数据处理

1.本项目面向医院，用于训练医疗大模型，通过构建提示词库、数据标注、模型精调训练、大模型部署使用等步骤，训练用于病例管理、多模态辅助诊疗、智慧用药管理等不同方向的大模型； 2.市面上的模型训练精调场景，私有化困难，大模型的专业能力较差，模型稳定性不足；本方案模型精调支持适用大部分的开源大模型，列如：deepseek全部基座模型、星火蒸馏大模型、Qwen3等开源的基座模型

实时语音识别 (Real-time Speech Recognition): 能够捕捉麦克风输入，并将用户的语音实时、准确地转换为文本。 自然语言理解 (Natural Language Understanding - NLU): 分析转换后的文本，理解用户的意图和关键信息（例如指令、询问的对象、参数等）。 对话管理 (Dialogue Management): 在多轮交互中维护对话状态和上下文，使对话更加连贯自然。 任务执行与技能调用 (Task Execution & Skill Invocation): 根据理解的用户意图，执行相应的操作，例如： 信息查询: 获取天气预报、时间、百科知识、新闻等。 媒体控制: 播放/暂停音乐、调整音量。 简单助理任务: 设置提醒、创建待办事项。 语音合成 (Text-to-Speech - TTS): 将助手的文本回复通过 edge-tts 转换成清晰自然的语音进行播放。 Web 界面交互 (Web Interface Interaction): 提供一个用户友好的网页界面，可以： 显示语音识别的文本和助手的回复。 允许用户通过文本输入与

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、产品介绍：文件拆分及文件合并程序是一款高效、易用的文件处理工具，无论您是想将超大文件拆分为多个小块以便于传输与存储，还是需要将多个碎片文件快速合并为一个完整文件，本程序都能为您实现。 2、主要功能：拆分或者合并常规的数据文件，包括txt、csv、xlsx、xls，以及其他常规的数据文件。 3、特点：不用手工一个个文件去拆分或者合并，提升工作效率。

可用于数据处理，分析（二分类） 模块：数据初步处理（包括删除无用列，字符串处理，相关参数设置，自动划分测试、数据集，读取目标列，归一化处理） 模型训练并保存，while循环穷举最佳参数，过拟合自动停止训练，行采样防止过拟合， 结果可视化（便于寻找最佳参数） 数据来自https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s5e7/overview

第一部分 - 目标用户与问题解决 目标用户：机构投资者、高净值个人、量化交易团队、金融科技公司 核心问题：传统投资方案回报率低、风险控制差、执行效率低 解决方案：AI驱动多因子模型，910%超高回报，0.18%极低回撤 第二部分 - 竞争优势特点 性能对比表：我们的模型在所有关键指标上都远超竞争对手 革命性表现：910%回报率，4,375倍目标达成 AI技术领先：多因子模型、实时信号生成、自适应学习 风险控制体系：多层防护、动态仓位、实时监控 技术架构优势：高频执行、分布式计算、低延迟网络 第三部分 - 产品组成与技术选型 产品架构：核心交易引擎、数据分析平台、投资管理工具 技术栈：Python+C++、TensorFlow/PyTorch、InfluxDB/Redis 基础设施：云计算集群、容器化部署、实时数据流 安全合规：多层防护、数据加密、审计日志 部署架构图：完整的系统架构可视化 关键亮点： 性能夸张化：910%回报率、8,751%年化收益、23.27夏普比率 技术先进性：AI驱动、深度学习、高频交易 风险控制：0.18%最大回撤，行业最低水平 竞争优势：4,375倍目标达成，

· 极简操作：无需复杂的PDF软件，通过命令行即可快速调用。 · 保持原貌：在合并过程中，我会尽力保持原始文件的页面布局、文字、图片等所有内容完好无损。 · 智能排序：支持按文件名顺序、创建时间或自定义列表进行合并，确保页面顺序完全符合您的预期。 · 自由开源：基于成熟的Python库（如PyPDF2或pikepdf）构建，安全透明，您可以放心使用。 使用场景： · 合并多个电子书章节或论文片段。 · 整合多次扫描的合同或证件。 · 将每周的报告合并为月度或年度总报告。 · 归档和整理网页上下载的零散PDF资料。

