Python

Python是一门诞生于1991年的高级、解释型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造。其核心设计哲学强调代码的极简性和可读性，尤其依赖清晰的缩进来定义代码结构，这使得它语法接近英语，非常易于学习和使用。作为动态类型语言，它为快速开发和原型设计提供了极大的灵活性，并支持面向对象、命令式、函数式等多种编程范式。Python的巨大优势在于其拥有一个由庞大活跃社区支撑的丰富第三方库生态系统（PyPI），覆盖了几乎所有应用领域：无论是Web开发（Django, Flask）、数据科学（Pandas, NumPy, Matplotlib）、人工智能（TensorFlow, PyTorch）还是自动化脚本和系统运维，都能找到成熟高效的工具库。这种“开箱即用”的特性使其成为解决各类实际问题的“瑞士军刀”，兼具强大的功能与简单的语法。

本项目针对当前我国居家养老场景中智能化应用存在的三大突出痛点，基于九天大模型平台开发了兼具“全屋智能＋AI健康监测＋情感陪伴”的老年人个性化全屋智能养老解决方案，力图在居家场景中实现24小时无感知、主动式安全预警与个性化健康管理。首先，在适老化设计方面，本项目以“低门槛、易使用”为原则，开发基于无唤

?后台管理餐厅设置-设置名称、Logo、主题颜色分类管理-创建和排序菜品分类菜品管理-添加菜品、价格、图片、辣度状态控制-一键启停菜品?顾客端在线菜单-手机扫码直接查看分类浏览-按分类查看菜品菜品详情-图片、价格、描述完整展示主题一致-自动适配餐厅品牌色?分享功能二维码-自动生成，下载打印分享链接-

1.功能需求 客户信息管理：包括客户基本信息、联系记录、查询、修改和删除。 设备信息管理：包括设备的基本信息、配置读写、设备升级、服务套餐等的录入、查询、修改和删除。 监控功能：提供单台、多台电梯的监控看板，电梯事件人工智能监控。 数据分析：通过数据挖掘和可视化工具，对离线率、告警情况等进行分析，提

这是一款便捷的医疗预约小程序，主要面向患者用户。小程序端设有首页、登录注册和核心的科室医生预约功能，患者可直观查看各科室医生及其排班，并自主选择时间完成预约。后台管理系统供医院内部使用，核心功能是医生排班管理（增删改查）以及对所有预约记录的集中管理与维护（增删改查），从而实现预约资源的数字化高效管理

核心功能模块：智能体全流程创建：支持可视化配置（角色定义、功能规则、交互逻辑），快速生成多场景适配的AI智能体，降低技术门槛；知识库文档化体系：实现“非结构化知识→标准化文档→网站化展示”的全链路处理，支持版本管理、检索优化，让知识资产可沉淀、可复用；前后台协同管理：前台：面向终端用户，提供智能体交

宝贝成长记小程序，计划将宝贝的各个阶段的照片或者视频上传在网上云平台，然后通过小程序来浏览，方便家人传阅校园留离校登记：做一个学生方便填写留离校的记录，方便老师和宿管浏览，摒弃纸质形式

装维人员工作量统计系统是基于Python+PyQt6开发的Windows桌面应用，以本地JSON文件存储数据，无需服务器即可独立运行，聚焦装维工作全流程数据管理。系统核心包含四大功能模块：数据录入模块支持报修日期、地址、联系电话等关键信息录入，其中下派时间提供“现在”按钮快速填充当前时间，工作类型以

专门针对TOKEN、DeFi项目、NFT等数字资产的深度分析币安API集成：实时获取最新的加密货币交易数据和市场信息DeepSeek模型支持：集成国产大模型，提供更优质的中文分析能力全中文分析报告：所有分析报告和交互界面均为中文，更适合中文用户智能体协作讨论：多个专业智能体通过动态讨论确定最优交易策

•可视化目录管理：通过树形结构清晰管理多级文档目录•富文本编辑：支持长篇文本内容的编辑与格式化•图片集成管理：可直接嵌入并管理图片资源•灵活排序：支持目录项上下移动，轻松调整内容结构•专业导出：一键导出为Word文档(.docx)，保持图文混排格word优化功能：并对导出文档一键优化。一键优化图片、

AIverse平台提供全方位的AI工具发现和管理功能：?智能搜索与发现-多维度筛选：按类别、价格、功能、评分等20+维度精准筛选-智能推荐引擎：基于用户画像和使用场景，个性化推荐最适合的工具-实时搜索：毫秒级响应，支持模糊搜索和自动补全-趋势发现：展示热门工具、新上线工具、价格变动等动态信息?工作流

-**手势识别**：通过摄像头实时捕捉手部动作，识别6种手势-**播放控制**：-?拇指向上：播放/暂停-?拇指向下：停止播放-?食指向上：音量增加-?食指向下：音量减小-?手掌向左：上一首-?手掌向右：下一首-**状态显示**：屏幕实时显示当前歌曲、播放状态和音量-**中文支持**：支持中文界面显

