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
就是单纯的展示我有开发的能力以及技术,结合了html,python后端撰写的伪全栈开发,前后端不分离,服务器端渲染前端。采取redis的本地缓存技术存储验证码等数据进行验证,代码进行数据库数据自动写入修改。采用flask——Email包实现邮箱发送接受验证的功能,用以实现注册。采用css对页面进行渲染,使得页面更美观。
200Python网页开发工具
ReducePicSize是一个缩小图片尺寸的小工具。 它可以批量把整个文件夹下的所有图片,按照设置的尺寸进行批量缩小。 读取时可以勾选包含子文件夹。 处理图片时,会保持图片的长宽比例不变。 工具提供了 运行后,工具会把图片的长或宽缩小到指定的像素值。 比设置像素更小的图片不会被改变。 工具支持的图片格式包括:JPG, PNG, BMP, GIF, TIFF, WEBP
260Python图片处理
1.工具介绍 PicSearch是一个基于纹理图像内容进行搜索的工具,直接通过上传纹理照片或图片即可找到相似的图片结果。 提供石纹、木纹等各种纹理的产品搜索,能根据客户随意拍摄的照片或图片,帮助企业精确找到本地图库中的纹理图片。 2、使用步骤 (1)点击上传按钮选择需要搜索的图片 (2)选择需要搜索的图片库目录 (3)开始搜索 (4)系统自动分析图片特征 (5)搜索完毕后相似图片会显示在结果区域 (6)双击结果图片的名称,可以打开图片查看
360Python图像识别
在大型交通枢纽,业务拓展和旅客出行需求增长使车辆通行管理难题凸显。传统人工管理效率低,难以适应高强度运行;基于传统 AI 算法的检测系统在复杂条件下识别准确率低,无法提供精准数据;部分现有系统兼容性差,限制功能拓展;系统维护复杂,成本高且易因维护不及时影响运行。这些问题严重制约交通枢纽车辆管理的高效、准确和安全,急需新的解决方案。我们的系统主要具六大功能模块,分别是用户管理模块、数据分析模块、摄像头管理模块、监控检测模块、在线识别模块。
370Python网页(Webview)
1.项目基于开源项目ODOO定制开发。 2.项目具备完善的,高度可定制的权限管理机制。 3.项目高度模块化,可以根据用户需求任意增减模块。 4.项目集成了PaddleOCR模块,具备完善的文本识别功能。 5.项目具有完善的,高度定制的审批流程。 6.项目具有丰富的文档管理功能,可以方便高效的管理项目中的各种文档。 7.项目使用Python语言开发,可以方便的接入各种AI模块。
240Python工程项目管理
1.面向对象: 开发、测试、运维,主要解决了快速定位linux操作系统的性能消耗情况,程序的CPU和内存使用趋势 2.与其它常规方案的差异: 通常的方案是使用top,查看linux服务器的cpu及内存使用情况,这种是每执行一次才输出一次资源的使用情况,无法定位到一个程序从开启到终止整个期间cpu和内存的使用情况。 本方案解决上了上述的问题,同时生成一个excel文档,里面记录了整个进程以及整体的cpu和内存使用情况。 3.技术选型: 监控终端使用了shell脚本 解析端使用了openpy + tkinter +ttkbootstrap + threading等技术。
580Python操作系统工具
1.面向对象: 本方案面向测试工程师和运维工程师,主要是解决了测试linux操作系统上的一些程序的功能是否正常,判断该功能的输出及日志内容是否正确;以及自动生成Excel版和Word版测试报告; 2.与常规方案的差异: 本方案以简单易懂的程序界面,供测试工程师使用。测试工程师只需填写excel版的测试用例即可, 工具自动化执行测试用例里的内容,同时判断程序的输出内容以及日志内容是否跟预期一致,将判定结果、测试截图等一并写入到excel版、word版的测试报告中,测试工程师只需等待自动化测试结束后,查阅word版的测试报告即可。 3.技术选型: 采用了ttkbootstrap +tkinter + openpyxl + putty的telnet、ssh、串口 + pywinauto 等等技术。
490Python终端/远程登录
企业ERP系统产品系统
本项目是一个基于Next.js开发的虾皮电商平台专用ERP管理系统,提供订单管理、入库管理、物流管理等功能。 ## 功能特点 - **入库管理**:管理产品入库流程,记录库存信息 - **订单管理**:处理订单,跟踪订单状态 - **待发货订单**:查看和处理待发货的订单 - **物流管理**:跟踪物流状态,管理物流信息 - **店铺管理**:管理多个店铺 - **系统设置**:配置系统参数 ## 技术栈 - **前端**:Next.js 14, React 18, TailwindCSS - **后端**:FastAPI (Python) - **数据库**:MySQL - **部署**:支持Docker容器部署 ## 安装与启动 ### 系统要求 - Node.js 18+ - PNPM (推荐) 或 NPM - MySQL 8.0+ - Python 3.8+ (后端) ### 安装步骤 1. 