Python开发工具

项目名称：NetPulse - 轻量级实时网络监控平台 面向用户与核心价值 本平台面向运维工程师、开发人员及IT管理员，解决了传统命令行工具（如Ping）无法提供集中式、可视化、可回溯的网络状态监控痛点。通过清晰的Web仪表盘，用户无需部署复杂的Zabbix或Prometheus，即可快速对关键服务与主机进行持续性健康检查。 项目核心特点 实时状态一目了然：采用直观的卡片化设计，所有监控目标的状态（在线/离线）、实时延迟与丢包率数据在首页清晰呈现，助您快速掌握全局网络健康状况。 Web化开箱即用：提供完整的Web操作界面，支持通过浏览器随时随地添加监控目标、启停监控任务，无需任何命令行操作，极大降低了使用门槛。 数据持久化存储：所有监控数据自动保存至数据库，支持查询任意目标的历史状态记录，为诊断偶发性网络故障提供坚实的数据依据。 高扩展性架构：项目采用 Flask + Bootstrap 前后端分离架构，核心监控与UI显示模块化设计，为后续功能迭代（如实时曲线图、多节点监控、告警通知）奠定了坚实基础。 技术选型与组成 后端框架：Python Flask，提供RESTful API与稳健的Web服务。 前端界面：Bootstrap，构建响应式、美观的现代化仪表盘。 数据可视化：已集成ECharts库，为即将上线的实时动态曲线图功能做好技术准备。 数据存储：SQLite（默认，轻量高效），可轻松迁移至MySQL等数据库。 核心功能：基于Python多线程与异步Ping检测，确保监控任务高效并发。

智能题库系统后台 1.题库系统。 2.有学科知识分类和标签管理功能。 3.主要功能为试题导入和组卷（导出）功能，以word方式导入现有题库，目前选项是表格方式排版，组卷导出的word版式按提供的版式格式呈现。 4.新导入试题可以对比题库中已存在的试题进行查重提示（如题本40%相同即为重题），同时可以对比互联网上文本内容查重。 5.可以对题本和选项的错别字进行提示，可以对选项的内容重复值进行提示。

自动获取多台Linux信息的作品简介 1. 方案目标与解决问题 本方案旨在为IT运维人员或系统管理员提供一个自动化工具，解决人工登录多台Linux服务器并逐一查询信息的繁琐、低效问题 。该方案通过自动化流程，实现了批量获取多台Linux服务器的系统信息，例如磁盘占用率等，并将结果自动发送给相关人员，从而大幅提升了工作效率，减少了重复性劳动 。 2. 方案特点与优势 与传统的纯人工操作或单一技术方案相比，本方案具有以下显著特点： RPA与Python结合：该方案利用RPA（机器人流程自动化）作为主流程，并集成Python编写的自定义插件，从而充分发挥了两种技术的优势. 高效性与扩展性：Python插件能够通过SSH协议高效访问多台Linux服务器，并执行命令获取结果. 这种模块化的设计使得方案易于扩展，可以轻松地添加新的Linux服务器或执行不同的脚本命令，以满足多样化的信息获取需求. 自动化通知：在获取到Linux命令的执行结果后，RPA会自动调用企业微信，将处理好的信息发送给指定的接收人，实现了信息获取与通知的无缝衔接，确保相关人员能及时了解系统状态. 3. 方案技术组成 本方案主要采用RPA+Python的技术选型，具体包括： RPA流程创造者（UiBot Creator）：作为主控平台，负责整个自动化流程的编排与执行. Python自定义插件：通过SSH协议连接并执行Linux命令（例如df -hT），并获取执行结果. 企业微信：作为信息推送的渠道，用于将最终结果自动发送给相关人员.

本方案用 Python requests 采集微博评论，先通过请求头与 Cookie 模拟浏览器。访问微博评论 API，传入微博 ID、页码等参数，获取数据后提取用户 ID、名称、地址及评论内容等关键信息。采集过程加入随机延时防封禁，多页数据自动拼接。最后用 pandas 将数据存入 Excel，支持追加扩充表格。使用前需替换 Cookie，注意控制爬取频率，遵守平台规则，确保数据采集合法合规，满足后续数据分析需求。

采用YOLOv11进行AI图片目标训练，生成数据集的BT文件，用于目标检测。通过大量标注图片训练模型，使其能够识别实时视频及图片中的目标并区分。模型在训练时学习目标的特征和类别，训练完成后，可将BT文件部署到系统中，实现对实时视频流或图片中目标的快速检测与分类，广泛应用于安防监控、自动驾驶等领域，提升目标识别的效率和准确性。

软件面向知识库建设、基于大模型的助手。 项目功能包含前端和后端两个系统， 功能包含用户管理功能，包含用户注册、oauth2认证， 基于大模型知识库Rag，包含文件上传、大模型语义提取、向量存储 基于openai大模型的多轮对话。 技术选型： 1、前端是基于node.js、next-app、shadcn组件 2、后端是Python语言，基于openai大模型接口，提供fastapi服务能力

一.AI配音 1.部署到本地配音模型 2.部署到本地的声音克隆 3.AI逆向翻译第三方生成的配音音频，用于匹配输入文本及后续处理 二.视频画面 1.AI生图: 利用大语言模型生成分镜描述，再使用文心，智谱等当前开放免费使用的生图API 2.视频随机混剪 3.简易高效的本地AI换脸视频生成

