Python

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。

本方案为机房动环系统硬件版本过于老旧，原告警硬件损坏不增加运维成本情况下开放的python脚本； 使用条件：动环本身数据库正常能读，部署系统安装python环境，告警部分可使用邮件或企业群聊微信机器人。

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。

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。

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

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。

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，确保系统安全。 提供友好的用户界面，方便操作和使用。 实施计划 需求分析与系统设计： 与相关部门进行详细需求沟通，确定系统功能和性能要求。 完成系统架构设计和技术选型。 系统开发与测试： 进行系统模块的开发和单元测试。 进行集成测试和系统优化，确保系统性能和稳定性。 现场实施与培训： 在各加油站现场安装和调试系统。 对相关人员进行系统操作和维护培训。 系统运行与维护： 提供7x24小时技术支持，确保系统正常运行。 定期进行系统维护和升级，持续改进系统性能。 项目成果 建成一套高效、稳定的智能视频分析系统。 实现对加油站车辆的自动识别和分类。 建立车流量与营业数据的比对模型，提供详实的分析报告。 辅助相关部门进行税务核查，提高税务监管效率。 这个项目将大幅提升辖区内加油站的管理水平，确保税务的准确性和合规性，为相关部门提供有力的技术支持。

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。

项目名称：二手房数据抓取与存储系统 项目简介： 本项目旨在实现一个自动化的数据抓取工具，用于抓取二手房出售信息，并将提取的数据存储到MongoDB数据库中。该工具采用Python编程语言，结合了requests库进行网络请求、lxml库进行HTML解析以及concurrent.futures模块进行多线程处理，实现了高效的数据采集和存储功能。 系统架构： 系统主要分为以下几个部分： 1. 数据抓取模块：使用requests库向目标URL发送HTTP请求，获取网页内容；利用lxml库解析HTML源码，提取所需数据。 2. 数据解析模块：对抓取到的数据进行清洗和格式化，提取出房源标题、小区名称、房屋详情、价格等关键信息。 3. 数据存储模块：将解析后的数据通过MongoDB连接器批量插入到数据库中，同时提供了事务回滚机制以保证数据的一致性。 4. 多线程执行模块：利用ThreadPoolExecutor管理多个线程并发执行数据抓取任务，提高整体效率。 核心功能： 1. 自动化数据抓取：通过配置好目标URL，工具能够自动访问链家网的二手房页面，并获取相应的房源信息。 2. 数据解析与存储：提取出的房源数据经过格式化处理后，会被存储到MongoDB数据库中，方便后续查询和分析。 3. 错误处理：当数据插入数据库失败时，能够捕获异常并进行事务回滚，保证数据的完整性。 技术栈： - requests：用于发起网络请求，获取网页内容； - lxml：用于解析HTML，提取结构化数据； - pymongo：用于与MongoDB数据库进行交互，实现数据的增删改查； - concurrent.futures：用于多线程并发执行任务，提高程序效率； - MySQL：作为辅助存储，用于记录爬虫的运行日志等信息。 项目优势： - 自动化程度高：只需配置好起始链接和线程数，即可自动完成数据抓取和存储； - 数据准确性高：通过XPath精确定位元素，确保提取的数据准确无误； - 扩展性强：可根据需求灵活调整XPath表达式，适应网页结构调整； - 容错性好：具备异常捕获和事务回滚机制，确保数据一致性。 应用场景： 适用于房产中介、数据分析等领域，帮助快速收集市场上的二手房信息，为决策提供数据支持。 使用方法： 1. 配置好起始链接和线程数； 2. 运行主函数，程序将自动开启多个线程进行数据抓取； 3. 抓取完成后，可在MongoDB数据库中查看存储的结果。 总结： 本项目通过自动化手段，有效地解决了手动收集数据的难题，提高了数据获取的效率和准确性，为房产领域的数据分析和应用打下了坚实的基础。

项目描述： 国内第一家全面整合网球运动相关各类信息的综合性平台。包括：赛程信息、球员信息、比赛详情、圈子交流、战力对比、场地天气、竞猜娱乐，等各个模块。用户亦可在平台观看到实时更新的比赛信息 职责描述： 项目从0到1的整体构建、设计，与完成开发，并不断迭代升级加入新的模块功能。平台展示的所有数据如比赛信息、实时比分均由本人从国内外各大网球平台爬取。

