数据处理

本方案专注于上市公司股票价格的动态建模与趋势研判，创新性地引入高斯隐马尔可夫模型（G-HMM）构建双维度预测体系。该模型通过捕捉金融时间序列中的潜在状态转移特性，有效解析股票量价数据中隐含的非线性波动规律。方案采用变分贝叶斯算法优化隐状态空间分布，结合EM迭代机制实现参数自适应学习，不仅可生成未来N期价格路径的概率预测区间，还能同步绘制包含置信区间的动态趋势图。通过引入波动率聚类分析与市场情绪因子，模型较传统时间序列方法显著提升了对极端行情的预警能力，为投资决策提供兼具理论严谨性与实战价值的量化支持。

可以让客户根据需求所对应的数据，和体验感，从事Python开发行业有2-3年。经验丰富，代码编写富含高级程序员编写规范要求。有良好的对客户的责任性、时效性工作要求。一般不会超时完成客户的需求项目。精通爬虫案例800个以上的项目个数。数据分析项目经验精湛。爬虫和数据分析对项目分析能力具有独到的见解。具有许多客户的认可要求，对客户的要求。有良好的满意追求完善的体验。

预测算法的探索、比较和应用，包括基于机器学习的随机森林和基于深度学习的LSTM神经网络等，分析各种算法在不同市场环境、不同时间段的表现以及优缺点，而且要考虑算法的可解释性、实时性和鲁棒性，为实际应用找到适合的算法，为投资者提供准确的决策。这种交互式的应用方式不仅使技术不再高不可及，让更多投资者参与到股票价格预测中，也极大地提高了投资效率。投资者可以更及时迅速地获取投资信息，作出投资决策，把握投资机会，规避股市投资风险。

1. 该项目为练手项目，假想目标用户为有日常生活/工作日志记录需求的用户，主要功能：每天日志内容记录，周报/月报总结（对接讯飞星火大模型，自动总结，手动调整），日志内容管理标签/产品 2. 相对传统日志记录，该产品提供了日志内容和标签/产品基于大模型的自动识别关联 ，提供了基于大模型的周报/月报自动定时生成 3. 技术选型：前后端分离，后端java，框架spring，持久化框架mybatis，数据库为mysql，前端vue + nginx，docker环境部署

Compass-CI 是一个可持续集成的开源软件平台。为开发者提供针对上游开源软件（来自 Github, Gitee, Gitlab 等托管平台）的测试服务、登录服务、故障辅助定界服务和基于历史数据的分析服务 该平台一个基于linux平台部署运行的开放式的测试系统，以下为主要特性的介绍： 1）系统支持开源软件在线构建、性能、功能等测试活动，此外支持本地化部署 2）本系统自研测试机器的部署与调动，支持大批量、多类型（kvm、docker、物理机等）执行机高效执行测试任务 3）采用ElasticSearch数据库存储海量测试结果，配套自研数据可视化服务，支持测试结果查询，比较，分析 3. 快速上手项目，参考用户指引： https://gitee.com/openeuler/compass-ci/blob/master/README.zh.md https://gitee.com/openeuler/compass-ci/tree/master/doc

主要功能是将已经处理好的相对应格式的族谱excel文件，自动排版成偶是家谱生成pdf文件，族谱一页可以显示五个世系，软件可以设置生成的起始世系，可以自定义显示族谱的相关显示信息（支系信息，人员的地址字数简化，地址的字段替换，人员的子女信息显示，族谱的页码设置），软件一次只能自动生成五个世系，多个世系的需要分多次生成。

一、本项目面向大型猪场配合智能饲喂器使用，功能包括母猪生产周期管理，智能饲喂器通讯控制，对接第三方平台数据接入，如环控，料塔称重等。 二、本人工作职责如下： 1. 负责智能猪场管理平台的整体架构设计与搭建，确保系统的高效性与稳定性。 2. 完成平台核心功能模块的代码编写，包括母猪生产管理、智能饲喂系统。 3. 实现与第三方设备的数据对接，确保视频监控、环境控制、水电能耗等模块数据的准确传输与处理。 4. 开发服务器与饲喂器之间的Tcp通信，保障信息实时同步，提升管理效率。

1：本项目主要解决公司给客户提供市场更及时详细的信息，给公司管理提供更方便的数据大盘。 2：客户关系维护，使用了常规的短信通知，使用了一对一的微信群通知。 3：产品后端主要使用asp.net MVC 前端使用了uniapp Vue2.0，缓存，数据库用的sqlserver 等技术实现

本方案聚焦于经典鸢尾花多分类问题，创新性地采用高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）模型对Iris setosa、Iris versicolor、Iris virginica三种鸢尾花进行精准分类。该模型基于贝叶斯定理构建，通过假设花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个连续型特征服从高斯分布，且特征间满足条件独立性，有效处理Fisher鸢尾花数据集中的四维特征空间。方案通过极大似然估计法获取各特征的高斯分布参数，利用先验概率与似然概率的乘积计算后验概率，最终选择最大后验概率对应的类别作为分类结果。该模型以计算效率高、可解释性强为优势，能清晰展示各特征对分类结果的贡献度，在植物学模式识别与机器学习教育领域具有双重应用价值，尤其适合处理小样本高维分类任务。

通过机器学习，神经网络，随机森林，lstm插补异常、缺失气象数据，方块图算法数据清洗，可视化插补结果 通过机器学习，神经网络，随机森林，lstm插补异常、缺失气象数据，方块图算法数据清洗，可视化插补结果 通过机器学习，神经网络，随机森林，lstm插补异常、缺失气象数据，方块图算法数据清洗，可视化插补结果

