基于python Django的boss直聘数据采集与分析预测系统，爬虫可以在线采集，实时动态显示爬取数据，预测基于技能匹配的预测模型
本系统是基于Python Django框架构建的“Boss直聘”数据采集与分析预测系统，旨在通过技能匹配的方式对招聘信息进行分析与预测，帮助求职者根据自身技能找到最合适的职位，同时为招聘方提供更精准的候选人推荐。系统的核心预测模型基于职位需求技能与求职者技能之间的匹配度来计算得分，并对职位进行排序和推荐。 1. 数据采集 数据采集部分通过爬虫技术从“Boss直聘”网站获取真实的招聘数据，包括职位名称、...
基于matlab的基于Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络预测
基于Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络预测 1 普通BP网络 代码如有需要，联系 596520206%构建网络 net=newff(inputn,outputn,hiddennum); % 网络参数 net.trainParam.epochs=100; % 训练次数 net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率 net.trainParam.goal=0.00...
联合物种分布模型HMSC开展单物种和多物种分析技术细节及HMSC包的实际应用；群落生态学数据分析、物种分布预测、假说验证等
以Hmsc包为对象，从群落生态学研究进展入手，逐步介绍Hmsc包对于群落生态学假说的解读、Hmsc包开展单物种和多物种分析的技术细节及Hmsc包的实际应用（具体案例）。通过模型定义、拟合、诊断、评估、预测及结果展示的详细步骤和操作由浅入深讲解使大家掌握此模型方法，实现群落数据分析、物种分布预测、假说验证等工作以解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。适合拟开展物种分布模型和生物群落数据分析应用需求的研...
Kaggle生物信息学挑战：酶稳定性预测大赛
背景介绍 酶的稳定性是影响其实际应用的关键因素之一。通过定点突变可以改善酶的稳定性,但实验筛选稳定性突变体的成本较高。预测突变对酶稳定性的影响,加速筛选稳定性更高的酶突变体。 概念解释 突变前的角度 θ： 在突变发生之前，红色的 X 残基 位于中心，蓝色的 Y 残基 和 紫色的 Z 残基 分别位于它的两侧。它们之间形成了一个特定的角度 θ。这个角度 θ 表示的是 Y 和 Z 残基通过中心残基 X 的...
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) PSO优化过程： PSO优化前后，模型训练对比： 数据预测对比： 误差回归对比： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ....................................
计算机毕业设计Hadoop+大模型旅游推荐系统 旅游景点推荐 旅游可视化 旅游爬虫 景区客流量预测 旅游大数据 大数据毕业设计
=1) # 由于我们的模型期望输入维度与训练时一致，这里需要对输入进行调整 # 实际应用中，你可能需要重新设计模型结构或特征工程来适应这种输入 # 这里为了演示，我们直接跳过这一步，仅使用景点特征进行预测（这不是一个好的做法） # 正确的做法应该是设计一个能够处理用户和景点联合特征的模型 prediction = model.predict(place_features) recommendation...
2024 年 MathorCup妈杯A题台风的分类与预测论文首发+代码分享
基于多模型方法的台风分类、路径预测及登陆后降水影响分析 摘要 台风作为全球最严重的自然灾害之一，具有极大的破坏性和复杂性，其预测和分类具有重要意义。本文基于历史台风数据，针对台风的特征分类、路径预测以及登陆后的降水量和风速变化进行了详细分析，并结合多种模型进行求解。 在数据预处理方面，本文对 1945 年至 2023 年的台风数据进行了系统性的处理，包括缺失值的插值填充、时间格式的转换、异常值的检测与...
计算机毕业设计Python+Flask智慧交通 客流量分析预测 交通大数据 线性回归预测 大数据毕业设计 数据可视化 人工智能
《Python+Flask智慧交通客流量分析预测》开题报告 一、课题名称 Python+Flask智慧交通客流量分析预测 二、学生信息 学生姓名：[学生姓名]入学年月：[入学年月]导师姓名：[导师姓名]导师职称：[导师职称] 三、所在院系与专业 院系：[院系名称]学科：[学科名称] 四、研究背景与意义 随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，交通拥堵、事故频发等问题日益突出，严重影响了城市发展和居民...
基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真
软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 DE优化 4.2 GWO优化 5.完整程序 1.程序功能描述 基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真，对比SVM和GWO-SVM。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 .....................................
基于深度学习多层感知机进行手机价格预测
最长通话时间 • three_g：设备是否支持 3G 网络 • touch_screen：设备是否有触摸屏 • wifi：设备是否有 WiFi 功能 • price_range：设备的价格分类 其中要预测的标签值为price_range,价格范围为四分类,标签值为0,1,2,3 代码开源地址 由于Kaggle数据集并未提供测试集数据的标签值,所以本篇博客为基于其训练集数据集进行划分训练测试训练的样例讲...