基于selenium的抖音无水印批量视频爬取，可以记录cookie，支持自定义位置保存，设置好需要爬取的数量后，通过用户分享的博主主页链接从最新的视频开始爬取，自动识别主页分享中的链接部分，操作期间模拟了真人鼠标操作与停留，直接获取到主播主页信息和所有视频，适用于想要博主批量无水印视频内容自行进行洗稿的人。

本系统专为中小企业打造，聚焦核心业务场景，提供覆盖销售、采购、生产计划、制造执行、仓储物流的一站式数字化管理解决方案。通过智能化引擎实现全链路闭环管理：销售订单自动驱动生产排程，精准协调物料需求；生产过程实时监控进度与质量，支持扫码报工与设备数据集成；仓储模块结合条码/RFID技术，实现出入库高效追踪与库存动态预警。系统优势在于打破部门信息孤岛，以数据互通驱动决策协同，帮助企业降低采购成本15%以上、库存周转率提升30%、订单交付周期缩短20%。支持云端部署与移动端应用，助力中小企业以轻量化投入实现生产透明化、运营精益化，快速响应市场变化。

1.完善公司级报表可视化系统，面向业务运营和管理层用户，支持各种汇报报表 2.使用fineBI/finereport工具，支持多维度灵活查询报表 3.相较于传统Java技术，投入人员少（独立完成），优化和迭代容易

简记是一款笔记应用，为用户提供了轻松、便捷的笔记体验。 无论您是学生、专业人士还是创作者，都能通过我们的应用随时随地记录灵感、 安排任务，并确保数据安全同步 笔记本 app , 实现编辑，同步，ai 对话功能

DLLInject是windows下的DLL注入工具，使用的是创建远程线程调用Loadlibrary的方式给指定运行中的进程注入指定调试dll。 note:DllInject运行需要权限不低于被注入进程，不然会打开进程失败 DLLInject目录是注入工具的源码。 DebugProj目录下是调试dll的源码，目前提供了两个演示工程: TestAddDll: 注入TestApp.exe（TestApp目录），可以拦截和打印TestApp每一次调用Add的结果。 SymbolLoadDLL： 演示了如何在一个指定进程中查找符号对应的地址。

本作品基于智能爬虫技术构建了国外期刊作者信息自动化采集系统，针对Elsevier、Springer等主流学术平台设计多维度数据抓取方案。系统采用动态IP代理和请求频率控制策略有效突破反爬限制，结合XPath与正则表达式实现作者姓名、机构等核心元数据的精准提取。创新性引入文献计量学模型，对作者学术影响力进行多维度画像，输出结构化数据集。系统日均处理数据量达20万条，准确率超过92%，为科研评价、人才引进和学术合作提供数据支撑。开发过程中严格遵循国际数据合规标准，采用加密存储与访问权限控制双重保障机制，确保符合GDPR等数据隐私法规要求。

这是一个为企业打造的智慧物流计量系统，分为分为 pc 后台，和微 信小程序，传统的计量方式和开单方式为手写，为了降低人工成本和计量误差，我们打造了一款 集预约订单，计量重量，生成电子发票为一体的系统，无需输入，只要上传图片就可以获取司机 身份证信息，行驶本信息

产品定位： 是面向企业与开发团队打造的一站式AI开发以及应用构建服务平台，提供AI应用开发全流程工具链，实时可视化管控AI软件全生命周期 解决方案： 创新性融合开源技术与商业智能解决方案，基于模块化架构设计，打造出兼具高扩展性与轻量部署优势的企业级AI平台，为企业提供全链式AI赋能解决方案

Java搭配Kotlin语言编写，代码逻辑清晰且规范，方便后期维护 接入Deepseek、Chatgpt、KimiAi可进行对话 使用MiraiQQ机器人框架，包含对话、等级管理、聊天信息获取、模型更换

1.针对低年级小学生提高口算能力 2.题型多、灵活设置时长、成绩长期保存、支持排行榜 3.移动端使用微信原生小程序开发，后台管理端使用vue3+elementPlus开发，服务端使用nodejs+mySQL开发

