Python

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，[1]由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。[2]Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python

项目功能模块：系统主要分为四大模块：输入与解析模块（接收用户输入的产品名称和卖点，并进行关键词提取）、AIGC脚本生成模块（核心，利用大语言模型根据指令模板和案例库生成结构化脚本）、案例库与数据库模块（存储和匹配爆款脚本案例作为参考和提示词素材）、输出与解释模块（将生成的脚本、参考案例及深度分析以清

项目功能模块：本项目核心包含四大模块：音频流处理模块（负责VAD静音检测和音频分段）、语音识别（ASR）模块（基于SenseVoiceSmall模型进行语音转文字）、文本翻译模块（集成翻译API对识别结果进行多语种翻译）、Web服务与接口模块（提供HTTP和WebSocketAPI供客户端实时交互）

1、素材组合广告‌2、新老广告排序优选‌3、广告质量模型‌分析用户行为数据，建立点击率预测、转化率预估等质量评估维度，结合频次控制避免过度曝光。模型持续学习素材表现，自动淘汰低效广告。4、相似广告识别通过对广告素材的向量化，构建广告相似度模型，判别文本和广告素材的相似度，过滤低相似度的广告组合。5、

功能包括，题库管理，知识点管理，智能化组卷，（自动化扫描，识别，客观题自动判卷，主观题自动识别分数，线上/线下判卷），学情分析，靶项卷推荐,学校端，可以批量添加老师，学生，组卷可以批量添加试题，可以自助上传试题，获取平台试题，获取菁优网，学科网试题

互联网信息推荐算法安全评估平台（http://116.62.162.16/home）是一个面向算法治理与信息安全分析的专业工具。该平台支持从快手、微博、抖音、小红书等多类主流平台进行数据抓取与分析，实现对推荐算法行为的全面监测和量化评估。 平台核心功能包括宏观数据看板、账号群体画像分析、安全指标追踪等，能够精准识别如“诱导控制”和“干扰识别”等算法风险行为，并以可视化方式呈现其变化趋势。它已管理超600万账号、37类群体画像，支撑起对信息传播机制与算法影响的深入洞察。 该平台适用于监管机构、研究单位及平台企业，为其提供算法安全评估、舆论风险预警和治理策略制定方面的数据支持，最终推动推荐算法透明、可信、向善发展。

