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
系统提供一站式微博舆情监测与可视化服务。用户可实时查看热点话题的情感极性分布、互动量预测走势、地区舆情热力图及主题词云,支持多维度榜单筛选与文章详情下钻分析。后端基于SpringBoot与大数据组件,前端采用Vue3结合ECharts和Three.js构建3D数据大屏,实现毫秒级检索与动态交互,帮助
50Java企业服务
1、多智能体协作引擎—基于LangGraph构建Supervisor+4专家分层架构:知识检索专家(RAG+网络搜索)、报告生成专家(数据查询+方案撰写)、工况监测专家(设备故障/管线/安全诊断)、环境数据专家(天气/位置),Supervisor自动识别用户意图并路由至对应专家。2、RAG知识检索—
120Python人工智能
运动员端具有以下功能:(1)个人信息管理:包括编辑个人信息和加入俱乐部功能,允许用户更新和维护其个人资料,并提供加入体育俱乐部的功能。(2)动作识别与可视化分析:包括正向视角识别和侧向视角识别,分别从正面和侧面视角进行动作识别,帮助运动员全面了解自身动作表现。(3)训练数据智能化分析:包含分析训练数
160Python人工智能
系统支持训练项目管理、故障模拟、驾驶操作考核、成绩评分、振动反馈、UI界面控制、AI智能问答、训练记录查询及数据统计分析等功能,同时支持多训练科目切换、题库管理及设备联动,实现完整的仿真培训业务流程。
140C++人工智能
1、云雷达基数据处理2、模糊逻辑云粒子相态分类3、贝叶斯-随机森林模型4、云粒子相态自动识别
240Python人工智能
包括数据集制作,图像预处理,数据标注;算法设计,包括算法搭建,参数微调;模型训练,在超算平台上提交训练任务,训练后获取模型权重;在验证集上测试效果并改良模型;将模型封装为软件。主要功能为实现了端到端的图像检测与识别功能,将图像输入模型后即可输出检测结果。
200Python机器深度学习
模块一:鸟类检测引擎基于YOLOv8/YOLOv11深度学习模型,支持对图像和视频流中的鸟类进行实时检测。•支持预训练COCO权重(通用鸟类检测)和自定义微调模型(特定物种识别)•GPU加速推理,单帧检测耗时
480Python机器深度学习
设计分阶段课程学习与⾃动切换策略,提升⻓周期训练稳定性并降低策略震荡⻛险。构建Sim2Real接⼝与并联映射能⼒,完成⼯作空间惩罚与动作低通滤波,为控制侧联调提供稳定输入。⽀持⻓周期训练、断点恢复与回归验证。打通模型管理与ONNX导出链路,为C++侧推理部署与跨平台集成提供标准模型接⼝。
290C++机器深度学习
可以实现贪吃蛇游戏的基本流程,系统稳定可靠,是在stm32f103上面实现的,可以通过遥感控制贪吃蛇的方向,通过PCB板上面的按钮进行开始,暂停等罗辑控制,通过OLED显示屏显示
450C智能硬件
为响应工贸企业安全生产责任保险(安责险)的智能化监管要求,本项目拟建设一套基于**AI视频分析+IoT传感器联动**的智能监控系统,对工贸企业生产经营过程中的9大类风险场景进行7×24小时不间断智能巡检与自动告警。本demo采用机器语言加深度学习,使用yolo8增对特定场景进行训练,对工业生产施工场
380Python人工智能
1,能链接常用摄像头,如:海康、大华,进行抓图和录像操作2,能运行深度学习算法进行安全监控,如区域入侵、安全帽佩戴、人员权限管控等3,联动plc,当识别到安全问题时,能给plc信号,进行停机等处理。4,自定义检测规则,如采图间隔,开始报警数,检测阈值等
510Python人工智能
系统提供多终端SDK,支持Java、C++、C#、Python等主流语言,方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备,实现毫秒级快速识别,无需依赖云端即可完成端侧推理,满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域,并高鲁棒性地识别印刷、
510C++人工智能
智能安防产品系统
实现各种智能安防算法。如:车间安全帽检测,登高作业安全绳佩戴检测,玩手机识别,睡岗检测等。也有人脸识别,多目标追踪,布局一致性等算法。能根据客户需求生成报警代办,并推送事件,提醒处理人,完成闭环。
510Python人工智能
本项目实现了一个可调控生物节律LED光源分析与优化系统,主要功能包括:1)读取并清洗LED光谱功率分布SPD数据,完成波长、功率和单位的预处理;2)基于CIE色度学模型计算相关色温CCT和色偏差Duv;3)基于TM-30显色评价方法计算保真度指数Rf和色域指数Rg;4)基于CIES026/E生理节律
340Python人工智能
工程上实现工业机器人(贯流风叶检测机),贯流风叶从入口进入,电子摄像头(2个)采集旋转的贯流风叶的表面图像,通过检测算法,将风叶识别为有无瑕疵(若有瑕疵,机器记录是何种瑕疵),分别从机器输出端两个出口输出。检测算法,基于yolov-5算法,建立基础数据集,训练出检测模型,实时快速检测风叶瑕疵,检测率
370C++机器深度学习
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
480C++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
520Python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
531Python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
860Python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。
730C++机器深度学习
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