数学计算

1. 软件可以面向对于研究场景和商业分析下的数据处理环节，对于预处理阶段的数据清洗（包括去重、异常值处理、数据空值插值）； 业务场景包含【零售业用户数据处理】【运营销售数据处理】【财务报表数据处理】 2.项目分为【数据上传】【数据去重】【异常值处理与识别】【数据空值插值】【数据格式化】 3.项目技术选型采用pandas、scipy、sklearn等python模快，架构采用后端文件系统，利用路径读取实现本地文件读取和结果输出

1) 基于FreeSurfer处理的结构磁共振成像数据，对357名孤独症患者与391名健康对照的嗅觉相关脑区进行结构分析，普通最小二乘线性回归控制协变量后发现孤独症患者的嗅觉皮层和杏仁核存在显著异常，且Kendall’s Tau-b分析表明结构异常与社交沟通缺陷及重复行为显著相关； 2) 使用fMRIprep、Nilearn对214名孤独症患者和248名健康对照的静息态磁共振成像构建全脑功能连接图谱，发现孤独症患者中以杏仁核、眶额叶皮层和岛叶为种子区的功能连接模式显著异常； 3) 基于66,387个家庭队列与14,188个病例-对照队列的全基因组测序和全外显子组测序数据，系统评估嗅觉相关基因在孤独症中的突变负担，涵盖新生突变、遗传突变及病例-对照组突变三种遗传模式，并细分单核苷酸变异、插入缺失及拷贝数变异等突变类型； 4) 通过层级贝叶斯模型TADA，综合考虑突变数、变异率、样本大小、不同遗传模式下的先前相对风险以及突变类型以量化各嗅觉相关基因对孤独症风险的贡献； 5) 构建PPI与共表达网络，并进行GO/KEGG富集分析。

本研究围绕网络游戏用户流失机制与生命周期衰退规律展开系统性探究，通过定量问卷调查与动态建模分析的交叉验证范式，构建了涵盖微观用户心理到宏观生命周期演变的完整研究框架。全文采用“现象描述-归因分析-动态建模”的三段式递进逻辑，重点解决两大核心问题：其一，如何通过多维指标问卷精准识别导致玩家退坑的关键驱动因素及其交互机制；其二，如何建立可解释的生命周期分析模型揭示游戏衰退各阶段的用户心理特征与运营失效路径。 研究第一部分基于结构化问卷调查建立多维度评估模型。采用分层抽样方法在全国范围获取 411 份有效样本，通过改进的样本容量计算模型（Deff=1.4，置信度 90%）确保数据代表性。研究创新性地构建包含 5 个一级维度（游戏内容质量、运营策略、技术体验、社区生态、法律合规）和 39 项二级指标的评价体系，运用 Cronbach's Alpha 系数（总量表 0.935）和 KMO 检验（0.94）验证问卷信效度。通过加权 Pearson 相关性分析发现：技术体验与社区生态存在强耦合效应（r=0.7963），设备发热与闪退问题每增加 1 个标准差，社区负面评论将激增63.2%；运营策略与付费设计呈现高度共线性（r=0.872），活动频率提升 20%将导致免费玩家流失概率上升 41.5%；法律合规性缺陷使竞品替代效应增强 2.4 倍，这类定量结果为后续建模提供了关键参数约束。 第二部分研究突破传统运营数据分析范式，提出情感-数据双驱动的生命周期建模方法。通过残差增强的双层感知机构建情感分类器（F1-score=0.892），对 58 款停运游戏的 46222 条评论进行时序情感分析。创新性地设计相对基线转换与弹性插值算法，将异构运营数据映射至统一时空框架，实现跨游戏生命周期的可比性建模。研究揭示典型衰退曲线包含三个阶段：上线初期（斜率：0.1168）因技术缺陷导致 42.7%玩家流失；平稳期（斜率：0.019）受困于内容同质化使月活衰减率达 9.3%；衰落期（斜率：0.047）因社交链断裂引发剩余用户 74.2%的雪崩式流失。通过神经主题模型提取衰退各阶段的语义焦点，发现上线初期玩家关注点集中于画面表现力（TF-IDF=8.72）与加载速度（7.95），而衰落期主题词显著转向社交孤立（9.31）与信任崩溃（8.64）。 两部分研究通过特征映射与机制互补形成完整闭环。问卷调查验证的付费设计失衡问题（权重 3.24），在生命周期模型中体现为平稳期主题词"数值膨胀" 出现频次达 27.6 次/千条；而模型中检测到的社交生态恶化现象，反向验证了问卷中社区攻略缺失与匹配时长过长的交互效应（β=0.491）。这种交叉验证机制不仅增强了结论的稳健性，更揭示了微观用户决策与宏观生命周期波动的内在关联：技术体验构成衰退的底层触发点（Hazard Ratio=2.15），运营策略失误加速衰退进程（Acceleration Factor=1.83），而社交生态崩溃则是系统失稳的临界标志（Phase Transition Index=0.692）。 本研究构建的分析框架在方法论层面实现三大突破：其一，将验证性因子分析与动态主题建模相结合，建立多尺度衰退预警系统；其二，开发基于残差增强的深度语义解析模型，实现反讽等复杂语义的精准识别（准确率提升 19.7%）；其三，设计弹性时序对齐算法，使不同生命周期阶段的特征可比性提升 38.4%。实践层面，研究提出的“技术-运营-社交”三阶段干预策略，可为游戏公司优化产品迭代、调整运营节奏提供量化决策支持，经实证可使成熟期游戏生命周期延长 23.6%，用户留存率提高 17.2%。这标志着游戏产业研究从经验驱动向数据驱动的范式转变，为数字娱乐产品的可持续运营提供了理论基石和实践指南。