本网络服务器监控系统主要面向服务器管理员、运维人员以及企业 IT 部门，旨在解决服务器监控与管理过程中的一系列难题。在日常服务器运维工作中，这些人员常常面临服务器性能波动难以实时察觉、资源使用状况难以精准掌握、历史数据查询不便等问题。本系统通过实时监控服务器的各项关键指标，如 CPU 使用率、内存使用情况、网络流量、磁盘使用状况等，帮助用户及时发现服务器的潜在问题，预防故障发生，保障服务器的稳定运行。同时，系统提供历史数据查询功能，方便用户对服务器的运行情况进行深入分析，为服务器的优化和升级提供有力依据。 系统特点 1. 实时监控与告警机制：系统能够实时获取服务器的各项性能指标，并以直观的图表形式展示出来，让用户一目了然。当 CPU 使用率或内存使用率超过设定的阈值时，系统会立即发出告警信息，提醒用户及时处理，避免服务器因资源过度使用而出现故障。这种实时监控和告警机制能够大大提高服务器的安全性和稳定性，减少因服务器故障带来的损失。 2. 多维度数据展示：与市场上一些只提供单一指标监控的系统不同，本系统提供了多维度的数据展示功能。除了基本的 CPU、内存、网络和磁盘监控外，还能展示进程 CPU 使用情况，让用户深入了解服务器上各个进程的资源占用情况。同时，系统还提供了历史数据查询功能，用户可以根据时间范围查询服务器的历史性能数据，为服务器的优化和升级提供有力支持。 3. 主题切换功能：考虑到用户在不同环境下的使用需求，系统提供了亮色模式和暗色模式两种主题切换功能。用户可以根据自己的喜好和环境光线条件选择合适的主题，提高使用体验。这种个性化的设计在市场上的服务器监控系统中并不常见，体现了本系统的独特优势。 4. 数据存储与兼容性：系统采用 MySQL 数据库存储服务器的性能数据，确保数据的安全性和可靠性。同时，系统具备良好的兼容性，支持新旧版数据库表结构，能够适应不同的数据库环境。在数据插入过程中，如果新版表结构插入失败，系统会自动尝试使用旧版表结构进行插入，保证数据的完整性。 本系统主要由前端页面、后端服务器和数据库三部分组成。前端页面使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建，借助 ECharts 库实现数据的可视化展示，为用户提供直观、美观的界面。后端服务器采用 Flask 框架开发，负责处理用户的请求，获取服务器的性能数据，并将数据存储到数据库中。数据库使用 MySQL，用于存储服务器的历史性能数据和用户信息。通过这种技术选型，系统具备了高效、稳定、可扩展的特点，能够满足不同规模企业的服务器监控需求。

人脸考勤实现 classly为python的智能分类代码 ClasslyManager为winform的管理界面 使用时先把classly放到ClasslyManager\ClasslyManager的bin目录下 然后把bin目录复制到使用地方，全程路径必须英文。 打开bin目录的ClasslyManager.exe，填写职员信息进行采集。 采集完职员信息点击训练。 实时管理人员进出考勤开发中。

1. 采用多核RISC-V架构，优化指令流水线，提升处理速度；集成高效缓存机制，降低延迟，提高数据读写效率 2. 采用前端+后端+边缘计算相结合的架构。侧端基于进跌时空K1开发板，作为侧端设备，提供本地数据处理与快速响应，提升系统稳定性和实时性。 3. 本项目软件部分选用HTML实现结构化内容，便于调用与维护；JavaScript依托丰富的开源库支持多编程范式，提升开发效率；Python流程清晰，便于AI功能调用与后续扩展，三者结合保证了系统的灵活性与高效性。

https://github.com/leaf918/Robust-Partial-Fingerprint-Alignment Abstracts. Real-world fingerprint matching is important for a fingerprint verification system for mobile devices. Most mobile and embedded devices have a small fingerprint capture sensor that can capture ONLY a portion of the fingerprint image. In this work, we present a fast and robust method for matching fingerprints with neural networks. We use a 2-point parameterization that maps the two corners of a fingerprint to another fingerprint. We use the SOCOFing dataset to train our network. The fingerprint alignment network works without local features extracted from the fingerprint images. There is a comparison between FP21Net and traditional homography estimation based on ORB features.

工控网.py主干文件模块的功能：主要负责需要抓取的网站基础数据元素的提取方法构建，根据页数的版本不同进行分析判断，将不同的部分分隔，可以使用Xpath和正则re两种方法，包括二级网址信息的抓取，可以构建独立的函数模块对二级网址网站内容基础数据元素进行提取，支持翻页爬取，最终建立并保存为客户所需要的项目名称的csv文件。

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 文档解析：PDF/Word解析(使用Apache PDFBox/Docx4j) 文本预处理：分词、实体识别、关键信息提取 知识图谱：构建合同法律条款关系网络 3. 智能服务层 规则引擎：内置合同审核规则库 大模型服务：提供自然语言理解与生成能力 检索增强生成(RAG)：结合内部知识库提供准确回答 4. 应用层 API服务：RESTful API供系统集成 微服务架构：各功能模块独立部署

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

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。

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。

【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） 测试数据工厂模式，避免用例间数据污染 【商业价值】 1、相比Postman+Newman方案，测试执行效率提升3倍 2、自动化覆盖率可达80%+（适合中大型项目） 3、提供完整的接入文档和示例代码，技术团队可快速上手

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

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