克隆本仓库 ``` git clone cd erp-system ``` 2. 安装前端依赖 ``` pnpm install ``` 3. 配置环境变量 创建`.env.local`文件并添加以下配置: ``` NODE_OPTIONS=--dns-result-order=ipv4first HOSTNAME=127.0.0.1 HOST=127.0.0.1 NEXT_PUBLIC_HOST=127.0.0.1 NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/api/v1 NEXT_TELEMETRY_DISABLED=1 NEXT_PRIVATE_HOST=127.0.0.1 ``` 4. 启动后端服务器 ``` cd bak/backend uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload ``` 5. 启动前端开发服务器 ``` pnpm dev ``` 6. 访问系统 在浏览器中打开 [http://127.0.0.1:8090](http://127.0.0.1:8090) ### 使用快捷启动脚本 我们提供了多个批处理脚本,用于简化启动和修复过程: - `修复并启动.bat`:修复Radix UI问题并启动前端 - `直接进入系统.bat`:跳过登录直接进入系统 - `直接进入系统完整版.bat`:同时启动前后端并跳过登录 ## 项目结构 ``` erp-system/ │ ├── app/ # Next.js应用目录 │ ├── api/ # API路由和工具 │ ├── components/ # 公共组件 │ ├── context/ # 上下文管理 │ ├── inventory/ # 库存管理模块 │ ├── orders/ # 订单管理模块 │ ├── stocks/ # 入库管理模块(新) │ ├── shipping/ # 物流管理模块 │ ├── stores/ # 店铺管理模块 │ └── settings/ # 系统设置模块 │ ├── components/ # UI组件 │ ├── ui/ # UI基础组件 │ └── ... # 其他组件 │ ├── lib/ # 工具库 │ ├── bak/ # 备份和后端代码 │ └── backend/ # Python后端代码 │ ├── public/ # 静态资源 │ └── ... ``` ## API接口 系统主要使用以下API接口: - `/api/v1/stocks/`:入库管理相关API - `/api/v1/orders/`:订单管理相关API - `/api/v1/stores/`:店铺管理相关API - `/api/v1/shipping/`:物流管理相关API ## 常见问题解决 ### React无限循环渲染问题 如遇到"Maximum update depth exceeded"错误,请运行以下修复脚本: ``` node fix-presence-issue.js node fix-compose-refs.js ``` ### 数据库连接问题 如遇到数据库连接问题,请运行: ``` 修复数据库权限.bat ``` ## 贡献指南 如果您想为项目贡献代码,请遵循以下步骤: 1. Fork本仓库 2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some amazing feature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`) 5. 发起Pull Request
580PythonERP
DrissionPage + FastAPI 独立打包成 EXE 方案 一、 项目架构与思路 核心思路是创建一个后台服务型应用: FastAPI 作为 HTTP 服务器,提供 RESTful API 接口。 DrissionPage 作为核心自动化引擎,在后台运行。 客户端(如 Web 前端、其他程序)通过调用 API 来触发浏览器自动化操作,无需关心底层实现。 使用 pyinstaller 将整个 Python 项目(FastAPI 服务器 + DrissionPage + 所有依赖)打包成一个独立的 exe 文件。 优势: 完全独立:最终用户无需安装 Python、浏览器驱动或任何依赖。 远程调用:可以通过网络 API 控制浏览器,实现分布式部署。 易于集成:任何能发送 HTTP 请求的语言都可以调用其功能。 二、 优化打包方式 (PyInstaller) 打包一个包含浏览器和网络请求的库非常复杂,需要精心配置。 1. 