Python开发工具

web 系统 websocket http 后端服务 可以实现类似聊天室的功能 随着互联网技术的迅速发展和普及，在线聊天和实时通信成为人们日常交流的重要方式。聊天室系统作为实时通信的一种重要形式，具有广泛的应用场景，如远程教育、在线游戏、即时通讯、网络直播等。因此，设计和实现一个基于Java的聊天室系统具有重要的研究背景和实际应用价值。 传统的聊天方式，如电话、短信、电子邮件等，已经无法满足人们对实时、便捷、高效沟通的需求。而基于Java的聊天室系统能够提供一个集中、开放、实时的交流平台，使得人们可以随时随地与其他人进行沟通交流。 近年来，Java作为一种面向对象的编程语言，在Web应用程序的开发中得到了广泛的应用。Java具有跨平台、高性能、高安全性等优点，特别适合用于开发大型的、复杂的网络应用程序。因此，基于Java的聊天室系统的设计和实现具有重要的现实意义和技术可行性

本项目通过第一部分在对案例主要数据进行数据处理后利用因果推断机器学习和匹配方法对PTSD病理进行探究，并针对病理提出保护路径。第二部分针对多模态数据融合要求，建立起数据处理，特征选择，多模态PTSD模型建立和指标评价的科学闭环。该项目结合了机器学习与因果推断算法，以及对非结构化数据的处理技术，使得对PTSD的分类预测效果有所提升，最终该项目也是获得了国家级二等奖的成绩。

本模型聚焦航空运输服务质量优化，针对现有用户评价分析中存在的多语言评价稀疏性（如中文/英文评价占比7:3）、长尾语义噪声（非结构化文本占比＞85%）及动态情感漂移（如延误场景下情绪极性突变）等核心痛点，构建了基于多源异构数据融合的智能分析体系。相较于传统基于词频统计（TF-IDF）与静态情感词典的方案，本模型首创跨语言联合表征框架——采用BERT-Multilingual预训练模型实现中/英/日语评价的向量对齐（语义相似度↑32%），结合时域注意力LSTM捕获评价时序关联（如航班延误前后服务评分衰减模式），并引入对抗生成网络（GAN）合成长尾低频事件（如行李损坏、特殊餐食投诉）的训练数据，使F1-score提升至89.7%（较基线模型+41%）。技术实现上，模型依托Scrapy-Redis分布式爬虫集群日均抓取全球12家航司官网与社交媒体评价数据（＞5万条/天，抗反爬动态渲染破解率＞98%），经命名实体识别（NER）与事件图谱构建后，通过Docker-Kubernetes弹性计算集群实时输出服务质量热力图、旅客情感趋势曲线及突发问题预警指数（延误投诉响应延迟＜15分钟），已成功应用于某

面向电力系统工人安全问题，聚焦工业生产、建筑施工、矿山作业、电力运维等强安全管控场景，覆盖施工现场、厂区作业区、检修运维区域等，对人员密集、作业风险高的场所进行 7×24 小时智能监测。 算法选型与开发 基础模型：基于 PyTorch深度学习框架，选用目标检测模型YOLOv8 系列，针对安全帽识别场景二次训练优化。 数据处理： 采集多场景（不同光照、角度、人员着装）的安全帽图像 / 视频数据，构建包含 “正确佩戴”“未佩戴”“佩戴不规范”（如帽带未系、歪戴 ）的标注数据集； 通过数据增强扩充样本，提升模型泛化性。 功能实现： 检测人员头部区域，识别是否有符合标准的安全帽； 对安全帽佩戴细节（帽带、位置 ）做精细化判断，区分 “规范” 与 “不规范” 状态。

1、通过网关与设备控制系统PLC连接，读取数据； 2、通过服务器安全mysql和python程序读取网关数据，进行存储和数据分析，并通过界面或内部网站显示。 3、实现低投入的设备SCADA系统。 4、若能开放生产数据库，可实现连接构造MES系统。

可以批量将发票的pdf文件裁剪后输出图片，并且可以将所有图片存储为一个页面尺寸为210mm*127mm的pdf文件可以直接打印，输出的pdf文件名为票据+当前时间，同时裁剪好的图片也会单独输出。 程序计算的发票合计金额是基于票据文件名来结算，目前仅可计算高德打车的发票合计金额（合计金额只计算发票金额，行程单金额已忽略），其他发票金额需另外累加。

