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基于知识图谱构建的航天数据可视化平台.zip

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简介:
本项目旨在开发一个基于知识图谱技术的航天数据可视化平台,通过直观图表和深度分析提升用户对复杂航天信息的理解与应用能力。 【项目资源】:涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统技术、人工智能算法、物联网设备连接与控制、信息化管理工具及数据库设计等多个领域的源代码示例。包括STM32微控制器系列,ESP8266无线模块,PHP服务器脚本语言,QT图形用户界面库,Linux系统环境下的应用程序,iOS平台上的移动应用开发框架,C++面向对象编程技术,Java跨平台软件工程方案,Python数据分析和机器学习工具包以及Web前端的HTML、CSS与JavaScript等项目源码。 【项目质量】:所有提供的代码均经过严格测试确保能够直接运行。只有在确认功能正常无误后才会上传至资源库中供他人下载使用。 【适用人群】:适用于希望深入了解各种技术领域的新手或有志于进一步提升技能水平的学习者们。这些项目可以作为毕业设计、课程作业或者企业内部的工程实训项目的参考案例,也可以用于初期的产品开发阶段寻找灵感和解决方案。 【附加价值】:每个项目都具有较高的学习借鉴意义,并且可以直接进行修改复刻以满足个人需求或业务要求。对于那些已经掌握一定基础知识并且热衷于深入研究的人来说,在现有代码的基础上继续改进和完善可以实现更多功能特性,从而加速自己的成长过程。 【沟通交流】:如果在使用过程中遇到任何问题,请随时与资源提供者联系寻求帮助和支持;同时我们也欢迎每一位下载和使用者积极反馈意见以便持续优化项目内容。鼓励大家互相学习、共同进步,在技术探索之路上携手前行。

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客服
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  • .zip
    优质
    本项目旨在开发一个基于知识图谱技术的航天数据可视化平台,通过直观图表和深度分析提升用户对复杂航天信息的理解与应用能力。 【项目资源】:涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统技术、人工智能算法、物联网设备连接与控制、信息化管理工具及数据库设计等多个领域的源代码示例。包括STM32微控制器系列,ESP8266无线模块,PHP服务器脚本语言,QT图形用户界面库,Linux系统环境下的应用程序,iOS平台上的移动应用开发框架,C++面向对象编程技术,Java跨平台软件工程方案,Python数据分析和机器学习工具包以及Web前端的HTML、CSS与JavaScript等项目源码。 【项目质量】:所有提供的代码均经过严格测试确保能够直接运行。只有在确认功能正常无误后才会上传至资源库中供他人下载使用。 【适用人群】:适用于希望深入了解各种技术领域的新手或有志于进一步提升技能水平的学习者们。这些项目可以作为毕业设计、课程作业或者企业内部的工程实训项目的参考案例,也可以用于初期的产品开发阶段寻找灵感和解决方案。 【附加价值】:每个项目都具有较高的学习借鉴意义,并且可以直接进行修改复刻以满足个人需求或业务要求。对于那些已经掌握一定基础知识并且热衷于深入研究的人来说,在现有代码的基础上继续改进和完善可以实现更多功能特性,从而加速自己的成长过程。 【沟通交流】:如果在使用过程中遇到任何问题,请随时与资源提供者联系寻求帮助和支持;同时我们也欢迎每一位下载和使用者积极反馈意见以便持续优化项目内容。鼓励大家互相学习、共同进步,在技术探索之路上携手前行。
  • Java系统
    优质
    本系统为基于Java开发的知识图谱航天数据可视化平台,旨在直观展示复杂航天信息,提升数据分析与探索效率。 【作品名称】:基于 Java 知识图谱的航天数据可视化系统 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 该系统采用多元化的数据展示方式,对数据进行分析处理后展示。 ### 知识测试系统的构建 1. 航天问题库爬取; 2. 随机展示航天问题; 3. 用户回答并提交答案; 4. 服务器统计热点问题; 5. 自动判别用户答案并回复。
  • 系统源码及详尽文档全套资料.zip
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    本资源包含一套完整的基于知识图谱的航天数据可视化系统的源代码和详尽开发文档。涵盖从数据采集、处理到展示的全流程技术细节,适合于研究与开发人员深入学习和二次开发。 【资源说明】 基于知识图谱搭建的航天数据可视化系统源码+详细文档+全部资料.zip 该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,并在答辩评审中获得95分的好成绩。 该资源中的所有代码都经过测试并成功运行,确保功能正常,请放心下载使用! 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工,包括但不限于人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等领域。此资源可用于毕业设计、课程设计、作业及项目初期演示等用途,并且同样适合初学者进行学习与进阶。 对于有一定基础的用户来说,在此基础上修改代码以实现其他功能是可行的;同时该源码也可直接用于完成毕业设计或课程作业等任务。 欢迎下载并互相交流,共同提升!