###核心功能1.**音乐库管理**-添加、移除、清空音乐文件-支持MP3、WAV、OGG、FLAC等多种格式2.**播放控制**-播放/暂停/停止音乐-上一首/下一首切换-随机播放功能-音量调节3.**语音控制**（基于Vosk中文模型）-开始/停止语音监听-语音命令识别与执行-支持命令：播放、暂

1.笔记全流程管理便捷创建：支持录入书名、作者、阅读日期、分类、标签及富文本笔记内容，表单实时验证，降低输入错误；灵活编辑：支持修改笔记所有字段，自动记录更新时间，保留历史版本逻辑；安全删除：删除前弹出确认提示，避免误操作，删除后关联数据（如分类、标签）自动适配（无分类笔记标记为“无分类”）；详情展

1.通过E/I（外向/内向）、S/N（实感/直觉）、T/F（思考/情感）、J/P（判断/知觉）四个维度，生成16种人格类型结果2.基础报告：包含人格类型定义、核心特质解析、优劣势分析3.配备专业术语通俗解释库，避免心理学专业词汇理解障碍4.职业发展路径规划：结合人格特质推荐3-5条适配的职业晋升路线

1.自动生成预测结果，包括漏洞置信概率、预测结果（漏洞或非漏洞）以及漏洞类型（CWE编号）。2.对模型进行微调，以适配漏洞检测任务，提升模型性能。3.保证检测性能的泛化能力，使其在不同场景下具有良好的表现。

项目包含多个核心功能模块：基础LSTM模型、BayesianLSTM模型和ResNet-LSTM混合模型，每种模型针对不同复杂度的文档格式识别任务提供最佳解决方案。主要功能包括：1)支持对docx文档中商务标部分的文本序列进行建模分析，将文档内容转换为适合深度学习模型的输入格式；2)提供多种损失函数

本系统基于 Python Flask 框架，结合前端 Layui 组件库，快速构建了一款轻量级、易部署的数据库管理工具。系统支持数据库表数据的可视化查询、条件筛选及分页展示，同时提供表字段的在线编辑功能，便于快速修改和维护关键数据。适用于内网隔离、无法使用常规数据库管理工具（如 Navicat、DBeaver 等）的受限环境，特别适合运维人员或开发人员在无外网权限的场景下进行日常数据核查、配置调整与问题排查。工具部署简单，依赖清晰，界面简洁直观，无需复杂操作即可上手，有效提升内网环境下数据库操作的灵活性与效率，是一款实用的轻量级数据管理解决方案。

前端 (Frontend): 微信小程序 开发语言：TypeScript。为JavaScript提供了静态类型检查，增强了代码的可读性、健壮性和可维护性，特别适合构建有一定复杂度的应用。 核心框架：使用微信小程序原生框架，包含以下核心技术： WXML (WeiXin Markup Language)：负责构建页面的结构和布局。 WXSS (WeiXin Style Sheets)：负责定义页面的样式，语法与CSS高度兼容。 小程序API：深度使用了微信提供的原生API，以实现丰富的系统功能，例如： wx.login / open-type="getPhoneNumber"：构建了符合最新微信规范的安全登录和手机号授权体系。 组件：实现了应用内的自定义相机功能。 wx.uploadFile / wx.request：处理与后端服务器的所有数据交互。 wx.downloadFile / wx.saveFile：实现了报告的下载功能。 wx.previewImage：提供了高性能、带手势缩放的原生图片预览体验。 组件：用于小程序向关联公众号引流。 onShareAppMessage / onShareTimeline：实现了微信好友和朋友圈的分享功能。 后端 (Backend): Django 开发框架：Django (Python)。一个功能强大、“大而全”的Web框架，以其高效的开发效率、完善的文档和强大的安全性著称。 核心组件： Django Models: 定义了数据模型，通过ORM（对象关系映射）与数据库交互，无需编写原生SQL。 Django Views: 编写核心的业务逻辑，处理前端发来的API请求。 Django URLs: 设计了RESTful风格的API路由，实现了清晰的URL结构。 Django Admin: 自动生成了一个功能强大的后台管理界面，用于快速查看和管理用户提交的数据。 API 认证：Django Rest Framework (DRF) + Simple JWT。搭建了一套基于 JSON Web Token (JWT) 的现代化认证体系。用户通过手机号登录后，后端会签发一个有时效性的access_token，前端在后续所有需要认证的请求中携带此Token，保证了API的无状态和高安全性。 图像处理：Pillow (处理图片基础操作) + pdf2image (配合系统工具poppler-utils，将PDF报告动态转换为图片序列)。 服务器与运维 (Server & DevOps) 服务器：阿里云 ECS (Ubuntu 系统)。提供了一个稳定、可扩展的Linux服务器环境。 Web 服务器：Apache。作为前端反向代理服务器，负责处理所有来自公网的HTTPS请求，管理SSL证书，并将动态API请求安全地转发给后端的Django应用。 内网穿透/反向代理：frp。在开发阶段，用于将阿里云服务器的公网地址安全地映射到本地的开发服务器，极大地便利了真机调试。 数据库：SQLite (开发阶段)。Django默认的轻量级数据库，开箱即用，方便快速开发和原型验证。（未来可轻松迁移至 MySQL 或 PostgreSQL）。 安全配置： HTTPS: 在Apache上配置了SSL证书，实现了全站HTTPS加密通信。 CSRF 防护: 通过配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS，在保证API可用的同时，也正确处理了Django的跨站请求伪造防护机制。 防火墙 (ufw): 配置了Ubuntu系统的防火墙，按需开放必要的服务端口。

