Flask

DeepSearch是一个功能完善的自主AI研究平台,其核心功能模块包括:动态研究规划引擎:AI可根据用户问题,结合历史研究上下文,自主地、多轮地生成并迭代研究计划与搜索策略。异构数据源接入层:系统通过插件化的元搜索引擎,可同时并行调用通用搜索(如Tavily)、学术搜索(如GoogleSchola
1180Python人工智能
1.公司管理、用户管理、用户角色管理:这三个模块负责管理和区分整个系统不同用户的信息,以及区分不同角色的权限2.零售客户管理、零售合同管理、在线签约、收集电量、偏差分析、账单推送、报价管理、信息推送:这八个模块的主要功能是服务售电公司的日常业务,方便进行日常业务的开展,包括将客户以及和客户的合同与系
971Python企业服务
个人网站产品系统
*项目展示模块**:以卡片形式展示7个核心项目,包括Web端数字孪生系统、船舶监管系统、AI模型应用系统、深海养殖软件系统、船舶能效控制系统等,每个项目支持视频预览和详细页面跳转。**技术能力模块**:展示数字孪生技术、大模型应用、前端开发、系统集成、全栈开发、项目管理等六大技术能力,并突出核心优势
450Python内容平台
本项目为多用户博客平台,主要功能模块包括:1.**用户系统**-注册/登录/注销+数据隔离2.**博客管理**-文章增删改查+分类标签3.**权限设计**-公开/私密文章权限控制4.**实时交互**-Markdown写作实时预览5.**响应式前端**-海洋主题动画+移动端适配主要解决多用户环境下数据
390Python企业服务
1.机器派发为了减轻人工派单压力使用AI机器学习技术训练模型,对新产生的投诉案件的投诉内容通过中文文本分类算法,预测所属的对应的案件类型和所属部门为90以上,以达到热线派发精准分类,便将任务自动直接派发。2.辅助派发在机器预测值不足90时,还是由人员进行手工派发,派单员手工派单时,系统也会给出三个派
690Python机器深度学习
购物网页项目产品系统
这个项目是一个基于Flask的在线商品交易平台,具备完整的用户管理和商品发布功能。系统的主要特点包括:用户认证系统:支持用户名或邮箱登录提供注册、登录、密码重置等功能实现了管理员权限管理商品管理功能:用户可以发布商品,商品默认状态为"未审核"管理员可以审核商品,审核通过后商品才对普通用户可见商品状态
580Python电商
开放域视觉定位:支持通过自然语言指令,在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理:利用大模型的内在推理能力,通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调:采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调,仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线:实现
2690Python人工智能
Myolotrain开源项目
Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统,为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能,支持windows、linux、docker等多种部署方式,使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型,支持CPU和GPU,使用t
1691Flask人工智能
项目分为四个组件,分别为:1、数据处理组件,实现数据源文件的数据治理及neo4j数据库数据更新服务,及主备同步等机制;开发语言shell为主;2、通信中间件,提供安全的方式,实现主备库远程通讯指令传输问题,以及实现单节点统筹运维的能力;3、GISAPI接口服务,提供对外的接口开发及权限校验、流量控制
530Python企业服务
AI自动化办公助手集成了多种实用功能模块:智能表格处理模块:自动合并、去重、清洗Excel文件;AI报告生成模块:基于用户输入快速生成日报、周报、总结;自动下载与分类模块:支持批量下载网页资源并按类型分类保存;自动邮件与消息发送模块:支持批量发送邮件、微信通知;AI文案助手:调用OpenAI接口自动
