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。
Python语言框架
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。
开发组织  吉多·范罗苏姆
离线语音交互系统:基于Vosk轻量级中文离线语音引擎,摆脱了对云端的依赖。小车能精准识别“小车”、“跳舞”、“前进一米”等关键词,并利用PiperTTS引擎实现自然、流畅的中文语音播报反馈(如“好的,我要来唱歌了”)。多模态动作控制:基于ROS2Humble和C++,实现了麦克纳姆轮底盘的精准运动控
80C++人工智能
具有视觉检测功能,触觉感知,同时视觉触觉感知融合(特征级融合)去综合性判断裂纹的坐标,长度,宽度,深度,最终能够输出检测到的裂纹尺寸以及位置以及置信度等等。但是由于触觉感知的代码以及感知融合的部分的代码有保密条例,不能公开,下方提供的仅仅是视觉部分的代码以及操控CNC与推杆控制传感器进一步检测的部分
320Python人工智能
本项目是一个基于RaspberryPi5的自主视觉导航机器人,核心功能包括:红色物体实时检测与追踪:通过HSV色彩空间与动态阈值算法,实现对红色物体的实时识别与坐标提取。自适应色彩处理:采用动态V值调节与形态学滤波(开运算、闭运算),提升不同光照条件下的识别稳定性。全局搜索与局部追踪(ROI):通过
420Python机器人
本项目包含七大功能模块:1、任务执行引擎:LLM工具调用循环,集成16个工具(计算、时间、GitHub搜索、网页浏览、文档检索、文件读写等),Agent自主规划并执行任务2、知识库问答:RAG混合检索(LLM查询扩展+RRF排名融合),回答带来源引用,有效降低幻觉3、双记忆层:mem0语义记忆(向量
780Python人工智能
整体主要基于CSL500中文手语数据集进行。结果表明,本文训练的模型在测试集上的识别准确率达到了97.56%,并且大多数类别的识别准确率都在90%以上,整体效果较为稳定。部署测试中,经过量化优化后的模型能够在树莓派平台上实现较稳定的实时推理,基本满足实际运行需求,这验证了该系统在真实场景下具备一定的
680Java人工智能
利用微信PC版自带的“搜索”+“导出”:在搜索框输入关键词并勾选“指定联系人”,可将搜索结果手动逐条复制,再配合上述代码清洗,比全量爬取更稳。定时任务:若需定期执行,可将上述脚本封装为.bat文件,配合Windows任务计划程序在闲时运行(注意需保持PC微信前台激活)。
490Python人工智能
v0.3核心流水线:1)DecisionFoundation决策基础——结构/证据审计→硬/软约束评估→归一化评分→因果失效检测→反事实候选重选→帕累托+权重敏感性分析→哈希链算法审计;2)场景压力测试——用户声明的压力场景推演;3)认知风险挑战——确定性认知偏差检测;4)信息优先级队列——采集与审
510PHP人工智能
1.项目具体功能模块本项目基于OpenHarmony操作系统,融合深度学习与机器视觉技术,构建家电产品能效标签与缺陷检测系统。系统由以下功能模块组成:图像采集模块 通过工业相机对传送带上的产品进行动态图像采集标签识别与校验模块 识别能效标签上的数据信息并与预设型号进行比对缺陷检测模块 检测标签是否存
520C人工智能
系统面向珠宝连锁门店的视频监管场景,包含待客行为检测、首饰称重流程核验、烧火验金操作识别、保险柜开合及存放状态检测、收银行为检测五大功能模块。系统能够对门店监控视频进行自动分析,根据画面中是否存在人员动态调整检测帧率,有人时采用8fps、无人时采用1fps,在保证检测效果的同时降低计算资源消耗。系统
490C++人工智能
这个项目是一套面向AI玩具、陪伴机器人和智能语音硬件的完整平台,主要功能包括:智能语音对话:支持唤醒、录音、VAD、语音识别、LLM对话和语音合成。个性化智能体:可配置角色人设、提示词、模型、工具、记忆和知识库。长期记忆:保存聊天记录,形成用户偏好和长期互动记忆。成长与互动:支持成长进度、任务、奖励