项目结构建议 text your_project/ ├── main.py # FastAPI 应用入口点 ├── core/ │ └── automation.py # 封装 DrissionPage 核心操作 ├── config.py # 配置文件 ├── requirements.txt # 项目依赖 └── build/ # 打包输出目录(自动生成) 2. 关键的 main.py 示例 (FastAPI Server) python from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware import uvicorn from core.automation import AutomationManager # 导入封装好的自动化管理器 import asyncio app = FastAPI(title="DrissionPage Automation Service") # 解决跨域问题,方便前端调用 app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], # 生产环境应更严格 allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) # 全局管理自动化实例 automation_manager = AutomationManager() @app.get("/") async def root(): return {"message": "DrissionPage Automation Service is Running"} @app.post("/start-session/") async def start_session(): """启动一个浏览器会话""" try: session_id = await automation_manager.start_new_session() return {"status": "success", "session_id": session_id, "message": "Session started"} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Failed to start session: {str(e)}") @app.post("/run-script/{session_id}") async def run_script(session_id: str, script_name: str, params: dict = None): """在指定会话中运行预定义的脚本""" try: result = await automation_manager.run_script(session_id, script_name, params or {}) return {"status": "success", "data": result} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.post("/close-session/{session_id}") async def close_session(session_id: str): """关闭指定浏览器会话""" try: await automation_manager.close_session(session_id) return {"status": "success", "message": f"Session {session_id} closed"} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) if __name__ == "__main__": # 使用 uvicorn 直接运行,方便调试和打包 uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 3. 核心自动化封装 core/automation.py python from DrissionPage import ChromiumPage, SessionPage import asyncio import uuid from typing import Dict, Any class AutomationManager: def __init__(self): self.sessions: Dict[str, ChromiumPage] = {} async def start_new_session(self) -> str: """异步方式启动新浏览器,避免阻塞主线程""" loop = asyncio.get_event_loop() # 将阻塞的初始化操作放到线程池中执行 page = await loop.run_in_executor(None, self._init_browser) session_id = str(uuid.uuid4()) self.sessions[session_id] = page