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

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。

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

主要做一个阶段性测试，由小组集体开发，我负责前端页面的渲染，其中由专门的设计组和后端组负责后端的代码，主要面向学生和教师。学生端登录前需要注册，可以查看个人的信息，浏览书院相关内容。在教师端登录可以查看各个方向的学生人数以及学生信息

1.基于开源流媒体服务，集成海康、大华主流厂商SDK、ICC,DSS等平台 2.支持rtsp\rtmp\http\wss等协议拉流，推流；按需拉流；普通、事件、远程录像 3.支持云台控制、视频定位、地图反控、火点（目标）定位等 4.支持图像分类识别（需配合厂商事件接口） 5.支持API接口调用，供合作方调用 6.支持本地、FTP、minio存储 7.支持平台级联 8.提供vue播放器，多种分屏方式 9.提供完整可视化、可配置界面及管理系统 10.支持window,linux,麒麟等系统

1.人体动作采集装置开发：负责硬件电路设计和原型制作，同时编写嵌入式软件以实现数据采集和传输功能，确保采集装置的性能和稳定性。 2. 人体动作捕捉解算算法设计：根据采集装置获取的数据，研究和开发算法以进行动作识别、姿态估计和运动轨迹分析，确保算法的准确性和实时性。 3. 人体动作捕捉交互界面设计：负责界面的布局、交互逻辑和视觉设计，以便用户能够方便地进行动作捕捉、数据展示和分析。

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本方案主要面向在校大学生，尤其是那些寻求个性化、高效和灵活学习方式的学生。 个性化学习需求： 大学生的学习目标、兴趣和能力各不相同，需要一个能够提供定制化学习路径和支持的平台。 学习资源分散： 学生往往需要从多个来源收集学习材料，缺乏一个整合资源的中心平台。 学习效率： 提高学习效率和效果，减少无效学习时间，确保学生能够掌握关键知识和技能。 互动与反馈： 加强师生之间的交流，提供即时反馈，以及与其他学习者的合作机会。 特点与优势 智能化推荐： 利用机器学习算法，根据学生的学习历史和表现，推荐适合的学习资源和课程。 个性化学习路径： 根据学生的学习风格和进度，动态调整学习计划，提供个性化的学习体验。 数据驱动的教学改进： 分析学生的学习行为，为教师和平台提供数据支持，以优化教学内容和方法。 高质量的内容： 合作与知名高校和专家，提供权威、前沿的课程内容。 技术栈与架构： 前端框架： 可能选用Vue.js，以构建响应式和用户友好的界面。 后端服务： 使用JAVA，处理API请求和业务逻辑。 数据库： 选择MySQL作为关系型数据库，MongoDB作为非关系型数据库，用于不同类型的存储需求。

面向对象：本方案面向电影数据分析，对豆瓣电影数据按类别进行获取并进行数据可适合 解决问题：在进行对电影数据进行数据分析时，大量的数据导致无法对数据直观的查看，因此采用图表可视化的方式对数据可以直观的展示。

基于convLSTM实现流场图片信息的三维重构和预测，输入观测图像可以将图片进行分类，和识别图片中的微幅波。 实现三维动态流体的实时测量，结合深度学习和传统数字图像处理中的数字图像相关法，可以实现对于力学中变形和拉伸过程中物理参数的快速实时观测，并基于此实现微米级别的工业视觉测量场景，不仅能适应自然生活中的深度测量需求，还能实现对于微米级别的工业仪器测量的要求。

软件开发与编程：‌Python是一种通用编程语言，‌适用于各种软件项目的开发，‌包括Web应用、‌桌面应用、‌服务器软件等。‌例如，‌在Web开发中，‌Python可以用于构建后端服务、‌Web框架（‌如Django和Flask）‌的使用，‌以及全栈开发。‌此外，‌Python还适合开发桌面应用程序，‌如使用PyQt、‌wxPython等库进行GUI设计1。‌ 数据分析与科学计算：‌Python在数据处理和分析方面表现出色，‌拥有丰富的库如NumPy、‌Pandas和Matplotlib，‌这些库使得Python成为数据科学家和统计学家进行数据探索、‌可视化和建模的首选语言。‌此外，‌Python也广泛应用于科学计算领域，‌如物理模拟、‌数学建模等1。‌ 系统管理与自动化：‌Python的脚本编写能力使其成为系统管理和自动化任务的理想选择。‌例如，‌系统管理员可以使用Python编写脚本来自动化日常任务，‌提高工作效率。‌此外，‌Python还可以用于编写安装程序和系统管理脚本，‌如Linux发行版的安装器1。‌ 教育和研究：‌Python的易学性和多功能性使其成为教育和研究的理

