Python

Python是一门诞生于1991年的高级、解释型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造。其核心设计哲学强调代码的极简性和可读性，尤其依赖清晰的缩进来定义代码结构，这使得它语法接近英语，非常易于学习和使用。作为动态类型语言，它为快速开发和原型设计提供了极大的灵活性，并支持面向对象、命令式、函数式等多种编程范式。Python的巨大优势在于其拥有一个由庞大活跃社区支撑的丰富第三方库生态系统（PyPI），覆盖了几乎所有应用领域：无论是Web开发（Django, Flask）、数据科学（Pandas, NumPy, Matplotlib）、人工智能（TensorFlow, PyTorch）还是自动化脚本和系统运维，都能找到成熟高效的工具库。这种“开箱即用”的特性使其成为解决各类实际问题的“瑞士军刀”，兼具强大的功能与简单的语法。

1.熟悉掌握 Python＋Django 开发模式，使用过 restful API； 2.熟悉掌握 mysql ，掌握 pandas 库处理数据 ，celery 异步任务与定时任务，熟悉 Redis 和消息队列技术； 3.熟练掌握 HTML5、CSS3、JavaScript、ES 6等技能，熟悉模块化开发模式，能够独立开发页面； 4.熟练掌握 Vue、Bootscrap、Element 框架，熟练运用 JQuery 等工具库； 5.熟悉掌握 Django + Vue 服务器 nginx + uwsgi 部署流程； 6.熟悉掌握 linux 开发；

对任务流数据进行了可视化设计，使用图表、图形等方式展示了任务流的关键信息，帮助用户更直观地理解和掌握任务情况

设计并实现一个智能客服聊天机器人，用于提高电信公司客户服务部门的响应速度和服务质量，减少人工客服的工作负担。 从公司数据库提取客服历史对话数据，并使用Python进行数据清洗和预处理，包括去除无用信息、文本标准化和词汇编码。 应用TensorFlow框架设计了基于Transformer的自然语言处理模型，实现了文本的自动理解和回复生成。在模型设计过程中，特别注重提高模型的泛化能力和响应质量。 使用Google Cloud Platform的计算资源进行模型训练，通过调整超参数和使用交叉验证方法优化模型表现。 将训练好的模型部署至公司的服务器，并通过API与现有的客服系统集成。保证聊天机器人的平稳运行，并对其进行定期的性能评估和更新。 成果展示 聊天机器人成功处理了超过70%的常规客户咨询，将人工客服的平均响应时间从5分钟降低到1分钟。 根据客户反馈调查，引入聊天机器人后，客户满意度提升了30%。 通过自动化处理大量常规咨询，公司客服部门的工作效率提高，进而减少了30%人工客服的人力成本。

本项目依托Django Rest Framework与Vue.js的前后端分离架构，实现高效的企业级解决方案。系统实时监控订单动态、商品售价及财务管理，通过API无缝对接，提升了数据处理速度与用户体验，为企业打造了一个敏捷、透明的运营管理平台。

SSM+Vue期刊杂志稿件管理系统 项目描述 期刊杂志稿件管理系统是一个用于处理和管理期刊杂志稿件提交、审核、录用等流程的系统。以下是这些功能的简单介绍： 个人中心：投稿人、作者和管理员可以在个人中心查看和编辑自己的个人信息，包括账户设置、投稿记录、通知消息等。 投稿人管理：系统允许管理员对投稿人的账户进行管理，包括创建、编辑和删除投稿人账户，以及管理投稿人的权限和角色。 作者管理：管理员可以对作者信息进行管理，包括作者的基本信息、发表作品记录等。同时，系统支持作者自行注册和更新个人信息。 评审管理：此功能允许管理员分配评审任务给专家，跟踪评审进度，以及管理评审结果。评审过程可以包括盲审、同行评审等。 稿件信息管理：投稿人可以在系统中提交稿件，包括上传稿件文件、填写稿件信息等。管理员和编辑可以查看、编辑和搜索稿件信息。 稿件审核管理：此功能允许编辑和管理员对提交的稿件进行审核，包括初步审查、内容审核、格式审核等，并记录审核结果和意见。 录用通知管理：系统支持发送录用通知给作者，包括邮件或系统内部通知。管理员可以编辑和发送录用通知，并跟踪通知的发送状态。 作者档案管理：此功能允许系统建立和维护作者的档案，包括作者的基本信息、发表历史、联系方式等，方便编辑和管理员查询和联系作者。 常见问题管理：系统可以提供一个常见问题（FAQ）库，帮助投稿人和作者解答投稿和发表过程中可能遇到的问题。 意见反馈管理：投稿人和作者可以在系统中提供对期刊、编辑或审稿过程的反馈意见。管理员可以收集、整理和回应这些反馈。 刊物信息管理：此功能允许管理员发布和维护期刊杂志的信息，包括刊物介绍、发行周期、投稿指南等。 报表信息管理：系统提供各种报表功能，帮助管理员统计和分析投稿数量、录用情况、作者分布等数据，以支持决策和规划。 这个系统旨在提高期刊杂志的稿件处理效率，减少人工操作错误，同时提供一个便捷的平台供投稿人、作者、编辑和管理员交流和协作。具体的功能和操作可能会根据不同的期刊杂志稿件管理系统有所差异。 运行环境 jdk8+mysql5.7+IntelliJ IDEA+maven

