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饮食数据库

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简介：
饮食数据库是一款全面记录和分析个人饮食习惯的应用程序或网站，它提供丰富的食物营养信息，并帮助用户制定健康合理的膳食计划。 膳食数据库是一个包含了各种食物营养成分的数据集合，方便用户查询不同食品的营养价值，帮助人们更好地规划饮食结构，实现健康生活的目标。

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  • 饮食数据库
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    饮食数据库是一款全面记录和分析个人饮食习惯的应用程序或网站，它提供丰富的食物营养信息，并帮助用户制定健康合理的膳食计划。 膳食数据库是一个包含了各种食物营养成分的数据集合，方便用户查询不同食品的营养价值，帮助人们更好地规划饮食结构，实现健康生活的目标。
     
  • diabetes-food-database: 糖尿病人饮食信息数据库
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    糖尿病食品数据库是一款专为糖尿病患者设计的信息平台，提供丰富的食物营养数据和血糖指数，帮助用户做出健康的饮食选择。 糖尿病食物数据库包含有关适合糖尿病患者的食物的信息。您可以通过访问网站并搜索食品来查看这些信息。虽然该应用程序的基础结构已经存在，但数据库本身却非常缺乏资料。欢迎通过拉请求贡献更多内容！请参考修改src/database.json 文件。 在添加新食物时，请确保包括以下属性： - 名称：食物的名称，用于搜索功能；必须唯一、单数形式且全部小写。 - displayName：食品的美化显示名（例如，“糖”可能以“Sugar”的大写形式展示）。 - AlternativeNames：人们可能会使用的其他名称数组，也应为单数和全小写格式。 - 级别：1到5之间的数字。级别定义如下： - 1 = 避免 —— 对糖尿病患者不利的食物； - 2 = 注意 —— 可适量或在某些条件下食用； - 3 = 好的 —— 中立，没有明显的正面或负面健康影响； - 4 = 较好 —— 对糖尿病人有益的食物； - 5 = 很好 —— 极具营养价值。
     
  • Spring Boot健康饮食小程序（含源码和数据库）280920
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    本项目为一个基于Spring Boot框架开发的健康饮食推荐小程序，包含完整源代码及数据库设计文档，旨在帮助用户根据个人需求规划营养均衡的一日三餐。适合开发者学习参考与二次开发使用。 开发基于小程序的健康饮食系统设计。用户可以在首页查看食物的热量以及功效的基本科普知识。点击医疗咨询后可以了解到一些疾病的简介及禁忌事项。在填写个人资料并选择关注疾病之后，系统会自动为用户推荐合适的菜品。
     
  • SSM健康饮食推荐系统(含源码和数据库) 261631
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    本作品是一款基于SSM框架开发的健康饮食推荐系统，包含完整源代码及数据库设计。旨在为用户提供个性化的营养餐单建议。 一、绪论 1.1 课题研究背景及意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 推荐系统研究现状 1.2.2 健康饮食数据研究现状 二、相关技术及原理 2.1 推荐系统
     
