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基于HTML、Web和Python的股票预测系统及配套资源（含源码、文档、数据集与使用指南，适用于毕业设计、课程设计及项目开发）

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简介：
本作品提供了一个结合HTML、Web技术和Python构建的股票预测系统，包含详尽的源代码、文档、数据集和使用指导，适合用于毕业设计、课程作业或实际项目的开发。 基于HTML、Web及Python开发的股票预测系统提供源码、项目文档、数据集以及使用说明，适用于毕业设计、课程设计或项目开发。该项目已通过严格测试，可以放心参考并在此基础上进行扩展。 此project是一个基于Django框架的web应用，能够为指定范围内的公司（此处设定为10个）提供历史股票数据及未来某段时间的预测数据，并给出一些评价指标。该系统采用Jaungiers提出的LSTM神经网络模型进行股票预测，并使用TensorFlow作为后端来搭建和训练Keras模型。 目录说明： - display_img：保存演示图片 - htmlcov：由coverage.py集成测试自动生成的文件夹 - LSTMPredictStock：包含所有与模型相关的代码，包括数据获取、模型构建及训练代码、预训练好的模型以及关于该Python包的配置文件config.json - stock_predict：基于Django框架开发的Web应用，包含了web应用程序的相关内容。 - WebStockPredict：用于管理及配置django项目的程序

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  • 基于HTML、Web和Python的股票预测系统及配套资源（含源码、文档、数据集与使用指南，适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
    优质
    本作品提供了一个结合HTML、Web技术和Python构建的股票预测系统，包含详尽的源代码、文档、数据集和使用指导，适合用于毕业设计、课程作业或实际项目的开发。 基于HTML、Web及Python开发的股票预测系统提供源码、项目文档、数据集以及使用说明，适用于毕业设计、课程设计或项目开发。该项目已通过严格测试，可以放心参考并在此基础上进行扩展。 此project是一个基于Django框架的web应用，能够为指定范围内的公司（此处设定为10个）提供历史股票数据及未来某段时间的预测数据，并给出一些评价指标。该系统采用Jaungiers提出的LSTM神经网络模型进行股票预测，并使用TensorFlow作为后端来搭建和训练Keras模型。 目录说明： - display_img：保存演示图片 - htmlcov：由coverage.py集成测试自动生成的文件夹 - LSTMPredictStock：包含所有与模型相关的代码，包括数据获取、模型构建及训练代码、预训练好的模型以及关于该Python包的配置文件config.json - stock_predict：基于Django框架开发的Web应用，包含了web应用程序的相关内容。 - WebStockPredict：用于管理及配置django项目的程序
     
  • 利用Python和PyTorch进行LSTM股票价格预测的实现+源代码+开发文档（适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
    优质
    本项目运用Python与PyTorch框架实施基于LSTM模型的股票价格预测，提供详尽源代码及开发文档，适合作为毕业设计、课程作业或个人项目的参考。 使用Python与PyTorch框架结合长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测的项目包含源代码及开发文档，适用于毕业设计、课程作业或实际项目的开发需求。该项目已经过严格测试验证，可供参考，并且可以在现有基础上进一步扩展应用。
     
  • 基于Python和QT的Modbus数据采集软件开发及源码分享（适用于毕业设计、课程设计与项目开发）
    优质
    本项目提供了一款利用Python结合QT框架开发的数据采集工具，专为Modbus协议设计。适合学生进行毕业设计或课程作业使用，同时也可作为项目开发的实用参考和代码资源。 基于Python与QT开发的Modbus采集软件提供源码及使用说明书，适用于毕业设计、课程作业以及项目研发。此项目的代码已经过严格测试，可安全参考，并在现有基础上进行扩展应用。
     
  • Python毕业设计——含源码和文档的股票预测系统（使用Python及Django框架）+数据库+详尽注释
    优质
    本项目为基于Python与Django框架开发的股票预测系统，包含详细代码、数据库及注释文档，旨在提供全面的技术支持与解析。 项目介绍：基于Django的股票预测系统 项目描述： - 账户信息管理模块：利用Django框架中的User模型实现了用户注册、登录及登出等功能。 - 数据获取与预处理模块以及股票价格预测模块：从Tushare网站下载训练数据，并进行一系列的数据处理，使用随机森林算法和LSTM算法对模型进行训练并分析股价预测结果。 - 实时行情模块：提供实时市场行情相关数据的展示。 本项目源码为个人毕业设计作品，在确保代码测试无误后上传。答辩评审平均分达到96分，可以放心下载使用！ 1. 该项目的所有代码都经过了详细的测试，并且在成功运行的情况下才进行上传，请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，同时也适用于初学者进阶学习。此外，它还可以作为毕业设计项目、课程设计以及作业等用途。 3. 如果有一定的编程基础，在此基础上可以对代码进行修改以实现更多功能，同样可用于毕业设计或其他学术任务。 下载后请首先查阅README.md文件（如有），仅供个人研究和参考之用，请勿用于商业目的。
     
