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基于Flask和Pandas构建的新闻分析平台

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简介：
本项目是一款采用Python Flask框架与Pandas数据处理库开发的新闻分析平台，旨在为用户提供全面、高效的新闻数据分析服务。 这是一个使用Python编写的基于Flask和Pandas的新闻分析平台。它涵盖了Flask的基本用法以及一些Pandas的数据处理技巧，并实现了包括词云图、情感走势及新闻列表在内的舆情分析功能，非常适合学习Flask技术栈。所有代码经过多次调试，可以直接运行。具体操作说明请参阅资源内的readme.md文件。 使用前，请确保已安装好Flask！

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  • 基于Flask和Pandas构建的新闻分析平台
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    本项目是一款采用Python Flask框架与Pandas数据处理库开发的新闻分析平台，旨在为用户提供全面、高效的新闻数据分析服务。 这是一个使用Python编写的基于Flask和Pandas的新闻分析平台。它涵盖了Flask的基本用法以及一些Pandas的数据处理技巧，并实现了包括词云图、情感走势及新闻列表在内的舆情分析功能，非常适合学习Flask技术栈。所有代码经过多次调试，可以直接运行。具体操作说明请参阅资源内的readme.md文件。 使用前，请确保已安装好Flask！
     
  • 基于SSH架构的新闻管理平台
    优质
    本项目为一个基于SSH（Spring+Struts2+Hibernate）框架构建的新闻管理系统，旨在提供高效便捷的内容编辑、发布与用户互动功能，适用于各类新闻网站和媒体机构。 基于Struts2+Hibernate+Spring框架的学生宿舍管理系统采用MySQL数据库。
     
  • 基于三层架构的新闻发布平台
    优质
    本新闻发布平台采用经典的三层架构设计，旨在提供高效、稳定的新闻信息发布与管理服务。 基于三层架构实现的新闻发布系统具有前台数据显示、后台管理等功能，并且界面简洁、代码易懂。
     
  • 基于ELK、Filebeat、Kafka和ZooKeeper的日志分析平台构建
    优质
    本项目构建了一个高效日志管理与分析平台，采用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）、Filebeat、Kafka及ZooKeeper技术栈，实现日志收集、存储、检索及展示全流程自动化处理。 使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）结合Filebeat、Kafka以及ZooKeeper可以构建一个高效稳定的日志分析平台。该架构能够实现日志数据的实时采集、传输与存储，并提供强大的搜索及可视化功能，帮助企业更好地监控系统运行状态和进行故障排查。
     
  • 基于ASP.NET三层架构的新闻发布平台
    优质
    本项目是一款采用ASP.NET技术开发的高效新闻发布系统，遵循经典的MVC三层架构设计模式。该平台旨在为用户提供快速、便捷的信息发布与管理服务，确保新闻内容的安全性及灵活性的同时，提供友好的用户界面和强大的功能支持。 新闻分类、发布、修改、增加和删除等功能采用了Ajax和JQuery等相关技术实现。其中，通过Ajax实现了二级联动，并且可以弹出当天发布的新闻列表。
     
  • 基于HTML和CSS构建的新闻网页
    优质
    本项目为一个基于HTML和CSS技术开发的新闻网页设计，旨在提供简洁明了的信息架构与美观大方的视觉体验。 对于刚开始学习HTML的同学来说，可以参考并练习使用HTML与CSS来搭建一个新闻网页。
     
  • 利用React构建全球新闻发布平台
    优质
    本项目旨在运用React框架开发一个面向全球用户的新闻发布与分享平台，致力于为用户提供快速、便捷且个性化的新闻资讯服务。 1. 使用React、JS、Ant Design 和 json-server 实现的项目。 2. 运行方法： - 解压后进入db文件夹，在cmd打开，运行命令：json-server --watch db.json --port 8050 - 打开vscode并进入项目目录，在终端执行命令：npm start 3. /news为游客浏览页面。
     
  • 利用Python(Flask)和MySQL构建的Web游戏分发平台【100011803】
    优质
    本项目是一款基于Python Flask框架与MySQL数据库开发的网页游戏分发平台。用户能在此平台上浏览、下载及管理各类在线游戏，支持开发者上传新游并追踪玩家反馈。 此次数据库实验的主要任务是完成SDEAM游戏商城的构建。该商城涵盖了商家上架、下架及更改游戏属性的功能；用户查看游戏详情，将游戏添加至购物车并确认购买，创建收藏夹并将喜欢的游戏加入其中，撰写评论并对游戏进行评分；管理员则能够删除违规用户的评论和账户等操作。 整个项目涉及七个实体对象，并设计了九张数据库表。除了常规的增、删、查、改等基本操作外，还通过部署多个触发器来优化数据处理流程与提高系统性能。 在技术实现上，后端部分使用Python语言编写，并利用Flask框架搭建Web服务环境；同时引入SqlAlchemy作为ORM工具简化了数据库的操作。前端界面采用Vue.js进行开发设计并结合Ant-Design-Vue组件库增强用户体验效果；此外还通过axios库来处理与后端接口的数据交互请求。
     
  • 基于Hadoop平台的个性化新闻推荐系统的构建设计
    优质
    本项目旨在开发一个基于Hadoop的大数据处理平台上的个性化新闻推荐系统。通过分析用户行为和偏好，采用先进的算法技术实现精准内容推送，提升用户体验与粘性。 为了帮助互联网用户更快捷地获取所需的信息，个性化推荐系统的优势得到了充分的应用和发展。该系统的目的是为网民提供一个个性化的新闻推荐服务，在他们浏览新闻时给予定制化建议。通过采用Hadoop的MapReduce模型，系统能够并行处理海量新闻数据，并显著提高数据处理的速度和效率。聚类技术使得相似的新闻得以分类展示，之后利用不同的协同过滤算法来实现对用户的个性化推荐。
     
  • 虚假新闻检测：基于Flask和Python的分类WebApp
    优质
    这款虚假新闻检测工具是一款基于Python编程语言及Flask框架开发的在线分类应用。它能够帮助用户快速识别网络信息中的假新闻，确保信息的真实性和可靠性。 使用Python分类WebApp Sourcerer的方法如下： - 克隆我的存储库。 - 在工作目录中打开CMD。 - 运行`pip install -r requirements.txt` - 在任何IDE（如Pycharm或VSCode）中打开项目，并运行`Fake_News_Det.py`。 - 访问本地服务器地址http://127.0.0.1:5000/。 如果需要通过一些更改来构建模型，可以检查`Fake_News_Detection.ipynb`文件。请确保网络应用程序正常工作，但请注意预测结果可能不总是准确的。 该项目仅用于学习目的，并非为实时使用而设计；因为模型是在历史和有限的数据集上训练出来的。对于这样的系统进行实时部署时，需要定期更新数据集并重新构建模型，以适应新闻内容快速变化的需求。