  • Java源码设计
    优质
    本项目旨在开发一个基于Java的知识图谱构建平台,并详细记录其源代码的设计思路和实现方法,以促进知识图谱技术的应用与发展。 知识图谱构建平台采用Java开发,包含407个文件:187个Vue组件文件、116个JavaScript文件、50个PNG图像文件、14个LESS样式文件、13个Markdown文档、6个JSX文件、3个JSON配置文件以及少量HTML和SVG图像文件。该平台旨在为用户提供一站式的知识图谱全生命周期管理解决方案,使用户无需深入了解技术细节即可通过专门设计的知识图谱构建流程进行操作。此系统支持以可视化方式创建图谱本体与关系实例,并允许概念图谱和实例图谱采用自上而下或自下而上的方法相结合来构建,从而确保知识图谱数据的可靠性和丰富性。
  • 中式菜-领域与智能问答系统(KBQA)
    优质
    本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究,旨在通过构建该领域的KBQA(基于知识库的问答)系统和知识图谱可视化平台,提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。 中式菜谱知识图谱:实现知识图谱可视化及智能问答系统(KBQA)。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法,如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等;通过菜品与食材的关联关系,用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外,每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能,帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系,并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。 文件夹结构包括: - /data:包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict:包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py:KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py:启动jena_sparql服务 - question2sparql.py:自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py:用于处理自然语言转S的文件
  • Neo4j、SpringBoot、Vue与D3.js技术
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    本项目采用Neo4j图形数据库、Spring Boot框架和Vue前端技术栈,结合D3.js库实现知识图谱的数据建模、后端接口开发以及数据的动态展示。 使用Neo4j结合Spring Boot和Vue框架,并借助D3.js进行知识图谱的构建与可视化展示。
  • Neo4j-KGBuilder:Neo4j、SpringBoot、Vue与D3.js
    优质
    简介:Neo4j-KGBuilder是一款集成了Neo4j图数据库、SpringBoot框架、Vue前端和D3.js图表库的知识图谱开发工具,支持高效知识图谱的构建及交互式数据可视化。 这个知识图谱构建工具最初是为了满足产品展示需求而开发的。在项目初期,主要是为了配合领导制作演示PPT临时绘制图表,但后来逐渐发展成一个具有一定通用性的独立小工具。该工具的主要功能包括:通过Vue和D3.js实现前端界面,并使用Springboot结合Neo4j作为后端支持知识图谱可视化。 当前版本实现了以下核心功能: - 新增节点及关系 - 快速添加具有特定关联的节点与边线 - 支持修改节点的颜色、大小以及编辑或删除属性信息 - 节点和连线的数据可以导出为图片或者CSV文件格式,并且能够从CSV导入数据。 - 允许用户将图像及富文本内容附加到图谱中的任意位置上,支持多条关系连接同一对节点的功能。 计划的后续改进包括: 1. 实现创建单个孤立节点的功能 2. 使新添加的节点可以指定精确坐标或依据鼠标点击时的位置自动确定其定位。 3. 增加导出当前图谱为图片格式的能力,以便更好地分享和展示研究成果(此功能已于2018年11月16日上线); 4. 进一步完善导入、导出关系及节点数据的功能,并确保兼容性良好;(更新于2018年11月17日) 5. 增加自然语言处理能力,能够根据输入的文本自动提取实体和它们之间的联系。
  • Flask与ECharts疫情项目.zip
    优质
    本项目为一个使用Python Flask框架结合前端ECharts工具开发的数据可视化应用,旨在展示和分析新冠疫情相关数据,帮助用户直观了解疫情动态。 本项目是基于Flask框架和ECharts技术搭建的疫情数据可视化平台。
  • 2.0.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了知识图谱2.0版本中数据构建的关键技术与方法,涵盖从数据收集到知识表示的全过程。 如今国家大力倡导数字化转型,随之而来的各种数据概念也层出不穷,如数字化转型、数据中台、智慧应用等等。面对这些高举的概念,IT工程师和数据建设者可能会感到困惑甚至苦恼。为此,帆软数据应用研究院总结了一套理论,并将其整理成《数据化建设知识图谱》以帮助相关人员更好地理解和应对当前的数据环境挑战。
  • 国内大研究分析
    优质
    本研究利用知识图谱技术对我国大数据领域的学术成果进行深入挖掘与可视化展示,旨在揭示该领域的发展趋势、热点问题及未来方向。 大数据的应用范围日益扩大,并已成为推动社会发展的关键力量。通过对CNKI和CSSCI数据库中的相关文献进行计量研究,可以统计描述文献分布特征、研究领域以及机构与作者等外部特性;利用CiteSpace和VosViewer工具分析高被引文献之间的共现关系,揭示经管领域大数据研究的知识基础,并通过历时性高频关键词的共现关系识别该领域的热点及其演变过程。研究表明,国内关于大数据的研究成果数量庞大,但国际影响力相对有限;自2012年至2014年的爆发期以来,相关知识体系逐步巩固和发展;我国在经管领域的大数据研究中形成了以管理学、计算机科学、图书情报学、传播学和教育学为基础的知识框架;同时该领域的热点问题既受到大数据技术进步的影响,也与国家政策紧密相连。