Python开发工具

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。

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。

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。

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。

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

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

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

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。

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。

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

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

‌一、核心技术架构‌ 本工具基于OpenAI Whisper大型语音识别模型深度优化打造，采用模块化设计架构，支持Windows/macOS/Linux多平台运行。安装包内置完整运行环境，用户只需双击执行"一键安装"程序即可完成部署，无需配置Python环境或额外依赖项。所有语音数据处理均在本地计算机完成，从音频输入到文本输出全程隔绝网络传输，彻底杜绝云端服务可能导致的隐私泄露风险。 ‌二、军工级安全防护‌ 系统采用AES-256加密算法对原始音频文件及转录文本进行端到端加密，密钥通过PBKDF2算法派生，符合FIPS 197安全标准。特别适用于政府机关、金融机构、医疗系统等对保密性要求严格的场景，可完美满足董事会会议、司法审讯、涉密研讨等关键场合的录音转写需求，所有数据均以加密形态存储于本地可信执行环境(TEE)中。 ‌三、智能扩展能力‌ 系统预留AI能力升级接口，未来可通过插件形式实现：

1. 大模型本地化部署：确保数据安全可控 针对人力资源领域涉及大量敏感信息的特点，我们的方案首先强调数据的安全性和控制权。实现了模型训练与推理过程完全受控于企业内部环境。这不仅保障了员工个人信息及企业机密资料的安全，同时也为企业提供了灵活调整模型以适应特定需求的能力。 2. 向量数据库技术支持的高可用私有知识库系统 利用检索增强生成（RAG）架构与多模态向量数据库引擎，我们打造了一个支持动态更新的企业知识中枢。该系统具备处理TB级非结构化数据的能力，能够对文档多种格式进行语义分析，并支持实时语义检索与多维度关联分析。对于HR常见的问题如政策查询、流程指导等，系统响应时间可控制在200ms以内，极大地提高了工作效率和服务质量。 3. 私有数据驱动的智能推理与决策支持 为了让人力资源管理系统更加智能化，从文档解析、特征提取到知识关联，形成完整的数据闭环，确保模型推理准确率提高40%以上。这有助于企业在招聘选拔、绩效评估、培训发展等方面做出更为精准的决策，从而达到行业领先的智能化水平。

自主研发了一款安全平台，该平台集成了当前主流的CLIP后门攻防算法，能够有效支持用户管理、安全评测、信息查询等多种功能。平台通过灵活的架构设计，提供了高度可扩展的安全评估能力，帮助用户实时监控与分析模型的安全性。通过集成的攻防算法，平台能够针对CLIP模型进行全面的安全防护，确保模型在面对各种后门攻击时依然能够维持较高的鲁棒性和准确性。

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），已成功应用于某国际航司的客舱服务迭代，推动差评率下降27%并助力客户满意度（CSAT）提升19个百分点，实现从数据感知到运营决策的闭环赋能。

内容: 数据挖掘模型基于人工智能、机器学习、统计学、数据库、可视化技术等,采用当前比较流行的分类、回归分析、聚类、关联规则等模型算法,从不同的角度对数据进行挖掘。组件算法的图形化,通过可视化拖拽操作,实现零代码挖掘,降低结束 门槛;支持流程动态调度,支持上下游交互调试能力,比如全流程运行、单点运行、按分支运行等。主要包括可视化挖掘和zeppelin脚本挖掘。 业绩: 参与平台功能开发和优化,前端jsp+layui和后端struts2接口开发;参与支撑区域相关工作;主要包括:泰州公安机器学习 版本上线、湖南挖掘竞赛支撑、江西电信机器学习验收支撑、安徽电信调度挖掘功能上线、电信集团数里淘金决赛支撑等。

