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共找到 54 个项目
非遗·油纸伞
当前版本为 纯前端 Demo：无后端服务，数据来自本地 Mock 与浏览器 持久化。
基于深度学习的日常服饰分类与推荐系统设计
本系统是一个基于深度学习的日常服饰分类与个性化推荐 Web 系统，使用 CNN 对 Fashion-MNIST 数据集进行训练，实现服饰图像智能分类，并通过协同过滤、内容偏好和 Embedding 相似度等多种策略提供个性化商品推荐。
基于 Python 的城市共享单车骑行需求时空分析系统
本系统是一个基于 Python Flask 框架的城市共享单车骑行需求时空分析平台，使用 Oslo City Bike（奥斯陆城市自行车）开放数据，提供系统总览、时间维度分析、空间维度分析、站点运营分析、OD 起讫流动分析、骑行需求预测、综合分析报告等功能模块，适用于城市共享单车运营调度与骑行需求研究场景。
基于机器学习的优衣库销售预测与决策系统
本系统是一个面向优衣库零售场景的销售数据分析与决策支持平台，基于真实优衣库门店销售数据集（22,292条记录），使用 Flask + SQLite + Bootstrap + scikit-learn 技术栈，实现销售数据分析、机器学习预测和智能决策建议。
中学生学业水平多维度分析与预警系统
本系统基于葡萄牙两所中学真实学业数据（UCI Student Performance Dataset），实现中学生学业成绩的多维度统计分析和机器学习考前预警。系统融合规则引擎与机器学习模型综合评分，在期末考试前对学业风险学生进行预警识别，辅助教师开展针对性干预。
基于机器学习的心脏病发病风险预测系统
本系统是一个基于 Python Flask 框架的心脏病发病风险智能评估平台，以 UCI Cleveland 心脏病数据集为基础，通过 Bootstrap 有放回采样扩充至 1025 条样本训练机器学习模型。用户输入 13 项临床特征指标，系统输出心脏病风险概率与四级风险等级评估，支持单条预测与 CSV 批量预测，并提供 12 张 ECharts 可视化数据分析图表、模型管理、系统管理等功能。所有特征采用 UCI 原始编码方案（如 cp…
本草纲目溯源
「本草纲目溯源」是一款以中国传统医药文化为主题的静态展示网站。项目以明代李时珍所著《本草纲目》为切入点，通过首页、名人、著作、药材四大模块，串联中医发展脉络与经典典籍、代表性人物及常见药材知识，整体采用古风视觉与竖排文字排版，配合入场动画、3D 轮播、画卷式详情等交互，呈现「溯本求源」的阅读体验。
釉下生花 — 醴陵釉下五彩瓷数字画卷
本项目是一款以醴陵釉下五彩瓷为主题的多页面静态展示网站，整体视觉采用水墨青花、画卷卷轴风格，通过动画与交互呈现瓷器文化的历史脉络与代表作品。站点名称为「釉下生花」，核心叙事围绕「千年瓷韵，釉下生花」展开。
中华青铜文明
项目采用原生 HTML、CSS、JavaScript 构建，不依赖后端服务，可直接通过浏览器打开访问；用户登录与注册数据保存在浏览器本地存储中。
基于 Python 的汽车市场数据分析与可视化平台
本平台是一个基于 Python Flask 框架的汽车市场数据分析与可视化系统，整合了多个真实汽车市场数据集，提供数据概览、车辆检索、多维分析、价格预测、品牌对比、技术规格分析、销量统计等功能模块，适用于汽车市场趋势研究和二手车价格预测场景。
基于 Apriori 算法的中药配伍审查系统
本系统是一个基于经典 Apriori 关联规则挖掘算法的中药配伍审查平台，使用真实中医药处方数据集（PTM-TKDE2018），实现药材频繁项集挖掘、关联规则生成与配伍禁忌审查。
电商用户行为漏斗与CRO转化率优化分析
电商用户行为漏斗与CRO转化率优化分析（E-Commerce Funnel CRO）是一套面向电商运营的数据分析平台，覆盖从用户访问到最终购买的完整漏斗链路，提供多维诊断、统计检验、PIE 优先级矩阵与 XGBoost 购买预测等能力，帮助运营团队精准定位转化瓶颈并制定优化策略。
基于 Python 的短视频用户行为分析系统
基于快手 KuaiRec / KuaiRand 数据集的短视频推荐分析平台，提供用户行为分析、推荐偏差检测、内容运营洞察、图神经网络推荐等完整分析链路。
肿瘤微环境可视化分析系统
本系统是一个面向肿瘤微环境（Tumor MicroEnvironment, TME）研究的可视化分析平台，整合单细胞转录组与空间转录组数据，提供从数据导入、解卷积计算到交互式空间可视化的全链路分析能力。系统采用 Flask + SQLite 后端、原生 JavaScript + deck.gl (WebGL) 前端架构，支持多项目隔离、角色权限管理与科研验证闭环。
多组学癌症预后预测分析系统
基于 Flask 的 Web 应用，用于上传 TCGA 风格合并表、做特征与标签概览、Cox 预后风险评分与生存相关可视化。模型在本地训练后以 形式加载，不提供旧版演示数据或假模型兜底。