Python

本系统能对用户上传的图像进行自动分类,将使用卷积神经网络图像分类到10个预设类 别(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车)中的一个。 我主要负责该系统的前后端开发和优化卷积神经网络，实现了文件上传、图片分类、图 像热力图展示、文件压缩后返回、条形图展示、以图搜图、爬取图片等功能。 前端采用vue3+cli脚手架+element-plus搭建可视化界面，使用Nginx部署前端网站。后 端采用PythonFlask实现业务数据处理。使用Redis消息队列提高系统并发能力

项目背景 本项目旨在从新浪微博平台抓取指定关键字的微博内容，整理并保存为结构化的数据文件（CSV格式），以便进行后续的数据分析和处理。微博作为中国最大的社交媒体平台之一，包含大量用户生成的文本内容，对情绪挖掘、舆情分析等研究具有重要意义。 项目功能 1. 关键字搜索：用户可以输入任意关键词，程序将基于该关键词在微博平台上进行搜索。 2. 多页抓取：用户可以指定需要抓取的页数，程序会自动抓取指定页数内的微博内容。 3. 数据清洗：程序会自动清洗抓取到的微博内容，去除HTML标签等冗余信息。 4. 数据存储：所有抓取到的微博内容会以CSV文件格式进行存储，方便后续的分析与处理。 技术栈 • 编程语言：Python • 第三方库：requests（HTTP请求）、pandas（数据处理）、fake_useragent（生成随机User-Agent）、jsonpath（解析JSON数据）、urllib3（HTTP库） • 数据格式：CSV（Comma-Separated Values）

● 简介：个人网盘设备项目，小型nas设备，设备内部有硬盘，放在家中连接上网络，在内网和外网均可以通过ios/安卓app访问设备中的文件。cpu为RTD1296 ARM架构，内存4G，python编写设备端控制软件。功能有扫码绑定，文件断点上传、下载、删除，文件类型统计，文件索引，samba共享，远程下载，好友文件传输，设备信息上报，设备远程协助。 ● 项目难点：设备系统为定制openwrt系统，开发调试存在困难，设备远程连接为p2p方式，需要检测可用性。 ● 工作内容 - 设备端和服务器端业务功能开发调试 - 设备端OTA系统实现 - 设备端故障协助系统实现 - 设备端出厂功能检测脚本 - 设备生产和检查流程指导 ● 技术栈 - tornado sqlite p2p 多线程 （设备端 python） - tornado redis mysql （服务器端 python） - supervisor nginx （linux）

● 简介： 餐饮行业一站式解决方案，包含收银端，点餐小程序，营销小程序，商家版小程序，无人售货机，无人结账机，crm系统。营销小程序含有邀请佣金，小额储值，储值赠送，刮刮卡，转赠好友，异业联盟发券等多种营销活动。 ● 项目难点：流量大，前期服务器资源有限。针对这个问题我设计了 负载均衡+动态网关的系统框架，可以根据流量决定业务模块进程数量，网关可以动态的规划流量走向，让系统具有高扩展性，做到服务器成本控制。网关可以做灰度测试。 ● 工作内容： 总体框架设计，技术选型和验证，核心功能编写，确定后台系统采用网关+负载均衡设计 整体系统debug定位和调试，建立错误实时提醒系统，建立日志收集方案 项目进展和质量控制 系统部署和升级 三方系统的对接（无人售货机，无人结账机，支付退款系统） 设计了技术开发人员后台管理工具 ● 技术栈 tornado flask mysql redis celery sqlalchemy wechatpy jwt jsonschema（python） redis gin jwt（go） supervisor nginx syslog （linux） 微信小程序，微信公众号，微信支付，支付宝小程序，支付宝支付

1.利用Python爬虫模拟浏览器的行为来自动化地从互联网上提取信息 2.提供相应的网络请求模块requests、数据解析模块xpath、数据存储模块openpyxl等，能对数据进行初步的清洗和格式化，减少人工处理的工作量；自动化地从互联网上收集所需的数据，有利于进行数据分析和市场研究

项目描述：建立一个可视化、流程编排的自动化产品，能够快速解决企业内部面临各种的安全风险，做到非技术人员也可灵活运用。 工作内容： 1，自动化平台开发，主要负责任务调度模块。 2，自动化平台内容建设，制定功能模块包框架，主要负责内容：员工离职风险检测，企业内部代码风险检测，云服务器配置风险检测，企业内部各系统漏洞检测； 3，新进员工业务技术指导和代码检查。 主要技术 自动化，开源工具集成，爬虫，消息队列

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。