客户是有原程序的，用python处理千亿级数据并输出为txt，输出后文件不到2t，由于Python特性无法快速得到结果。 我用c语言将核心代码重新，并采用循环嵌套方式做数据处理（递归嵌套在这样的数据量面前调用所带来的额外开销就会大），最终数据处理会在几分钟内完成，程序瓶颈就是写入硬盘性能限制了，将近2t的数据写入硬盘需要好久啊。

使用计算机视觉处理图像数据 特征提取和模式识别算法的应用 实时反馈和手势追踪 手势识别的准确性和实时性 多环境下的适应性 用户个体差异的适应 确定手势识别的基本功能，如识别滑动、点击等 规划高级功能，如自定义手势、手势密码等 明确手势识别在微信小程序中的具体应用场景

本软件主要是针对学校出题的精准性、保密性、随机性等，旨在解决老师重复出题的重复工作、根据试题抽取规则保证试题抽取的精准度、以及试题随机性保证试题的安全性

【行业场景】 适用于互联网、电商、金融、SaaS等高可靠性要求的行业，解决回归测试效率低、测试报告不直观、异常定位困难等业务痛点，帮助客户减少70%回归测试时间。 【功能模块】 1、智能请求封装层： 支持动态参数注入、自动重试机制、智能断言（JSON Schema校验+正则匹配） 内置Token自动刷新、签名计算等常见业务逻辑封装 2、测试用例管理 YAML/Excel双驱动用例设计，支持参数化测试和依赖测试 失败用例自动重跑+截图对比（适合UI+接口混合场景） 3、可视化报告中心 Allure生成交互式报告，包含请求耗时热力图、失败原因聚类分析 历史版本对比功能，直观展示接口响应变化 4、日志追踪系统 结构化日志输出（JSON格式），支持ELK对接 关键操作埋点+异常堆栈自动捕获 【技术亮点】 1、 分层架构设计 环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 2、环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 3、性能优化 请求并发执行（pytest-xdist集成） 测试数据工

一个基于python和mysql的通用性的银行系统模型，可根据需求进行用户的开户，存款，取款，转账，查询，锁定，修改密码与解锁功能，所有数据均由Mysql管理，确保信息安全，具有较高的通用性及延展性，便于移植及拓展，适用于多种情景，且可随需求做出相应的更改

小程序搜索“家长的帮手” 核心功能：试卷扫描，试卷擦除，背单词，错题集，AI解题 小程序主要解决 随手录制错题集，背单词 还在为错题整理混乱、复习效率低下而烦恼？这款错题集小程序是你的专属学习助手！它以简洁易用的界面和强大实用的功能，帮助学生、职场备考人群快速记录、分类整理错题，告别传统手抄错题的繁琐。​ 一键拍照即可智能识别题目，支持多种学科、题型，快速生成错题卡片；支持手动录入，满足不同场景需求。可按照学科、知识点、错误类型等自由分类，方便针对性复习。强大的筛选功能，能精准定位薄弱环节，制定个性化复习计划。提供错题重做、自动生成测试卷等功能，巩固学习成果；智能统计错题频率，清晰掌握学习短板。同时，支持多设备同步，随时随地复习，让学习更高效、更轻松。无论是中小学生日常学习，还是成人职业考试备考，这款错题集小程序都是提升成绩的必备神器！

自動化設備轉塔式IC檢測機程序開發 / AI模組除外的UI和後台程序開發 / 日常應用程序開發 熟悉TCP / UDP / 串口 / Modbus 相關等自定義協議開發 (串接PLC / PC / MCU / 或相關傳感器等) 熟悉多線程 熟悉MVC流程規劃 熟悉Access / SQLite等資料庫操作 熟悉文檔資料處理和Log紀錄

该应用主要服务于以下几类用户群体： 企业采购部门：帮助采购专员和经理快速审核合同条款，降低风险 法务团队：辅助法务人员高效识别合同中的法律风险点 合规审计人员：确保合同符合公司政策和行业法规要求 中小企业主：为缺乏专业法务团队的中小企业提供合同审核支持 功能模块 1. 合同风险识别模块 条款合规性检查（是否符合行业标准和企业政策） 高风险条款标记（如不平等条款、模糊表述） 法律术语解释与建议 2. 关键信息提取模块 自动提取合同各方信息 识别付款条件、交付时间等关键条款 义务与权利条款结构化呈现 3. 智能比对模块 与标准合同模板比对差异 历史合同版本对比分析 行业基准数据对比 4. 建议生成模块 自动生成修改建议 替代条款推荐 风险等级评估报告 5. 协作与工作流模块 多人评审批注功能 审核流程跟踪 电子签名集成 技术架构 1. 基础架构层 Dify平台：作为大模型应用开发框架，提供模型管理、Prompt工程和API服务 大模型底座：结合通用大模型(如GPT-4)与法律领域微调模型 向量数据库：存储合同条款向量用于相似性检索(如Milvus/Pinecone) 2. 数据处理层 文档