  • 基于居民儿童饮食数据的分析
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    本研究通过对收集到的居民儿童饮食数据进行深入分析，旨在揭示当前儿童膳食结构特点及其潜在营养问题，并提出改善建议。 在探讨“基于居民儿童饮食数据的数据分析”这一主题时，我们首先需要理解数据分析的基本概念：从大量数据中提取有用的信息，并运用统计学方法与计算机技术进行模式识别，以支持决策制定。在这个场景下，我们的关注点是居民儿童的饮食习惯及其对营养摄入、健康状况和成长的影响。 “data1.csv”文件很可能是包含具体儿童饮食信息的实际数据集，其中包括了年龄、性别、体重、身高以及每日食物种类与量等关键指标。这些数据为我们提供了深入研究儿童饮食模式的基础。“children_nutrition_analysis.ipynb”是一个Jupyter Notebook 文件，在此环境中编写和运行Python代码进行数据分析。通常，分析师会在此文件中完成数据预处理（例如清洗异常值、填补缺失的数据），以及执行描述性统计分析以了解基本特征。 此外，“ipynb_checkpoints”文件夹保存了工作进度的草稿或备份版本，以便在意外丢失时恢复至之前的版本。“children_nutrition_analysis.ipynb”中可能包括对儿童饮食习惯与营养状况之间关系的相关性分析、探索食物摄入量和体重之间的关联等。 进行居民儿童饮食数据分析的关键知识点如下： 1. 数据清洗：去除异常值，处理缺失数据以确保质量。 2. 描述性统计：计算中心趋势（均值、中位数）及分散程度（方差、标准差），理解分布特征。 3. 数据可视化：使用图表展示数据，便于直观理解。 4. 相关性分析：评估不同变量间的关联性，如食物摄入与营养状况的关系。 5. 因子分析：找出影响儿童营养的主要因素，例如家庭经济条件和饮食习惯等。 6. 分类或聚类分析：将儿童分为不同的群体以制定针对性的干预策略。 7. 预测模型：构建预测模型来评估风险并提前采取措施。 8. 结果解释与报告：清晰地呈现结果为政策制定者提供决策依据。 通过以上分析，我们可以深入了解居民儿童饮食习惯，并提出改善其营养状况的有效策略。
     
  • 广州餐饮业美团数据分析与可视化（饮食主题）
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    本项目聚焦于分析广州市餐饮行业的美团数据，通过数据清洗、统计及可视化技术展现行业趋势和消费者偏好，为商家提供决策支持。 该项目涉及根据餐饮分类进行爬虫抓取数据，并可以自行调整不同的餐饮类别继续采集。可视化部分使用了pyecharts工具来展示数据。此外，这也是一个大数据处理技术课程项目的一部分，重点在于对收集到的数据进行预处理。
     
  • 【Python数据科学】【3.11.3】【食谱库】食谱数据获取
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    本章节将介绍如何利用Python进行数据科学实践，具体讲解了构建个人食谱库的方法及从网络抓取食谱数据的技术。 前面介绍的这些向量化字符串操作方法非常适合用来处理现实中那些凌乱的数据。下面将通过一个从不同网站获取的公开食谱数据库案例来进行演示。我们的目标是将这些食谱数据解析为食材列表，这样就可以根据现有的食材快速找到合适的食谱。 获取数据：可以从GitHub上的项目页面下载相关文件。 https://github.com/fictivekin/openrecipes 由于原书中提供的链接已失效，经过查找可以使用作者之一最新提供的食谱数据文件： https://s3.amazonaws.com/openrecipes/20170107-061401-recipeitems.json.gz
     
  • 餐饮美食小程序-美食菜谱
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    餐饮美食小程序-美食菜谱是一款集众多美味食谱于一身的应用程序，它提供了丰富的菜品制作教程和详细的食材搭配建议，让用户在家也能轻松烹饪出餐厅级别的佳肴。无论是新手入门还是厨艺高手，都能在这里找到适合自己的内容，让每一次下厨都成为一次愉快的探索之旅。 美食菜谱-餐饮美食小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，简称小程序，英文名Mini Program。它实现了用户可以轻松访问各种应用程序的梦想。通过扫一扫或搜索功能，用户就能快速打开所需的应用程序。
     
  • 饮食健康计算器
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    《饮食健康计算器》是一款专为关注健康的用户设计的应用程序，它能够帮助您计算每日所需的营养摄入量，并提供个性化的饮食建议。通过分析食物中的卡路里、蛋白质等成分，该软件能更好地管理您的膳食结构和健康状况。 我们开发了一个健康饮食计算器脚本，只需输入身高体重即可计算出身体状况及每日所需热量和饮食量。该程序功能丰富且小巧（7KB），欢迎试用并提供宝贵意见！