6880Python人工智能
1.项目具体功能模块:(1)用户管理模块:用户注册、登录、个人信息管理(2)商品管理模块:商品上架、编辑、下架、库存管理(3)购物车模块:添加商品、修改数量、删除商品、实时计算总价(4)订单管理模块:订单创建、状态跟踪、订单查询(5)后台管理模块:数据统计、系统配置2.主要功能描述:这是一个完整的全
1730Python电商
1. 基于WEB开发相关知识和工具,拟设计与实现一种晚点扩散仿真与分析系统,生成一个网页,为高铁网络晚点的问题的研究提供技术支撑。 2. 本项目采用前后端分离的B/S架构,主要使用的开发工具和技术栈如下: • 后端: o 编程语言:Python 3.8.20 o Web框架:Flask (轻量级Web服务框架) o 数据库:MySQL 5.7+ (关系型数据库,存储基础数据及分析结果) o 数据库连接库:Pymysql o 网络分析库:NetworkX (用于图的创建、操作、复杂网络指标计算等) o 核心算法库:random, collections.defaultdict (Python内置) o 其他库:requests (用于HTTP请求) • 前端: o 核心技术:HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+) o 可视化库:ECharts (用于网络拓扑图、统计图表绘制和动态展示) • 开发环境与工具: o 操作系统:Windows o Python环境管理:Conda o IDE/编辑器:PyCharm • 数据存储: o 结构化数据:MySQL数据库 o 中间数据/缓存:JSON 文件 (例如,预处理后的网络拓扑数据、图表数据) 3. 系统主要包含以下三个核心功能模块: 1. 高铁网络结构分析模块: o 从数据库中读取高铁站点和线路数据,构建高铁网络模型(节点代表站点,边代表线路)。 o 计算网络的拓扑结构指标,包括:度分布、聚类系数、平均路径长度等。 o 对网络进行社团结构划分。 o 可视化展示:高铁网络拓扑结构图(节点可交互)、各类指标的统计图(如度分布直方图)、社团划分结果(在拓扑图上以不同颜色区分)。 2. 高铁网络晚点扩散模拟与分析模块: o 在已构建的高铁网络结构上,实现晚点扩散的仿真模拟。 o 支持采用SIS(易感-感染-易感)和SIR(易感-感染-移除/恢复)两种经典的传染病模型对晚点扩散进行建模。 o 用户可选择晚点源头节点,并可自定义参数。 o 动态展示晚点在网络中的扩散过程,标记出每一时间步的晚点节点和扩散路径。 o 统计并可视化展示每一时间步网络中晚点节点总数和未晚点节点总数的变化曲线。 o 用户可切换SIS/SIR模型进行对比分析。 3. 高铁网络关键节点识别模块: o 基于中心性的节点评估:  计算节点的度中心性 (Degree Centrality)。  计算节点的介数中心性 (Betweenness Centrality)。  计算节点的接近中心性 (Closeness Centrality)。  可视化展示各中心性指标的统计图或Top-N节点列表。 o 基于模拟统计的关键节点识别:  多次重复晚点扩散模拟过程(可设定不同源头或随机因素)。  统计在多次模拟中,各个节点发生晚点的总次数。  展示晚点次数最多的Top-10节点列表。 o 基于进化算法的最优免疫节点选择:  设定一组节点(例如10个)为免疫状态(这些节点不会发生晚点,也不会传播晚点)。  在设定免疫节点后,进行晚点扩散模拟,观察网络整体的晚点情况。  利用遗传算法 (Genetic Algorithm) 等进化计算方法,在所有可能的N个免疫节点组合中搜索,找出使得网络晚点影响(例如,总晚点节点数、晚点持续时间等)最小化的最优10个免疫节点组合。  展示算法给出的最优10个免疫节点列表。
820Pythonweb200.00元
电商爬虫工具源文件源码