return session_id def _init_browser(self): """同步初始化浏览器""" # 重要:配置浏览器路径和选项,避免打包后找不到 # 使用 False 防止自动打开浏览器窗口,适合后台运行 page = ChromiumPage(addr_driver_opts=False) # 或者使用无头模式,不显示图形界面 # page = ChromiumPage(addr_driver_opts=False, headless=True) return page async def run_script(self, session_id: str, script_name: str, params: dict) -> Any: """运行脚本""" if session_id not in self.sessions: raise ValueError(f"Session {session_id} not found") page = self.sessions[session_id] # 在这里定义你的各种自动化任务 if script_name == "baidu_search": return await self._baidu_search(page, params.get('keyword')) elif script_name == "get_page_title": return await self._get_page_title(page, params.get('url')) else: raise ValueError(f"Unknown script: {script_name}") async def _baidu_search(self, page: ChromiumPage, keyword: str): """示例任务:百度搜索""" loop = asyncio.get_event_loop() await loop.run_in_executor(None, self._sync_baidu_search, page, keyword) return f"Search for '{keyword}' completed." def _sync_baidu_search(self, page: ChromiumPage, keyword: str): """同步的搜索操作""" page.get('https://www.baidu.com') page.ele('#kw').input(keyword) page.ele('#su').click() page.wait.ele_displayed('#content_left') async def close_session(self, session_id: str): """关闭会话""" if session_id in self.sessions: page = self.sessions.pop(session_id) loop = asyncio.get_event_loop() await loop.run_in_executor(None, page.quit) 4. 打包配置:pyinstaller.spec 文件 (关键!) 手动创建或通过 pyinstaller main.py 生成后修改 spec 文件。 python # -*- mode: python ; coding: utf-8 -*- block_cipher = None a = Analysis( ['main.py'], pathex=[], binaries=[], # 必须手动添加 DrissionPage 和其他依赖 datas=[], hiddenimports=[ 'DrissionPage', 'fastapi', 'uvicorn', 'uvicorn.lifespan.on', 'uvicorn.lifespan.off', 'asyncio', # ... 其他可能缺失的库 ], hookspath=[], hooksconfig={}, runtime_hooks=[], excludes=[], win_no_prefer_redirects=False, win_private_assemblies=False, cipher=block_cipher, noarchive=False, ) # 必须包含 Chromium 驱动文件 import DrissionPage drission_path = os.path.dirname(DrissionPage.