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

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！

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。

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

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 finge

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

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

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。

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

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

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。

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

【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

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。

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。

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。

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。

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。

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。