1.实现使用Python完成爱心程序开发。 2.实现使用单片机控制无人机航拍及图像处理。 3.python实现读取内存调用画布设计表白小程序设计。

责任描述：负责设计和实现折扣快报APP的数据处理流程，包括线报数据的采集、清洗和整理，以及关键信息的提取和分析。通过有效的数据处理流程，确保折扣信息的准确性和及时性，同时保护商业机密，确保数据安全。 使用技术：Python, MySQL, Docker, Docker Compose, Flask, sqlalchemy 技术描述： 1.数据爬取与管理： (1)使用 Python 编写爬虫程序，实现对相关数据的批量获取。 (2)利用 SQLAlchemy ORM存储数据到Mysql，确保数据准确性和完整性。 2.系统部署与安全合规： (1)使用 Docker 管理部署，通过 Flask 提供对外接口，同时设置监控和警报机制保障系统稳定运行。 (2)严格遵守法律法规和网站使用规则，确保数据安全和用户隐私。

备婚优选的后台管理系统，旨在为用户提供一站式的婚礼筹备解决方案。该项目主要包括以下功能模块： 用户管理模块：允许管理员对用户进行管理，包括注册、登录、权限设置等功能，确保系统安全可靠。 商品管理模块：提供商品的增删改查功能，包括商品分类、价格、库存等信息的管理，满足用户挑选婚礼用品的需求。 订单管理模块：支持用户提交订单、查看订单状态、取消订单等操作，为用户提供便捷的购物体验。 数据统计模块：实现对用户、商品、订单等数据的统计分析，为管理员提供决策参考。 在该项目中，我承担了前端开发的任务，使用了Vue.js作为前端框架，结合Element UI进行页面布局与组件设计，以及使用axios进行前后端数据交互。通过我的努力，最终实现了用户友好的界面设计和流畅的交互体验，提高了系统的可用性和用户满意度。 在开发过程中，遇到了一些挑战，例如前后端数据的传输格式不一致、页面渲染性能优化等问题。为了解决这些难点，我通过调试代码、查阅文档以及与后端工程师合作等方式，逐一解决了这些问题，并确保了项目的顺利完成和交付。

1.整个项目分为两个部分，第一部分通过目标检测算法yolov8，检测出待检测的目标区域，在利用语义分割算法识别出物体的具体信息 2.整个项目通过接口方式和业务系统进行交互，包括推理接口和训练接口，接口功能齐全，可以很方便的集成至客户系统，也会提供集成服务

这个程序使用了C语言，制作了一个无限重启的病毒，一旦这个程序运行之后，就会无限重启无法开机 。可以用这个程序去恶搞一下你的室友 程序运行原理： 先写一横让电脑重启的命令然后再让这个程序自身放入到系统的注册表里（开机自启动目录）。 温馨提示： 1.这个木马病毒的风险和攻击性很高，请谨慎使用 2如果电脑无法正常开机请在电脑启动时按F8键进入安全模式，把程序删掉之后再重启就可以了，或者是去注册表里面删除这个启动项

个人独立全栈完成项目；包括电子合同，房源管理，记账本等功能。 全流程移动化，自定义工作台。支持房源在线定价、预约带看、电子签约、线上支付等，轻松实现移动管房、管人、管账。

1、主要实现中国移动传输网络同路由隐患分析，涉及环网同路由分析，单条业务同路由分析、单条电路同路由分析、SPN核心层同路由分析、OLT上联同路由分析， 2、我负责该需求整体规划，需求文档编写，跟踪功能开发以及验证； 3、主要是行业业务知识要求较多，在理解行业知识基础上，进行业务逻辑设计；

1. 常规称重： a. 状态0 下，直接放在托盘上称重即可； b. 非状态0 下，拿开托盘上所有重物，先按开关2（控制单位转换）， 然后按开关1（控制去皮）。此时放置待称重物于托盘上即可。 2. 去皮： 首先将电子秤设置为常规称重（如上），在托盘上放上皮，稳定后按下 开关1，然后放上重物即可。 3. 单位转换： 将重物置于托盘上，稳定后按下开关3 即可。 计数： 首先将电子秤设置为常规称重，放上单个物品，稳定后按下开关2，然后放上相同规格的重物即可。

