1.大数据项目之电影推荐系统（上）
2.用 VR 的电影方式浏览源代码
3.姿态估计数据集可视化附代码
4.芒果tv数据采集与可视化实现
5.北京交通大学-研究生课程-大数据技术基础与应用-综合实验报告
6.TMDB**数据分析报告

大数据项目之电影推荐系统（上）

       **推荐系统设计：此项目依托于MovieLens数据集与某科技公司**网站的真实业务数据架构，构建了一个集成离线与实时推荐体系的数据视化**推荐系统。系统综合协同过滤算法与基于内容推荐的可视方法，提供混合推荐，化系涵盖了前端应用、统源后台服务、码电论坛源码thinkphp算法设计实现与平台部署的影数全方位闭环业务实现。

       用户可视化：主要功能在于实现用户交互与业务数据展示，据分通过AngularJS2进行前端开发，电影并部署在Apache服务器上；综合业务服务，数据视化基于JavaEE进行整体业务逻辑实现，可视由Spring框架构建，化系对接业务需求，统源部署在Tomcat服务器。码电

       项目数据流程：系统初始化，影数离线推荐与实时推荐的流程设计，以及业务系统的集成。

       数据模型：包含**数据表、用户评分表、**标签表、用户表等关键表，以及最近**评分个数统计表、**评分个数统计表、**平均评分表、**相似性矩阵、用户**推荐矩阵、用户实时**推荐矩阵等。

       创建项目并初始化业务数据：主体使用Scala语言编写，IDEA作为开发环境，Maven作为项目构建和管理工具。在IDEA中创建maven项目，命名为MovieRecommendSystem，构建结构并初始化业务数据。

       数据加载准备：将数据文件复制至资源文件目录，并定义样例类，pe框架源码分析通过SparkContext从文件读取数据至DataFrame，利用Spark SQL进行分布式插入。

       离线推荐服务建设：离线推荐服务基于历史数据，利用离线算法和推荐算法进行周期性结果统计与保存。服务主要分为统计性算法、基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法。离线服务主要提供统计、基于ALS的推荐矩阵和**相似性矩阵。

       基于LFM的离线推荐模块：采用ALS算法进行协同过滤推荐，计算用户**推荐矩阵和**相似度矩阵。生成用户**推荐矩阵与**相似度矩阵，分别用于用户推荐和实时推荐系统。

       模型评估和参数选取：通过计算均方根误差（RMSE）对模型进行评估，并通过调整参数值选取最优模型参数。

       项目整体通过明确的体系架构、数据流程、模型构建与评估，实现了高度集成的**推荐系统，旨在提供精准、高效的**推荐服务。

用 VR 的方式浏览源代码

       沉浸式开发环境Primitive，以VR方式浏览源代码，引发科技与科幻的碰撞。

       在浏览源代码的领域，科幻**的想象成为现实。通过VR技术，开发人员能以沉浸式视角探索数百万行代码，构建的3D结构清晰地展示体系结构概览，提供直观的3D调用图，以及在多线程运行时的动画，帮助进行调试与性能评估。

       该技术的实现将科幻**中的可视化概念引入现实，为软件开发带来了革命性改变。通过VR设备，小说源码吾爱破解开发人员能够以3D方式观察和操作代码，实现更加直观、高效的工作流程。

       尽管目前Primitive仍处于原型阶段，其已展现出的潜力与效果令人瞩目。VR技术为数据可视化和协作提供了强大平台，使得沉浸式开发成为可能。随着技术的发展与成熟，VR在软件开发领域的应用前景广阔。

       在VR技术的助力下，代码不再是冰冷的文本，而是可以触摸、探索的三维空间。这样的创新不仅能够提升开发效率，还有助于培养新一代开发者对复杂代码结构的理解能力，进一步推动软件行业的革新。