网络爬虫：互联网信息的隐形捕手 网络爬虫（Web Spider），又称网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动化程序，通过模拟浏览器行为，按照预设规则从互联网上批量获取网页内容。自诞生以来，爬虫技术已成为数据获取与分析的关键工具，但其边界亦伴随技术发展与法规约束不断演变。 一、技术原理：如何编织“数据之网” 1. 工作原理 ○ URL导航：爬虫从初始URL（如网站首页）开始，解析HTML中的超链接（），递归遍历网站结构，形成“爬取路径”。 ○ 请求与响应：通过HTTP/HTTPS协议向服务器发送请求，获取网页源代码（HTML、XML等），再经解析提取文本、图片、视频等资源。 ○ 动态内容处理：现代爬虫结合JavaScript渲染引擎（如Selenium），可抓取单页应用（SPA）中的动态加载数据。 2. 核心技术组件 ○ 调度系统：管理待爬队列，优化资源分配（如分布式爬虫使用消息队列）。 ○ 反爬机制对抗：通过IP轮换、User-Agent伪装、验证码识别等技术突破网站反爬限制。 ○ 数据存储：结构化数据存入数据库（如MySQL、MongoDB），非结构化数据采用分布式文件系统（如HDFS）。

VC DF订单小程序 批量PDF 文件拆分整合 一个箱标(PO文件)对应一个面单，但是导入的FNSKU标是只有一张的（没有按件数提供的，需要根据对照关系提供的FNSKU重复抓取标签，可能PDF格式，可能GIF ，可能PNG等，支持多种格式） 3. 先找面单的对应关系 根据追踪号找到对应关系表格的无忧达SKU，同时面单变成正向并面单上下面空白位置添加上对应的无忧达SKU。

个人知识管理系统：从信息碎片到智慧沉淀的实践指南 在信息爆炸的时代，个人知识管理（Personal Knowledge Management, PKM）已成为知识工作者的核心竞争力。本文从系统架构、工具选择、管理流程三个维度，阐述如何搭建高效的知识管理系统，实现知识的获取、整合、创新与价值转化。 一、个人知识管理系统的理论基础 1. 核心定义与价值 个人知识管理是指通过系统化方法，将零散信息转化为可复用的知识资产，并支持决策与创新。美国学者Dorsey提出，PKM包含信息检索、评估、组织、表达、安全、协同六大核心技能，其本质是提升个人知识生产效率的工具集。 2. 心智模式与流程闭环 ○ 知识输入：通过多渠道（阅读、学习、社交）获取信息，需结合个人目标筛选高价值内容。 ○ 知识加工：分类存储、关联分析（如思维导图、笔记标签化），将显性知识内化为隐性认知。 ○ 知识输出：通过写作、演讲、实践等方式外化知识，形成反馈循环，驱动迭代优化。 二、工具选型：高效系统的技术支撑 1. 任务管理工具 ○ 滴答清单：聚焦短期任务与资源管理，通过「计划-执行-复盘」流程提升执行力。 ○ Notion/语雀

个人站点，各种前端分支技术Demo展示 展示最近研究成果及技术分享的个人站点 http://43.134.141.188:5000/donut 持续构思、更新中，有兴趣可关注； 最近主攻图形学方向； 打通前端、后端、部署、地编、建模、三维； 使用当前热门轮子 vite+Vue3/React18 双版本+threejs+webgl+gltf+glsl+nestjs+mongodb+docker

这个玫瑰曲线演示项目是一个结合数学可视化与Web技术的交互式工具，旨在通过动态图形直观展示玫瑰曲线（Rhodonea Curves）的美学特性及其参数变化规律。以下是项目的详细介绍： ​一、项目背景​ 玫瑰曲线由极坐标方程 r=a⋅cos⁡(kθ)r = a \cdot \cos(k\theta)r=a⋅cos(kθ) 定义，其形状由参数 kkk 决定。通过调整 kkk 值（整数或分数），曲线会呈现出不同数量的花瓣或复杂的对称图案。本项目通过现代Web技术（HTML5 Canvas + JavaScript）实现了这一数学概念的可视化，并赋予用户高度交互性。 ​二、核心功能​ 1. ​多曲线叠加​ ​功能描述​：支持同时绘制多条不同参数的玫瑰曲线，观察它们的叠加效果。 ​技术实现​：通过curves数组管理多个RoseCurve类的实例，每条曲线独立存储参数（如kkk、花瓣数、颜色等）。 ​操作方式​：点击“添加曲线”按钮，基于当前参数创建新曲线。 2. ​实时参数调整​ ​动态控件​： ​​kkk 值​：通过数值输入框调节，支持小数（如1.5）。 ​花瓣数量​：整数输入控