__file__) driver_files = [] # 尝试收集可能的驱动文件 possible_drivers = [ os.path.join(drission_path, 'chromedriver'), os.path.join(drission_path, 'geckodriver'), os.path.join(drission_path, 'msedgedriver'), ] for driver_path in possible_drivers: if os.path.exists(driver_path): driver_files.append((driver_path, '.')) if driver_files: a.datas.extend(driver_files) pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher) exe = EXE( pyz, a.scripts, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, [], name='main', # 输出 exe 的名称 debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, upx=True, # 使用 upx 压缩,减小体积 upx_exclude=[], runtime_tmpdir=None, console=False, # 设置为 True 可以看到控制台日志,False 则作为后台程序运行 icon='icon.ico', # 可选的图标 ) 5. 打包命令 安装依赖:pip install pyinstaller fastapi uvicorn drissionpage 生成初始 spec:pyinstaller main.py 按照上述说明仔细修改生成的 main.spec 文件。 使用 spec 文件打包:pyinstaller main.spec 6. 打包后目录结构 text dist/ └── main/ # 打包生成的文件夹 ├── main.exe # 主可执行文件 ├── chromedriver.exe # PyInstaller 复制过来的驱动 ├── lib/ # 依赖库 └── ... # 其他文件 三、 调用方式 打包后的 exe 是一个独立的 HTTP 服务器。 1. 启动服务 双击运行 main.exe,它会启动一个本地服务器,默认监听 http://127.0.0.1:8000。 或者在命令行中运行 main.exe,以便查看日志输出。 2. API 调用示例 (使用 Python requests) 任何能发送 HTTP 请求的工具都可以调用,如 Postman、curl、或任何编程语言。 python import requests import json BASE_URL = "http://127.0.0.1:8000" # 1. 启动一个浏览器会话 response = requests.post(f"{BASE_URL}/start-session/") session_data = response.json() session_id = session_data['session_id'] print(f"Session ID: {session_id}") # 2. 执行一个自动化任务(例如百度搜索) payload = { "script_name": "baidu_search", "params": { "keyword": "DrissionPage" } } response = requests.post(f"{BASE_URL}/run-script/{session_id}", json=payload) print(response.json()) # 3. 执行另一个任务(例如获取页面标题) payload = { "script_name": "get_page_title", "params": { "url": "https://www.example.com" } } response = requests.post(f"{BASE_URL}/run-script/{session_id}", json=payload) print(response.json()) # 4. 任务完成后,关闭会话,释放资源 response = requests.post(f"{BASE_URL}/close-session/{session_id}") print(response.json()) 3. 查看 API 文档 服务启动后,打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/docs 即可看到 FastAPI 自动生成的交互式 API 文档(Swagger UI),可以在这里直接测试接口。 四、 重要注意事项与优化提示 防逆向工程:pyinstaller 打包的 exe 容易被反编译。如需商业级保护,考虑使用 pyarmor 等工具进行代码加密。 杀毒软件误报:打包的 Python 程序,尤其是包含浏览器自动化功能的,极易被误报为病毒。需要对用户进行说明或购买商业证书进行签名。 体积优化:最终生成的 exe 会很大(通常 > 100MB),因为包含了 Python 解释器、所有库和浏览器驱动。使用 UPX 压缩可以略微减小体积。 无头模式 (Headless):在服务器部署或不需要图形界面的场景,务必在 _init_browser() 中启用 headless=True,性能更高且更稳定。 会话管理:上述示例使用了简单的内存字典管理会话。生产环境需要增加超时销毁机制,并考虑更持久化的管理方式(如数据库)。 错误日志:确保你的代码中有完善的日志记录(如使用 logging 模块),并将日志写入文件,以便排查打包后程序的运行问题。
