Python

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言,[1]由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造,第一版发布于1991年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。[2]Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python
Python语言框架
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言,[1]由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造,第一版发布于1991年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。[2]Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python
开发组织  吉多·范罗苏姆
功能: 1、查看TXT、Word、Python、C++等文档,有base64转码、rsa标准秘钥加密解密 使用: 1、保存的rsa秘钥默认位于和程序在同一文件夹下的mi_yao文件夹 2、保存的rsa密文默认位于和程序在同一文件夹下的mi_wen文件夹 3、解密时,请先打开对应的密文文件,在点击菜单——功能——对应的解密方式 #管理员为啥给我下架了?这是原创作品
4401Python
1.项目的主要功能是通过语音或者拍照的方式将垃圾识别为分为可回收垃圾,有害垃圾,厨余垃圾,其他垃圾四种类型,帮助用户对垃圾进行分类识别。主要模块分为语音识别模块和图像识别模块。语音识别模块通过部署whisper模型将输入语音转为文字来判断垃圾类型。图像识别模块采用convnext模型对图像进行识别,首先使用收集整理的垃圾图片数据进行训练,然后将模型部署到后端。 2.负责前端和后端的开发和部署,模型的训练和部署。前端采用uniapp框架,后端采用python flask框架,最终实现用户输入语音或者图像之后,系统能够识别并且返回垃圾类型的效果
1040python图形和图像工具
1. 项目主要的功能是根据用户输入的金额来进行人民币、美金换算 2. 项目需要用到爬虫来获取最新的汇率信息并进行转换
6231python爬虫
1. 项目背景 该项目为应对农民工工资被拖欠、保障农民工合法权益而开发的全自治区劳务实名制平台。平台通过录入每名农民工实名信息和考勤信息,由银行代发工资,可实现工资发放实时监管,从根源上保障农民工工资按时足额发放。 2. 环境概述 该项目使用中台+微服务的模式, 3. 工作经验及内容 - 主要负责电子合同、移动考勤等模块  - 对部分功能模块进行功能点梳理,提前进行测试设计,再根据设计方案输出测试用例,有效减少了因测试遗漏造成的线上溢出问题。 - 参与建设桂建通UI自动化回归测试项目,现已可以替代桂建通平台之前繁琐的人工回归测试任务,减少回归测试占用的人力,使回归时间从原来的1.5个小时降为现在的8分钟。 - 梳理闸机厂家接入时的联调测试需要进行的步骤,规范统一的脚本和数据,降低沟通和研发成本。 - 督促与检查研发提测材料,使研发提测质量不断提高,冒烟评价时间从最初一天降为半天。 - 强化上线评审材料、提前完善线上用例并进行上线评审,把上线时间从最初5个小时降为3个小时。
6740功能测试
API接口数据和线下表格数据实现结构配置化接口上传. 1、实现批量数据上传 2、实现接口与目标数据源的自动化匹配生成API接口 3、实现读取指定行数上传
940pythonPython开发工具
疾病知识库:该模块包含了大量的疾病相关信息,如症状、病因、治疗方案等,用户可以根据需要自行添加或修改疾病知识库中的内容。 症状识别:用户可以设置不同的症状组合和权重,通过机器学习算法,对输入的症状描述进行识别和匹配,以辅助医生快速诊断疾病。 逻辑判断:用户可以根据自己的需求,设置不同的逻辑判断规则,如条件判断、顺序判断等,对疾病识别的结果进行进一步的筛选和过滤。 结果展示:系统会将疾病识别的结果和逻辑判断的结果进行汇总和展示,以便用户快速了解和评估病情。
1800javapython
1,100%是由我来完成整套过程,数据爬取与数据可视化。 2,用matplotlib绘图,条形图与饼状图, 3,客户只需告诉我想要什么数据,需要绘制什么图形。
970python绘图(Drawing)
