特征处理

项目名称：社交网络用户影响力分析与建模 一、项目背景 随着互联网技术的发展，社交媒体平台如微博、微信、Facebook、Instagram等越来越受欢迎。人们通过这些平台分享信息、互动交流，形成了庞大的社交网络。社交媒体用户产生了大量的内容，包括文字、图片、视频等。其中一部分用户因其独特的观点、创造性的内容或广泛的关注者而受到关注，拥有较高的影响力。交网络用户影响力分析可以帮助企业识别具有较高影响力的用户，找到合适的合作伙伴进行品牌合作、产品推广等。通过与具有影响力的用户合作，可以提高品牌知名度、扩大产品影响力。 二、项目需求 2.1. 业务需求 •分析用户个人信息与用户影响力的关联关系 •通过用户数据对比，识别出更据影响力的一方，制定合作用户选择策略 个人完成

以下是对代码的分析和总结，按照您提供的参考框架进行分类： 1. 软件面向的行业和业务场景 (25%) 该代码实现了一个基于机器学习的股票因子模型，面向金融行业，特别是量化投资和股票市场分析领域。其主要业务场景包括： 股票因子计算：通过技术因子和基本面因子的计算，分析股票的历史表现和市场特征。 预测模型训练：基于历史数据训练机器学习模型（随机森林），预测股票的未来收益。 投资决策支持：为投资者提供股票预测结果，帮助筛选出具有潜力的股票。 2. 项目分为哪些功能模块，对用户来说具体实现哪些功能 (50%) 功能模块划分及实现功能： 数据获取模块 功能：获取股票数据，包括历史价格数据和最新市场数据。 实现： get_sample_stocks：随机抽取样本股票，过滤掉ST股票、北交所股票和上市不足一年的股票。 get_historical_price_data：通过akshare获取股票的历史价格数据。 get_latest_market_data：通过akshare获取最新市场数据，包括股票的实时价格、换手率、成交量等。 因子计算模块 功能：计算技术因子和基本面因子，用于后续模型训练。 实现： calculate_technical_factors：计算动量因子、波动率因子、均线因子、RSI指标和MACD指标。 calculate_fundamental_factors：计算市盈率、市净率、换手率、量比、总市值和流通市值等基本面因子。 process_factors：对因子进行去极值处理和标准化处理。 模型训练模块 功能：训练随机森林模型，预测股票的未来收益。 实现： prepare_target：准备目标变量（5日收益率），并对数据进行去极值处理。 train_model：使用交叉验证训练随机森林模型，输出模型的特征重要性和预测性能指标（MSE）。 预测与结果生成模块 功能：基于训练好的模型生成股票预测结果，并筛选出具有潜力的股票。 实现： predict：对样本股票进行预测，生成预测收益，并结合市场数据筛选符合条件的股票。 输出结果包括股票名称、最新价、预测收益、涨跌幅、换手率、成交额、量比和市盈率等信息。 辅助模块 功能：提供数据清洗、异常处理和日志输出等功能。 实现： winsorize：对数据进行去极值处理。 standardize：对数据进行标准化处理。 main：程序入口，调用各模块完成整个流程。 3. 项目的技术选型和架构特点 (25%) 技术选型： 数据获取： 使用akshare和tushare获取股票数据，支持历史价格数据和实时市场数据的获取。 数据处理： 使用pandas和numpy进行数据清洗、因子计算和特征工程。 机器学习： 使用scikit-learn实现随机森林回归模型，支持交叉验证和特征重要性分析。 进度条： 使用tqdm显示数据获取和处理的进度条，提升用户体验。 异常处理： 使用try-except结构捕获异常，确保程序的健壮性。 架构特点： 模块化设计： 代码按照功能划分为多个模块，每个模块负责特定的任务，便于维护和扩展。 数据驱动： 整个流程以数据为核心，从数据获取到因子计算，再到模型训练和预测，每一步都依赖于数据的处理和转换。 机器学习集成： 将机器学习模型（随机森林）集成到股票因子分析中，实现对股票收益的预测。 异常处理与日志输出： 在关键步骤添加异常处理和日志输出，确保程序的稳定性和可调试性。 随机性控制： 使用固定的随机种子（random.seed和np.random.seed）确保结果的可重复性。 总结 该代码实现了一个完整的股票因子分析和预测系统，适用于金融行业的量化投资场景。通过模块化设计和机器学习技术的应用，用户可以高效地计算股票因子、训练预测模型并生成投资决策支持结果。