Rope 二次开发项目：功能增强与性能优化方案 一、 项目概述 本项目旨在对开源项目 Rope-Ruby / Rope-Opal（或其他基于 Rope 核心的换脸工具）进行二次开发。核心目标是在原有实时视频换脸功能的基础上，引入突破性新功能、显著提升处理效率与输出质量，并改善用户交互体验，使其更适用于专业级和高效率的生产环境。 二、 原有基础功能回顾 原 Rope 项目通常具备以下核心功能： 实时视频换脸：基于深度学习模型，对视频流或视频文件进行人脸替换。 图形用户界面（GUI）：提供参数调节面板，如人脸识别精度、融合程度、分辨率等。 模型管理：支持加载多种预训练的人脸交换模型。 基础输入/输出：支持摄像头捕捉、视频文件输入和处理结果输出。 三、 二次开发核心新功能说明 多脸同时识别与替换 功能描述：单次处理可自动检测并替换视频画面中出现的多张人脸，而非仅限于主目标人脸。 技术要点：改进人脸检测和跟踪算法，为每个检测到的人脸分配独立的处理线程和模型实例，并在UI上提供分别控制选项。 价值：极大扩展了应用场景，如合拍视频、会议录像、影视剧群像场景处理。 高级后处理与融合引擎 功能描述：新增一个综合后处理模块，专门优化换脸后的最终效果。 子功能： 颜色自适应：自动分析源脸和目标脸部的肤色、光照条件，并进行精准匹配，消除色差。 光影重打光：根据目标人脸的光照方向和环境，对源人脸进行虚拟“重打光”，使融合更加自然。 锐化与降噪：智能锐化输出画面，同时抑制处理过程中可能产生的噪点和伪影。 音频克隆与口型同步 功能描述：不仅换脸，还能将声音替换为源人物声音，并确保口型与新声音完美同步。 技术要点：集成如 OpenAI's Whisper（语音转文本）、Coqui TTS 或 Microsoft VALL-E（文本转语音克隆）以及 Wav2Lip（口型同步）等模型管道。 价值：实现真正的“深度伪造”，产出内容的可信度和沉浸感达到新高度。 批量处理与任务队列 功能描述：支持添加多个视频任务到一个处理队列中，无需人工干预即可顺序或并行处理。 技术要点：开发一个稳定的任务调度系统，支持断点续处理、优先级设置和资源分配管理。 价值：极大提升工作效率，满足影视后期等需要处理大量素材的场景。 四、 优化流程与性能提升 推理引擎优化 目标：提升帧率（FPS），降低延迟和资源占用。 措施： 模型量化：将模型从 FP32 转换为 FP16 或 INT8，在几乎不损失质量的前提下大幅提升速度并减少显存占用。 算子融合与图优化：使用 TensorRT、OpenVINO 或 ONNX Runtime 对模型图进行深度优化，合并冗余计算层。 硬件特定加速：全面优化对 NVIDIA GPU（CUDA/cuDNN）、Apple Silicon（MPS）和 Intel CPU（OpenVINO）的支持。 内存与管道优化 目标：避免内存泄漏，支持处理长视频和更高分辨率视频。 措施： 流水线并行：将视频读取、人脸检测、换脸推理、后处理、视频编码等步骤解耦成并行流水线，充分利用硬件资源。 显存管理：实现显存池化和动态加载机制，及时释放不再使用的中间张量。 分块处理：对于超高分辨率视频（如4K），采用分块处理再拼接的策略，避免显存溢出（OOM）。 算法与模型优化 目标：提升换脸质量、减少闪烁和抖动。 措施： 集成更优模型：替换或融合更高性能的 face detector（如 YOLOv8-face）、face parser 和 swapper 模型（如 SimSwap、InsightFace）。 时序一致性处理：引入时间序列滤波器（如光流引导、卡尔曼滤波），利用前后帧信息稳定人脸特征，减少视频闪烁。 超分辨率增强：在输出前集成人脸超分模型（如 GFPGAN、CodeFormer），对替换后的人脸进行修复和增强，使其清晰度与原始视频背景匹配。 五、 实施流程建议 阶段一：环境搭建与代码剖析 Fork 原项目仓库，建立开发分支。 深入阅读源码，理解其架构、数据流和核心模块（如 processing.py, core.py, models.py）。 搭建完整的开发、调试和测试环境。 阶段二：基础优化与加固 实施推理引擎优化（如转换为 TensorRT）。 修复已知的 Bug 和内存泄漏问题。 此阶段目标是得到一个更稳定、更快速的“基础增强版”。 阶段三：模块化开发与集成 以模块化方式开发新功能。例如： multi_face_processor.py （多脸处理模块） enhancement_module.py （后处理模块） audio_pipeline.py （音频克隆管道） 逐个功能进行集成和测试，确保与原有代码兼容。 阶段四：UI/UX 重构与测试 为所有新功能设计并开发直观的 GUI 控件。 进行大规模的功能测试、压力测试和用户体验测试。 收集反馈，进行迭代优化。 阶段五：发布与部署 编写详细的安装说明和使用文档。 打包发布（可提供 Docker 镜像简化部署）。 考虑持续集成/持续部署（CI/CD）流程，便于未来更新。 六、 预期成果 完成二次开发后，项目将蜕变为一个功能强大、性能卓越、体验专业的下一代深度合成工具，在视频创作、影视预演、虚拟人直播等领域具备极高的实用价值和竞争力。