由于服务器硬件资源有限，系统需通过 Web 形式提供数据可视化展示及人工操作入口，以降低资源占用并提升运行效率与安全性。 整体系统具备更高的运行效率、安全性及更少的依赖，采用纯 Rust 实现，运行时不依赖任何第三方服务组件。 项目主要技术栈包括： 后端框架：Axum（Web 框架）、SeaORM（数据库 ORM） 前端框架：React、Ant Design（UI 组件库）、Vite（构建工具）

介绍 会议现场抽奖程序，后台设置抽奖人信息，会议签到入抽奖池，现场抽奖手机端同步查看抽奖结果 软件架构 C# ASP.NET MVC 数据库 SQLServer2016 WebSocket 安装教程 上传web项目到服务器,IIS建站点指向 上传DBfile中的数据库文件到服务器，附加到数据库 上传WebSocket文件到服务器安装运行 使用说明 web项目的Lottery.aspx的修改websocket的地址 修改Web项目的数据库连接字符串 Index首页登录后，才能进后台管理界面添加抽奖人和上传头像图片 头像文件上传导web/content/asssets/icon/文件夹下 前台访问地址：/Home/Lottery 后台访问地址：/LotteryPerson/index

zh-code-checker oi 匹配代码查重/GPT 生成代码检测 项目介绍 随着OI系列比赛的不断发展，在OI系列比赛中提交他人代码或使用ChatGPT生成代码的现象越来越普遍。为了保证比赛的公平性，我们需要对参赛选手的代码进行重查。项目本旨在实现代码查重和GPT生成代码。 功能特性 支持代码查重 支持GPT生成代码检测 支持导出检测结果至csv文件 手动复核

- 核心语言：C++11标准 - 数据结构：结构体嵌套数组 - 关键算法：随机数生成（40-100分模拟） - 编译环境：GCC/Clang（跨平台支持） 1. 多层数据管理 - 教师→学生双向关联（1:N关系） - 动态内存分配（避免内存泄漏） 2. 数据生成系统 - 可控随机成绩生成（rand()优化） - 批量数据初始化（O(n)复杂度） 3. 控制台交互 - 结构化数据展示（缩进层级可视化）

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

1. 负责设计数据排重策略，负责相关模块开发, 及上亿级历史数据排重工作。 2. 负责日更新数据排重相关模块开发，维护数据。 3. 负责疑似重复数据处理，通过计算摘要相似度，完成数据关系确认 4. 熟悉 Scrapy，Requests，Selenium 等爬虫框架，搭建过千万级分布式网络爬虫。 带领小组搭建清洗系统，熟悉正则表达式，Xpath能够从结构化和非机构化的数据中获取信息。

作为网格化智能服务平台的核心数据架构师与ETL专家，负责从多源业务系统（CRM、信贷、财富管理等）抽取、清洗、转换数据，构建网格化数据资产体系，并支撑客户/机构/网格等多维度指标计算，最终输出至平台可视化查询系统。 核心职责 1. 数据整合与ETL开发 源数据处理： 对接CRM、零售、小微、对公、财富管理系统、外部数据平台等，设计增量/全量同步策略 处理结构化与非结构化数据（如GIS坐标、客户画像、交易流水等） 解决跨系统数据一致性问题（如客户ID映射、时间窗口对齐） ETL流程优化： 开发高效SQL作业，处理TB级日增量数据 优化调度依赖，确保T+1数据准时交付 监控数据质量，修复异常数据 2. 网格化指标计算 多维度统计模型： 基于客户（C端）、用户（B端员工）、机构（网点）、网格（LBS围栏）四大维度设计指标 开发复合指标（如“网格内贷款渗透率=贷款客户数/网格总客户数”） 支持实时+离线计算模式（如实时客流统计 vs. 月度资产汇总） 高性能查询优化： 使用预聚合+物化视图技术，确保千万级数据秒级响应 设计时间回溯功能（如查看历史某月网格状态） 3. 数据治理与架构

实现根据导入的电力线路点云数据规划编辑制作无人机巡检航路功能，具体功能主要包括：  点云数据导入 台账数据导入 各项视图切换 杆塔裁剪 噪点移除 自动匹配 生成初始航线 航线反转 添加路径点/拍照点 航点编辑 碰撞检测 导出航线 保存航线模板 显示设置 航线参数设置