       尽管需要自备VR头显，但相比于传统开发方式的局限性，VR带来的沉浸式体验无疑是值得期待的。科技与科幻的融合，让未来软件开发的想象空间无限扩大。

姿态估计数据集可视化附代码

       本文实现了LSP、FLIC、MPII、MSCOCO、CrowdPose、AIC的Annotation可视化。由于json文件较大，需要自行下载相应的标签文件。

       代码链接：

       LSP可视化

       LSP数据集的人体关节点共有个，具体关节点的序号如下所示。

       可视化代码如下，修改id即可生成相应的annotation，因为LSP是opencv没有源码单人数据集，所以关节点连线用**实线连接。

       示例：

       FLIC

       FLIC截取自好莱坞**片段，尽管场景内可能包含多人，但groundturth仅包含一个人的关节信息。共有个关节，具体序号如下：

       代码如下：

       示例

       MPII

       MPII是多人数据集，完整人体共有个关节，具体关节点信息如下。

       可视化代码如下：

       示例

       MSCOCO

       COCO是微软维护的多人数据集，也是目前最常用的数据集，相比MPII，COCO的annotation共有个关节点。

       由于COCO本身对数据的读取和可视化都较好的封装，可视化代码非常简洁，具体如下：

       示例

       CrowdPose

       CrowdPose数据集是由上海交通大学团队构建的，主要针对拥挤场景的多人关节点识别，每人个关节点，具体如下所示，下图中括号外的序号为CrowdPose数据集annotation序号，括号内的序号为AI C数据集。

       代码如下：

       示例

       AI Challenger

       AIC的annotation如上图所示，关节点序号见括号内，代码如下：

       示例

芒果tv数据采集与可视化实现

       芒果TV数据采集与可视化实践

       在当今信息爆炸的时代，网络爬虫技术被广泛应用，它能自动从互联网上抓取数据。本文以Python爬虫为例，详细介绍了从芒果TV获取**信息的过程。首先，爬虫分为三个步骤：向服务器发送请求获取HTML数据、解析数据提取信息，如**名称、播放量和评分，然后对这些数据进行处理和存储。

       爬虫技术借助requests库处理HTTP请求，php首页显示源码通过json库解析网页内容。以芒果TV的热门**和评论为例，爬取了大约条有效数据，包括**名、评分等信息，并存入MySQL数据库。利用Matplotlib和Wordcloud库，对数据进行了深度分析，如**时长分布、评分排名和评论词云图，以便直观展示观众对**的评价。

       课程设计中，我们构建了系统架构，包括数据爬取模块、数据存储模块和可视化分析模块。爬虫通过requests库获取网页响应，使用json解析提取所需数据。数据库设计中，MySQL存储了**名、评分等关键信息，便于后续分析。通过SQL查询，对数据进行筛选和分析，最后生成词云图和图表，呈现观众口碑和**热度。

       整个项目不仅实践了Python网络爬虫技术，还展示了数据可视化的重要作用，为**行业提供了观众反馈的直观洞察。这不仅提升了数据获取的效率，也使得数据分析更加便捷和精确。未来，我们将继续优化爬虫技术，提高数据处理的精度和深度，为**市场提供更精准的观众反馈数据。

北京交通大学-研究生课程-大数据技术基础与应用-综合实验报告

       本次实验旨在综合运用Flume、Kafka、Flink、Mysql和DLV构建一个全面的大数据处理平台，加深对各组件的相互联系及功能的理解，提升多组件整合搭建大数据平台的能力。

       实验首先设计了一个**数据源，每固定时间间隔生成**观看数据，并将数据写入特定目录。Flume agent监测该目录变化，将信息传递至Kafka和HDFS通道。Kafka通道接收数据后，Flink模块实时处理，统计结果存入Mysql。同时，Hive或Spark执行批处理，非实时结果也存入Mysql。DLV用于展示统计结果，实现对大数据的整合应用。