720Python人工智能
OpenClawESP32Bridge—一个ESP32-S3与AIAgent之间的全语音交互中间件。ESP32通过HTTPPOST发送音频/文本到Python后端,服务端完成Whisper语音识别(faster-whisper)→AIAgent对话(OpenClawCLI)→TTS语音合成(edge
741C人工智能
git-safe产品系统
git-safe在gitcommit执行前自动扫描暂存区,按严重级别分类拦截:阻断级—密钥检测覆盖AWSKey、GitHubToken、SlackToken、JWT、私钥文件等十余种模式;敏感文件拦截包括.env、credentials.json、SSH私钥、证书存储;文件大小默认上限5MB,防止n
550Python人工智能
1.实时位置追踪:收件人通过订单ID关联对应无人机,在地图上实时查看餐品当前位置、飞行轨迹及预计送达时间2.多机状态监控:调度人员通过管理后台同屏查看全机队飞行状态,支持按无人机编号筛选,异常设备自动高亮告警3.配送阶段提示:界面清晰展示“已取餐→配送中→即将送达”各阶段状态,让用户实时掌握配送进度
850C++智能硬件
系统包含四大核心模块:1.图像检测模块:基于YOLOv11s模型实现10类水稻害虫实时检测,mAP@0.5达0.8404;2.预警分析模块:集成CropFormer与规则引擎,对虫害等级进行智能评估并推送预警;3.农技咨询模块:本地部署DeepSeek-R1大模型,提供病虫害防治知识问答;4.后台管
840Python人工智能
系统支持USB摄像头及深度相机图像采集,结合视觉算法识别目标物体,通过大语言模型完成语义理解及智能问答,并根据识别结果控制机器人完成导航、动作执行及语音播报。同时支持ROS2节点通信、状态发布、设备管理、日志输出及多模块协同运行,实现机器人整体业务流程闭环。
500Python人工智能
系统构建了一套视觉与近红外光谱深度融合的多模态质检体系。功能层面,支持毫秒级实时采集果蔬外观图像与内部光谱数据,自动完成品种识别、表面瑕疵定位及新鲜度等级判定。通过特征级融合技术,系统能同时捕捉色泽纹理等表观特征与糖度水分等生化指标,输出综合质量评分。检测结果通过标准化接口实时对接产线MES系统,驱
580Python工业互联网
项目包含底层控制总线、运动学规划、传感器数据融合以及异常安全拦截等具体核心模块。高频总线通信:主控部分基于C/C++语言开发,实现对多路伺服驱动器的CANopen/EtherCAT高频总线通信,控制周期达到工业级1ms响应;底盘运动学逆解:运动控制模块全面支持双轮差速、麦克纳姆轮、舵轮等多种主流底盘
1140C++人工智能
项目支持上传或整理PDF、音频等学习资料,并对资料内容进行文本提取、OCR/ASR识别、摘要生成、重点解释和课程材料归档。系统可以根据学习材料生成更易理解的总结内容,辅助用户进行复习、预习和知识点整理。项目部署在RaspberryPi服务器上,目前正在进行过小规模用户测试。
900Python人工智能
能理解人类语言的智能多模态用户陪伴毛绒玩具,可发出可爱的叫声、倾听用户的心声,服务端内置有亲密度系统和性格养成系统,以及与玩具互动达到一定需求后能够解锁的“成就系统”,均可通过微信小程序查看。
1420Python人工智能
1.具体功能模块系统包含六大核心功能模块:多路视频流接入与解码模块、实时图像预处理模块、基于改进YOLOv8的烟火检测模块、多帧时序分析与上下文推理模块、多维度误报过滤规则引擎、报警信息管理与推送模块、系统配置与日志查询模块。2.主要功能描述系统能够同时接入最多16路高清监控视频流,对视频画面进行实
630Python人工智能
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