Python

这个数据调用接口用python 编写，用requstes库来请求,获取数据，最难点就是加密参数的逆向和可视化显示，实现了用户自定义输入而得到翻译的效果

1. 在智能加速项目中，我担任项目经理/技术经理，负责协调开发、运维和商务团队，制定项目开发计划和推广计划，确保项目顺利进行。我积极参与需求分析和质量把关，为项目的盈利提供保障。 2. 项目组共有12名开发人员、30名运维服务人员和10名商务人员，共同协作完成项目。 3. 该项目基于 Apisix和 OpenResty 开发，使用C++、ES、MySQL、MQTT、Python、Lua、Java、Docker、K8S等技术。我们还使用 Terraform和 Ansible 管理了上千台全球服务器。服务器资源来自(Azure, AWS, GCP, Aliyun) 4. 项目的主要目标是为用户提供一套方便易用的管理平台，支持站点添加、加速节点管理和监控等功能。同时，我们开发了众多符合市场需求的 WAF 规则，以保护站点安全。 5、使用 Zabbix 等工具平台，很好的管理与对服务器资源，应用的接口报警。（APM） 6、借助监控宝全球监控服务，从而可以保证系统中的每个节点的有效性。 7、项目代码托管在 github 中，基于 github action 实现代码的自动测试，自动部

一、登陆界面，当用户输入用户名、密码，图书管理系统自动将输入的信息和相关数据表中的内容进行比较，如果该用户输入的内容和数据表中的内容相符，则通过验证，此次登录成功；否则登录失败。 二、图书管理功能模块，图书管理系统中的图书信息管理模块主要是添加修改删除图书信息页面，图书管理员通过这个模块对图书进行总体的管理。所以需要建立一个图书管理信息库。在这个库里对各种图书信息进行修改和整理。 三、用户管理模块，用户管理模块主要是添加修改删除用户信息界面，图书管理员通过这个模块对用户进行总体的管理。所以图书管理系统中需要建立一个用户管理信息库。在这个库里对各种用户信息进行修改和整理。

1、实现动图（gif）的自动压缩，相同原理可用于视频的压缩 2、压缩原理根据前后帧的差异情况，自动选择差异最小的一些帧删除，从而不影响画质。 3、通过抽帧压缩动图和视频虽然不影响画质，但可能影响流畅度。通过自适应的方式，在画面剧烈变化时尽可能多的保留帧，而在画面变化缓慢时尽量删去不重要的帧，在删除指定数量帧的同时，最大限度的保持画面的流畅度。 4、这同时也是一种潜在的筛选视频或动图中的关键帧的方法 作品图片1为一个较大动图，只能截图上传。作品图片2为智能压缩后，只保留了原图1/5的帧。

这两个网站我用的request即可，因为在对页面进行分析的时候，发现很轻松的就找到了隐藏的js文件，阿贾克斯文件，获取url后，再去获取相关的data或者parms参数，两个网站都需要在登录的情况下进行数据的爬取，所以就需要保留当前页面的cookie，全部都加载头文件中，headers，这样即可访问隐藏的数据，再将数据存到mysql当Z中，实现永久存储

使用selenium自动化爬取两步路的特定的坐标的轨迹文件。 突破登录滑块验证、IP切换等反爬机制。 灵活定制文件读取等模块。

项目共分两个部分，查票与根据查票结果抢票 查票功能用requests库来完成，抢票用了selenium自动化工具来模拟操作浏览器

1、主要实现对监控摄像头提供的视频图像中有关遗落物或其他异常情况进行识别 2、对某些高安全场所，比如厂房、高精端仪器等场所，需要识别出人员是否有物品异常遗落或小动物闯入，有可能造成安全隐患 3、识别出背景图片中出现的异常物品，并标记。 4、难点在于需要实时的更新背景图，以适应背景场景的正常变化，同时识别出异常变化。

