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。

抢票小工具，在android机器上进行安装。安装完成后读取大麦网app特定按钮id。定时进行点击模拟。进行抢票。使用auto.js框架实现档案管理系统，包含主机信息录入，多种主机类型（多选）、厂家（单选），树形下拉框、使用下拉框复选框等多种方式实现。还包含档案文件保存、客户分组管理。档案分组管理，用

该项目包含试卷上传与管理模块、智能检索模块、智能组卷模块、在线预览与下载模块、用户权限管理模块。主要功能为：支持教师、教育机构上传各类学科、学段的试卷并进行分类、标签化管理；提供按学科、年级、知识点、题型等多维度的智能检索功能，快速定位目标试卷；支持自定义组卷，可设置题型、难度、题量等参数自动生成试

宝贝成长记小程序，计划将宝贝的各个阶段的照片或者视频上传在网上云平台，然后通过小程序来浏览，方便家人传阅校园留离校登记：做一个学生方便填写留离校的记录，方便老师和宿管浏览，摒弃纸质形式

项目基于Streamlit构建，核心功能围绕docx（及少量pdf）文件的自动化处理，分为三大模块：1.文件预处理支持对docx文件进行格式优化，包括：设置标题样式、统一字体（支持选择答案颜色为青色/洋红）、放大图片、调整页面布局、添加分页符、标记段落（便于后续结构化处理）；处理后可直接下载优化后的

系统围绕“题库管理-试题操作-组卷导出”全流程设计，核心功能如下：题库查询与筛选（组卷页面）：多维度筛选：支持按知识点（树形结构选择）、题型（如选择题、填空题）、难度（易/中/难）、关键词（题干内容）筛选试题；分页展示：每页显示10道试题，支持页码切换，展示试题基本信息（题型、难度、知识点）。试题操

功能介绍项目具体功能模块：会考分智能计算器：输入11科会考等级，自动按官方规则（A=20,B=16,C=12,D=8,求和×1.36）完成精准折算。院校录取预测系统：基于用户输入的会考折算分与预估实操分，通过算法匹配“冲刺、稳妥、保底”三个梯度的院校名单。院校专业数据库：完整收录近30所云南省专科院

•可视化目录管理：通过树形结构清晰管理多级文档目录•富文本编辑：支持长篇文本内容的编辑与格式化•图片集成管理：可直接嵌入并管理图片资源•灵活排序：支持目录项上下移动，轻松调整内容结构•专业导出：一键导出为Word文档(.docx)，保持图文混排格word优化功能：并对导出文档一键优化。一键优化图片、

首页信息展示：显示选课时间段、剩余可选学分及热门课程推荐，为学生提供选课基础信息。​多条件课程筛选：支持按课程类型、时间（如周二下午）,地点,快速定位目标课程。​课程详情查看：展示授课教师职称、课程大纲、往年学生评分及上课教室，助力学生判断课程适配度。​选课冲突提醒：当所选课程与已选课程时间冲突时，

1、项目包含培训前端网站、后端管理平台及微信小程序端。2、功能包括视频分类，视频播放，视频管理，播放管理，员工考核，视频统计，留言互动等功能。3、系统可通过接口对接企业OA系统，实时同步员工入职离职等数据。

1.个人笔记管理：本项目支持个人笔记，实现电子化学习、记录、复习一体化2.大模型知识点分析：通过调用api接口，支持多种大模型的调用，可以使用先进技术完成自动化的对自身的分析3.内置题库：支持内置添加题库，方便用户及时自测学习4.题目分析：可以在答题后和答题前对题目进行分析5.题库导出/导入：支持题

1.通过E/I（外向/内向）、S/N（实感/直觉）、T/F（思考/情感）、J/P（判断/知觉）四个维度，生成16种人格类型结果2.基础报告：包含人格类型定义、核心特质解析、优劣势分析3.配备专业术语通俗解释库，避免心理学专业词汇理解障碍4.职业发展路径规划：结合人格特质推荐3-5条适配的职业晋升路线

该系统输出五行能量分布、互补分析、风险预警、维度化评分，并生成结构化JSON与自然语言合婚报告。支持快速对接API、小程序、Web、桌面端。报告融合传统命理经典与现代商业解读，方便二次开发与付费增值。

学生信息收集，不同专业视频上传功能，老师在后台就可以看到不同学生在不同的专业等级的视频，便于老师审核，为了达到这个效果，我们还做了不同分支机构的报名实时情况，管理员可以通过后台看到不同报名情况的结果。

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

系统架构：Python + Pandas + Numpy +　FineReport　+　MySQL 项目描述： KUS-BWE 数据分析项目是针对线上教育平台的，主要目的是通过分析用户数据来优化课程、提升用户体验和加强教学服务。项目主要关注用户行为、咨询数据、课程报名和进度、学习成效等方面的分析，以及利用 RFM 模型对用户进行细分，识别关键用户群体并实施个性化策略。同时，构建用户画像以推荐合适的课程，收集和分析用户反馈以改善服务质量。这些数据分析工作有助于平台实现精准教学和高效运营，确保用户在友好的环境中取得最佳学习成果。 主要职责： 1. 业务理解：对业务需求进行深入分析。通过挖掘客户的交易记录和学习行为数据，识别出不同客户群体的特征。 2. 整理数据：使用 Python 编程语言配合 Pandas 数据分析库，对收集到的数据进行清洗和预处理。 3. 数据可视化：经过清洗后的数据被导入 FineReport 工具中，利用其强大的数据可视化功能，帮助团队直观地观察和理解用户行为模式。 4. 客户价值分析：对客户价值进行分析。帮助识别出哪些客户对平台最有价值，为管理层提供有针对性的客户管理建议。

之前只有一个IDC在托管物理服务器，为了防止IDC出现问题，在阿里云上启用一个灾备机房做备节点使用 负责对云机房的前期整体规划、环境部署、项目迁移等工作

我们专注于在线教育平台的设计与开发，为客户打造一体化的在线学习解决方案。该平台包括课程管理、学员管理、在线考试和实时互动等功能，提供多媒体教学支持。我们的团队采用先进的技术架构，确保平台的稳定性和可扩展性。无论是企业内部培训还是教育机构，我们都能提供定制化的解决方案，以满足客户的特定需求。