python网络环境搭建 在Python中，可以使用内置的http.server模块快速搭建一个简单的网络环境。以下是搭建网络环境的步骤和示例代码： 打开终端（在Windows上为命令提示符或PowerShell）。 使用cd命令切换到你想要作为服务器根目录的文件夹。 执行以下Python命令来启动HTTP服务器： python -m http.server 8000 这将在当前目录下启动一个HTTP服务器，服务端口为8000。 如果你想要在后台运行服务器，可以使用screen或nohup命令（在Unix-like系统中）: nohup python -m http.server 8000 & 或者在Windows上： start python -m http.server 8000 现在，你可以通过浏览器访问http://localhost:8000来查看你的网络环境。如果你想要从外部设备访问你的网络环境，你需要将服务器的IP地址替换localhost，并确保你的路由器和防火墙设置允许外部访问所选的端口。

1. 面向政府 2. 无人机操控，水务相关，可显示无人机航拍图片，并且可以实时查看无人机视角视频 3. 小程序实现人员巡检和问题维修，工单展示和操作。包含问题上报，巡检上报，以及工单驳回，角色分五个，项目部，中队长，巡查人员，巡堤人员，游客，各自有各自的权限。 4. 人员权限 5. 后台系统， 包括人员管理，权限管理，航线任务管理，工单管理

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。

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

 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。

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。

Python在计算领域的好处主要体现在其强大的数值计算能力、‌广泛的应用领域、‌易于学习和使用的语法、‌以及丰富的库和框架支持。‌ 强大的数值计算能力：‌Python具有面向对象编程特性和强大的数值计算能力，‌这使得开发者能够构建复杂的工程计算模型，‌进行模拟和仿真分析。‌无论是工程计算与仿真、‌机器学习与人工智能领域，‌Python都能发挥其独特的优势，‌构建高质量的程序和应用程序1。‌ 广泛的应用领域：‌Python的应用领域非常广泛，‌包括Web开发、‌数据科学、‌人工智能、‌机器学习、‌自动化等。‌这种跨领域的应用能力使得Python成为一种非常实用的编程语言，‌能够在多个领域中发挥技能和经验2。‌ 易于学习和使用的语法：‌Python的语法简洁易懂，‌使得编写代码变得简单快速。‌这种简洁的语法不仅易于编写，‌也易于阅读和维护，‌即使是初学者也能快速上手，‌并能够快速构建出实用的程序2。‌ 丰富的库和框架支持：‌Python拥有许多强大的库和框架，‌如NumPy、‌Pandas、‌Django和Flask等，‌这些工具可以帮助开发人员快速构建高质量的程序和应用程序。‌此

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python网络环境搭建 在Python中，可以使用内置的http.server模块快速搭建一个简单的网络环境。以下是搭建网络环境的步骤和示例代码： 打开终端（在Windows上为命令提示符或PowerShell）。 使用cd命令切换到你想要作为服务器根目录的文件夹。 执行以下Python命令来启动HTTP服务器： python -m http.server 8000 这将在当前目录下启动一个HTTP服务器，服务端口为8000。 如果你想要在后台运行服务器，可以使用screen或nohup命令（在Unix-like系统中）: nohup python -m http.server 8000 & 或者在Windows上： start python -m http.server 8000 现在，你可以通过浏览器访问http://localhost:8000来查看你的网络环境。如果你想要从外部设备访问你的网络环境，你需要将服务器的IP地址替换localhost，并确保你的路由器和防火墙设置允许外部访问所选的端口。

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。