系统总体分为数据采集模块,数据传输模块,数据可视化模块。在设计与实现时,系统选择Flask框架。数据采集模块编写一个Python程序爬取所需要的赛事数据,将其保存到MySQL数据库中,接着对其进行预处理,保证数据的准确性。数据传输模块再将数据封装,编写一个数据模型模块,让其可以直接与数据库连接,并且可以读取数据,让数据可以传送到前端。数据可视化模块利用ECharts制作具有直观的交互和动画效果的数据堆叠图和雷达图展示英雄数据和选手数据,利用JQuery库和CSS语言来实现数据传输、轮播动画和页面布局。通过这些可视化图表,可以更加直观地了解英雄的强度、选手的表现和战队之间的差距等内容。
6140css
利用python语言拿到网址上数据,进行数据清洗拿到自己需要的数据,利用数据进行可视化窗口绘制,批量爬取音乐,抖音,图片
2040python网络爬虫
用Python完成的密码生成器,功能如下: 1.支持自定义长度 2.支持生成包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号的密码字符串
1200pythonpython
1,用户只要告诉我所需要的数据,我用Python爬虫技术就可以将网站数据爬取下来。 2,100%都是我写出的,最终给用户数据就行。 3,数据完整,不缺失。
910python网络爬虫
获取金融网站的各类数据,可以指定数据获取 每日定时获取,自动进行更新,带容错,防止被禁 数据自动推送到钉钉 用到的技术:pandas/urllib/json/hashlib/base/bs4
6712量化
爬取1688商品列表数据 1、多关键词换行隔开 2、新增价格区间、销量筛选 3、新增采集日志 4、采集字段为:商品名称、商品链接、价格、销量、复购率、店铺星级、诚信通年限、图片链接 5、日志显示显示采集的关键词,页码
1310python网络爬虫
python angular redis mysql nginx linux 作品分类(1-5个分类)(必填): 机器学习/深度学习 脚本编程语言 网络爬虫 日志分析和统计 项目构建 添加标签,按回车确认 HTML5开发相关文件管理器其他jQuery插件Chrome插件/扩展论坛系统BBS作业/任务调度网络爬虫日志分析和统计图形和图像工具Emoji 表情相关终端/远程登录搜索引擎项目构建REST/RESTful项目嵌入式操作系统
700python机器学习/深度学习
资料获取:分析网页,使用数据库获取数据;发送HTTP请求获取数可以使用第三方库如requests来发送HTTP请求,从网络上获取数据;读取文件中的数据;从用户输入获取数据;正则表达式(re库);BeautifulSoup(bs4);lxml 爬取 社交、资料、数据等
1480pythonpython
功能有两个: 1.爬取微博文娱榜前10条:目的是获取微博文娱榜的热度数据,并将标题和热度信息写入一个 CSV 文件中。 2爬取微博的一级评论:目的是通过微博 API 获取某条微博的评论。
1050pythonpython
1.web应用自动化操作 2.定时获取web应用内的指定内容 3.将获取到的内容列成excel文件发送至企微 4.使用python实现定时自动化操作 5.使用python代码绕过反爬验证
500python数据爬取
只要与在GPU服务器部署的模型服务互联完成对业务数据的处理,通过该软件调用大模型完成相应的推理任务,并在软件中监控和管理数据
720pythonPython开发工具
负责(基于python语言,torch框架,开源yolov5的目标检测项目,标记图片数据来源—robotflow) 其他(非本人)(包装为安卓测试应用)
950深度学习机器学习/深度学习
Python实现图像处理项目,为以下几个功能模块: 1. **图像采集**: - 负责从摄像头或其他来源获取图像数据。 2. **图像预处理**: - 包括去噪、增强、转换颜色空间等,目的是改善图像质量,使其更适合后续处理。 3. **图像特征提取**: - 从预处理后的图像中提取特征,如边缘、纹理、颜色分布等。 4. **图像分类与识别**: - 使用机器学习或深度学习模型对图像进行分类或识别。 5. **结果展示**: - 将处理结果以图像或文本形式展示给用户。 6. **用户接口**: - 提供与用户的交互界面,如命令控制、结果反馈等。 对于使用者来说,能够实现的功能包括: - 实时图像采集与显示。 - 图像编辑和处理,如裁剪、缩放、颜色调整等。 - 图像分类和标签化。 - 使用图像进行搜索或匹配。 任务包括: - 项目规划与管理,确定项目目标、进度和资源分配。 - 需求分析,了解用户需求,确定功能模块。 - 技术选型,选择合适的图像处理库和机器学习模型。 - 编码实现,开发图像处理算法和用户界面。 - 测试与优化,确保系统性能稳定,用户体验良
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