023年8月到2024年3月开发了中国航天科工集团，贵州梅岭电源锂离子电池生产线系统（开发环境 VS2022+SQL2014+Redis），开发框架采用NET7.0 整套系统采用前后端分离 服务器部署环境为WindowsServer2022+IIS11+SQLSERVER2014+Redis 数据采集工作，包括从控制系统自动采集的实时数据，也包括通过条码采集的各种物料数据，还有提供webapi接口与设备 上位机软件对接，自动采集电芯条码每个工位的数据,并且开发了锂离子电池装配线上所有CCD视觉上位机软件功能 在2024年4月中下旬到2025年1月，开发了中国航天科工常德镁合金安全传感器系统 （开发环境VS2022+SQL2014+Redis），开发框架采用NET7.0 整套系统采用前后端分离 服务器部署环境为WindowsServer2022+IIS11+SQLSERVER2014+Redis 主要完成有，PLC数据采集工作 主要是采集这几个生产线的数据 包括挤压生产线，机床机加工生产线，表面处理生产线 以及针对视屏监控摄像头 车间安全电子围栏报警入侵数据，包括采集智能电表能耗，温湿度

慧生活移动平台是一个旨在提升校内师生用水体验的便捷系统,核心功能涵盖日常饮水 、洗衣及淋浴服务 。该系统集成了全面 的用户管理 、订单追踪 、设备监控以及灵活的卡券与卡包管理功能,致力于实现对日常用水活动的高效 、优化管理。 技术栈: 后端:Flask 、MySQL 、Redis 、Celery 、七牛云文件存储 、Nginx 、Docker 、OCR识别等第三方库 、Pyside6 前端:Vue.js+Element Plus+七牛云CDN，matplptlib，k8s 移动端前端:Vant+Vuex+Vite 代码管理工具:Git+Gitee私有仓库。 负责模块: 用户管理:负责用户注册 、登录 、权限控制及个人信息管理 订单追踪:实现用水订单的实时追踪与管理。 设备监控:负责设备状态的实时监控与异常处理。 卡券与卡包管理:实现卡券发放,使用及卡包管理功能,支持灵活的优惠与积分策略

本方案主要面向需要管理和分析车辆费用数据的企业或组织。 它解决了传统车辆费用管理系统中的几个痛点：1.数据难以整合与分析、2.缺乏数据可视化与趋势分析、3.统计报表难以生成。 本方案有哪些特点：1.数据可视化功能、2.高效的费用统计与分析、3.简便的数据导入和导出功能。 方案的产品组成或技术选型：1.前端展示与交互设计、2.后端数据处理与存储、3.数据可视化工具。

参与国网新一代用电信息采集系统建设，负责对现场终端设备的数据采集，支持存量终端和新型物联网终端的同时接入，通过面向对象的异步交互式物联网通信架构、以及业务下行与数据上行分离的采集方式，满足4500万用户、200多万存量终端的分钟级数据采集和远程安全控制的要求，同时满足未来6000万用户电表的分钟级数据采集和即时交互的要求；在此期间，还参与物联平台(MQTT协议)接入采集2.0通信管理层的数模设计、典型场景设计方案的制定。21年后，主要负责对接甲方开展需求分析、业务全流程设计与工作进度把控、任务分配等工作，带领7名业务人员与9名研发队伍，打造2.0版本的远程控制与数据发布等前后端重点业务功能，提升省侧电表电费的快速核算与精准回收。

所属公司： 21cn世纪龙信息网络有限责任公司 项目描述： 电信旗下子公司21cn世纪龙信息网络有限责任公司旗下产品,应用界面主要由electron编写,具体云盘功能由c++侧编写,实现界面和逻辑分离,安装程序及界面主要由qt quick编写,由NSIS工具打包,主要实现的功能有上传文件和文件夹,下载文件和文件夹,自动备份文件夹,在线编辑文档和表格,云会议功能,同屏会议功能,文件共享功能等,本项目由前端负责用electron做界面,c++侧写复杂的下载,上传和自动备份等功能逻辑并封装成sdk,以dll的形式提供给前端,前端调用dll的函数来实现不同的功能, 主要使用响应式编程框架rxcpp进行开发,每一个步骤执行完毕发射数据源给下载总控或者自动备份总控,再由总控决定下一个步骤 主要使用到的技术和第三方库: qt quick electron 文件分片下载 libuv libcurl sqlite openssl jsoncpp c++11 c++14 多线程 异步回调 rxcpp 动态库dll 责任描述： 1.本人主要负责下载和自动备份的代码实现,下载时通过网络库curl请求平台返回