个人实现 Stable Diffusion(AI 画图) 的安装和使用，比较适内存16G以上的计算机使用。 本文深度剖析了 Stable Diffusion 模型与其创新性扩展——ControlNet，ControlNet 作为一种新颖的条 件控制机制，用于指导扩散模型生成图像，特别是应用于 Stable Diffusion 等文生图模型。它能实现对生 成过程施加更精细的约束，使得输出图像更加符合用户的需求。 在研究中，首先概述了 Stable Diffusion 的基础架构，拆解其组成单元，讨论感知压缩、CLIP 文 本编码器、条件导向机制及核心的 UNet2DModel，揭示了从文本到视觉艺术的转换奥秘。文章聚焦 ControlNet 的核心原理与实现逻辑，在不改变原模型架构的前提下，利用辅助网络巧妙施加外部控制信 号，实现生成图像内容的精准操控。 实验部分展示了 ControlNet 在 Canny edges（边缘检测）、Openpose（人体姿态检测）的效果。结果 表明，ControlNet 在这些任务中都表现出显著的优势，尤其是在保持生成图像的文本相关性和准确性方 面。透过实践案例的棱镜，演示了 ControlNet 在网页部署的可行性，进一步凸显其即时性和普适性价值。 最后，论文总结了 ControlNet 的潜在应用前景，并提出了一些可能的改进方向。

1.软件面向建筑施工领域，以实现及时、准确的检测混凝土损伤位置。 2.项目分为三大模块，分别为：构建混凝土病害数据集（解决目前开源数据集较少、多数数据集所含的样本类别单一、大多数数据集图像都取材于同一地点，场景较为单一，无法还原真实场景下的混凝土构件病害的问题。）、图像增强模块（旨在增强后续分割模型的鲁棒性和分割效果）、语义分割检测模块（检测实际应用中场景复杂、存在的密集小尺度目标，提高检测准确度）。 3.项目采用的技术方法有：通过数据搜集、数据清洗、图像增强、数据集标注和数据增强这五个步骤构建数据集；提出基于 Retinex 和图像融合的图像增强算法；提出基于注意力机制和特征金字塔的语义分割算法。

AI文本检测系统（网页端+PC端） 作品介绍参考要点： 1. 【30%】本方案面向的问题与解决方案 解决当前AI生成文本快速增长带来的内容真实性识别难题 针对中文文本的AI生成特征进行精准识别和分析 提供专业、可靠的AI文本检测解决方案 满足内容审核、学术检测、教育评估等多场景需求 2. 【50%】相比市场常规方案的特点 采用先进的ERNIE-3.0预训练模型，提升中文文本理解能力 创新的分段检测和加权聚合算法，提高长文本检测准确性 提供详细的分析报告和置信度评估，增强结果可解释性 图形化界面设计，让专业检测变得简单易用 支持批量处理和实时检测，提高工作效率 灵活的参数配置，满足不同场景的检测需求 3. 【20%】方案的产品组成和技术选型 核心检测引擎：基于PyTorch深度学习框架 模型架构：ERNIE-3.0预训练模型优化 界面实现：Tkinter图形界面框架 数据处理：Pandas、NumPy等科学计算库 评估系统：scikit-learn机器学习工具库 开发语言：Python 文本分析：自研的智能分段和特征提取算法 这个作品是一个完整的AI文本检测解决方案，通过先进的技术实现和友好的用户界面，为用户提供专业可靠的AI生成文本检测服务。

 店铺搜索效果优化，包括粗排，精排，样本，特征优化，店铺内UCVR累计提升10%  券搜策略优化：对于高价item/个性化item进行提权，UV价值提升20%  垂搜流量调控：从0到1开发垂站等流量调控：包括EE/特定品置顶/穿插的策略

1、基于最新的算法、最全的数据样本训练、最优的系统架构。 2、支持CPU、GPU兼容。 3、目标类型、车辆品牌、车头车尾、车身颜色、车辆类型、车牌类型、车牌号码、危险品车、出租车、驾驶人员、纸巾盒、遮阳板、天窗、收费类型等检测。

1、基于最新的算法、最全的数据样本训练、最优的系统架构。 2、支持CPU、GPU兼容。 3、目标类型、车辆品牌、车头车尾、车身颜色、车辆类型、车牌类型、车牌号码、危险品车、出租车、驾驶人员、纸巾盒、遮阳板、天窗、收费类型等检测。