1、行业背景: 电商数据分析与市场研究行业 业务场景: - 商品价格监控: 帮助商家和消费者监控竞品价格变化,制定合理的定价策略 - 市场调研分析: 为电商从业者、数据分析师提供市场趋势和商品热度数据 - 竞品分析: 支持企业进行竞争对手商品信息收集和分析 - 数据驱动决策: 为电商运营、产品选品、库存管理提供数据支持 目标用户: 电商从业者、数据分析师、市场研究人员、个人用户 2、 - 多平台支持: 支持淘宝、京东、天猫三大主流电商平台 - 智能爬取: 可配置爬取商品名称、价格、销量、评价等多维度信息 - 反爬虫应对: 内置多种反爬虫策略,包括请求延迟、User-Agent轮换等 数据处理模块 - 数据清洗: 自动去重、格式标准化、异常数据过滤 - 数据存储: 基于SQLAlchemy的数据库存储,支持SQLite - 历史记录: 完整的爬取任务历史和数据版本管理 导出管理模块 - 多格式导出: 支持CSV、Excel、JSON等多种数据导出格式 - 批量处理: 支持大批量数据的高效导出 - 文件管理: 统一的下载文件管理系统 Web界面模块 - 用户友好界面: 基于Flask的Web应用,提供直观的操作界面 - 任务管理: 可视化的爬取任务创建、监控和管理 - 实时状态: 爬取进度实时显示和状态更新 系统服务模块 - 爬虫控制器: 统一的爬虫任务调度和并发控制 - 数据库服务: 完整的数据CRUD操作和查询服务 - 错误处理: 完善的异常处理和错误恢复机制 3、 后端框架: - Flask 2.3.3+: 轻量级Web框架,快速开发和部署 - SQLAlchemy 2.0.23+: ORM框架,提供数据库抽象层 爬虫技术: - Selenium 4.15.2+: 动态网页爬取,支持JavaScript渲染 - BeautifulSoup4 4.12.2+: HTML解析和数据提取 - Requests 2.31.0+: HTTP请求库,处理静态页面 数据处理: - Pandas 2.1.3+: 数据分析和处理 - NumPy 1.25.2+: 数值计算支持 - OpenPyXL 3.1.2+: Excel文件处理 1. 分层架构设计 - 表现层: Flask路由和模板系统 - 业务层: Services服务层处理核心业务逻辑 - 数据层: Models数据模型和数据库操作 - 爬虫层: 独立的爬虫模块,支持多平台扩展 2. 模块化设计 - 高内聚低耦合: 各模块职责明确,便于维护和扩展 - 插件化爬虫: 基于BaseCrawler的继承体系,易于添加新平台 - 配置驱动: 多环境配置支持(开发、生产、测试) 3. 可扩展性 - 平台扩展: 新增电商平台只需继承BaseCrawler - 功能扩展: 模块化设计支持功能快速迭代 - 部署灵活: 支持单机部署和分布式扩展 4. 稳定性保障 - 异常处理: 完整的异常体系和错误恢复机制 - 测试覆盖: 基于pytest的完整测试套件 - 日志系统: 分级日志记录,便于问题排查 5. 用户体验 - Web界面: 直观的操作界面,降低使用门槛 - 实时反馈: 任务进度和状态实时更新 - 数据可视: 多种格式的数据导出和展示
1930Pythonpython
行业场景:面向个人及中小团队的任务协作场景,解决任务杂乱、进度不清的痛点。 核心功能: 可视化看板(待办/进行中/完成三态流转) 多维度分类(工作/学习/生活标签体系) 安全认证(密码加密+会话管理) 技术架构: • 采用Flask轻量级框架实现RESTful API • 前端Bootstrap 5响应式布局适配多端 • SQLite嵌入式数据库零配置部署 • 动态交互通过原生JavaScript实现 亮点: 工厂模式初始化应用 CSRF防护的表单提交 无刷新任务状态切换动画
850Pythonweb
1、面向视频学习者:如考研人群、考公人群等以视频为基础进行学习的人群,解决了教育视频适配度不足的问题; 2、通过强化教育场景专属的视频处理、字幕生成、内容摘要与智能问答能力,并支持本地部署与多引擎切换,实现了比市场常规方案更高的专业性、灵活性与隐私保护。 3、通过融合视频处理、语音识别、知识图谱、向量检索与大语言模型技术,构建了包含视频处理、字幕生成、知识图谱、笔记推荐与智能问答五大模块的智能教育视频学习系统,实现了教育内容的结构化、个性化与交互式理解。
900Python人工智能