项目为爬取网易音乐、爱奇艺、酷我、QQ音乐、虾米音乐、音悦台中的新歌数据，并将数据整合，存储并输出为Excel文件。 1、其中内容包括：新歌数据、歌曲评论数据、MV数据等 2、使用的爬虫技术包括： 后端爬虫：如requests库，根据发送HTTP请求，并解析返回的HTML内容。 前端爬虫：如使用Selenium工具，模拟浏览器操作，如表单提交等，获取网页数据。 3、获取数据之后，将数据整理并输出为Excel文件，更易使用。

1. 基于WEB开发相关知识和工具，拟设计与实现一种晚点扩散仿真与分析系统，生成一个网页，为高铁网络晚点的问题的研究提供技术支撑。 2. 本项目采用前后端分离的B/S架构，主要使用的开发工具和技术栈如下： • 后端： o 编程语言：Python 3.8.20 o Web框架：Flask (轻量级Web服务框架) o 数据库：MySQL 5.7+ (关系型数据库，存储基础数据及分析结果) o 数据库连接库：Pymysql o 网络分析库：NetworkX (用于图的创建、操作、复杂网络指标计算等) o 核心算法库：random, collections.defaultdict (Python内置) o 其他库：requests (用于HTTP请求) • 前端： o 核心技术：HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+) o 可视化库：ECharts (用于网络拓扑图、统计图表绘制和动态展示) • 开发环境与工具： o 操作系统：Windows o Python环境管理：Conda o IDE/编辑器：PyCharm • 数据存储： o 结构化数据：MySQL数据库 o 中间数据/缓存：JSON 文件 (例如，预处理后的网络拓扑数据、图表数据) 3. 系统主要包含以下三个核心功能模块： 1. 高铁网络结构分析模块： o 从数据库中读取高铁站点和线路数据，构建高铁网络模型（节点代表站点，边代表线路）。 o 计算网络的拓扑结构指标，包括：度分布、聚类系数、平均路径长度等。 o 对网络进行社团结构划分。 o 可视化展示：高铁网络拓扑结构图（节点可交互）、各类指标的统计图（如度分布直方图）、社团划分结果（在拓扑图上以不同颜色区分）。 2. 高铁网络晚点扩散模拟与分析模块： o 在已构建的高铁网络结构上，实现晚点扩散的仿真模拟。 o 支持采用SIS（易感-感染-易感）和SIR（易感-感染-移除/恢复）两种经典的传染病模型对晚点扩散进行建模。 o 用户可选择晚点源头节点，并可自定义参数。 o 动态展示晚点在网络中的扩散过程，标记出每一时间步的晚点节点和扩散路径。 o 统计并可视化展示每一时间步网络中晚点节点总数和未晚点节点总数的变化曲线。 o 用户可切换SIS/SIR模型进行对比分析。 3. 高铁网络关键节点识别模块： o 基于中心性的节点评估：  计算节点的度中心性 (Degree Centrality)。  计算节点的介数中心性 (Betweenness Centrality)。  计算节点的接近中心性 (Closeness Centrality)。  可视化展示各中心性指标的统计图或Top-N节点列表。 o 基于模拟统计的关键节点识别：  多次重复晚点扩散模拟过程（可设定不同源头或随机因素）。  统计在多次模拟中，各个节点发生晚点的总次数。  展示晚点次数最多的Top-10节点列表。 o 基于进化算法的最优免疫节点选择：  设定一组节点（例如10个）为免疫状态（这些节点不会发生晚点，也不会传播晚点）。  在设定免疫节点后，进行晚点扩散模拟，观察网络整体的晚点情况。  利用遗传算法 (Genetic Algorithm) 等进化计算方法，在所有可能的N个免疫节点组合中搜索，找出使得网络晚点影响（例如，总晚点节点数、晚点持续时间等）最小化的最优10个免疫节点组合。  展示算法给出的最优10个免疫节点列表。