Python

1.本项目为老挝到中国的物流运输系统 2.项目使用 SpringBoot 为主要框架，使用 Tomcat 服务器，使用 Nginx 作为反向代理工具，使用 Redis、Mysql 作为数据库，使用 KafKa 作为消息队列。 3. 公众号搜索老挝运达国际贸易可以体验

本方案主要面向食品制造企业、餐饮服务业和垃圾处理厂等对象。食品制造企业在生产过程中会产生大量厨余垃圾，采用本方案可以有效识别和分拣这些垃圾，减少处理成本。餐饮服务业每日会产生大量厨余垃圾，本方案可以帮助餐饮服务商高效分类和处理垃圾，提高工作效率。垃圾处理厂则可以通过本方案提高厨余垃圾分类的准确性和效率，从而优化后续处理流程。 本方案解决了垃圾分类准确性低、处理效率低和劳动成本高等问题。传统手动分类效率低，容易出现误差，而视觉AI技术可自动识别和分类，提高准确性。此外，手动分类耗时耗力，本方案的AI抓取系统可以大幅提高分类速度和效率。最后，通过减少对人力的依赖，可以降低劳动力成本，同时减少工作人员接触垃圾的健康风险。 与市场上常规方案相比，本方案具有以下显著特点。首先，采用先进的视觉AI技术，使用高分辨率相机和深度学习模型（如RtmDet和YOLO），能够高精度识别和分类厨余垃圾。其次，结合机器人技术，基于视觉检测结果，动态调整抓取策略，实现精准的垃圾抓取和分类。此外，系统能够实时监控分类过程，提供反馈，及时发现和解决问题。再者，方案具有良好的扩展性，可根据不同需求进行调整和优化，适用于各种规模的应用场景。最后，通过高效分类和处理厨余垃圾，减少对环境的污染，促进资源再利用，展现了其环境友好性。 本方案的产品组成和技术选型如下：视觉识别模块、机器人抓取系统、控制与管理系统以及前端界面设计。视觉识别模块中，使用高分辨率相机实时捕捉厨余垃圾图像，通过图像去噪、增强和缩放等预处理操作，提高检测算法的准确性和效率。采用训练好的深度学习模型（如RtmDet和YOLO）进行垃圾识别，输出识别结果，包括垃圾的类型、位置和置信度。机器人抓取系统则根据目标类别和位置判定是否可抓取，并动态调整抓取策略。基于视觉检测结果，计算机械臂的运动路径，配备专用夹持器，根据不同类型的垃圾调整抓取策略，将垃圾放置到指定位置。控制与管理系统则通过Socket服务，与机器人完成实时可靠的数据传输，并实时监测检测结果、传送带速度和抓取结果，同时通过FTP服务对抓取数据进行传输备份。 前端界面设计是基于PyQt5开发的，提供了一个直观友好的用户界面。用户可以通过界面实时监控垃圾分类和抓取的全过程，查看每个垃圾的识别结果、抓取状态和系统运行状态。此外，界面还提供了操作日志和数据统计功能，方便用户进行数据分析和系统维护。用户可以通过简单的操作进行系统设置和参数调整，从而适应不同的应用场景和需求。 通过以上技术和产品组成，本方案能够实现高效、准确的厨余垃圾分类和处理，为客户提供全方位的解决方案。

1. 该项目主要是用于公司内机器学习应用部署的平台，可以进行机器学习模型的训练，部署，管理以及分享，也可以基于已有的模型仓库，生成相应的美术组件，用于支持游戏的开发过程。 2. 项目不要有三大模块：机器学习模型运行平台、后端管理模块、前端模块。 3. 主要的技术栈：Docker, PostgreSQL, GraphQL, VueJS等

1.面向生物信息学以及临床科研人员的分析爬虫软件。 2.比以往的产品更加简洁直观。 3.方便科研工作者工作。 4.界面直观，可以调整的参数多。 5.有gui模式和命令行模式，方便各个行业人员的使用。 6.进行了很好的封装，是对能力的一次检验。