1.项目目标： 根据已有的历史功率+天气数据和未来几天的天气预报数据，预测未来超短期/短期/中长期的功率曲 线，尽可能高的提高预测精度和稳定性。 2.我的职责 作为项目负责人和人工智能算法工程师，我负责整个预测功能模块的开发和部署。 其工作内容包括： a.根据业务需求，设计算法模块整体架构和策略，用数学描述业务优化目标； b.数据接口的分析和数据的获取; c.数据的分析/清洗/可视化/融合/特征工程(pandas), eg. 相关性分析，分布分析，空缺值/越限值/离群值的处理，负荷和天气数据的拼接，时间戳补全，时间离散化，特征筛选，新特征构造等等; d.数据集的划分和模型评估方法(十折交叉验证+mse+mape+std); e.多模型的训练/测试/调参/比对/部署(eg. 机器学习算法 xgboost+KNN+LR ，深度学习算法 LSTM+Transformer+CNN ,自动化调参使用 optuna ，通过 matplotlib 误差分布分析，通过 conda或 docker在 linux 服务器上进行部署); f.整体策略的回测、评估和优化 g.代码版本管控(本地服务器+git); 3.目标及达成情况: 母线负荷预测精度＞97.5%,光伏出力预测精度＞90%,风电出力预测精度＞70%,当然具体取决于数据的质量和数量。 在浙江/江苏等多个城市的电力调度中心部署应用，运行情况良好。 南方电网新能源智慧平台全行业（国能、金风、远景等新能源厂家 pk ）排行榜第1 4.技术适用范围 可以提供主流机器学习、深度学习算法框架完成任何行业有一定数量数据的分类和回归任务

提出了一种利用克隆选择算法的混合灰狼优化器(pGWO-CSA)，以克服标准灰狼优化器(GWO)收敛速度慢、单峰函数精度低、多峰函数和复杂问题容易陷入局部最优的缺点。提出的pGWO-CSA的修改可以分为以下三个方面。首先，利用非线性函数代替线性函数来调整收敛因子的迭代衰减，实现开采与勘探的自动平衡;然后，设计出不受适应度较差的α狼和β狼影响的最优α狼;由于δ狼的适应度较低，设计了次优β狼。最后，将克隆选择算法(CSA)的克隆和超突变引入到GWO中，增强了跳出局部最优的能力。

针对任意放大倍数的图像超分辨率重建问题，本文中提出一种基于多尺度隐式表示函数的图像超分辨率重建网络。具体来说，为了让网络能够学习到不同尺度的特征以增强不同倍数的超分辨率重建结果，本文首先设计了一个多尺度特征编码器用于提取图像在不同尺度下的特征信息。然后，针对网络在不同放大倍数的重建任务中重建特征存在的细微差距，以及仅适用单一放大倍数的问题，本文将条件卷积将进入到网络中，并进一步改进设计一种尺度自适应卷积来细化各放大倍数任务下的图像特征。最后，将学习到的特征以及对应的坐标信息通过隐式表示函数映射为RGB值，获得重建的高分辨率图像。大量实验结果显示，所提出方法的重建结果有着清晰的纹理信息，并且在评估指标上优于最先进的方法，甚至能在30 这种极端任务中重建出大部分图像信息。

1. 基于深度学习的血管分割，进一步缓解分割中断裂的问题 2. 基于卷积神经网络对动静脉进行分割，进一步解决血管分割断裂的问题

1. 采用多阶段分割方式提升了视盘分割的鲁棒性 2. 采用cycle-gan对图像做了数据质量增强 3. 使用ResNet的分类结合SA-UNet的粗分割进行视盘定位 4. 使用提出的创新性算法对视盘进行惊喜分割

1. 基于pyqt的可视化平台搭建 2. 基于卷积神经网络等技术的视盘分割、视杯分割、血管分割 3. 基于对抗生成网络的图像质量增强 4. 基于分割结果的直径弯曲度等参数的测量