增强版玫瑰曲线演示功能 这个玫瑰曲线演示项目是一个结合数学可视化与Web技术的交互式工具，旨在通过动态图形直观展示玫瑰曲线（Rhodonea Curves）的美学特性及其参数变化规律。以下是项目的详细介绍： --- ### **一、项目背景** 玫瑰曲线由极坐标方程 \( r = a \cdot \cos(k\theta) \) 定义，其形状由参数 \( k \) 决定。通过调整 \( k \) 值（整数或分数），曲线会呈现出不同数量的花瓣或复杂的对称图案。本项目通过现代Web技术（HTML5 Canvas + JavaScript）实现了这一数学概念的可视化，并赋予用户高度交互性。 --- ### **二、核心功能** #### 1. **多曲线叠加** - **功能描述**：支持同时绘制多条不同参数的玫瑰曲线，观察它们的叠加效果。 - **技术实现**：通过`curves`数组管理多个`RoseCurve`类的实例，每条曲线独立存储参数（如\( k \)、花瓣数、颜色等）。 - **操作方式**：点击“添加曲线”按钮，基于当前参数创建新曲线。 ####

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

《桌面操作录制回放系统使用简介》 程序功能：本系统可实现对桌面操作（鼠标移动、点击、滚动，键盘按键按下与释放等）的录制、回放，以及记录文件的保存与加载，方便对一系列桌面操作进行重复执行或复盘查看。 界面介绍 控制面板：包含 “开始录制”“停止录制”“回放操作” 按钮，分别用于启动录制、结束录制以及回放已录制的操作。 回放速度：提供多种回放速度选项（1x、1.5x、2x、2.5x、3x），可按需选择快放速度。 文件操作：“保存记录” 用于将录制的操作以 JSON 格式保存到本地；“加载记录” 可加载已保存的操作记录文件。 退出按钮：点击可退出程序；也可通过按键盘上的 ESC 键强制退出。 操作提示：程序启动时会弹出 “操作提示” 窗口，提供基本操作指引。 操作步骤 录制操作：点击 “开始录制” 按钮，此时按钮变为 “录制中...”，即可开始进行想要录制的桌面操作。操作完成后，点击 “停止录制” 按钮，按钮恢复为 “开始录制”，录制结束。 回放操作：录制完成后，点击 “回放操作” 按钮，会弹出对话框让用户输入回放的循环次数，输入后点击确定，程序将按照选定速度和循环次数回放录制的操作。在回放

moeai-c 是一个正在开发的轻量级自动化引擎（Linux内核模块），旨在构建“操作系统级 AI 助手”原型，解决日常桌面环境中重复性任务（如文件处理、自动点击、定时操作等）难以灵活组合与扩展的问题。 项目采用 纯 C 实现，强调可控性、模块化与可嵌入能力，已完成任务调度器、基础任务模型与日志系统的 MVP。设计上支持插件机制与未来接入自然语言指令（LLM），计划拓展为“个人工作流编排工具”。 克隆后可直接运行原型，任务通过配置文件定义，适合对自动化开发、AI 系统集成与操作系统底层感兴趣的开发者快速试用与参与协作。

1. 第三方调用的高可用聊天室业务系统，fast-api 框架开发，为某业务系统提供通讯能力，实现了APP内实现消息触达。 redis 做队列，延迟/及时推送。 2. 基础服务路由系统开发，是基于django框架, 根据不同的商户号，配置其对应的供应商，并通过一系列的规则判断，实现了在多个 第三方供应商选择其中可用的一个；解决了当第三方出现问题不可用的时候，可以自动切换到另外一个可用的第三方供应商,实现 第三方调用的高可用