crime analytics web application

Django-crime-analytique-apparence

Une visualisation du crime basée sur Django et une application ML

Visualisation faite avec l'aide:

• Tracer

• Fusioncharts

Apprentissage automatique effectué à l'aide d'un modèle bayésien pré-entraîné

Exécution dans votre système local:

Cloner le référentiel et accéder au dossier

Ouvrez votre shell et installez PIP (si vous ne l'avez pas)

Maintenant, installez toutes les exigences en utilisant la commande ci-dessous

 pip install -r requirements.txt

Créez maintenant votre propre administrateur / superutilisateur

 python manage.py createsuperuser

Vous pouvez désormais vous connecter en utilisant vos informations d'identification, mais avant de vous connecter, nous devons être migrer notre contenu de base de données

 python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

Pour héberger la demande sur votre Host local

 python manage.py runserver

Pour mettre à jour le contenu de la base de données, exécutez les fichiers Python

 python import.py 
python import1.py

L'exécution de ces deux codes Python insérait tous les contenus CSV à la base de données SQLite

Courir sur Heroku:

https://crimeanalyticsdjango.herokuapp.com/

Connexion de l'utilisateur du personnel

Nom d'utilisateur: admin

Mot de passe: 12345SIX