570Python爬虫
MingSlide 是一款基于AI驱动的新一代智能幻灯片制作平台,致力于让演示文稿制作变得简单高效。 ### 核心功能特点: - AI智能生成 :通过自然语言描述需求,AI自动生成完整PPT结构和内容 - 多模态输入支持 :支持文档、图片、视频等多种格式文件上传(最大500MB) - 智能大纲编辑 :提供可视化大纲编辑器,支持实时修改和优化 - 丰富模板库 :提供50-500+专业模板,包含动态和3D效果 - 实时协作 :支持团队成员共享项目和协同编辑 - 项目管理 :完整的项目生命周期管理,支持保存、删除、查看等操作 ### 用户体验设计: - 简洁直观的用户界面,降低学习成本 - 渐进式创建流程,从需求输入到成品输出一站式完成 - 移动端适配,随时随地创建和编辑 ### 1. AI技术领先性 - 深度集成多AI模型 :集成OpenAI、DeepSeek、阿里云DashScope等多个AI服务,确保服务稳定性和内容质量 - 多模态AI增强 :不仅支持文本生成,还能理解图片、视频内容并智能整合 - 上下文理解 :能够根据上传的参考资料智能生成相关内容,而非简单模板填充 - 智能文档解析 :基于Docling库的高精度文档解析,支持PDF、Word、Excel等多种格式 ### 2. 用户体验优势 - 零学习成本 :相比PowerPoint、Keynote等传统工具需要掌握复杂操作,MingSlide只需描述需求即可 - 效率提升显著 :传统制作一份专业PPT需要数小时,MingSlide可在几分钟内完成 - 智能优化建议 :AI会根据内容自动优化布局、配色和排版,无需设计经验 ### 3. 成本效益优势 - 灵活定价策略 : - 基础版免费(500积分/月,约20页) - 专业版39.9元/月(1000积分,约40页) - 旗舰版129.9元/月(5000积分,约200页) - 按需付费 :相比Adobe Creative Suite等昂贵订阅,更适合中小企业和个人用户 - 无隐藏费用 :透明的积分制度,用户可清楚了解使用成本 ### 4. 技术架构优势 - 云端处理 :无需本地安装,减少设备性能要求 - 实时同步 :支持多设备无缝切换,数据云端保存 - 高可用性 :基于现代Web技术栈,稳定性和响应速度优于传统桌面软件 - 微服务架构 :前后端分离,支持独立扩展和维护 ### 5. 生态系统优势 - 开放API接口 :支持与其他办公软件集成 - 持续学习能力 :AI模型会根据用户反馈不断优化 - 社区支持 :提供从社区帮助到专属客服的多层次支持体系 ### 前端技术架构 - 核心框架 :Vue 3 + Vite(现代化开发体验) - 状态管理 :Pinia + 持久化插件(数据状态管理) - 路由管理 :Vue Router(单页应用导航) - UI组件 :Bootstrap Icons + 自定义组件库 - 样式处理 :Sass(模块化CSS预处理) - HTTP客户端 :Axios(API通信) ### 后端技术架构 - 核心框架 :Node.js + Express 5.1.0(高性能Web服务) - 数据库 :MySQL + mysql2驱动(关系型数据存储) - 身份认证 :JWT + bcryptjs(安全的用户认证) - 文件存储 :七牛云对象存储(高可用云存储) - AI服务集成 : - OpenAI API(GPT模型) - DeepSeek API(深度推理模型) - 阿里云DashScope(通义千问) - SiliconFlow API(备用服务) - 文档处理 :Python Flask + Docling(智能文档解析) - 浏览器自动化 :Puppeteer Core(PPT预览生成) ### 核心服务模块 1. 用户管理服务 - 认证授权 :JWT token生成和验证 - 用户信息 :注册、登录、个人资料管理 - 权限控制 :基于角色的访问控制 - 积分系统 :完整的积分管理和交易记录 2. 项目管理服务 - 项目CRUD :创建、读取、更新、删除PPT项目 - 项目状态 :多步骤创建流程管理 - 协作功能 :项目分享和团队协作 - 版本控制 :项目历史版本管理 3. AI内容生成引擎 - 大纲生成 :基于用户需求和上传资料生成PPT大纲 - 内容生成 :逐页生成幻灯片内容和布局 - 图片生成 :AI图片生成和优化 - 样式应用 :智能样式模板匹配和应用 4. 