本方案主要面向在校大学生，尤其是那些寻求个性化、高效和灵活学习方式的学生。 个性化学习需求： 大学生的学习目标、兴趣和能力各不相同，需要一个能够提供定制化学习路径和支持的平台。 学习资源分散： 学生往往需要从多个来源收集学习材料，缺乏一个整合资源的中心平台。 学习效率： 提高学习效率和效果，减少无效学习时间，确保学生能够掌握关键知识和技能。 互动与反馈： 加强师生之间的交流，提供即时反馈，以及与其他学习者的合作机会。 特点与优势 智能化推荐： 利用机器学习算法，根据学生的学习历史和表现，推荐适合的学习资源和课程。 个性化学习路径： 根据学生的学习风格和进度，动态调整学习计划，提供个性化的学习体验。 数据驱动的教学改进： 分析学生的学习行为，为教师和平台提供数据支持，以优化教学内容和方法。 高质量的内容： 合作与知名高校和专家，提供权威、前沿的课程内容。 技术栈与架构： 前端框架： 可能选用Vue.js，以构建响应式和用户友好的界面。 后端服务： 使用JAVA，处理API请求和业务逻辑。 数据库： 选择MySQL作为关系型数据库，MongoDB作为非关系型数据库，用于不同类型的存储需求。 微服务架构： 采用微服务架构，将平台的不同功能模块化，便于扩展和维护。 容器化与部署： 使用Docker进行应用的容器化部署，提高资源利用效率和故障恢复速度。 安全与隐私： 实施加密通信（HTTPS）、身份验证和授权机制，保护用户数据安全。

使用scrapy框架进行数据爬取，并将数据存在mysql数据库中，对数据进行相关可视化分析，包括词云图、柱状图、饼状图和线性分析，使用css选择器对网址后端数据进行索引，提取指定数据，并对代码细节进行描述和整理。

根据航班数据，以知识图谱进行关联展示，并根据航班特征数据，使用算法模型对航班延误进行预测，并使用前后端django进行可视化。还可以使用爬虫selenium框架关联谷歌浏览器进行数据获取，存入mysql数据库或者mysql数据库，能够进行相关数据可视化分析。

本方案面向于国内需要部署gpt plus会员服务的企业，通过企业内部员工使用chatgpt会员服务，员工成本降低了40%。我们的方案不需要翻墙，也不需要企业给每个员工办理国外银行卡去充值会员。 相比起腾讯，字节等大厂内部集成的chatgpt api服务，我们的服务是直接访问gpt官网，价格比调用api的方式更实惠，问答效果也比调用api的更好。gpt官网也自带很多不同行业领域的专业GPT AI，我们也可以根据不同企业的业务需求，定制化更懂企业业务的GPT。 我们服务用的GPT-4o是全球最顶尖的模型，智力相当于研究生水平，因此才可以讲员工成本降低40%。而国内最强的AI大模型，智力相当于小学生水平，很多时候不止不会降本增效，还会起到反作用。 我们的GPT会员官网服务已经服务了4家企业，涵盖软件开发行业，律师行业和咨询行业。我们在这些企业域名中部署了私有化GPT服务。

结合jimu和aj两种不同的开源报表平台，通过爬虫和相关文档解析的技术对禅道和企业内部文档相关的管理信息，形成管理报表，便于企业常规管理环节的指标梳理和日常进度管理，辅助相关项目和企业管理人员对项目进度进行整体管理，提升项目管理的精度，保证项目走向正确性，保证项目推动合理快速有效

本项目面向企业内部信息化环节进行新老系统数据初始化使用，主体思路在初始化的三个环节，数据全量导入，增量数据识别，数据增量导入环节进行数据的初始化工作，提升操作效率，同时提供数据整理功能，避免业务人员操作的复杂性

根据微医网网站抓取里面医生列表的信息，包括医生姓名, 图片, 职称, 科室, 就诊医院, 擅长, 图文问诊, 视话问诊，医生图片网址。抓取每个医生的具体信息，批量下载医生图片以及批量制作医生名片。 使用的技术包括：requests网络请求，re正则表达式，json数据解析，CSV文件格式文件的读写操作以及docx文档的读写模版的操作

根植于大语言模型技术，在一个产品中无缝集成了任务型、问答型和闲聊型对话的能力，且一个对话中可在三类对话类型之间无缝切换 对话创建者仅需： (1) 以简单的3~5条文本示例为基础构建出面向任务的xmind对话树 (2) 将问答知识组织到层级标题化的word文档中 (3) 通过(约束)提示词定义闲聊的角色 即可完成一个“全能”的对话模型定义，这都归功于充分利用了大语言模型的语言能力和常识能力 一个非技术的业务人员就能完成70%-80%对话定义工作，即可让对话树运行起来，剩下20%-30%(不是必需的)脚本相关高级功能可由技术人员来完成 （详细信息，参见附件的PPT文件）