  • 基于Python和SSD网络优化的病虫害检测项目+源码+解析+文档+数据（适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
    优质
    本项目采用Python语言与SSD算法构建高效病虫害检测系统，提供详尽源代码、技术解析及完整文档，并附带训练数据集。适合毕业设计和科研使用。 基于Python开发的病虫害检测项目在SSD网络优化下进行设计，并包含源码、项目解析及详细的开发文档说明。该项目适用于毕业设计、课程设计或实际项目的开发需求，且经过严格测试验证，可以放心参考并在此基础上进一步扩展应用。 项目简介：本项目是在私人拥有的病虫害数据集上基于SSD算法进行了改进和优化。主要的改进包括： - 替换原有的backbone网络为Resnet或MobileNet。 - 引入了一种更加轻量且高效的特征融合方式，即feature fusion module。 - 加入了注意力机制（Squeeze-and-Excitation Module 和 Convolutional Block Attention Mod）以提高模型性能。
     
  • 基于Python和YOLOv8的基建裂缝目标检测系统开发包（含源码、文档、数据集及结果展示，适用于毕业设计与项目开发）
    优质
    本开发包提供基于Python和YOLOv8的基建裂缝目标检测解决方案，包含完整源码、详尽文档、训练数据集及实验结果展示，非常适合毕业设计或项目开发使用。 项目简介： 本项目基于Python与YOLOv8开发了一套基建裂缝目标检测系统，并提供了源码、开发文档、数据集及结果展示。该系统适用于毕业设计、课程设计以及实际项目的开发需求，且经过严格测试的代码能够确保安全参考并支持进一步扩展使用。
     
  • 基于Python和深度学习的经典医学图像分割系统+源码+数据集+文档（适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
    优质
    本资源提供了一个基于Python和深度学习的医学图像分割系统的全面解决方案，包括源代码、数据集以及详尽的文档说明。特别适合用于学术研究如毕业设计与课程作业，同时也支持实际项目的开发应用。 本项目基于Python及深度学习技术构建了一套先进的医学图像分割系统，并提供源代码、数据集及相关文档资料。这套资源适用于毕业设计、课程作业或实际项目的开发需求。所有提供的源码均已通过严格测试，确保其稳定性和可靠性，可供参考和进一步扩展使用。
     
  • 基于Python、OpenCV和TensorFlow的光伏电池片图像缺陷检测系统及源码、开发文档与项目解析（适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
    优质
    本项目构建了一个利用Python、OpenCV及TensorFlow进行光伏电池片图像缺陷检测的智能系统，提供详尽的源代码和开发指南，适合用于学术研究及实际应用。 本光伏电池片图像缺陷检测器基于Python、OpenCV及TensorFlow开发，适用于毕业设计、课程项目或实际研发应用。经过严格测试的源代码可供参考并在此基础上进行扩展使用。 该项目针对倾斜的光伏电池板组件照片，采用直方图自适应二值化和透视变换技术来校正图像，并通过提取行列特征后利用FFT频谱分析确定晶片排布方式以实现图片分割。然后分别应用非线性SVM与DenseNet模型对分割后的图像进行训练，从而完成缺陷检测任务。
     
  • 基于Python+Flask+Jinja2+Bootstrap构建的招聘网站项目，含源码、MySQL数据库及开发文档（适用于毕业设计与课程设计）
    优质
    本项目为一个完整的招聘网站解决方案，采用Python搭配Flask框架和Jinja2模板引擎，并结合Bootstrap前端技术打造。包含详尽的源代码、MySQL数据库及开发文档，非常适合用作大学毕业生的设计课题或课堂作业参考。 本项目基于 Flask / Jinja2 / Bootstrap 和 MySQL 开发，模仿拉勾网的设计风格，实现了一个功能齐全的招聘网站。适合毕业设计、课程设计或实际项目开发使用。 **项目简介** 该项目实现了个人用户与企业用户的注册登录系统，并提供了编辑职位和个人简历上传投递的功能。同时支持企业的索引页、详情页以及搜索功能，允许企业在平台上对发布的职位进行管理（包括增删改查操作），并能够处理求职者的简历反馈。此外，还具备了基本的收藏和筛选机制。 **实现功能** - 个人用户与企业用户的注册登录 - 职位和个人企业的索引、详情及搜索页面展示 - 简历上传和投递功能 - 对职位进行增删改查操作，并支持上下线管理 - 处理简历反馈，包括对求职者提交的简历作出回应 **待完成的功能** 1. 职位与企业的条件筛选机制。 2. 设计管理员后台及权限管理系统。 3. 支持 PDF 格式的简历查看功能（将PDF转换为图片进行在线浏览）。 4. 将职位和企业信息以列表形式展示。 项目代码经过了严格的测试，可以作为参考并在其基础上进一步拓展使用。
     
  • 基于Python的单目视觉伺服抓取系统及其源码（适用于毕业设计、课程设计和项目开发）
    优质
    本项目提供了一套基于Python的单目视觉伺服抓取系统的实现方案及完整源代码，旨在支持高校学生的毕业设计、课程设计以及科研项目的开发需求。 基于Python实现的单目视觉伺服抓取系统能够抓取静态物体，并提供源代码供参考。此项目非常适合毕业设计、课程作业或实际项目的开发工作。提供的源码已经过严格的测试，可以放心使用并在此基础上进行扩展和改进。