用了requsts来实现数据获取，用os模块来保存数据，每次保存数据时文件名以英雄名称一样，直到获取所有皮肤程序才能停下来

通过摄像头视频图像，识别汽车除霜除雾过程中除霜除雾面积的变化情况。 对汽车除霜除雾实现全自动化，省去以前人工描图人工计算的过程，精确度高。 主要通过在视频图像帧中差异图的基础上进行图像识别，可调节识别的敏感度。

1、分析网页获取电影id和电影名，用到urllib请求库、bs4的HTML解析包 2、通过电影电影id获取某一页影评，用到re数据清洗包 3、把获取的影评存入txt文档并生成词云，用到jieba分词包wordcloud词云包

1、用matlab脚本实现对多个混沌系统的可视化模拟 2、通过matlab计算三体系统、黎曼函数等混沌系统的动力学方程 3、通过作图保存混沌系统各时刻状态并生成gif动图实现混沌系统的可视化仿真

这是一个用Python编写的程序，描述如下： 程序功能： 程序用于在2D中可视化一个3D对象，该对象由用户定义的N条线构成（N是可变的），相对于选择的视点（可变）和图片平面（可变）。对于一个定义的轴和S个D度的步长（轴、S和D是可变的），程序生成对象的旋转，保存为.png文件。所有图片的缩放都相同，以保持尺寸恒定，并且对象填充一个正方形画面，以便可以在另一个程序中叠加这些图片。 输入： 输入以.xls文件形式提供，包含以下信息： -视点 -视角方向（图片平面与此方向正交，图片平面到视点的距离无关紧要，因为后续将适当缩放以填充正方形空间） -三维空间中的X个点 -三维空间中的N条线（以上述步骤中定义的点的元组形式给出） -旋转轴（由点和方向给出） -参数S，D和分辨率 输出： 输出是一组S个.png文件，带有相同的缩放因子。 输出显示所有点和所有线在2D图片平面上的“投影”。 图像背景是透明的，线和点是半透明的。 代码模块： 代码应该是模块化的，以便用户可以后续自行操控。一些关键模块包括： 旋转：给定3D中的点和线的集合以及旋转参数，生成旋转后的点和线的集合（这将需要一些基本的几

项目用了这些模块import requests import subprocess from functools import partial subprocess.Popen = partial(subprocess.Popen, encoding="utf-8") import execjs 主要解决加密问题 感觉没什么难度

Jenkins自动构建，数据导入模块，数据分析模块，结果呈现模块。 Maven，Jenkins，pytest搭建 数据导入设计xml，TXT，Excel等文档 数据分析对比

使用了selenium,因为小红书的反爬机制很强，所以填了一个stain.js的文件避免被封掉ip 成功登录以后即可为心所欲，在页面爬取时，因为页面的数据是动态加载的，所以我们还需要一些js的操作，每隔5秒自动向下滑动滑轮一定距离，是的数据远远不断的刷新，判断当前页面是否到底，只需要判断当前页面的高度是否有改变，如果一直没变，则说明数据爬取完毕，任务结束

爬取特定房产的信息，用于数据分析。 使用requests的方式构建爬虫程序，实现目标数据的采集。 并且程序保持一定的扩展性，尽可能满足后面的定制变化。

在数据进行爬取的时候遇到了很多问题，在使用scrapy框架时需要下载很多python的库，比如scrapy，然后还需要重新调制scarpy当中的参数，比如BOT_NAME = "boss" SPIDER_MODULES = ["boss.spiders"] NEWSPIDER_MODULE = "boss.spiders" # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36 Edg/118.0.2088.76"在此框架下既可以使用selenium也可以使用requess也可以二者结合

本系统基于AMBTC技术，采用（VUE+FLASK）开发了一个系统，在原始数字图像中嵌入含有特定意义的水印信息而无法用肉眼识别其差异，当我们需要对数字图像的真实性与完整性验证时，本系统通过之前嵌入的水印信息来辨别图像是否受到篡改以及定位检测篡改发生的位置,并且可以较好地修复其篡改区域。满足了保证数字图像的真实性与完整性的需求，在数字版权领域可以发挥重要作用。

主要界面有首页、公司简介、产品中心、新闻动态、科研基地、人才招聘、留言面板，主要使用的框架是Django，前端主要用三剑客。