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。 - **文字转语音技术**：将AI生成的文字正确转换成语音，保证对话的连贯性。 - **语音克隆技术**：使AI语音清晰自然，带有情感和语气，如同真人对话，增强外语教学的代入感。 2. **多样化的虚拟教师**： - **5位女老师和5位男老师**：每位老师的声音风格各异，有的活泼、有的沙哑，满足用户的个性化需求。 3. **丰富的学习场景**： - **预设了10多种常见场景**：满足多样化的学习需求，用户还可以自定义场景，与AI老师进行各种奇思妙想的对话。 4. **多语言支持**： - **学习语言不局限于英语**：还支持德语、法语等多种语言，并计划开发更多可学习的外语。 5. **灵活的学习难度**： - **根据用户的外语经验**：提供不同难度等级的学习内容，确保用户能够循序渐进地提升语言能力。 6. **实用的学习辅助功能**： - **重新播放**：如果没听清老师的话，可以点击小喇叭按钮重新播放。 - **翻译功能**：如果没听懂老师的外语，可以点击翻译按钮查看中文含义。 - **提示回答**：如果不知道如何用外语回答，也可以用中文回答，或者点击提示按钮获取适当的外语回答。 - **示范读音**：点击小喇叭听示范读音，然后跟读，帮助用户掌握正确发音。 - **刷新回答**：对提示回答内容不满意，可以点击刷新，重新生成回复内容。 7. **趣味图像生成**： - **根据对话内容生成图像**：系统会根据对话内容生成对应的图像，增强学习的趣味性和代入感。 - **多种图像风格**：例如真实、高清、漫画、水彩等几十种，用户可根据喜好选择。 8. **学习总结与反馈**： - **AI算法总结学习内容**：提出对话中的关键单词，给出音标和例句，分析本次学习的优点和缺点，最终给出得分。 - **历史记录保存**：每次学习内容都会保存在用户的历史记录中，方便查阅和复习。 通过以上技术和模块的有机结合，我们的AI口语练习在线网站能够为用户提供高效、便捷、有趣的语言学习体验，满足多样化的学习需求。

1.面向企业用户需要经常为员工缴纳医社保的。 2.自动化处理医社保申请和验证流程，提高数据录入的准确性和效率，减少人工干预，释放人力资源。 3.在UiPath Studio中设计自动化流程，包括数据采集、输入、验证、报销和报告生成等步骤。 4.部署在本地电脑中，保证数据安全，记录日志，方便查询与运维。

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

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。

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: 提供不同的核函数，用于计算地理和时间权重。 作用: 用户可以选择和使用不同的核函数，根据具体需求调整权重计算方式，从而优化模型性能。 model 模块: 功能: 实现 GTWR 模型的核心算法和方法，包括模型拟合、参数估计等。 作用: 用户可以使用该模块构建和拟合 GTWR 模型，进行回归分析，得到模型参数和预测结果。 obj 模块: 功能: 定义和管理 GTWR 模型中的各种对象，如数据对象、模型对象等。 作用: 用户可以通过该模块管理和操作模型对象，使得数据和模型的使用更加方便和高效。 sel 模块: 功能: 提供变量选择和模型优化的方法和工具。 作用: 用户可以使用该模块进行变量选择和模型优化，提升模型的准确性和稳定性。 setup 模块: 功能: 配置和安装 GTWR 包。 作用: 用户可以通过该模块进行包的安装和配置，确保包的正确安装和使用。 项目技术选型与架构特点（25%） 技术选型: Python: 选用Python作为开发语言，具有良好的数据处理和分析能力，广泛应用于数据科学和机器学习领域。 Numpy、Pandas: 用于高效的数据处理和操作。 Scipy: 提供数学、科学和工程计算的基础函数。 Geopandas: 用于地理数据处理和分析，支持空间数据操作。 架构特点: 模块化设计: 项目按照功能划分为多个模块，结构清晰，便于维护和扩展。 面向对象编程: 采用面向对象编程思想，定义和管理各种对象，增强代码的可读性和可维护性。 灵活性和扩展性: 用户可以根据需求选择和使用不同的模块和函数，具有很高的灵活性和扩展性。 高效性: 通过选用高效的数据处理和计算库，提高了包的运行效率，能够处理大规模数据。 这个包的设计和实现，既考虑了使用者的需求，也注重了技术选型和架构设计，确保了包的功能性、易用性和高效性。

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。

一、项目名称 豆瓣电影 Top250 信息爬取与存储项目 二、项目背景 在数据分析和电影研究领域，获取豆瓣电影 Top250 的相关信息具有重要意义。这些信息可以用于分析电影的流行趋势、不同国家和地区的电影风格、导演和演员的影响力等。 三、项目目的 本项目的主要目的是爬取豆瓣电影 Top250 页面的电影相关信息，包括电影的名字、导演、演员、年份、国家、类型和简介，并将这些信息存储到一个 movie.csv 文件中，以便后续进行数据分析和处理。 四、项目应用 可以对爬取到的数据进行数据分析，例如统计不同年份、不同国家、不同类型电影的数量和占比。 可以根据导演、演员的出现频率，分析他们在电影界的影响力和知名度。 可以对电影简介进行文本分析，挖掘电影的主题、风格等特征。

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。