Python

1.本方案是针对银行的大量业务数据留档使用，是针对数据库（DB2）中的DPF分区数据库以及分区表，为基础架构，根据业务的情况对物理层和逻辑层的架构设计。主要是为了快速的数据响应。 2.DB2数据库主要的就是数据的安全性以及稳定性。相比其他类型的数据库而言，可能没有快速的响应，但是在架构的优化调整之后，与其他的数据库软件的性能可以比肩，同时还具有更高的安全性和稳定性，为此在金融行业来讲，只要针对当前的业务情况进行针对性的优化之后。作为核心数据库的保留存储库要优于其他数据库软件。

1、该项目为IT运维工程师自动化运维工具，可以提高系统巡检效率，增加系统巡检数据的准确性，保障系统运行指标。 2、项目包含：1）浏览器模拟登录模块，该模块实现了模拟登录和爬虫技术实现对浏览器数据的获取。2）数据分析和发送模块，该模块对系统指标进行分析并发送到webhook中。3）系统指标查询模块，该模块提供系统指标数据的查询接口并返回到前端页面用来展示具体的系统指标。 3、该项目中浏览器模拟登录模块使用python技术，数据分析和发送模块使用python技术，系统指标查询模块后端使用python技术，前端使用html和js技术。

1、面对广大旅游爱好者、美食品鉴官、住房需求户等人员进行多方面产品对比，进而提供性价比最高的产品 2、发送请求-接收数据-验证数据-清洗数据-字体解密-文件保存 3、集合框架下的面向对象型结构特点具备简洁的代码环境，提高代码运行效率。

项目名称 二手房数据爬虫项目 项目简介 该项目旨在从贝壳网爬取二手房信息，包括小区名称、楼层、面积、朝向、房间数、总价和每平米售价等数据。通过数据清洗和分析，生成直观的市场趋势图表，帮助用户更好地了解房价动态。 功能概述 数据爬取：使用requests和BeautifulSoup库从贝壳网自动爬取二手房信息。 数据清洗：利用pandas库进行数据去重、处理缺失值和异常值。 数据分析：分析各地区的房价分布和趋势，计算平均、最高和最低价格。 数据可视化：使用matplotlib和seaborn生成图表，展示房价趋势和分布情况。 技术栈 编程语言：Python 主要库：requests, BeautifulSoup, pandas, matplotlib, seaborn 数据存储：CSV文件 项目亮点 高效自动化：实现了快速、大规模的数据爬取。 数据清洗和处理：确保了数据的高质量和准确性。 直观分析：生成清晰的图表，揭示市场趋势。 总结 本项目展示了高效的数据爬取和处理能力，并通过数据分析和可视化，提供了有价值的市场洞察，帮助用户做出更明智的购房决策。

可以对接erp，mes，wms，奇门，聚水潭等，已对接过上市公司2家，规模企业几十家，中小企业近百家，数据稳定，成本优惠，数据分析 还可以提供金蝶。用友插件开发，做过20年技术，全栈支持，流程引擎涉及，爬虫开发等等

在某学校工作，这是应学校需求，写的一个数据量化系统。但是项目完成之后，由于学校领导变迁等各种原因，项目没能上线运行。 此项目解决了学校检查学校卫生纪律等不方便记录的问题。所以写了一个微信小程序端以及网页端。小程序端用于督察员输入数据，网页端可以查看数据、修改权限等等 1. 项目架构： 采用前后端分离架构，前端使用 Vue3 框架，后端使用 Python Flask 框架。 使用 MySQL 作为数据库，存储用户、角色、权限、检查情况等数据。 使用微信小程序作为移动端客户端，方便督察员进行分数录入。 2. 功能设计： 用户管理：支持用户注册、登录、修改密码等功能。 支持管理员添加、删除、修改用户信息。 权限管理：基于角色的权限管理，支持不同角色的权限配置。 例如：管理员拥有所有权限，系主任可以查看班级信息和修改班级设置，督察员可以录入检查情况，班主任可以查看班级量化排名和导出数据。 角色管理：支持系统预定义角色和自定义角色。 例如：系统预定义的角色包括管理员、系主任、督察员、班主任等。 检查情况管理：支持督察员使用微信小程序录入检查情况。 支持班主任查看班级检查情况和导出数据。 量化统计

Bigo Likee，Imo Feed 信息流推荐：面向海外短视频消费用户，基于千万级月活构建短视频，图片，帖子资源推荐系统，提升用户观看vv，时长和互动行为。 技术方案：在用户，视频，上下文特征的基础上，构建多目标MMOE网络，并通过多目标自动调参优化多目标权重。 Likee Push 推荐：面向海外短视频消费用户，构建亿级用户批量推送Push推荐系统，提升用户点击率。采用汤普森采样+UCB筛选优质Push内容。 Hello 交友匹配：面向国内聊天交友用户，构建在线实时交友匹配系统，综合异性，兴趣，新老用户，等待时长等因素，提升新老用户留存，增加好友率和消费时长。采用二分图匹配算法，最大化匹配权重。