该软件是一个典型的目标检测平台，采用 PyQt5 实现深色系 UI，整体风格偏向“程序员客栈”——简洁直观、功能明确。左侧是检测模式与输入路径配置区域，支持图像、视频、文件夹及摄像头输入，方便灵活；中间为可视化窗口，展示检测结果；右侧为日志输出区，实时反馈模型加载、检测过程等信息，便于调试与追踪。底部还配有图像翻页功能，支持批量检测。整体设计注重实用性，适合研发人员快速部署和验证目标检测模型。

面向水利行业，开发了编码工具和参数化建模工具。 可实现BIM模型的快速建模和编码，并能实现Excel与模型的快速关联，批量管理。 已在十多个工程项目中得到应用，并申请软件著作权4项，专利一项。 支持水道、尾水管、法兰盘、面板坝及相关模型等多种水利模型的参数化快速建模；岔管三维建模及有限元分析。 支持基于三维地形的三维开挖正向设计、三维标注、出图等功能。 支持对团标编码、测点编号、BIM属性等30多种属性的快速添加和批量管理，包括一键导出、快速关联、编码分析等功能。 已在多个工程项目得到应用，具有很好的适配性。

解决 “缺乏深度技术作品” 的痛点，提升技术竞争力。方案特点包括：深度应用 C++17 原子操作、智能指针等高级特性，实现多线程任务调度；采用模块化架构设计，支持插件化扩展；聚焦分布式计算等高价值场景，体现复杂系统解决能力；包含日志系统、配置管理等工程化组件，确保代码质量。技术选型以 C++17 为核心，结合 g++ 编译工具与 CMake 项目管理，预留网络通信、序列化等扩展接口，适用于高性能计算、金融量化等领域的项目竞标。

模块化使用和贩卖； 用户自行购买功能包； 为商家解决店内销售和成本统算； 商家可以自行上传和银行合作的资质和信息； 所有合作商家统一线下出售，不再线上展开售卖窗口，若没有购买不会展示； 商户若在集团视角下查看账户可以看到所有门店的信息，并将相同配置的门店进行下发配置，减少不必要的操作 掌握常用设计模式、算法与安全知识，追求开发高质量、高可维护性代码，追求极致产品体验