1.【30%】python办公自动化，解决企业重复大量工作提高工作效率。 2.【50%】企业系统软件二次开发及运维，例：ERP系统的API外部开发及各软件端口对接开发。 3.【20%】熟悉数据库操作。

1.此系统是面向的客户是企业，针对需要有短信发送需求的企业，为企业解决了企业登录验证码发送和行业短信，营销短信，以及视频短信提交发送的平台。 2.此系统WEB管理端和HTTP接口协议端和所有定时任务，是由JAVA开发，后台发送服务由C++语言开发；采用验证码优先级最高的方法来处理验证码，针对发送失败的短信，通过配置可以对失败的短信进行补发，从而提高短信下发成功率； 3.此系统WEB管理端和HTTP接口协议端和所有定时任务，是由JAVA开发，后台发送服务由C++语言开发；WEB管理端采用了微服务框架开发，通过Dubbo和Zookeeper来实现服务之间的调用；由于每天的短信数量达到百万级，数据库处理采用了分库分表存储，使用ES来存储短信，提高查询性能；

本项目基于 ​Vue3 + Cesium + OpenLayers + JavaScript​ 技术栈构建，实现政务信息化场景下的多维度地理空间数据管理与实时物联监测。系统以某城市影像服务系统为原型升级，重点突破大规模GIS数据前端解析、二三维联动可视化、多源传感器数据融合展示等关键技术难题。 技术架构与创新点 ​二三维一体化引擎​ 采用 ​Cesium-OpenLayers集成框架​ ，实现三维地球（Cesium）与二维地图（OpenLayers）的无缝联动，支持视口同步、图层叠加与动态投影转换，满足规划审批、应急指挥等场景的协同作业需求； 通过 ​WebGL硬件加速​ 优化渲染性能，支持单场景加载10万+矢量要素，并集成3D Tiles规范实现倾斜摄影、BIM模型的流畅展示。 ​多源数据融合处理​ 前端动态解析 ​GeoJSON/Shapefile/CZML​ 等格式的政务GIS数据，结合 ​Turf.js空间分析库​ 实现缓冲区分析、路径规划等核心功能； 集成 ​MQTT/WebSocket协议​，实时接入气象、交通、环保等领域的传感器数据流，通过热力图、轨迹动画等形式动态

在电商平台成交以后，实验室接单并填写数据，根据数据自动生成检测报告。 是电商网站的b端配套的检测管理系统，采用了SSO单点登录。 调用了数据自动填入word模板，并最终转化成pdf的功能。 最后数据回传电商网站，采用了公钥私钥加密通信，最终用户可下载报告。

本系统主要解决公司蓝莓采收及销售，跟ERP系统进行交互完成业财一体化以及农事生产管理；支撑公司每年四万多吨蓝莓的采收及销售，以及管理层的报表展示；采用了javaspringcloudAilababa相关技术以及企业微信消息提醒、ERP系统等共同完成业务；方便生产管理，工人管理，工时工费核算等，实现了植保病虫害管理、植保肥药方案管理、植保巡园管理、植保工艺单管理、任务管理、工时和工费自动核算，工人可实现查询工费信息；

1. [25%] 软件面向酒店行业的预订与管理场景，支持多分店信息维护、会员信息管理、房间预订、支付与反馈等业务流程。 2. [50%] 项目功能模块包括： - Branch/Manager/Member 的增删改查 - RoomReservation（房间预约）及 Payments（账单）管理 - Feedback（评分与评论）记录 3. [25%] 技术选型与架构： - 基于 MySQL 数据库，使用标准 SQL DDL/DML 脚本设计表结构 - 主外键、事务、约束保证数据完整性 - 后续可接 JDBC 或 ORM 框架扩展成完整 Web 系统

本文旨在探讨文本查重技术。为了适应不同搜索引擎的配置，我们需要处理各种搜索引擎输入框和搜索按键的不一致性。通过针对性配置，我们可以实现多搜索引擎的同步搜索。结合卷积神经网络与百度搜索引擎的技术优势，能够更精准地获取文本查重结果及相关搜索建议。这样的综合应用提高了文本处理的效率和准确性，为用户提供了更便捷、多元化的搜索体验。

本项目采用树莓派、YOLOV8目标检测算法和Django框架，设计开发了一个基于图像识别的垃圾分类系统。系统通过摄像头拍摄垃圾图像，利用YOLOV8算法进行图像识别，实现垃圾分类功能 • 负责图像获取与预处理模块的开发； • 使用Python和OpenCV完成图像训练与分析； • 负责树莓派嵌入式开发，优化算法在嵌入式设备上的运行效率； • 实现服务器与客户端的数据交互，完成系统整体调试与部署。

1.对于每天大于4个小时处理双色球数据的用户，减少其80%的时间 2.分为3个文件，最后构建3个EXE，其中一个处理历史数据，一个处理斜连期，一个处理重号 3.使用openpyxl库获取数据后，使用pandas处理（提取历史数据，斜连期，重号），最后使用pyqt5输出用户界面。然后将处理好的数据导出成TXT

1.前端已问答的形式和deepseek结合，生成文案内容，赛选自己任务合适的文案进行发布 2.更具这些文案调用阿里百炼文字生图 3.通过deepseek生产出文案和文字上图 4.把文案内容和文字生图合并成草稿（html） 6.调用微信公众号接口生成草稿和发布草稿 7.可以定时任务批量发布微信公众号草稿或者手动发布 下面演示地址只是可以点演示的发布，具体联系