面向对象与问题解决 本方案面向天津大学师生和研究人员,打造了一个专属于校内用户的多模态AI交互平台。在当前教育环境中,一般性AI工具往往难以满足学术精确性和专业领域的深度需求,且公共大模型平台存在数据安全和隐私保护的顾虑。本项目解决了学术环境中对高质量AI交互工具的迫切需求,为教学、科研和学习提供安全可靠的智能助手,同时确保数据不外泡,满足校内信息安全标准。 方案特色与市场差异 相比市场上常见的通用型AI聊天方案,本平台具有以下突出特点: 多模态交互能力:支持文本与图像混合输入,可实现图文结合的深度交流,特别适合教学场景中的复杂知识传递和科研中的图表分析。 流式响应机制:采用实时流式响应技术,AI回复过程可见,大幅提升用户体验和交互效率,避免了传统请求-响应模式的等待焦虑。 校内专属定制:系统UI采用天津大学主题色彩(深蓝色#0a2351),结合学校特色,提升师生认同感和归属感。 多模型灵活切换:用户可在DeepSeek-R1和千问VL-2.5等先进大模型间自由切换,根据不同学科需求选择最适合的模型,满足从理工科到人文学科的多样化应用场景。 会话管理系统:完善的对话存储与管理功能,支持会话创建、重命名和归档,方便用户进行知识沉淀和学习复习。 图像智能处理:具备高级图像上传与分析能力,支持各类学术图表、实验数据和教学资料的深度理解。 技术架构与产品组成 本方案采用现代化前后端分离架构: 前端技术栈:React + TypeScript构建,采用Context API进行状态管理,实现了轻量高效的用户界面。 后端服务:基于Flask的RESTful API设计,集成了图像处理服务和大模型调用接口,确保响应速度和系统稳定性。 数据存储:采用关系型数据库存储用户会话和消息历史,结合图床服务实现高效的多媒体内容管理。 AI模型集成:DeepSeek-R1 671B(擅长逻辑推理和专业领域)和QwenVL-2.5(视觉语言多模态能力强)双模型支持,满足不同学科的智能助手需求。 本项目成功融合了先进AI技术与教育场景需求,为天津大学打造了一个专属的、安全的、高效的智能交互平台,极大提升了校内智能化教学与研究水平
1670Flask人工智能
1,这是一个由flask框架搭建的互联医院后端服务架构,包括用户端,医生端,CMS端,方便做二次开发 2,主要功能有登录,药品管理,药品商城,购物车,发起问诊,创建药品订单,支付和物流需要自己接第三方服务。 3,提供了docker部署方式
1420pythonpython
首先使用python的senlenium+xpath爬取安居客的北京租房信息数据,然后使用pandas对爬取的数据进行预处理,然后使用pymysql将数据写入mysql以及hadoop大数据平台。然后使用sparksql对数据进行数据分析,将分析的指标存入mysql,然后利用flask+echares从mysql里面抽取数据进行数据分析的可视化
1940pythonPython开发工具200.00元
游戏上线模块:负责游戏的发布和更新,确保玩家始终能体验到最新最热的游戏内容。 后台管理模块:提供给管理员使用的界面,用于监控游戏状态、管理用户账户、处理财务和运营数据等。 订单支付模块:集成支付系统,支持玩家购买游戏内的虚拟物品或服务。 防沉迷系统模块:根据国家相关规定,对未成年玩家进行游戏时间限制,以保护他们的身心健康。 登录注册模块:为玩家提供创建账户和登录游戏的平台 在项目中,我主要负责了游戏上线、后台管理、订单支付、防沉迷系统和登录注册模块的开发工作。我选择了Python作为开发语言,利用Flask框架构建后端服务,通过Redis实现高速缓存,使用Nginx作为反向代理服务器,以及PostgreSQL数据库来存储和处理数据。在这些技术的支持下,我成功地实现了上述功能模块,并处理了单张表1亿+的数据量,确保了平台的稳定运行和高效数据处理能力。
3250python短信API
1.质量管理分为三部分:(1)质量积分制 通过与考核系统挂接实现考核同步减分,嘉奖同步加分。 (2)探伤管理 通过数据分析可以精确找出易发生缺陷的位置 (3)质量数据统计 可通过各数据进行班组横向对比,精准把握质量动向 2.本系统为本人100%设计开发
1400flaskVue 组件
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