本产品面向小学、初中的学生，利用llm大模型的对话能力为用户提供心理辅导，避免学生出现心理问题。 主要功能，与用户进行语音或文字对话，发现用户的心理问题。 检测用户的情绪，并及时做出纠正。 多模态输出，不仅可以输出语音文字还可以输出情绪词，增强真实感。

项目背景 为了提高辖区内加油站的管理效率和税务监管水平，计划建设一套智能视频分析系统。该系统将充分利用已建成的视频数据资源，通过对加油车辆及车型的识别分析，建立车流量与营业数据的比对模型，进而核查各加油站的税务情况。 项目目标 车辆识别与分类： 识别进出加油站的所有车辆。 根据视频数据自动分类车辆类型（如小轿车、货车、摩托车等）。 数据分析与比对： 收集和整理各加油站的营业数据。 建立车流量与营业数据的比对模型，分析异常情况。 税务核查： 基于识别和分析结果，核查各加油站的税务情况。 提供税务异常报警，辅助相关部门进行税务稽查。 系统功能要求 视频数据处理： 高效处理和存储视频数据，保证数据的完整性和安全性。 支持多种视频格式的输入和转换。 智能识别： 采用先进的计算机视觉和深度学习技术，进行车辆识别和分类。 确保识别的准确率和实时性。 数据分析： 建立车流量数据和营业数据的自动比对模型。 提供详细的分析报告和数据可视化。 系统集成： 与现有的监控系统和业务管理系统无缝集成。 提供开放的API接口，支持系统的扩展和升级。 用户管理与权限控制： 实现多级用户管理和权限控制，

一、项目名称 网页题目数据爬取与整理项目 二、项目背景 在教育资源收集和整理的需求下，从特定的网页中爬取题目数据，对于学习资料的整合、分析以及后续的教学应用具有重要意义。 三、项目目的 本项目旨在从指定的网页（）爬取相关题目的内容，包括题目文本、选项内容（如果有）以及题目中的相关图片，并将这些数据整理存储，以便后续使用和分析。 四、项目应用 可用于学生的自主学习和复习，提供大量的题目资源。 教育工作者可以利用这些题目数据进行教学内容的设计和优化。

同甲方微信团队 ,爬虫团队 合作开发 团队分工: 本人主要职责: 1 设计数据库结构 2 业务逻辑与甲方沟通 3 各种报表,查询开发 爬虫团队主要职责: 1 爬取公开数据, 2 RPA 结构化获取行业然软数据 微信团队主要工作: 1 对外提供微信小程序访问 主要为展示工作 定制接口,为第三方微信团队 ,提供数据 代码运行环境 阿里云 云函数计算

软件面对网页信息收集，使用反反爬虫技术，伪装成pc端手动访问。爬虫项目是一种自动化程序，用于从互联网上抓取和收集数据。这些数据可以来自各种网站，如新闻网站、社交媒体、电子商务平台等。爬虫项目通常使用编程技术来模拟人类浏览器行为，访问网页并提取所需信息，如文本、图片、链接等。其主要功能包括数据采集、信息监控、搜索引擎优化（SEO）以及大数据分析等。爬虫项目的设计涵盖了数据处理和存储，同时需要考虑网站的爬取规则和伦理道德问题，确保遵守相关法律和条例。

技术实现 前端开发： 使用HTML、CSS、JavaScript开发用户界面。 使用React、Vue.js或Angular等前端框架。 视频播放使用HTML5 Video或第三方视频播放器（如Video.js）。 后端开发： 使用Node.js、Python、Java等编程语言开发服务器端。 使用RESTful API或GraphQL进行数据交互。 视频处理可以使用FFmpeg等工具。 数据库： 使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）存储用户、视频信息。 使用NoSQL数据库（如MongoDB）存储视频元数据和用户活动日志。 云存储和CDN： 视频文件存储使用云存储服务（如AWS S3、Google Cloud Storage）。 使用CDN（如Cloudflare、Akamai）加速视频分发。 视频处理和转码： 使用FFmpeg或云服务（如AWS Elastic Transcoder）进行视频转码。 自动生成不同分辨率的视频文件和缩略图。