LET-2000D半导体测试系统是一款测量与分析功率半导体器件动态参数的专用仪器，为所有类型的功率半导体器件提供动态参数测量的解决方案。 LET-2000D 半导体测试系统采用12bit示波器，可正确反应波形细节和参数的准确计算，且具备高带宽的电压和电流探测特点，能弥补一般系统对SiC/GaN的测量要求，同时，可以满足上/下管测试要求，可避免频繁连接探头。该系统测量参数齐全，且支持多种器件类型。

Python爬虫是一种用于从网页中提取数据的程序或脚本，以下是关于它的介绍： 定义与原理 - 定义：Python爬虫是利用Python语言编写的程序，能够模拟人类浏览器的行为，自动访问网页，并按照一定的规则提取和收集网页中的信息。 - 原理：首先，爬虫向目标网站发送HTTP请求，服务器接收到请求后返回对应的HTML页面。然后，爬虫使用解析库对HTML页面进行解析，提取出感兴趣的数据，如文本、图片链接、视频链接等。 常用库 - Requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。通过简单的函数调用，就可以轻松地向指定URL发送GET或POST请求，并获取服务器响应。 - BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档。它提供了简单的函数和方法，方便从解析后的文档中提取数据，可通过标签名、类名、属性等方式定位和提取信息。 - Scrapy：是一个功能强大的爬虫框架。它提供了更高级的功能，如自动处理请求、调度、持久化存储等，适合构建大型、复杂的爬虫应用。 应用场景 - 数据采集：用于收集各种网站上的数据，如新闻、商品信息、社交媒体内容等，为数据分析、机器学习等提供数据支持。 - 搜索引擎：帮助搜索引擎收集网页信息，建立索引，以便用户能够快速准确地搜索到相关内容。 - 舆情监测：实时监测网络上的舆情信息，了解公众对特定事件、产品或品牌的看法和态度。 法律与道德问题 - 遵守法律法规：在使用爬虫时，必须遵守国家和地区的法律法规，不得用于非法目的，如窃取用户隐私、侵犯知识产权等。 - 尊重网站规定：许多网站都有自己的使用条款和爬虫规则，应尊重这些规定，避免对网站造成过大负担或干扰正常运营。

1. 面向传感网部署场景，提出传感网优化部署的神经网络算法 2. 算法分为传感网优化部署和传感网弹性增强两个模块 3. 基于图神经网络注意力机制、图对比学习、自编码器算法，提升在传感网优化部署场景下的系统弹性

1、针对美股etf和crypto等大类资产进行数据获取、清洗、权重计算、投资组合优化和回测分析 2、在api上进行批量下单和监控，取消等，保证可执行和稳定性 3、长期实践考虑手续费和滑点后盈利稳定可观

Python在计算领域的好处主要体现在其强大的数值计算能力、‌广泛的应用领域、‌易于学习和使用的语法、‌以及丰富的库和框架支持。‌ 强大的数值计算能力：‌Python具有面向对象编程特性和强大的数值计算能力，‌这使得开发者能够构建复杂的工程计算模型，‌进行模拟和仿真分析。‌无论是工程计算与仿真、‌机器学习与人工智能领域，‌Python都能发挥其独特的优势，‌构建高质量的程序和应用程序1。‌ 广泛的应用领域：‌Python的应用领域非常广泛，‌包括Web开发、‌数据科学、‌人工智能、‌机器学习、‌自动化等。‌这种跨领域的应用能力使得Python成为一种非常实用的编程语言，‌能够在多个领域中发挥技能和经验2。‌ 易于学习和使用的语法：‌Python的语法简洁易懂，‌使得编写代码变得简单快速。‌这种简洁的语法不仅易于编写，‌也易于阅读和维护，‌即使是初学者也能快速上手，‌并能够快速构建出实用的程序2。‌ 丰富的库和框架支持：‌Python拥有许多强大的库和框架，‌如NumPy、‌Pandas、‌Django和Flask等，‌这些工具可以帮助开发人员快速构建高质量的程序和应用程序。‌此外，‌Python的社区非常活跃，‌有许多开源项目和贡献者，‌这使得Python的生态系统非常丰富和多样2。‌ 综上所述，‌Python在计算领域的好处不仅体现在其强大的功能和广泛的应用领域，‌还在于其易于学习和使用的特性以及丰富的资源支持，‌使其成为开发计算工具的理想选择 数字计算，商业计算，个人工资计算对比，大型工资计算，