智能婴儿恒温监护系统——“婴安宝” 摘要 本项目研发了一款名为“婴安宝”的智能婴儿保温箱，它以OpenHarmony操作系统为核心，利用ArkTS开发语言，结合云平台服务，实现对新生儿体温、氧气浓度、血压、心电图、血氧饱和度等关键生理指标的实时监测与调控。该系统具备分布式、可扩展和安全可靠的特性，集成了智能报警、自动调节、远程监控等多项功能，以满足现代医疗多样化的护理需求，尤其关注新生儿的实际应用需求，通过物联网、大数据、云计算等先进技术提高产品技术含金量，为新生儿健康保驾护航。 软件分类 医疗健康类软件 / 物联网智能硬件应用软件 应用领域 新生儿护理 / 医疗保健 / 家庭育儿 / NICU（新生儿重症监护室） 开放源码许可证类型 • Apache License 2.0 • GPL v3.0 作品概述 “婴安宝”智能婴儿恒温监护系统依托OpenHarmony的先进性，充分融合了尖端传感技术与智能算法，实现对新生儿生活微环境的精细化管理。系统不仅实时监测并显示各项生理数据，还能根据数据变化智能联动空调装置进行温度、氧气浓度调节，预防新生儿出现低体温症、缺氧等问题。同时，数据云端同步功能允许医护人员或家长通过移动设备远程查看婴儿生理状况，增强对新生儿健康状态的及时响应和有效干预。 同类软件国内外现状及分析对比 当前市面上的婴儿保温箱普遍侧重于基本的温度调控，而在综合生理指标监测、智能调节和远程监护等方面仍有较大提升空间。“婴安宝”通过集成多元化的功能模块，弥补了市场空白，达到国际领先的智能化水平。 作品特点与设计思路 1. 以OpenHarmony为核心：利用其分布式架构，实现设备间的数据互通与任务调度，提升系统整体效能和灵活性。 2. 多功能集成：整合血压、血氧、心电图、体温等多种生理参数监测功能，实现一站式健康管理。 3. 智能化服务：具备历史数据查询、数据分析、远程监控及自动报警功能，依据过往数据提早识别健康风险。 4. 实际应用导向：紧密围绕新生儿护理的实际需求，解决临床应用场景中的难点问题，提供高质量的产品服务。 5. 技术创新驱动：结合物联网、大数据、云计算等先进技术，强化系统的智能属性与技术底蕴。 功能描述 • 实时监测并显示体温、氧气浓度、血压、心电图、血氧饱和度等生理指标 • 云端同步数据，支持远程查看与分析 • 智能报警机制，根据生理参数变化自动触发警报并联动设备调节 • 历史数据查询与趋势分析 • 微型空调装置智能联动，确保恒温和适宜氧气浓度 体系结构与关键技术点 • 物联网技术实现设备互联与数据传输 • 嵌入式生理监测模块设计与优化 • 云平台数据处理与存储，结合大数据分析算法预测健康风险 • 智能决策算法，实现设备的自主调节与优化控制 • 安全加密技术保障用户数据隐私和系统安全性 功能模块设计 1. 生理参数监测模块 2. 数据同步与云存储模块 3. 数据分析与智能预警模块 4. 设备联动与环境调控模块 5. 安全防护与权限管理模块 软件部署及维护说明 软件部署覆盖设备端固件升级、云平台接口对接、移动端APP安装等多个环节，进行定期维护更新，确保系统稳定运行和功能优化。 测试报告与用户手册 已完成系统全面的功能、性能、安全测试，并制定详尽的用户手册，指导用户正确安装、使用和维护“婴安宝”智能婴儿恒温监护系统。 总结 “婴安宝”智能婴儿恒温监护系统以其独特的创新设计和实用性，成功塑造了科技赋能母婴关爱的新典范。该项目充分发挥了OpenHarmony、物联网、大数据等技术的优势，不仅极大提升了新生儿护理质量，也为未来医疗健康领域的发展提供了有力支撑。