1. 微信小程序开发，功能齐全，覆盖微信登录，轮播图，历史数据访问情况等 2. 覆盖功能齐全 3. 后端：flask， 前端：微信小程序原生开发或uniapp开发都可以，后端：flask， 前端：微信小程序原生开发或uniapp开发都可以后端：flask， 前端：微信小程序原生开发或uniapp开发都可以后端：flask， 前端：微信小程序原生开发或uniapp开发都可以

1. 解决企业后台管理系统业务开发 2. 功能齐全、覆盖企业后台系统大部分场景、动态路由、动态菜单的配置 3. 后端：python+django，前端：vue，数据库：mysql+redis+elasticsearch，项目部署：nginx+docker+docker-compose

新湖南智眸内容风控智能平台是由湖南日报社自主研发的内容风控产品，以人工智能算法为核心，以知识图谱、决策引擎、自然语言处理、机器深度学习等技术为基础，对文本、图片、音频、视频等内容的在线检测与全程跟踪管理，确保涉政敏感内容正确，及时预防拦截“黄赌毒暴恐”内容，为内容生态领域的管理方、生产方、从业者提供全场景跨模态的人机协同Al解决方案。

基于VB系统构建人力资源自动计算系统，主管通过输入部门工作量，该软件系统自动计算各季度的人力资源需求，用于评估部门人力资源情况；为各个部门的人力资源情况进行准确估计，提出招聘，调岗，裁员等技术决策，为企业降本增效提供有力的技术支撑。

使用python中django框架实现个人博客功能，拥有登录，注册，找回密码，发表文章等功能。 面向学生需要毕设，可以帮助定制各种需求，包括http,https,websocket等协议，token，session等认证，各种curd操作。 使用框架包括python中django，flask，fastAPi和rust中rocket，actix等提供全栈或前后端分离操作

内容生产与聚合：平台采用PUGC（专业用户生产内容）和PGC（专业生产内容）模式，扩大内容创作群体，整合区域内政府机构、专家、意见领袖等资源，生产多样化内容。同时，平台支持跨机构、跨层级的内容共享，提高内容生产效率。 多渠道传播：利用客户端等渠道进行内容传播，实现省、市、县三级媒体联动，确保重要内容在各级媒体间的有效传播。 服务功能：平台不仅是信息资讯的生产者和传播者，也是政务服务、民生服务的重要窗口，提供综合服务。 技术创新：运用先进技术，如富文本编辑、直播、短视频制作工具，以及人工智能和大数据技术，提高内容生产效率。

每天20万的问答数据 每天爬取知乎 20 万条问答数据为了有效处理这个规模的数据，使用以下优化方案： 分布式爬取： 使用多台机器或多个进程同时爬取数据，加快数据的获取速度。 数据存储优化： 考虑使用高效的数据库系统或存储技术，如分布式数据库、NoSQL 数据库等，以便处理大量数据。 数据过滤和筛选： 在爬取数据时，可以根据关键词、标签等进行数据过滤和筛选，只保存您感兴趣的数据。 增量爬取： 可以采用增量爬取的方式，每天只爬取新发布的问答数据，避免重复爬取。 数据清洗和去重： 在爬取的数据中进行清洗和去重，确保数据质量和减少存储空间。 合理使用缓存： 可以使用缓存技术，减少重复请求，提高数据获取效率。

1.面向投资者的一款小程序，推荐热门板块和盈利希望的股票 2.大量数据训练模型，包含股票市场历史数据和新闻情绪数据。准确预测周频月频股票，实现盈利。根据当前实时股票数据和市场，智能分析选择的股票的情况，帮助客户选择。

语音合成系统开发的主要目的在于释放人力配音。因此系统的主要功能点包含：语料自动标注、语料训练和语音合成三大功能模块。注：语音合成效果逼真度接近90%，因此需要制定相应的规则保护语音所有权人的权利不受到非法侵害。

适用于比价系统、数据分析等需求。 根据客户提供的爬取需求，使用python+nodejs技术爬取阿里健康大药房、京东大药房、美团外卖的药品信息：如价格、优惠券、详细信息、品牌等。 后续也有其他商品的需求，也在项目中增加。