Python

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言,[1]由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造,第一版发布于1991年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。[2]Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python
1、项目的开发模式是,客户端功能要进行三端同时开发,即:经典版PC端(老引擎C++),重置版PC端(新引擎C++),手机端三端同时开发。旧客户端用风魂引擎和lua开发,重置版用网易自研Neox引擎和Python开发,手机端也是用Neox和python开发。重置版就是用新引擎还原旧客户端,手机端跟PC端数据互通,玩法一样。 2、在项目中负责客户端日常功能玩法开发和维护以及周边工具开发,主要负责:春节活动,五一活动,新队标,无差别PK赛,重置版QA指令集面板实现,新增资源包,地图优化,头顶位置优化,文本控件修改,场景对象AOI销毁机制优化,战斗内分身物理攻击,射箭连击实现,同屏管理,重置版动态代码的实现,手机端动态积雪,重置版新增UI风格,解决外服帧动画异常、3d模型在地图边缘秃头,游戏画面出现马赛克等问题,引擎中接入miniblink库实现游戏内浏览器插件等等开发工作。
2240JavaScript
•项目简介:该项目主要是定位于网络安全人员或高校,旨在培训网络安全 知识、提升网络安全技能开发的系统平台,分教育培训和攻防演练两个场景,模拟 网络安全各种不同的需求类型,比如渗透测试、密码破解等网络场景,绘制网络拓 扑,借助网络虚拟资源,进行高仿度的攻防测试。 •职责: -负责项目需求的拆分设计及文档的编写; -负责分配项目组人员的工作任务,监督把握项目的进度; -负责项目环境的搭建及问题处理,主要是 Centos 下的 Rocky 版本的 OpenStack 的一 键部署、多节点部署以及性能的调优; -负责 python 脚本及接口的设计实现,比如统计分析网络资源使用状况、绘 制网络拓扑场景、虚拟网络资源和实际物理设备的结合通信、不同子网的通信、网 络节点的启动、暂停、停止等操作的实现、VNC 屏幕截图、VNC console 操作日志 的导出分析、网络节点镜像的创建与上传、OpenStack 镜像导入、SecurityGroup 及 firewalls 从 openstack 到平台的迁移等; -负责平台版本的规划及迭代
2630python
负责后端接口的开发,仿照微博开发了一套社区项目,实现了用户登录后发帖相关操作。后台可以审核后推荐到各个自建频 道,也可以对帖子的相关话题进行调整与管控。 使用 elasticsearch 实现了全文检索 考虑到 seo 优化与百度、头条等收录,还特地添加了相关的功能对接。可以实时把控帖子的评论相关功能等 房车家族社区。实现了房车家族用户的交友需求。通过对功能的帖子化。添加了品牌、二手车、营地、维修点、经销商、租 房车等业务对接。 PC端网址 https://c.21rv.com
1620
项目内容:识别图像中的各种危化品信息,包括1.爆炸品、2.压缩气体和液化气体、3.易燃液体、4.易燃固体、自燃物品和遇湿易燃物品、5.氧化剂和有机过氧化物、6.有毒品、7.放射性物品和8.腐蚀品。 负责内容:使用yolov5模型作为基本模型进行图像识别,使用TensorRt技术提高模型识别速度。
710目标检测
项目结构: react+flask+fastapi+go+python 开发职责:(独自全栈) 1.安装部署以及整合rath到Talkdata数据分析项目。 2.异步实时更新数据,组件传值,函数调用,封装组 件,实现多轮对话 3.三大模块:数据清晰,数据分析,数据展示. 4.结合langchain,openai实现数据清洗,以及ui展 示. 5.实现多轮对话下的图表,列表数据同步,支持用户 精准反 馈python code和sql到到后台喂出新结 果,刷新新列表和图表 等. 6.权限系统的设计和开发,用户-组-权限-登录等 功能
2270
基于python完成单机经典游戏飞机大战重现开发,游戏基于PC端,由键盘实现控制,内含音效,全部由本人单独完成。
2080python
【项目】利用python urllib.request向国家能源招标网发送http请求,筛选关键词爬取2023年6月所有中标的风电项目,并获取项目名称、中标企业、日期、装机容量、中标报价等相关信息,输出为xlsx工作表。 【职责】负责全部python代码的编写,负责分析爬虫目标网站html结构、fetch/XHR等网络信息,根据网站的架构编写爬虫程序。
1210爬虫
图像增强系统: 实现功能:图像反转、缩放、颜色变化、亮度调整、去噪声、添加噪声、图像选择等功能且添加gui界面和button按键
1100python