本地部署代码大模型方案，1.3B模型最低只需3GB显存。33B大模型，性能等同于GPT3.5-T ①DeepSeek1.3B代码大模型的调试部署，包括运行环境、模型下载、依赖安装和测试程序的运行。最后，对模型在HumanEval基准上的性能进行了测试，结果显示在Python和C++语言下有较好的完成率。同时，文章还对比了DeepSeek Coder与其他开源代码LLMs的能力，结果显示DeepSeek Coder在多项基准测试中表现更优。 ②模型主要功能： Code-Completion (代码补全)：模型可以根据用户输入的部分代码，预测并建议接下来的代码片段，提高编程效率。 Chat-Model-Inference (聊天模式推断)：模型可以理解用户的自然语言输入，并生成相应的代码片段或解释，类似于聊天机器人。 Code-Insertion (代码插入补全)：模型不仅能预测接下来的代码片段，还可以在合适的位置插入完整的代码块或结构，减轻开发者手动输入的工作量。 Repository-Level Code-Completion (存储库级别代码补全)：利用整个存储库中的代码上下文，为开

1、本工具是为数据库新手专门准备 2、针对Microsoft SQL Server数据库进行傻瓜式操作 3、针对ORACLE备份文件具有独立的分析能力，不论是采用常规备份还是数据泵备份

1.整个项目分为数据爬取存储:使用python编写爬虫程序从某二手房网站爬取相关数据并存储至本地mysql;数据处理，对不规则化数据进行编码，特殊数据进行数值转化，归一化等处理；特征工程，根据实际预测场景结合外部数据（如地图API提供的POI信息等）分析构建有效特征，保留有效特征；模型构建，尝试多个匹配当前任务数据类型和预测目的的基础模型进行测试；优化调参，通过spark高效完成模型自动化调参，自动选择最优参数；模型集成，通过投票、得分等方式对较优模型进行集成学习等几个方面。 2.该项目最终可对二手房房价进行预测，最终预测结果偏差在500元/平方米上下。

我完成了web端和Android端程序的编写，都实现浏览贴子、发贴和回复贴子的功能 Web使用Servlet和前端交换数据、使用JDBC连接池通过MySQL存储信息，本地端使用cookie存储浏览历史。 安卓端类似，本地使用cookie存储浏览历史

随着王者荣耀这款游戏在全球范围内的迅速流行，其精美的官网设计也受到了广大玩家的喜爱。作为一名热衷于前端开发的程序员，我决定挑战自己，尝试模仿并重现这一经典之作。 在设计过程中，我深入研究了王者荣耀官网的布局、色彩搭配以及交互元素，力求在模仿的同时保留其精髓。同时，我也加入了一些自己的创新元素，如动态背景、交互式的导航栏等，使得整个网站更加生动和有趣。 技术实现上，我主要使用了HTML5、CSS3和JavaScript等技术。在构建过程中，我遇到了许多技术挑战，如如何实现复杂的动画效果、如何优化网页加载速度等。但通过不断的学习和实践，我最终成功地克服了这些难题。 现在，我很高兴地向大家展示我的作品——一个高度模仿王者荣耀官网的前端页面。希望大家能够喜欢，并欢迎提出宝贵的意见和建议。 未来，我计划进一步优化这个模仿官网的性能和用户体验，添加更多的交互功能和动态效果。同时，我也希望能够借此机会不断提升自己的前端开发技能，为更多的用户提供更加优质的网络体验。 这个源码里面包含了CSS样式表！！！

商城多商户商城服务商模式，多供应商 多代理 会员 排行榜 直退 可定制修改，可服务商 支付模式， 商城多商户商城服务商模式，多供应商 多代理 会员 排行榜 直退 可定制修改，可服务商 支付模式， 商城多商户商城服务商模式，多供应商 多代理 会员 排行榜 直退 可定制修改，可服务商 支付模式，

Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架，用于快速、高效地抓取网站信息和提取结构化数据。它提供了强大的工具和库，可以帮助用户轻松地创建和管理爬虫程序，从而实现网站数据的抓取、处理和存储。 在Scrapy项目中，包括以下组件： Spiders（爬虫）：定义了如何抓取特定网站的规则，包括起始URL、如何跟进链接、如何抓取页面内容等。 Items（数据项）：定义了需要抓取的数据结构，类似于模型，用于存储爬取到的数据。 Pipelines（管道）：负责处理爬取到的数据，如数据清洗、验证、存储等。 Middleware（中间件）：可以自定义扩展Scrapy的功能，例如添加代理、设置用户代理等。 Settings（设置）：用于配置爬虫的行为，如并发数、下载延迟、User-Agent等。