本项目基于先进的深度学习算法，结合图像处理和生成对抗网络（GAN）技术，致力于打造能够生成高质量虚拟场景和角色形象的AI程序。通过简单的图片输入，用户可以轻松生成逼真的虚拟形象，无需复杂的操作和专业的图像处理技能。这使得该程序不仅适用于普通用户，也为影视制作公司、广告创意团队以及其他需要定制化图像内容的领域提供了极大的便利。 该AI程序的核心优势在于其多功能性和强大的适应性。用户可以生成各种风格的虚拟场景，从逼真的现实场景到未来主义的科幻世界，从二次元的卡通风格到虚拟人类的超写实形象，均可轻松实现。同时，程序支持对生成图像的精细化控制，包括但不限于角色的表情、姿态、服装风格、场景灯光以及背景环境等。这使得用户能够根据个人或项目需求，对生成内容进行高度定制化调整，从而最大化满足创意和商业需求。 该作品的应用领域十分广泛，尤其在以下几个方面具有显著优势： 影视娱乐行业：虚拟角色生成技术可以帮助影视制作公司在减少制作成本的同时，加快后期处理的效率。虚拟偶像和虚拟演员可以大规模应用于广告、电影和电视节目中，提升视觉效果的同时，灵活应对演员时间或场景限制。 AI虚拟偶像和数字形象：通过AI生成技术，可以创造出逼真的虚拟人物，这些虚拟偶像能够被用于社交媒体、商业代言、直播互动等场景，具有极大的商业潜力。该项目生成的虚拟形象不仅在外观上非常逼真，还可以通过AI语音和动作捕捉技术，实现与真人相似的互动。 AI换装和虚拟时装：用户可以选择不同的服装风格和配饰，将生成的虚拟人物应用于时尚行业或电子商务平台，展示不同的服装搭配效果，为消费者提供个性化的购物体验。 AI换脸和特效制作：该程序能够通过换脸技术，将用户的面部特征无缝融入到虚拟角色中，并生成多样化的表情、动作。它不仅可以应用于个人娱乐，还可以为视频制作和广告宣传提供强大的技术支持。 通过对这些先进AI技术的灵活应用，本项目为用户提供了丰富的创作工具和无限的想象空间，极大地提升了虚拟形象生成的效率和精度。无论是影视娱乐行业的从业者、时尚设计师，还是普通用户，都能够从中获得创新的图像生成体验。

塔吊自动驾驶系统简介 一、面向对象与解决问题 塔吊自动驾驶系统主要服务于建筑施工行业，旨在解决高空作业风险、人工成本上升等问题。 二、东土科技系统特点 高度集成：集成智能控制器、实时控制等，实现自动驾驶。 精准规划：RTK定位，路径规划与AI算法进行检测避障，确保安全精准。 实时监控：监控塔吊状态与环境变化，预警并停机避免事故。 高效传输：先进通信技术保障数据传输与处理的高效性。 三、产品组成与技术选型 UI软件监测：3D仿真显示和2D的UI展示和提示，实时视频监控。 控制器：稳定的工业控制器。 操作系统：实时操作系统，稳定运行环境。 传感器：激光雷达与摄像头，地图构建和环境感知。 操作界面：手持器与移动端控制，发送指令并显示状态。

结构光相机由于其高精度和广泛适用性，被广泛应用于以下场景： ‌‌面部识别‌：用于更精确的面部识别技术，如美颜自拍、AR购物等。 ‌‌3D打印‌：通过扫描物体来生成3D模型，进而用于3D打印。 ‌三维重建‌：用于‌工业检测、‌医疗影像等领域，实现物体的三维重建和分析。

构建并使用Neo4j图数据库进行存储大规模交易数据（10GB）；对数据进行清洗，提取初始特征工程，划分不同时序的数据切片图；使用Pytorch搭建动态图卷积神经网络深度学习算法框架，将其建模为图分类任务进行识别庞氏骗局，数据分析以及可视化

面向车载监控领域，采用先进的图像拼接融合技术，对车外图像进行拼接融合为一幅全景环视，拼接真实、自 然、色彩均衡，消除了因车辆自身导致的驾驶盲区，使驾驶员更安全便捷的操纵车辆。包括车载监控主机 端；所述车载监控主机端包括图像采集模块、图像合成模块以及标定模块；

开发目的：面向宠物医疗行业提供垂直大模型研发、微调和服务 软件的主要功能： 1、账号登录。主要用于用户登录系统。 2、系统管理。主要用于管理系统用户。 3、聊天互动。主要用于与用户进行聊天互动，解决宠物健康相关问题。 4、病历管理。主要用于管理宠物病历。