文档处理服务 - 多格式支持 :PDF、Word、Excel、Markdown、图片等 - 智能解析 :提取文本、图片、表格等结构化内容 - 内容优化 :针对PPT展示优化图片尺寸和质量 - 云存储集成 :自动上传到七牛云并生成访问链接 5. 文件存储服务 - 七牛云集成 :统一的文件上传和管理 - 目录结构 :规范化的文件组织结构 - CDN加速 :全球内容分发网络 - 安全控制 :文件访问权限和签名URL ### 数据库设计 - 用户表 :用户基础信息和认证数据 - 项目表 :PPT项目元数据和状态 - 内容表 :大纲、幻灯片内容存储 - 文件表 :上传文件和解析结果记录 - 积分表 :用户积分和交易历史 - AI生成表 :AI生成内容的记录和追踪 ### API接口设计 - RESTful架构 :标准化的HTTP接口设计 - 模块化路由 : - /api/v1/auth/* - 认证相关接口 - /api/v1/create/* - PPT创建接口 - /api/v1/project/* - 项目管理接口 - /api/v1/userinfo/* - 用户信息接口 - /api/v1/agent/* - AI代理服务接口 - 版本控制 :/api/v1/结构,便于后续升级 - 安全机制 :Token认证 + 数据加密 + CORS配置 ### 微服务架构 - 主服务 :Node.js Express(端口3000) - 文档解析服务 :Python Flask(端口5000) - 数据库服务 :MySQL(端口3306) - 缓存服务 :Redis(可选,用于会话管理) - 文件存储 :七牛云对象存储 ### 部署和运维 - 容器化部署 :Docker + Docker Compose - 负载均衡 :Nginx反向代理 - 监控体系 : - 应用性能监控(APM) - 错误日志收集和分析 - 用户行为分析 - 系统资源监控 - 备份策略 : - 数据库定期备份 - 文件存储多地域备份 - 配置文件版本控制 ### 安全保障 - 数据加密 :传输加密(HTTPS)+ 存储加密 - 访问控制 :JWT认证 + 权限验证 - 输入验证 :严格的参数校验和SQL注入防护 - 限流保护 :API调用频率限制 - 隐私保护 :用户数据匿名化处理 总结 :MingSlide通过AI技术创新、优秀的用户体验设计和现代化的微服务技术架构,构建了一个高效、智能、安全、可扩展的幻灯片制作解决方案。后端采用Node.js + Python双语言架构,充分发挥各语言优势,在竞争激烈的办公软件市场中具有明显的技术和产品差异化优势。
18510Python网站API
风险监控系统产品系统
本方案面向公司,可以解决公司舆情监控问题 本方案使用了爬虫技术、大模型技术、前端vue展示技术、一个人能完成这些能力的整合 本人具备前端开发能力、后端开发能力、目标检测算法、大模型部署、视频流架构搭建能力 系统具备从微信公众号和微博爬取内容,将爬取的内容发送给大模型进行情感判断,并将不利的信息发送至邮箱和前端进行展示 由于系统具有保密性,不能展示更多的图片和演示地址,第二张图是其他项目做的效果图,更具备代表性
640Python前端vue
我和公司的技术团队共同开发了体积测量相关产品,“智慧物流数字月台云平台”,该平台整合包裹分离、体积测量、装载率计算等功能,已在邮政系统及京东物流等企业落地。 技术上,异形件及堆积包裹测量技术,依托Orbbec gemini 2L深度相机与三维算法,精度超97%;车辆体积装载率技术颠覆传统定性监管,通过实时建模使装载率提升15-50%,主导的团体标准推动行业规范化;异形件自动分离技术破解分拣难题,效率达人工3倍。 其中视觉处理部分和体积计算部分主要由我完成并持续升级与维护。
620C/C++Mysql
A股主流资金产品系统
本方案解决金融用户手动筛选枯燥无味的数据,彻底解放繁杂的数据采集工作,降低手动操作带来的错误。让操作者有更多时间来做决策和高效地工作。 与市场上相比,本方案相当是一个金融数据采集工具。 功能:数据采集【涨停板、资金流向、板块资金、涨幅5%以上、风险个股】、可视化【饼图、折线图、表格】、PDF预览、导出、打印。 优点:将ST个股排除掉,筛选涨停板个股,以及有主力资金流入的个股;主要是提示哪些个股存在风险【频发风险、触发风险、商誉风险、近期解禁、退市风险、立案调查】,方便金融用户做决策。 安装此软件时,注意不要安装在有中文的文件夹中。
950PythonPython
这个程序可以实现PDF文档与Word文档两种格式相互转化。 这个程序可以实现PDF文档与Word文档两种格式相互转化。 可以批量处理两种文档并转化,还可以处理并转化加密的文档 转化结果可能出现少量字体,排版误差,基本不会影响阅读和AI文字识别
1810python生活服务