通过hook来找到cookie值生成的地方，用补环境的方式来破解cookie的参数值，用Python对对应网站发送第一次requests请求来获取请求cookie，将请求到的cookie传个逆向后的js，用来生成响应cookie，然后将生成的响应cookie带入到cookie值中对对应网站发送第二次请求来获取数据

本地 LLMs大语言模型控制无人机：【模型+模拟器运行最低3.5GB显存，除去模拟器占用显存，仅模型运行只需要3GB显存即可运行。】速度由显卡算力决定，本机是3060笔记本显卡算力指标6.0.基本反应时间在2秒内完成推理使用本地部署的大语言模型(LLMs)控制无人机的方法。首先介绍了AirSIM无人机模拟器和LLMs的背景，然后探讨了直接使用通用LLMs控制无人机存在的问题，以及通过提示工程和微调等方法提高LLMs的适应性。接下来，详细介绍了如何建立微调数据集，使用Swift框架进行微调，以及加载微调权重。最后，总结了项目核心思想，即利用LLMs在代码生成领域的涌现能力，以及大模型通过微调学习特定领域知识的重要性。总体来说，本文提供了一个利用LLMs控制无人机的思路和方案，通过结合LLMs和领域数据，实现了自然语言到代码的转换，从而控制无人机。

这是一个包含采购管理、库存管理、应收与收款、应付与付款、发票登记、基础资料、业务监控、系统管理和系统监控等功能模块的系统结构。以下是对各模块的简要描述： 1. **采购管理**： - 包括采购预付申请和采购付款申请。 2. **库存管理**： - 入库管理：包括各种类型的入库操作，如采购入库、盘盈入库等。 - 出库管理：包括各种类型的出库操作，如销售出库、盘亏出库等。 - 其他管理：包括库存调拨、成本调整和库存盘点等。 - 即时库存和出入库统计：提供即时库存查询和出入库统计功能。 3. **应收与收款**： - 应收管理：管理销售应收、其他应收和应收核销等功能。 - 预收管理：管理销售预收和其他预收。 - 收款管理：管理销售收款、销售退货退款申请等。 - 应收统计：提供应收对账、应收明细和应收月汇总等功能。 4. **应付与付款**： - 应付管理：管理采购应付、其他应付和应付核销等功能。 - 预付管理：管理采购预付和其他预付。 - 付款管理：管理采购付款、采购退货退款等。 - 应付统计：提供应付对账

实现了一个小型计算器，支持键盘输入和鼠标点击输入； 1. 支持基本四则运算、乘方运算、进制转换（十进制到二进制、八进制和十六进制）； 2. 使用栈进行括号匹配； 3. 运算优先级：括号>幂运算>基本四则运算； 4. 可更换计算器界面颜色； 5. 实时显示正在计算的表达式，并支持清除和退格； 6. 某些按键会触发菜单。

1. 基本图元绘制：支持直线、矩形、圆、椭圆、Bezier曲线、多边形、B样条曲线的绘制。 2. 实时绘制：通过鼠标输入图形参数，实现实时绘制效果。 3. 菜单栏选择：用户可通过点击上方菜单栏选择不同的绘制功能。 4. 状态栏：在窗口底部设置状态栏，显示鼠标实时坐标，显示当前绘制状态。 5. 交点计算与突出： 计算两直线、直线与椭圆、直线与圆、两圆的交点。 靠近交点时，用×绘出交点，并用红色实心突出交点。 6. 交点信息显示： 鼠标移动到交点附近时，在状态栏显示交点坐标。 移动到圆或椭圆的边上时，显示圆心坐标，并采用同交点绘制的方式着重绘制交点。 7. 垂线绘制：支持绘制某点到某直线的垂线，自动捕获垂足。 8. 鼠标交互： 当鼠标移动到图元上时，鼠标样式更改为十字。 单击右键可删除当前选择的图元。 选择曲线时，需将鼠标移动到曲线的端点上实现选择功能。 9. 清空画布：通过点击菜单上的Clean(C)选项，实现清空画布功能。 10. 显示/隐藏栅格：通过点击菜单上的ShowGrid(G)选项，实现显示或隐藏栅格。 11. 填充图形：支持填充矩形和用多边形绘制的三角形。 12. 图形变换：