垂直电商(家具家具类)，管理系统(三四个外包，政府小项目)，农业(大棚-温光水气肥监控等)，金融(保理应-收账款业务)

1. 项目主要是为飞行试验场景，提供任务管理、人因设备管理/接入、数据实时同步、数据导入、数据存储以及后续的算法导入、分析、模型训练等功能。 2. 主要负责算法导入、分析、模型训练等部分的功能设计，及人因设备接入的对接沟通工作 3. 难点在于场景较为复杂，且陌生，沟通过程中，需要及时发现问题点，并询问理解业主需求及确认真正目标

负责通过Docker容器化技术结合shell脚本一键部署前后端项目，负责ai解析服务开发 1.实时监控与更新： (1)使用 pymysqlreplication 监控 MySQL 数据库的 wool 表变化，实现24小时实时监控。 (2)监测到 APP 客户端调用线报新增接口后，监控程序会及时更新数据库。 2.标题解析与AI服务： (1)利用 OpenAI 服务解析商品标题和ID，结合时间戳过滤日志，提取必要信息。 (2)使用 Dashscope 发起 AI 请求，根据商品标题和自定义描述获取商品标签、子类别和到手价。 3.数据解析与记录： (1)当 AI 服务响应正常时，从响应中解析出需要入库的字段信息。 (2)结合商品线报ID，利用 SQLAlchemy 完成数据的入库操作，并记录执行日志供后续查看。

python angular redis mysql nginx linux 作品分类（1-5个分类）（必填）： 机器学习/深度学习 脚本编程语言 网络爬虫 日志分析和统计 项目构建 添加标签，按回车确认 HTML5开发相关文件管理器其他jQuery插件Chrome插件/扩展论坛系统BBS作业/任务调度网络爬虫日志分析和统计图形和图像工具Emoji 表情相关终端/远程登录搜索引擎项目构建REST/RESTful项目嵌入式操作系统

1.应急生命搜救与危险环境探测六自由度机械臂履带机器人，可通过视频监控画面 远程控制，携带生命检测、火焰、烟雾、可燃气体探测器。在危险情况下进行检测和应急处置。

项目主要分为以下功能模块： 1）采购管理：包括采购计划、采购订单、采购收货、采购退货等环节。 2）销售管理：包括销售计划、销售订单、发货、退货等环节。 3）库存管理：包括库存盘点、库存调拨、库存报废、库存预警等环节。 4）财务管理：包括应收账款、应付账款、资金流水等环节。 5）报表分析：包括进销存报表、财务报表、销售分析报表等环节。 我是全栈完成后端以及前端网页开发的，后端采用java，MVC架构，前端采用 Vue.js构建

实时人人对弈：允许两名玩家通过浏览器进行五子棋游戏。 下棋对弈 悔棋 求和 认输 实时通信：提供玩家间的实时聊天功能。 游戏积分排行：根据玩家对局的精彩程度进行赋分并进行排行

技术介绍: 项目架构: Flask框架+FlaskSQLAlchemy数据库+FlaskRESTFul设计风格+Redis缓存+Numpy+Pandas+Matplotlib可视化+Git 技术描述: 1.使用flaskrestful设计风格，使用蓝图进行多模块化管理；使用类视图管理模块业务 2.使用HTML+CSS+JS设计前端页面 3.使用MySQL管理学生，班级数据；使用Redis数据对页面数据，进行分页缓存 4.使用Numpy数据进行统计，处理；使用Pandas+Matplotlib对数据进行可视化显示

用了selenium，csv，jieba，wordcloud，在一个人进行爬虫 一个人完成 为了避开反爬要用账号密码进行登录 在网页进行爬取数据是要将整个网页都爬取要进行下啦 就是京东进行翻页难用来xpath

一些标准产品业务，主要包含关于在客户端界面的结构识别，展示，以及装配关系的提取和轻量化工程图的输出和签名 个人主要在其中负责处理从图纸结构到便于保存在数据库中的关系之间的匹配和数据结构的设计 个人在数码大方的一年中两次在季度奖中获得组内第一

Django框架技术其中包括三大的部分，分别是模型、视图和模板结构。并且许多的网站和管理系统都是基于Django框架技术进行开发和实现的, MySQL数据库的关联型数据库，它把数据存储在不同的表中，通过每个表中的主键进行关联，这样提高了数据调出和使用的速度也在一定的方面提高了数据的灵活性。

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