(){ return getPool().getResource(); } /* public static void main(String[] args) { //System.out.println(getPool()); //System.out.println(getConnection().set("hello","world")); }*/ }scala大数据分析代码分析 package com.bigdata.spark.reducebykey_sort import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * @program: spark-api-demo * @description: 类作用描述 * @author: 小毕 * @company: 清华大学深圳研究生院 * @create: 2019-09-02 18:00 */ object ReduceByKeySortRddDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf() .setAppName("MapFilterApp") .setMaster("local") val sc=new SparkContext(conf) val rdd1=sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2), ("shuke", 1))) val rdd2=sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5))) val rdd3=rdd1.union(rdd2) //按key进行聚合 val rdd4=rdd3.reduceByKey(_+_) rdd4.collect.foreach(println(_)) //按value的降序排序 val rdd5=rdd4.map(t=>(t._2,t._1)).sortByKey(false).map(t=>(t._2,t._1)) rdd5.collect.foreach(println) } } 创新点深度学习预测-K线图(预测算法) 4种推荐算法实现(机器学习+深度学习) 大屏可视化大数据分析(hadoop+spark+flink) 用户修改密码使用阿里云短信接口 百度AI身份证自动识别认证 支付宝沙箱模拟支付 Python爬虫实时数据爬取采集 评论情感分析(lstm模型) 演示截图
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