项目包含数据读取预处理、多维指标统计、可视化绘图、学业预警筛选四大功能模块。可批量读取学生成绩原始数据，完成数据校验与清洗；计算各班各科平均分，开展跨班级成绩对比；绘制柱状图、直方图直观展示班级成绩差异与分数分布；自定义成绩阈值筛选学业预警学生，输出学情汇总结果，为教学评估提供直观参考依据。

本项目依托Linux虚拟机环境，借助SparkStreaming流式计算框架，实现文本实时词频统计，用来理解流式计算的逻辑，区分离线批量计算与实时流计算。程序持续监听指定文本文件，捕获后续新增写入的内容；当外部不断追加文本，会按设定时间间隔读取新增数据，执行分词，拆分出全部单词，对单词分组并累加出现

监听微信群里的MSS安全告警，把一条消息里塞的多条告警逐条拆开单独发送，每条自动带客户名；先由规则引擎判定严重程度，未命中再交大模型研判并附AI建议；经钉钉、企业微信、邮件多通道送达，紧急告警自动拨微信语音把人叫醒。

本项目搭建Hadoop分布式存储环境，搭配Spark框架实现离线文本词频统计。原始文本文件上传至HDFS分布式文件系统，使用PySpark编写业务逻辑，完成文本分割、单词提取、分组聚合，最终输出词频排序结果，并将统计结果回写保存至分布式存储。项目完整复现“分布式存储+离线计算”经典大数据架构。在实操

本项目为一款轻量化的桌面计算工具，集成基础运算与常用数学函数计算能力。程序支持加减乘除四则运算，同时实现开方、正弦、余弦、对数等函数求解功能。项目加入输入合法性校验机制，可有效规避除零异常、非法字符输入等问题，保障程序稳定运行，提升计算可靠性。

项目分为数据获取、数据降噪清洗、Hadoop分布式存储、深度学习建模、可视化展示五大模块。借助Java、Python、Shell脚本完成校园数据处理，依靠Hadoop承载大容量数据集，搭配R语言开展统计分析，完成特征筛选与模型训练，直观呈现数据分析与模型预测结果。

1、功能模块：驾驶舱由顶部指标栏、左侧航标与船舶面板、中部江西省态势地图、底部周预报尺度、右侧水位与保障面板五部分组成。2、主要功能描述：（1）顶部指标栏：实时展示全省总流量及各主要站点的流量、水位和涨落幅度，用箭头标出升降趋势；支持按机构树筛选，全屏数据随所选机构联动刷新。（2）左侧面板：航标设标

本系统旨在打造录音智能分析一体化平台，打通“录音上传→语音转录→声纹识别→AI智能总结→意向客户检测→工作报告生成”的全链路，为企业提供Web控制台与AndroidApp双端能力，实现业务流程数字化与合规化。

用户端以对话为主。选好专家后可以连续提问，系统返回指标卡、表格、图表和文字解读，并支持筛选、维度下钻、智慧运营场景下的归因分析；专家若配置了模板，同一次对话还可以生成看板或下载PPT。用户可以上传Excel、CSV或文本做文件问答，也可以把结果导出、收藏，并在历史对话里找回。管理端负责把这些能力配出

1、系统由巡检工作台、识别服务和诊断报告三部分组成。工作台看今日点位、已发现隐患、待复核和未闭环，并滚动显示最新事件。巡检任务按一次任务管理多个点位；隐患台账按垃圾杂物、人居乱象、秸秆焚烧、河道沟渠、基础设施、烟火安防归类；点位页对照片和判定结果；统计报告汇总本轮结论。2、识别服务接收任务号、点位和