这里没有"7天速成全栈"的营销话术，只有真实踩坑后沉淀的实战结晶。我们专注用SpringBoot+Vue构建轻量级应用，通过以下技术组合实现90%+的项目交付率： 高效框架：SpringBoot 3.2 + Vue3组合开发，半小时完成前后端联调环境搭建 性能利器：Redis缓存热点数据，MySQL 8.0窗口函数优化复杂查询 安全实践：自动脱敏组件+JWT动态鉴权，敏感字段全程加密传输 成本控制：阿里云函数计算+Serverless架构，月均成本可控制在200元内 你会看到： ? 用20行代码替代传统50行配置的SpringBoot魔改技巧 ? Vue3组合式API如何让组件复用率提升300% ⚠️ 从我们血泪教训中总结的Redis缓存穿透七道防线 ?自研的MySQL执行计划可视化分析工具开源分享 这不是又一个"Hello World"教程集，而是写给能对着控制台报错会心一笑的硬核开发者。当你纠结于JVM调优参数时，当我们为APISIX插件开发熬到凌晨时——代码世界的孤勇者们，很高兴与君相遇。

尚品甄选是一个B2C模式的电子商务平台，包含后台管理系统和前台用户系统。项目采用前后端分离开发模式，基于SpringBoot + SpringCloud微服务架构。 spzx-parent： 尚品甄选项目的父工程，进行项目依赖的统一管理，打包方式为pom spzx-common: 尚品甄选项目公共模块的管理模块，父工程为spzx-parent common-util: 工具类模块，父工程为spzx-common common-service：公共服务模块，父工程为spzx-common spzx-model: 尚品甄选实体类模块 spzx-manager： 尚品甄选项目后台管理系统的后端服务

1. 精通掌握数据仓库概念，有丰富的项目开发经验; 2. 精通PL/SQL 脚本开发、存储过程、函数，熟识数据建模和数据仓库体系架构； 3. 精通使用ORACLE、MySQL 等数据分析工具，擅长用SQL实现各种计算和查询,了解基本的性能调优规则; 4. 有大数据分布式计算平台开发经验,熟悉Hadoop、Hive 等相关架构； 5. 熟练ETL及流程以及Kettle和datastage工具的使用，包括采集、加工、存储等； 6. 熟练掌握Finereport，使用可视化工具完成报表开发; 7. 熟练使用配置工具SVN和调度文档填写，会使用CTM调度工具进行调度; 8. 熟悉 linux 系统以及第三方工具 Xshell、xftp 使用，掌握Linux 常用命令

使用PyCharm开发工具进行开发，利用Tkinter框架制作了一个较为美观并且具有交互性以及动态性的前端界面，在后端使用PyTorch框架实现了模型推理，负责文件上传、数据预处理、模型推理、结果可视化等功能。 前端界面针对用户需求设计了许多功能，用户可以在该系统中上传图片来进行验证码识别。此系统对干扰线有很强的抑制作用，能够很快的从图片中把字符序列和干扰线分布以及对应的置信度水平识别出来，把识别的结果和原来的图放在一起。用户可在系统中一次上传多张图片，系统对其进行实时处理后，将识别结果传送到界面并将统计报表返回用户来观察自身效果，此外识别结果还以CSV的方式保存起来用于之后的数据分析。

SHP2小分子抑制剂筛选 使用DeepPurpose进行药物小分子和靶标2shp蛋白的亲和力预测并筛选抑制剂,该项目简化了DeeppPurpose的DPI模块的预测算法,并预下载其对应的预测模型,使用本地预测的方式实现功能 主要技术: 1. 数据清洗 2. 特征设计 3. 模型训练与预测

为海南卫健委搭建平台，用 Apache Hudi 实现 CDC 数据捕获，日均处理 2000 万 + 诊疗数据，入库时效缩至 15 分钟；基于 Flink 构建特征计算引擎，模型训练效率提升 5 倍；Med-Transformer 模型实现 AUC 0.91 预测性能，区域管理覆盖率提升至 78%；基于言犀大模型打造智能问答系统，准确率 88.7%。 核心技术突破：验证千万级 QPS 架构，实现服务可用性 99.995%；完成 3 项医疗 AI 专利，实现 NLP 模型大规模商用；构建日均处理 20 亿 + 事件的数据管道，获评集团杰出项目。