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本课程正是基于这一技术变革与科研深度需求的交汇而设计，以NASA GIBS/EONET真实遥感数据为核心驱动，通过两天全链路实战，完整跑通从数据接入、Leaflet/MapLibre交互地图、ECharts科技大屏与Canvas动效可视化、PostGIS空间数据库、Express后端接口到阿里云公网部署的技术闭环，现场完成八大科研专题系统，帮助每位学员带走一套可上线运行、可替换自有研究区数据、可直
本项目使用ClaudeCode结合Cursor、Claude和DeepSeekV4 Pro模型开发两个网页项目。项目一为基于Fish-Audio的文字转语音网页，采用Next.js+TypeScript+React等技术栈，通过FishAudio API实现声音克隆和文本转语音功能。开发流程包括：1）创建CLAUDE.md和TODO.md文件管理配置和任务；2）使用Task工具创建子代理并行开发；
本文介绍了一个基于Django框架的城市居民出行模式可视化系统。系统采用Python技术栈，整合MySQL数据库、ECharts可视化组件和机器学习算法，实现了出行数据的多维度分析与预测。主要功能包括：用户管理、数据可视化展示（柱状图、饼图等8种图表）、出行模式K-Means聚类分析、随机森林出行方式预测、数据管理等功能模块。系统分为用户和管理员两种角色，提供从数据查询、可视化分析到智能预测的全流
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的电影个性化推荐系统。系统采用MySQL数据库存储数据，整合Echarts可视化工具和协同过滤推荐算法，前端使用HTML、Bootstrap等技术构建。主要功能包括：前台用户模块（电影浏览、搜索、评分、收藏、评论及个性化推荐）和后台管理模块（数据可视化分析、用户与电影数据管理）。系统通过协同过滤算法提升推荐精准度，优化了传统电影推荐系统在用户体验和
本文介绍了一个基于Python+Django的电影个性化推荐与分析系统。系统采用MySQL数据库存储数据，整合协同过滤推荐算法实现个性化推荐，并运用Echarts和词云技术进行数据可视化分析。主要功能包括：用户交互模块（注册登录、收藏、搜索）、协同过滤推荐模块、多维度数据可视化分析（地域分布、年份趋势、类型占比等）、电影首页浏览及收藏管理。系统通过"用户交互-个性化推荐-数据可视化&qu
本文介绍了一个基于Django框架与ARIMA模型的淘宝商品数据分析预测系统。该系统通过requests爬虫采集淘宝商品数据，利用ARIMA时序模型进行销量预测，结合MySQL数据库存储管理数据。系统提供多维度可视化功能，包括商品分布热力图、价格销量关联图、品类销量占比图等，并具备用户管理、数据爬取、预测分析等模块。该解决方案为电商商家提供科学的销量预测和市场分析工具，帮助优化库存管理与运营决策。
本项目基于Flask框架开发网易云音乐数据分析系统，通过Python爬虫技术采集歌单数据，实现多维度可视化展示与管理功能。系统采用前后端分离架构，后端使用Flask+PyMySQL处理数据，前端结合Echarts、LayUI实现交互界面。核心功能包括：1)数据分析大屏，展示歌单类型统计、热门排行等8类图表；2)后台管理模块，支持用户及歌单信息的增删改查；3)数据采集功能，通过Requests+Be