孔明预测是一款基于tensorflow人工智能技术，使用最新神经网络算法，专门针对A股港股等构建多特征模型并进行量化分析的软件。 如图所示的预测，绿线为实际股票走势，竖线为用于训练数据的最后时点值。红线为训练后预测的走势。粉线为基于训练数据的预测走势（即在竖线时点时的预测，当时并未获得竖线后的任何数据）。对比粉线的预测走势与实际的走势，可见预测结果与实际走势非常接近，二次最低位都准确预测到！ 后端使用技术：Linux shell & C++、Perl、Python；数据库方面涉及SQL存储过程开发，使用的数据库包括：Mysql、MongoDB；涉及的前端技术：vue.js、node.js等。 【注：作品是以项目原型改造开发的测试版本软件，因涉及版权及敏感商业信息，工作成品不便上传。】

应用于大型汽车类工厂的产线信息类升级系统。 主要包括三个方向： 1 硬件传感器。 包括工业摄像头、安装点位设计、灯光控制系统，光耦、温差传感器等集成和统一设计。 2 链路传输。在10km工厂内部布设5g系统和组网设计，来进行高流量的数据传输 3 管理系统开发。 基于数据源，进行成套管理系统设计开发。对接工厂原有多个系统。

项目结构: react+flask+fastapi+go+python 开发职责:(独自全栈) 1.安装部署以及整合rath到Talkdata数据分析项目。 2.异步实时更新数据,组件传值,函数调用,封装组 件,实现多轮对话 3.三大模块:数据清晰,数据分析,数据展示. 4.结合langchain,openai实现数据清洗,以及ui展 示. 5.实现多轮对话下的图表,列表数据同步,支持用户 精准反 馈python code和sql到到后台喂出新结 果，刷新新列表和图表 等. 6.权限系统的设计和开发，用户-组-权限-登录等 功能

项目主要包括从文件系统拉取拉取相关的文件数据，然后对各种格式的文档使用langchain进行处理转化成doc，然后使用开源的embedding或gpt的embedding模型进行编码，最后根据用户提出的问题，先使用相似度检索检索出相关的文档，再使用chatgpt根据相关的文档进行答复；项目独立完成，难点在于要考虑文件系统文件的增加，删除和更新，还有避免等待焦虑的流式响应

1. 主要内容为：对深度学习框架pytorch的简单实现，支持pytorch的基本操作和自动梯度求导。 2. 支持MLP、CNN、LSTM的搭建。

1. 一个网站，网址为：www.beatsleo.com:8080 2. 主要作用是：当做舆情分析系统，可以深度挖掘全国各省的不同心态以及引起该心态变化的事件，提供指导建议。 3. 通过爬虫技术对微博进行数据爬取、分析和统计。 4. 通过训练文本摘要模型、情感分类模型获得每条微博帖子的核心内容以及评论的心态倾向。 5. 通过训练GPT2生成模型为不同心态和事件提供引导建议。

我是一名热爱编程和技术的个体，拥有深厚的Python编程技能。我专注于定制开发办公软件插件，AI目标检测，语义分割和目标跟踪等领域。我的编程旅程始于多年前，通过不断的学习和实践，我已经积累了丰富的经验和知识，可以应对各种技术挑战。 在办公软件插件开发方面，我善于将Python的强大功能与办公软件的需求相结合，为用户提供高效的解决方案，提升他们的工作效率。 在AI领域，我利用Python的机器学习和深度学习库，开发了用于目标检测、语义分割和目标跟踪的应用程序。这些技术可用于图像处理、视频分析和自动化任务。 此外，我还具备丰富的数据分析经验，使用Python的数据科学库进行数据清洗、分析和可视化，为企业提供决策支持和见解。 总的来说，我是一位多才多艺的Python开发者，善于利用这一强大的编程语言解决各种技术难题，为客户和项目团队提供创新性的解决方案。我的热情和不断学习的精神使我能够不断适应新的挑战，并为技术领域的发展做出贡献。

1.假设句向量之间的相似度可以用数值来衡量，其中1表示十分相似，0表示完全不相似。 2.本项目可以直接优化句向量在文本相似度的性能 2.例如，我喜欢你，该句向量化为x1。我和你聊得来，该句向量化为x2，现有的模型计算相似度为0.8，而人类认为的真实相似度为0.61，模型计算结果偏高，则利用本文的方法为0.72.