1.数据收集与清理： 收集历史空气质量数据，识别并处理缺失值和异常值，确保数据质量。 2.特征工程： 提取和构建与空气质量相关的特征，包括气象条件、污染物浓度等，并进行特征选择和降维，以优化模型性能。 3.相关性分析： 探讨空气质量指标之间的相关性，识别主要影响因素，为模型提供科学依据。 4.模型开发与训练： 选择并训练适合的机器学习模型，使用交叉验证等方法调整参数，以提高预测准确性。 5.模型评估与优化： 对模型进行评估，使用指标如均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）衡量模型性能，并根据结果进行优化。 6.预测与应用： 利用训练好的模型，对未来6小时的空气质量进行预测，并提供应用场景的建议，如污染预警系统等。

传统的量化投资，使用技术指标比如均值，MACD，RSI,KDJ等以及它们的线性变种来产生信号。 有几个缺点： - 1、多为线性的， - 2、参数设置全凭经验，没有调优过程， - 3、规则偏静态的，无法适应跟进市场变化而自主进化。 我们的目标，是把前沿人工智能技术，包括大模型，机器学习，深度学习，深度强化学习，知识图谱，时间序列分析等技术应用于金融大数据挖掘， 更好的赋能量化投资。

内置的空气质量传感器实时对室内二氧化碳浓度的监测，帮助用户及时发现并改善空气质量问题。同时，用户可以通过手机APP轻松调节台灯的色温和亮度，创造一个舒适的居住或工作环境。低功耗设计和无线充电功能不仅节能环保，还提升了使用的便捷性。此外，这款台灯还能轻松集成到智能家居系统中，实现远程控制和自动化操作，促进健康生活方式的同时，也增添了室内装饰的美观度。 这款二氧化碳智能台灯以其创新功能和设计在传统智能台灯之上脱颖而出。它不仅具备基本的照明功能，还集成了空气质量监测，能够实时监测室内的二氧化碳浓度，确保空气清新。通过手机App的智能控制，用户可以轻松调节色温和亮度，甚至实现自动化调节，提升居住或工作环境的舒适度。低功耗设计和无线充电功能不仅节能环保，还增加了使用的便捷性。内置的ESP32 WiFi模组支持2.4G网络，使得台灯能够轻松接入智能家居系统，实现远程控制和自动化操作。采用WS2812B灯珠，支持RGB颜色变化，增添了室内装饰的美观度和个性化。更重要的是，通过改善室内空气质量，这款台灯有助于促进用户的健康生活方式，减少呼吸系统疾病的风险，提升整体健康。其多功能性使其在家庭、办公室或公共场所都能发挥重要作用，成为现代智能家居不可或缺的一部分。 这款二氧化碳智能台灯由灯环、主控板、WiFi模组、空气质量传感器、无线充电线圈和可充电电池组成。技术选型上，采用WS2812B灯珠提供RGB灯光效果，ESP32 WiFi模组实现2.4G网络连接，复旦微LE系列低功耗微控制器作为主控，确保设备高效运行。无线充电线圈和可充电电池设计，增加了使用的灵活性和便捷性。

面向国内亿级短视频用户构建推荐系统，提升主站精排和海外APP的用户消费时长。 在特征工程的基础上，采用时长互动目标mmoe+长短期期兴趣序列sim架构，相比传统的DNN结构，提升效果明显。 搜推联动项目，结合搜索和推荐两大展位用户数据，优化不同场景下的时长。

软件面对网页信息收集，使用反反爬虫技术，伪装成pc端手动访问。爬虫项目是一种自动化程序，用于从互联网上抓取和收集数据。这些数据可以来自各种网站，如新闻网站、社交媒体、电子商务平台等。爬虫项目通常使用编程技术来模拟人类浏览器行为，访问网页并提取所需信息，如文本、图片、链接等。其主要功能包括数据采集、信息监控、搜索引擎优化（SEO）以及大数据分析等。爬虫项目的设计涵盖了数据处理和存储，同时需要考虑网站的爬取规则和伦理道德问题，确保遵守相关法律和条例。

图像分割,使用上下采样构建模型,用三重损失指引模型梯度下降,用到的技术有cnn,残差网络,se模块,逐点卷积切换通道的技术,关键在于特征提取，牙齿属于精细化的输出,不是仅仅iou,dice高,能够看到分割的细节,彩色 图的分割，属于分割前景和背景,能够相当好的区分前景和背景