功能介绍 数据来源与目标： 该脚本的目标是从购物平台爬取键盘商品的数据。 爬取的数据包括商品的标题、店铺名称、价格、地区、销量、属性和使用场景等信息。 爬取到的数据会被保存到本地的CSV文件中，文件名为键盘商品数据.csv。 数据爬取方式： 脚本通过模拟移动端API的请求，从网站的后端接口获取数据。 使用了平台的mtop.relationrecommend.wirelessrecommend.recommend接口，并通过构造特定的请求参数（如时间戳、签名、设备信息等）来获取商品数据。 数据处理与保存： 爬取到的原始数据是JSON格式，脚本通过解析JSON数据，提取出需要的信息。 对于某些字段（如地区信息、属性信息等），脚本进行了进一步的处理和格式化。 最终，提取和处理后的数据被写入到CSV文件中，方便后续的查看和分析。 实现方式 请求参数的构造： 脚本中定义了多个关键变量，如em_token、eT（时间戳）、eC（设备标识）和ep_data（请求数据）。 通过这些变量，脚本构造了请求的签名（sign），这是通过将em_token、时间戳、设备标识和请求数据拼接后进行MD5加密生成的。 签名用于验证请求的合法性，是API接口调用的必要步骤。 请求头和数据的设置： 脚本设置了请求头（headers），包括用户代理（User-Agent）和Cookie信息，以模拟浏览器或移动端设备的请求。 请求数据（data）中包含了API接口所需的参数，如时间戳、签名、API名称、版本号等。 数据解析与保存： 使用requests库发送GET请求，获取接口返回的数据。 使用正则表达式提取JSON格式的数据，并将其解析为Python字典。 遍历返回的商品数据，提取每件商品的标题、店铺、价格等信息，并根据需要进行格式化。 使用csv.DictWriter将提取的数据写入到CSV文件中。 异常处理与日志： 脚本在写入数据时会打印“已成功写入一条数据”，用于提示数据写入成功。 如果某些字段缺失或格式不正确，脚本会使用默认值（如“未知属性”或“场景未知”）来填充。 应用场景 市场调研：通过爬取商品数据，可以分析键盘市场的价格分布、销量情况、热门属性和使用场景等信息。 电商运营：商家可以利用这些数据来优化商品的定价策略、调整库存或优化商品描述。 数据挖掘与分析：这些数据可以用于进一步的数据分析，例如通过机器学习算法预测商品销量或分析用户偏好。

主要面向中小企业、电商平台及物流仓储行业，致力于解决传统仓储管理中信息滞后、库存混乱、人工操作低效等问题。通过数字化管理手段，该系统可以提升库存管理的精准度，提高出入库效率，降低人为错误，优化仓储资源利用，帮助企业实现智能化、自动化的仓库运营。 前端：Vue.js/React + Ant Design，实现高效交互和良好用户体验。 后端：Spring Boot（Java）/Django（Python），提供稳定可靠的业务逻辑处理能力。 数据库：MySQL/PostgreSQL + Redis，支持高效数据存储与查询。

主要功能包含用户的注册与登录、校园信息管理、进出校园管理、人脸报警管理、系统管理、我的信息等；管理员主要功能包括了用户管理、校园信息管理、进出校园管理、人脸报警管理、系统管理、我的信息等；管理员可以实现最高权限级别的全系统管理

睡眠仪： 1、面向所有希望快速入睡的人群 2、高品质、高人性化操作、良好用户体感 3、触摸唤醒、Led指示、亮度可调、CD音质、flash存储播放内容、塑胶外壳、电镀边框 无线电话： 1、家用、办公 2、使用方便、操作丰富、语音播报、大屏显示 3、2.4GHz无线双工通信、塑胶外壳 对讲机： 1、家用旅游、公司经营 2、通道多、通讯加密、低功耗、语音保真 3、半双工无线通讯 移动电源： 1、个人手机等储电小设备 2、双输出、动态显示充电量及充电百分比显示、时间、日期显示 3、电池充放电管理、电量检测、LCD显示 蓝牙语音遥控器： 1、家庭电器类远距离控制 2、语音功能、低功耗 3、低功耗蓝牙技术、语音压缩发送