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设计并实现了一个基于Django+LayUI+HBase的文献数据挖掘系统，以帮助科研人员分析出相关科技前沿领域的专家、机构等的学术影响力。并挖掘领域高频词和不同协作者之间的关系图谱，如此便可达到科研决策支持的目的。 本系统的功能主要分为三个模块，分别是数据统计分析结果展示平台、后台管理系统和数据存储平台，其总体功能架构如图所示。 主要技术实现过程 搭建Hadoop平台：使用四台云主机(CentOS7.5)搭建集群，配置好HDFS，ZooKeeper和HBase。 异步爬取数据：使用Python中的asyncio和aiohttp库实现异步爬虫，从而异步爬取AAAI人工智能会议的历年论文元数据(包括论文标题、摘要、作者、机构以及关键词等数据)存储到Excel表中，并对爬取的数据进行规则清洗和必要的人工清洗得到较为干净的数据。 数据分析：①利用Excel函数进行数据去重、统计、排序；②利用Python构建作者数据的共现矩阵，然后将其三元组数据导入至Gephi软件进行复杂网络可视化并导出SVG可伸缩矢量图片；③利用LDA主题模型对论文摘要进行主题聚类，得到top5热门话题；④最终将清洗后的完整数据以及分析结果数据存储至位于云端的HBase中。 Web系统开发：使用Django+LayUI+Bootstrap开发(对于前端样式冲突问题可通过提升优先级解决)，主要功能有注册登录、忘记密码*验证、个人中心信息修改、全局检索、论文下载、数据分析结果展示(使用Echarts和Gephi进行数据可视化)以及词云图（中文使用jieba分词，英文使用wordcloud分词）等。同时使用Django第三方插件xadmin进行后台管理系统的快速注册和绑定。 系统部署：最后将系统部署到云端Nginx服务器中。

一个具备群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名等功能的Python智慧教室，使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术。 1、作弊检测 视频是实时检测和播放的，可以选择视频文件或rtsp视频流作为视频源，视频通道下摄像头以外的选项在resource/video_sources.csv文件里设置。 2、人脸注册 静默活体检测，照片不能用来注册。 3、动态点名 学生面向摄像头完成签到，可以多人同时进行签到