基于自然语言文本和数据信息，使用语义度量技术的目的，旨在解决目前数据库系统中复杂数据匹配的问题，在属性多、属性复杂、属性不全或者其他大量数据库信息中，可以使用语义度量方法来进一步提升数据库中的物料匹配准确度，高效的语义信息，可以提高NLP自然语义描述的物料的匹配的准确性和效率。

面向国内亿级短视频用户构建推荐系统，提升主站精排和海外APP的用户消费时长。 在特征工程的基础上，采用时长互动目标mmoe+长短期期兴趣序列sim架构，相比传统的DNN结构，提升效果明显。 搜推联动项目，结合搜索和推荐两大展位用户数据，优化不同场景下的时长。

面向黄河流域的城市对于近二十年的碳排放的大数据进行统计分析处理，利用神经网络模型，以及基于神经网络的时间序列模型进行对于未来的碳排放预测。并且通过对多方面碳排放的数据增长情况进行分析处理，以达到对城市管理和政策建议的功效。此模型在中国统计建模大赛中，荣获国家二等奖，山东省一等奖。

GTWR (Geographically and Temporally Weighted Regression) 是一个用于地理和时间加权回归分析的Python包。它适用于需要分析地理和时间数据的研究和应用场景，例如环境科学、城市规划、公共卫生、社会经济研究等。在这些领域，数据的空间和时间维度对于分析结果有着重要的影响，GTWR包通过引入地理和时间权重，能够更加准确地捕捉这些影响，从而为用户提供更为精确和可靠的分析结果。 __init__ 模块: 功能: 初始化包，导入必要的模块和函数，使得包能够被正确加载和使用。 作用: 用户可以直接使用 GTWR 包中的各种功能，无需手动导入各个子模块。 diagnosis 模块: 功能: 提供诊断工具和方法，帮助用户评估模型的性能和准确性。 作用: 用户可以使用该模块进行模型诊断，如残差分析、模型评价指标计算等，确保模型结果的可靠性。 function 模块: 功能: 包含各种辅助函数，这些函数在数据预处理、计算过程中起到重要作用。 作用: 用户可以使用这些函数进行数据操作和处理，简化分析流程，提高工作效率。 kernel 模块: 功能: 提供不

基于树莓派4b的和stm32单片机的Ros小车，通过深度摄像头实现室内场景建立稠密点云图，同时结合2D激光建图实现大范围快速建图。并通过全局路径规划算法A*算法，以及TEB与DWA的融合算法作为车辆的局部路径规划算法，实现车辆的路径规划。项目中我主要ubuntu操作系统，使用visual studio code对C++代码以及launch文件进行编写以及调试，同时在调试过程中，对BUG代码进行修改，包括CMakeLists文本中不兼容及缺失部分的代码修改，本次项目是基于Ros系统进行小车的设计。

我们的AI口语练习在线网站主要面向以下用户群体： 1. **学生和学者**：需要提高英语口语能力以应对考试或学术交流。 2. **职业人士**：需要提升英语口语水平以适应国际业务需求和职业发展。 3. **语言学习爱好者**：希望通过互动和实战练习提升外语能力的人群。 我们的网站旨在解决以下问题： 1. **口语练习的便捷性**：用户可以随时随地进行口语练习，不受时间和地点的限制。 2. **语言学习的趣味性和互动性不足**：通过多种场景和丰富的AI对话，让语言学习变得生动有趣。 3. **个性化学习需求难以满足**：根据用户的语言水平和学习需求，提供定制化的学习内容和难度等级。 与市场上的常规方案相比，我们的AI口语练习在线网站具有以下独特特点： 1. **最先进的AI算法**： - **语音活动识别技术**：无需任何按键操作，系统会自动识别用户是否发言，实现自然对话。 - **语音转文字技术**：精准地将用户的语音转换为文字，支持多种语言，用户可以自由切换中英文。 - **大语言模型对话技术**：确保AI的回答内容完整且正确，提升对话的质量和流畅度。 - *

它能够读取Excel表格中的元数据，如发票信息、客户名称、开票日期等信息，然后自动将对应文件名的相关文件移动到预设的目录中，按照指定的规则进行分类。 例如，有一个包含数百个PDF报告的文件夹，每个报告都有其特定的项目代码和日期。使用此功能，只需创建一个Excel表格，列出所有报告的详细信息，包括它们的项目代码和期望的文件夹路径。运行程序后，它会扫描指定的源文件夹，查找与Excel列表匹配的文件，并将其移动到正确的目标文件夹，确保文件的组织既系统又易于查找。 这种自动化工具不仅节省了手动操作的时间，还大大减少了因人为疏忽而导致的文件错位或丢失的风险，尤其适用于需要频繁处理大量文件的办公环境，如财务部门、档案管理、科研机构等。通过这种方式，可以极大地提升工作效率，使文件管理更加有序和高效。