资产证券化综合信息服务平台定位于提供 ABS 业务相关信息、数据、模型、研究等一揽子解决方案的综合服务平台。是集数据展示与下载、多角度统计分析、专业分析观点展示于一体的综合性服务平台。致力于建成国内最具广度、深度和专业性的 ABS 平台类产品。

这是一个休闲小游戏软件 头部标题带有闪烁的特效 在一个色彩斑斓的九宫格里非常直观的计算1到9的9个数字的和 点击九宫格其中一个数字框就会加那个数字，再点击一次就会减那个数字 适合小朋友练习基础运算

这个是模拟一般的计算器做的项目 最主要的是使用eval()计算输入框里的算式 输入框是只读的，不能直接输入计算 用户需要点击圆形按钮进行计算，与正常的计算器一样 我负责全部的内容，包括样式、结构和交互功能

项目主要目的为使用 人工智能技术对新闻进行分类，减少人力成本提高效率。 1. 模型主要分为以下5个步骤进行：数据爬取、数据选择与读取、数据摘要与清洗、模型选择、模型训练与评估、模型组合与预测效验。 2. 使用python及其相关科学库如：numpy、pandas等技术开发，选择的算法模型有：词袋模型BOW（Bag of Words）、词向量（Word Embedding）、神经网络，采用交叉验证的方式训练模型，来降低过拟合情况，最后对上述三个模型的结果组合加权平均。 3. 数据爬取主要使用Python requests库。 4. 使用Jieba中文分词库对中文进行分词处理，来完成数据选择与读取。 5. 独立完成TF-IDF算法对处理好的数据进行摘要与清洗。 6. 使用开源TestCNN和TestRNN模型对数据进行处理。

一款先进的集装箱码垛优化算法，该算法基于Python语言编写。通过精心设计的三维码垛策略，能够充分利用集装箱的空间，实现最大的装载效率。这款算法不仅考虑了物品的尺寸和形状，同时还考虑了重量分布和稳定性，以保障运输过程中货物的安全。无论是单一货物类型还是混合类型的货物，这款算法都能提供最优的装箱方案，有助于提高物流效率，降低运输成本。

1、【100%】利用pptx库的Presentation，结合占位符以及PPTX对POWERPOINT的其它控制功能实现生成PPT的基本功能。过程中涉及不同文件格式的读写，计算以及文件的解压缩，文件夹的多选，数据的实时更新等操作。 2、【100%】利用PYQT5绘制UI界面，在该界面进行数据的汇总，通过判定后分流去向数据库和PPT报告。 3、本项目可以将格式固定的输出数据在UI界面经过简单处理后输出至PPT报告中，且每一次报告生成时会将所有数据汇总至数据库，以便追溯查询(数据库实时更新)。

1.通过上传固定格式文本，讲文本处理成所需格式 2.文本上传，根据页面提交固定参数，存入Oracle数据库 3.新格式文本通过数据库数据生成上传FTP 4.回盘业务处理后文本

【项目名称】云存储器使用资源智能预测系统 【项目功能】针对云存储器的使用资源充分利用问题，根据已有的历史数据（训练集），训练机器学习模型，调整模型参数，对未来一定时间段的云存储设备使用情况进行预测，并和实际结果比较，验证模型预测精度。 【负责任务】负责模型数据提取，按照制定训练格式，生成对应txt文件。采用支持向量机算法对数据进行拟合预测，给出未来的预测结果。编写评分公式对应的C++程序。