       数据源准备包括将文件上载至指定目录，并通过执行脚本产生数据。Kafka配置涉及创建主题、消费终端，确保数据流顺畅。

       Mysql数据库搭建，包括创建数据库、导入数据，以及使用Flink SQL实时更新数据库。Mysql与Kafka连接后，生成实时更新的数据视图。

       Flume与Kafka、HDFS连通性测试，通过监控目录生成数据，验证数据在各组件间顺畅传输。同时，确保HDFS和Kafka消费端都能接收数据。

       Hive对HDFS数据进行统计，建立表格导入数据，最终统计结果存入Hive_watching_every_day表。DLV可视化实现数据动态展示，通过修改配置发布折线图与柱状图。

       实验总结，通过实践学习MySQL、Flink、Flume、Spark等大数据处理技术，并实现了数据的存储、传输与管理。通过**数据库操作，验证了双通路数据传输效果。通过实验实践，深化了大数据相关技术与应用的理解，期望在研究中运用这些知识，更高效地处理数据。感谢教师的悉心指导，祝老师们身体健康，工作顺利。

TMDB**数据分析报告

       本报告数据来源于Kaggle平台上的TMDB项目，共包含部**，覆盖年至年美国地区**作品。报告通过数据可视化方法，深入分析历史**数据，旨在为行业新入局者提供投资方向和参考建议。

       分析流程包含问题提出、数据理解、清洗、可视化及形成报告等步骤。数据集主要包含**基本信息和演职员名单，通过数据预处理、特征提取和选取，构建适合分析的结构。

       数据清洗涉及缺失值处理、数据类型转换与异常值删除。特征提取则将JSON结构转化为适合分析的虚拟变量，便于后续可视化展示。特征选取保证分析准确性和数据结构合理性。

       报告中，通过水平条形图、柱状图、饼图、直方图、折线图、散点图等图形类型，揭示了**风格随时间的变化趋势、不同风格**的收益能力、受欢迎程度、平均评分、评价次数与票房的相关性等关键信息。

       分析结果显示，**市场在上世纪年代后呈现爆发式增长，其中戏剧、喜剧、惊悚、浪漫、冒险类**数量与收益显著增长。不同风格**的平均评分相差不大，而收益能力方面，冒险、动作、喜剧、戏剧、惊悚类**表现最佳。冒险类和动画类**最受欢迎，而科幻类**的平均评分较高。平均评价次数较高的类型为冒险与科幻类**。对比两家**公司业绩，Universal Pictures的总票房收入超过Paramount Pictures。改编**虽然数量较少，但平均收益较高。**受欢迎度、评价次数与票房的正相关性较高，而**预算与票房的相关性亦不容忽视。

       整体而言，通过综合分析历史**数据，本报告为行业新入局者提供了一定的参考与洞见，为制定投资策略提供数据支持。

如何用Power BI设计一个在线可视化作品？6个步骤轻松搞定

       如何用Power BI设计在线可视化作品？这六个步骤轻松搞定。

       首先，获取数据。本地数据可直接导入Power BI，若需从网页抓取数据，如**票房动态信息，可借助Power Query，网址如endata.com.cn/BoxOffice。

       接着，数据建模。通过建立表格间关系，如**名称字段，简化数据处理。

       然后，制作图表。将整理好的数据可视化，仅需表格呈现，可单独设计工具提示页面展示详细信息。

       进一步，报告设计。调整尺寸，添加背景，设计标题，使报告更加专业，直观。

       随后，实现在线分享。发布至Power BI云端服务，确保账户登录，便于他人访问。

       最后，设置数据刷新计划。确保数据实时更新，提高报告的实用性和吸引力。

       通过这六个步骤，即使没有掌握复杂公式，也能轻松制作出在线可视化作品。实践操作，尝试从简单数据开始，逐步提升技能，最终实现对复杂数据的高效处理。掌握Power BI，以产品思维为导向，将有助于提高学习效率和成果质量。