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
搭建可复现的数据处理流程,整合YahooFinance、CoinMarketCap与DefiLlama的500天市场、情绪和链上数据。完成数据清洗与特征工程,构造收益率、移动平均、波动率等特征,用于周度涨跌趋势预测。基于时间顺序划分训练/测试集,训练逻辑回归与随机森林模型,并输出混淆矩阵、概率分布和
40Python人工智能
三层架构的虚拟世界基础设施。Constitution宪法层内嵌ResponsibilityAccount认知审计引擎,作为根信任锚确保治理行为可问责;Law标准层定义四大规范——通信协议、全球经济统一标准(货币/锚定/储备证明/赎回)、身份证明(灵魂哈希绑定)、物理基准(重力/时间/尺度常数);Br
80Python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
90PHP人工智能
needle开源项目
一个基于AI能实现在运行时自修复的自动化测试库,当Playwright/Selenium/任意自动化脚本抛出异常时,needle会按「责任链」模式自动寻找并执行可用的修复策略,把原本会失败的用例救回来。
130Python人工智能
项目背景独立开发的智能商城管理后台。基于Vue3+FastAPI+MySQL,实现商品管理与JWT鉴权;并接入基于LangChainToolCalling+SSE的AI助手,支持自然语言查询与增删改商品/用户,写库后前端按资源刷新。完成Docker+GitHubActions自动化部署至阿里云ECS
300Python人工智能
系统提供珠宝电商内容生成、管理和审核的一体化功能。用户输入运营目标、目标受众、内容风格、发布渠道及专业领域后,系统自动生成多个内容选题并选定方向,规划文章大纲,撰写完整正文,优化渠道标题,同时生成摘要和封面或首图文案。审核模块对广告法风险、夸大表述、材质描述准确性和敏感内容进行检查;审核未通过时,工
430Python人工智能
LLMOps Agent开源项目
基于Flask+LangGraph的企业智能助手平台,主要功能模块包括:1.RAG知识库问答:支持PDF/Word/Markdown文档上传,自动切分向量化入库,基于检索上下文生成回答2.ReActAgent对话:集成天气查询、路线规划、地点搜索、网页搜索、图片生成等8个工具,LLM自主决策工具调用
250Python人工智能
系统基于Streamlit构建了简洁的Web交互界面,支持多轮对话与流式逐字输出,模拟真实交流体验。内置智能问候识别机制,对简短问候可实现秒级响应。核心模型经过微调,具备共情表达能力,能先分析用户情绪再作答。同时支持新建会话以清空历史,并具备异常输入容错处理能力,确保交互流畅稳定。
400Python人工智能
独立开发的AI项目风险评估与人机监督平台,可在AI应用上线前识别潜在失败模式和安全风险。系统提供四阶段风险分析工作流,支持人工审核节点配置、证据核验、风险等级门禁、压力测试用例生成、红队对抗测试、评估结果对比、部署建议、报告导出和审计追踪。后端采用Python、FastAPI和LangGraph,支
230Python人工智能
基于OpenWebUI构建多模态RAG系统,完成图片知识库能力扩展,包括图片上传、视觉模型解析、OCR与结构化信息抽取、图片描述向量化索引、检索命中后自动关联原图、知识库UI优化及文档元数据管理。系统兼容Claude等视觉模型,通过文本检索结合原图分析提升科研图表、论文和技术文档的检索与问答效果,支
330Python人工智能
1.数据采集模块:从Open-MeteoAPI拉取某城市15年的的逐日气象数据模型训练模块:杂交LSTM架构:共享Encoder(lstm1→lstm2),温度走自回归decoder,湿度/风速/降水走直接多步输出Web可视化面板:前端展示模型评估,未来天气预测,历史数据分析和AI聊天助手页面2.预
390Python机器深度学习
这是一个AI爆款文章创作器:本仓库用PythonFastAPI+Vue3实现,核心是多智能体编排的多阶段图文创作。用户输入选题→多Agent生成标题/大纲/正文/配图→人机确认三阶段→导出Markdown;另含登录配额、VIP(Stripe)、知识库RAG、管理统计。1、多Agent编排:orche
380Python人工智能
旅行AI助手开源项目
主Agent调度中心(意图识别和任务分发。用户说"帮我订酒店",主Agent判断自己处理不了,调用委派模型ToHotelBookingAssistant,路由函数跳转到酒店子工作流。简单问题(查航班、问政策)自己调工具直接回复。)航班子Agent(处理航班查询、改签、取消。绑了search_flig
350Python人工智能
auto_edit开源项目
AutoEdit是一个面向长视频的智能切片系统。它可以把直播录屏、访谈、课程、讲座等长视频,自动处理成带字幕、标题、封面文案和话题标签的短视频片段。主要功能视频预处理:使用FFmpeg提取音频、裁剪片段、合成最终视频。语音识别:使用Whisper/Faster-Whisper生成转录文本与时间轴。内
380Python人工智能
本项目EnterpriseAIWorkspace是一个基于RAG(检索增强生成)技术的智能知识库工作平台,包含以下核心功能模块:1.智能文档处理模块:支持上传PDF、TXT、Markdown等格式文档,后端通过Celery异步任务队列对文档进行解析、切片,并调用嵌入模型(支持OpenAI或本地BGE
360Python人工智能
这是一个公开的CodingAgent任务设计与安全归档路径评测样例,用于验证输入约束、groundtruth、自动verifier、跨平台边界和失败重放流程,面向开发者和评测工程师。
280Python人工智能
本地文件扫描-自动扫描本地目录,识别照片和文本文件智能标签-基于文件夹语义自动推断标签(旅行、工作、家庭等)时间线展示-按时间轴浏览记忆,支持日期筛选每周复盘-AI自动生成每周记忆报告,情绪洞察分析年度报告-生成年度记忆档案,回顾全年精彩瞬间快速碎碎念-一键记录心情笔记,自动情绪识别技术亮点隐私优先
400Python人工智能
基于大语言模型的智能AI伴侣应用,用户可自定义AI性格/性别/头像,进行自然情感陪伴对话。系统具备LangChainRAG长期记忆、Prompt工程分层体系、WebSocket三级链路实时通信,覆盖从LLM推理到前端交互的完整链路。项目亮点:1.落地端到端RAG记忆系统:InMemoryVector
511Java人工智能
CodingNS开源项目
https://github.com/jingyi0605/CodingNSCodingNS致力于提供一整套闭环的AI编程工作流程,让你能够随时随地通过任何客户端进行AI编程。无论你使用桌面电脑、移动设备还是Web浏览器,都能无缝续接你的AI编程会话。
340Python人工智能
这是一个基于FastAPI+React的AI文档问答与数据看板开源项目,主要用于展示RAG知识库、文档上传、向量检索、问答接口和后台数据可视化能力。系统支持上传PDF、TXT、Markdown等文档,将文档内容写入本地向量数据库,并通过RAG流程根据用户问题检索相关内容,再调用LLM生成回答。后台同
520Python人工智能
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