•项目简介及职责: 1、使用 python 爬虫 scrapy 框架,爬取中医药文献 5000 页网站指定字段,共 计 36000 2、根据需求,对数据进行清洗,留下有效的需求数据给需求方; 3、对数据进行分类,并做出趋势分析
1470爬虫
某工业现场,开发的上位机控制系统,包括生产状态监测、生产数据查询、投料的自动控制,目前系统已正常投放运行接近一年 C++ Qt 上位机开发 Python 编写控制算法代码 Sql Server 数据存储 OPC 数据采集
1630Qt
nb-autodoc 是一个从 Python 源码的 类型注解 和 Docstring 自动生成 API 文档的工具。 本工具从包里查找所有的模块并导入,解析各模块的抽象语法树、运行时类型,链接内部对象,解析函数签名和 docstring 语法树,最终生成完整、可靠、带有链接的 API 文档。 主要特性 基于 AST 的类型分析系统 现代的类型展示,如 X | Y、list[str]、(*args) -> Any stub (.pyi) 支持 TYPE_CHECKING 支持 Re-export 支持,从 AST 解析导入引用 Overload 重载函数支持
990
2008年至今,一直从事各种项目的外包开发工作 制作各种官网模板的开发 电商前后端、小程序的开发 OA办公系统、高校管理系统 参与十四五项目(XXX医院的智能病历系统) python爬虫数据分析 金融系统区块链 目前可以承接:php、java、html前端、js各种框架、uniapp、python的AI方向、chatGPT相关
1320python
使用Python语言,经过数据预处理和PCA滞后,将脑电信号14个通道数据和类别生成特征并导入深度神经网络进行训练,框架为tensorflow。
950python
使用图注意力神经网络堆叠的自编码+时序神经网络 搭建模型完成预测估计任务 使用 Python 和深度学习框架 Pytorch 源码可出 已发表论文
1940python
•项目简介:该项目主要是基于客户方联想想要将 ansible 和 salt 联合全面 管理公司虚拟服务器的需求,在底层 Ansible SDK 的基础上封装一系列的功能接口 以及安装第三方服务的接口,比如:远程 ssh 登录、在远程服务器(包括单节点和 多节点并发)上执行 ad_hoc_command 命令、安装 salt-minion 服务、执行 ansible playbook 剧本等。 •职责: -负责项目需求的拆分设计及文档的编写;; -负责项目环境的搭建及问题处理,主要是: (1) Cento7 下的 ansible 环境安装及部署配置,支持管理 Linux 和 Windows 系统虚拟机; (2)Ansible-Awx 安装部署及环境调试; -负责 python 脚本及接口的设计实现,功能主要包括: (1) 在原生 Ansible SDK 源码上开发 action,包括:远程 ssh 登录、在远程 服务器(包括单节点和多节点并发)上执行 ad_hoc_command 命令、安装 saltminion 服务、执行 ansible playbook 剧本等。 (2)在 Ans
1220python
1、使用Python语言和SQL数据库完成项目。 2、由用户、系统、数据三层结构组成。 3、没有做界面设计,仅仅以此为例。
840python
使用 DEAP 数据集,经过带通滤波、独立成分分析和重参考完成数据预处理。再通过小波包分解提取小波包能量系数作为特征,使用基线处理消除基线漂移的影响。最后建立卷积神经网络模型,五折交叉验证法验证模型泛化能力。模型在不同被试建立的模型准确率上有着相对稳定的发挥。 使用了python、matlab语言,具体使用了eeglab和keras、tensorflow框架。
890python
个人博客网页开发,包括: 后端接口使用 Python 的 Web 框架 Django 开发 Django + uWSGI + Nginx 搭建服务端 前端 HTML CSS JS 的 UI 开发 vue.js 实现与后端交互 mysql 存储
1300
分为数据获取,策略分析,自动交易,交易后邮件通知模块 数据获取:排行榜列表数据,币种交易对明细数据 策略分析:macd策略,定投策略,均值回归策略 自动交易:根据指定策略,或规则进行自动量化交易 使用的技术栈:python,pandas
1450
股票回测系统: 通过对A 股市场上所有股票的历史走势数据, 注入投资策略进行会跑以呈现投资结果. 使用 Python 抓取股票每日走势数据, 通过 golang语言开发高性能快速回测系统进行投资策略回测并将结果呈现为 Excel 图表. 股票监控系统: 通过注入不同监控策略实时对当前股票的分时图进行监测, 支持 ETF 基金, 个股, 大盘指数以及涨跌停的封单额, 成交额的实时变化.
1580Python
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