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
1碰撞检测模块:预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块:使用传统或深度学习检测具体的货物容器(托盘,货架,料笼),厂区的行人,头盔,车辆等3避障检测模块:360°雷达检测避障,可对高于8cm的静态物体进行检测,不针对特定物体,不依赖数据集,移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出
50C++自动驾驶
项目主要功能一、插件化宿主平台提供统一的WebShell运行时,通过标准化的plugin.yaml合同实现插件的自动发现、加载和编排。支持四种插件类型:UI插件(前端界面)、能力插件(后端服务)、卡片插件(数据嵌入卡片)和AI插件(智能能力)。插件支持依赖声明、拓扑排序加载和循环依赖检测,并提供脚手
60Python人工智能
AI问数系统产品系统
(1)自然语言理解:用户通过自然语言描述数据需求,如“统计上月各渠道销售额”或“查找ARPU高于200的流失风险极高用户数量”。(2)智能SQL生成:系统自动将用户输入转化为对应SQL查询语句,并可针对多表、多条件复杂查询生成高效语句。(3)数据查询执行:自动连接数据库执行SQL,返回查询结果。(4
61Python人工智能
本项目主要包含目标检测、骨架提取、位姿解算和视频流处理四大功能模块,主要功能描述如下:1、系统基于YOLO-OBB算法,实现对目标工件的高精度掩膜提取。2、利用Ada-LSN网络,系统能够在复杂工况环境下精准提取出单工件的骨架点集。3、通过内置的多边形求交与拟合算法,系统能够高精度地量测出工件的倾斜
550Python人工智能
负责漂浮物视觉感知算法研发,实现漂浮物目标检测、距离估算、尺寸测算等功能;完成感知结果与前端地图系统对接,实现漂浮物位置及大小的实时可视化展示,并参与地图交互形式优化与项目落地。
570C++机器深度学习
功能介绍:1.细长静电线链接CV算法识别(属于cv算法模型识别小目标中的细长特难目标检测)2.工作人员值守识别3.当装卸车作业时,未连接静电线就开始作业时,预警
700C++人工智能
该项目旨在对晶圆半导体进行成像,通过对图像中特定位置的线,圆,夹角进行检测,得出尺寸和角度的信息,据此判断产品测量项是否合格;通过传统算法结合深度学习,定位产品区域,并进行语义分割,计算缺陷Blob信息,据此判断产品是否合格。
370C++机器深度学习
本文档描述**当前仓库已实现**的训练/简单集成/预测能力、配置来源、置信度含义,以及在**弱信号开奖问题**上可核验的**定量效果**与表述边界。数据引用以仓库内`reports/ensemble_experiment_log.jsonl`、`configs/ssq/model_config.ya
530Python人工智能
OCR识别:实现驾驶证/行驶证/银行卡等通用证照识别,以及钢材标签、采购合同、授权委托书等定制化文本识别,已在公司内部全面推广使用RPA流程自动化:完成财务场景13家银行流水自动获取,大幅提升财务工作效率计算机视觉:落地钢材表面缺陷检测、仓库车辆出入库管控、加工中心钢卷自动上卷等工业视觉项目预测算法
520Python人工智能
可以做图片的分类训练,使用常见的模型,训练调优等包括特定场景老鼠的识别,基于视频流;工业流水线产品下次检测;家禽声音鉴别呼吸道疾病;RGBD图像合并点云等多项工作
400Python机器深度学习
点云智能分割产品系统
本项目基于PointNet/PointNet++实现点云的高精度分割与分类,核心功能覆盖全流程开发。搭建Ubuntu+PyTorch环境,支持点云数据加载、预处理、标注、训练与推理;借助CloudCompare完成点云裁剪、标注、合并与导出,实现自定义数据集制作;通过脚本自动分离点云坐标与标签,构建
910C++机器人
无人机探测产品系统
信号处理分析,目标识别,目标跟踪哈哈哈哈哼哼唧唧斤斤计较近近景近景还好还好哈近近景近景斤斤计较斤斤计较距呼呼呼哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈好锦江大酒店斤斤计较斤斤计较斤斤计较斤斤计较斤斤计较斤斤计较
490Python机器深度学习
1.数据加载与预处理模块:加载MNIST手写数字数据集,将原始图像数据(28×28像素)进行归一化、降维处理,转换为分类器可接受的输入格式2.多分类器训练模块:支持多种分类器并行训练,包括SGDClassifier(随机梯度下降分类器)、RandomForestClassifier(随机森林)、SV
520Python机器深度学习
1.车辆检测模块:基于YOLO目标检测算法,从视频流中实时识别车辆目标,输出检测框及类别信息2.目标跟踪模块:采用ByteTrack追踪器实现多车辆跨帧跟踪,为每辆车分配唯一ID并记录运动轨迹,利用低分检测框二次匹配提升跟踪鲁棒性3.车速测算模块:基于透视变换将图像坐标映射至实际路面坐标,结合帧率和
660Python机器深度学习
1、算法部分:基于PaddlePaddle,在官方指定数据集上进行打榜,所有器官分割任务平均dice系数达到0.94232、软件部分:基于WEB的3D医疗数据解析平台,其中包含医疗数据的导入、分割、可视化和数据分析功能四大基础功能,且飞桨模型可在本地或云端部署进行推理。另接入百度文心大模型用于医嘱格
650C++人工智能
检测跟踪无人机
750C++机器深度学习
在tobai产品中设计agent智能平台,rag智能问答系统,主要各个行业的定制化知识网络开发。设计agent中决策模块,rag系统中的内容提取,召回排序模块,定制化知识网络的知识提取模块。
650Python人工智能
核心围绕“AI算力弹性伸缩”构建全流程能力,适配Open3D驱动的3D视觉AI任务特性:1.基于KubeRay+容器云实现GPU/CPU节点按AI场景指标(推理延迟/GPU利用率)弹性伸缩;2.分布式调度Open3D点云AI任务,定制GPU/CPU资源调度策略适配需求;3.全链路监控保障弹性伸缩过程
850Python机器深度学习
本项目为电商用户行为分析与可视化平台,核心功能模块如下:1.数据采集模块:通过Flume采集APP埋点日志,结合Kafka实现实时数据缓冲,支持历史数据批量导入与实时数据流接入。2.数据分层模块:基于Hive构建ODS→DWD→ADS三层数据仓库,完成数据清洗、维度建模与指标汇总,支持多粒度时间/地
1350Java人工智能
项目包含完整的训练与评估流程,核心模块包括:1.基于UnrolledADMM思想构建的可展开重建网络2.自定义C++/CUDA算子实现投影与反投影加速3.PyTorch模型训练框架与多实验配置管理4.支持多阶段参数学习与可学习正则化模块5.自动化评估脚本输出PSNR、SSIM等指标6.系统采用模块化
850C++人工智能
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