股票预测系统源码：Vue3与Spring Boot整合Python实现

资源摘要信息:"基于vue3与spring boot+python实现股票预测系统源码.zip"的文件涉及了多种技术栈，包括前端开发、后端开发以及数据科学。以下是对文件中所包含知识点的详细阐述： 1. **前端技术栈**： - **Vue3**：Vue3是Vue.js的最新主要版本，它引入了组合式API（Composition API），提供了更好的性能和更灵活的代码组织方式。在本项目中，Vue3被用来构建用户界面。 - **element-plus**：element-plus是基于Vue3的组件库，它提供了一套完整的UI组件，使得开发者可以快速搭建美观的界面。 - **echarts**：echarts是一个使用JavaScript编写的开源可视化库，能够提供直观、生动的图表样式，本项目中利用echarts绘制股票数据的图表，帮助用户更好地理解股票信息。 2. **后端技术栈**： - **Spring Boot**：Spring Boot是Spring的一个子项目，它简化了基于Spring的应用开发过程。通过使用Spring Boot，开发者可以快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 - **MySQL数据库**：MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理应用程序数据。本项目的后端部分可能利用MySQL作为数据存储方案，存储股票相关的数据。 3. **数据科学与Python编程**： - **Python3.8**：Python是一种高级编程语言，广泛用于数据科学、机器学习等领域。在本项目中，Python被用来编写股票预测的脚本。 - **线性回归的最小二乘法**：线性回归是一种基本的统计学方法，用于分析两个或多个变量之间的关系。最小二乘法是线性回归中一种常用的参数估计方法。在股票预测中，线性回归可用于捕捉股票价格的线性趋势。 - **随机森林**：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测。它可以处理高维数据，并且对于分类和回归问题都十分有效。在本项目中，随机森林被用于股票价格的预测。 - **sklearn库**：sklearn是Python中一个强大的机器学习库，提供了各种用于数据挖掘和数据分析的工具。项目中可能使用了sklearn内置的模型进行数据的训练和预测。 4. **系统部署与运行**： - **Java的maven环境**：Maven是一个项目管理和构建自动化工具，它主要服务于Java项目。在本项目中，可能需要Maven来管理后端依赖和项目构建。 - **Vue的Vue@Cli环境**：Vue CLI是Vue.js的官方命令行工具，用于快速搭建项目。项目开发过程中可能需要利用Vue CLI快速创建、开发和管理Vue.js项目。 - **flask**：Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。在本项目中，Flask用于创建一个提供API服务的web应用，以供前端调用。 - **app.py文件**：这是Python编写的Flask应用入口文件，用于启动flask web服务。 - **application.properties配置文件**：这是Spring Boot项目的配置文件，用于配置数据库密码、端口等敏感信息。用户需要根据实际情况修改配置以保证系统的正常运行。 5. **安装与配置说明**： - 系统需要安装Java的maven环境和Vue的Vue@Cli环境。 - 需要运行flask的app.py文件以提供服务。 - 系统导入的股票数据默认安装在D:/stock/data目录下，路径和配置可以通过application.properties文件进行修改。 - 安装细节可以在压缩包内的安装说明目录中查阅。 以上是对文件中提及技术的详细解释，以及对整个项目的架构和运行机制的概述。开发者可以借助这些信息深入理解本系统的设计与实现。