以银行需求为主导、金融科技为基石的系统搭建。通过充分利用内部数据资源和经验,结合先进的风险预警、控制和管理技术,成功构建了适用于银行内部需求的全渠道自主账户风险管理系统。 核心能力和业务实践: 1. 系统架构与设计:领导团队设计系统架构,根据业务需求设计了高效的大数据框架和ETL模式,并编写了详尽的设计文档。 2. 风险数据管理:建立了账户风险数据底座,整合并优化了行内账户数据资源和风险事件库,以支撑全周期的风险监控和管理。 3. 灵活预警规则与模型构建:搭建了配置灵活的风险预警规则引擎,针对不同业务场景灵活配置规则,并基于机器学习和大数据分析构建了账户风险模型,不断提高预警准确性。 4. 系统展示与数据分析:设计了全行、全渠道和全业务场景的账户风险大盘展示系统,支持多维度的数据分析,为高效风险监控和策略调整提供数据支持。 业绩: 带领团队设计架构,分析业务需求,设计大数据框架,设计ETL模式,编写相关设计文档,数据查询优化,及时预警等系统架构,最终成功交付。
2060java金融
爬虫框架产品系统
开发了一套爬虫框架,根据这个框架稍加改造,可以很容易爬取任意网站数据 保存至本地数据库或上传至特定的服务器。用这套框架成功爬取十大应用市场:应用名称、类别、大小、下载次数。及一套短信接码平台的数据:主叫、被叫、内容、发送时间
2430python大数据
新闻文本分类任务在信息检索、舆情检测与分析、信息智能推送等领域发挥着重要的作用。为了解决传统卷积神经网络在新闻文本分类中效果不佳的问题,本文提出了一种改进的BERT-UNet文本分类模型,来增强捕捉长距离文本特征和可视化效果。首先该模型使用BERT预训练文本词向量,然后将其嵌入映射到UNet模型中,提取上下文的关键特征,同时通过Softmax函数实现文本分类,最后利用前端技术对新闻舆情信息文本分类结果进行可视化监控展示。为验证模型在文本分类任务上的优越性,本文进在THUCNews数据集上进行了对比实验,实验结果显示,相较于传统模的TextCNN模型和独立使用BERT的方法,BERT-UNet模型在宏平均F1值上分别提高了3.11%和0.29%。这表明改进的BERT-UNet模型在捕捉文本特征关系方面更有效,在提升分类性能,改善传统新闻文本分类方法及可视化监控提供了新思路。
2150python人工智能
新型冠状病毒感染疫情数据高效率利用一直是值得研究的问题,到目前为止,还没有一个完美的可视化工具能满 足医疗学科对疫情的要求。文章基于 Django 网络框架,借助 ECharts 完成疫情数据可视化处理和界面的交互功能,通过爬虫获 取疫情数据并建立数据库,完成网页端可视化界面多元化疫情数据展示的构建,可视化内容涵盖各省市的确诊数、死亡数等,疫 情数据可视化平台的搭建为广大人民群众和医疗从事人员了解疫情提供技术支持。
1500python大数据
我们团队决定开发这款电脑端的单词记忆软件,以解决大学生和办公人员在英语学习中的挑战。我们意识到,电脑端的学习工具对于这两个群体具有重要意义,但市场上的选择相对有限,因此我们希望开发一款简洁实用、功能丰富的单词记忆软件,满足用户在英语学习方面的需求。 我们的目标是为大学生和办公人员提供一个便捷、高效的学习工具,帮助他们提升英语水平。通过这个软件,用户可以随时随地进行单词记忆、自我测试,同时还可以利用碎片化的时间进行学习。我们希望通过这款软件,为用户提供一个个性化、智能化的学习环境,让他们能够更轻松地掌握英语,为未来的学习和工作打下坚实的基础。
1540python教育
ERP系统产品系统
本ERP系统方案专为小微企业设计,旨在解决这些企业在管理日常运营中遇到的效率低、成本高的问题。小微企业通常面临预算有限、缺乏IT资源的挑战,本方案以月租模式提供服务,极大地降低了企业初始投资成本和IT维护压力。 与市场上常规的ERP解决方案相比,本方案具有以下显著特点: 1. 月租模式:企业只需按月支付租金,无需一次性支付高昂的购买费用,大大降低了资金压力。 2. 廉价:提供极具竞争力的价格,让小微企业能够以较低的成本享受专业的ERP服务。 3. 有人维护:系统提供全方位的技术支持和日常维护服务,企业无需配置专门的IT团队,确保系统稳定运行。 4. 好用:界面友好,操作简单,非专业人员也能快速上手。 5. SaaS:基于SaaS(软件即服务)模式,企业无需自行部署硬件和软件,随时随地都可以访问系统。 6. 稳定:利用云计算平台提供高可用性和数据安全保障,确保系统的稳定性和数据的安全性。 7. 扩展性强:系统具备良好的扩展性,能够根据企业的发展需求灵活扩展功能模块。 在产品组成和技术选型上,本方案基于AWS云平台,采用Java语言开发,并使用了开源架构Frappe。AWS云平台提供强大的计算能力和数据存储支持,确保系统的高性能和可扩展性。Frappe作为开源架构,具备灵活的定制能力,使系统能够快速适应企业的特殊需求。Java语言的使用确保了系统的稳定性和可维护性。 本ERP系统旨在为小微企业提供一套低成本、高效能、易于维护的管理解决方案,帮助企业实现数字化转型,提升整体运营效率。
1460python企业服务
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