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
在线音乐网站产品系统
该项目为个人实现的在线音乐网站,包含首页,歌曲排行榜,歌曲播放,歌曲点评,歌曲搜索和用户管理。 首页显示歌曲动态信息和功能导航,歌曲排行榜按照歌曲的播放量进行排序,用户也可以根据歌曲类型自定义筛选。歌曲播放为用户提供在线试听和下载功能,歌曲点评为用户提供点评功能,歌曲搜索根据用户提供的关键字进行歌曲或歌手的匹配查询,用户管理提供用户注册,登录和用户中心功能。 项目采用python Django开发,后台数据库使用MySql
50pythonSNS社交
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。
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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。
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项目主要运用K210+Yolov3模型图像识别,搭载在鸽场的喂食车上自动识别鸽子笼内的鸽蛋 其搭载了MQTT物联网,并实现了鸽子笼计数功能,在识别到鸽蛋后会亮灯提醒。
21python人工智能
# SuperSQL 快速开发上线API 只需要编写sql语句以及接口相关信息即可上线API,对于简单需求无需编写多余代码 * 支持params参数 body/json参数 * 支持自定义脚本 * SQL语句支持Jinja2模版语法,更加灵活 * 支持多数据源(目前只支持mysql) * 支持配置JWT鉴权 缺点: * python语言性能限制,不适用于大规模生产环境 适用场景 * 用于制作DEMO * 功能简单的项目 ## 计划更新功能 * 支持配置公共脚本 * 支持静态文件代理 * 监控API * 支持更多类型的数据库
20python云计算
 运用Hadoop和MongoDB对1975年至2015年NBA球员得分能力数据进行分析;  运用python进行机器学习的模型调理,利用Pytorch框架对爬取的抖音评论进行情感分析预测;  利用python和MySQL对51job网站的数据进行爬取、数据清洗及可视化。
1211python2
需求: 第一阶段:要求写一个python脚本,读取规则文档并且识别,在另一个文档中进行归类,最后把处理好的文件输出 第二阶段:把上述代码优化一下,提升处理速度 实施: 第一阶段: 1. 跟甲方交流明确需求,构思实现逻辑 2.编码,测试 3.交付 第二阶段: 1.根据已有代码进行方法替换,实现速度提升
10python性能测试和优化
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
5301Python2
采用正则表达式和Openpyxl进行excel文件的数据处理, 个人非常喜欢Python这门语言, 一个非常小的项目,希望可以用Python帮助更多的打工人。
20pythonpython
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
3220pythonpython2
个人博客网站产品系统
该项目为个人开发的博客网站,包括用户注册和登录,博主资料信息,图片墙,留言板,文章列表,文章正文内容和Admin后台系统。 用户可以通过页面注册和登录,博主可以显示个人简介,姓名和联系方式等,可以上传图片在图片墙上展示,可以发表文章,访客可以在留言板中和博主进行交流互动,管理员可在Admin后台系统中进行博客管理,图片墙管理,用户管理和留言管理。 使用python Django开发
20pythonSNS社交
1.第十五届全国大学生信息安全竞赛作品赛 三等奖作品 2.使用vue.js和DRF前后端分离技术,搭建了一个物联网自动化分析与安全测试平台(网站)
60python物联网
多方安全计算是一种密码学技术,旨在允许多个参与方在保持各自数据隐私的同时,共同进行计算和分析。 它的基本思想是在无可信第三方的情况下,通过加密和计算规则的限制,实现各参与方数据的“加密计算”和“结果分享”,而不需要泄露原始数据。 1. 模型功能:隐私数据多方安全传输与计算; 2. 本人负责:模型训练、模型调用API封装;
10C/C++人工智能
python数据处理源文件源码
甲方需求: 做一个python脚本,要求能按照已经给出正则表达式,替换所有匹配的地方。并且给了一个包含数百条正则表达式的文档。 项目实现: 1.提取正则文档里的所有内容,进行数据清洗,之后按行存储 2.用python实现需求 3.对文档进行测试 4.交付
60python脚本编程语言
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。
3160Javapython2
python爬虫产品系统
实现功能: 1.爬取目标网站数据 2.进行数据清洗 3.存入Mysql数据库 技术点: 1.反反爬,携带cookie,使用随机user-agent 2.使用selenuim来模拟网页的“下拉加载更多” 3.收集后进行数据清洗,以增加准确度
70python生活服务
我负责了自动驾驶规划算法的设计(100%),包括lattice规划算法,与carla的联合仿真,实现自动驾驶场景下的模拟。场景包括静态障碍物避障,动态障碍物避障和停障,可以为机器人公司提供基础的算法研究平台和实战平台。
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负责开发:实现ItemCF,推荐功能 计算物品之间的相似度 相似度矩阵归一化处理 数据训练 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表 难点: 1.建立相似度矩阵 2.矩阵归一化处理
70python生活服务
地质灾害预测产品系统
通过不同的机器学习算法(随机森林,线性回归,梯度提升,神经网络等算法),对某地地区进行地质灾害风险预测。
00python人工智能
已实现: 1. 根据给出的网站和信息获取相应数据 2.数据清洗,排除错误 3.存入数据库 待完成: 1.根据具体要求实现可视化 技术栈: beautifulSoup4 request re Matplotlib
80python企业服务
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