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

这是一个功能较全的博客项目，做的比较早了，涵盖用户后台，积分商城，文章发布及管理，多级评论，积分充值，用户成长等多个功能模块，其中使用了前端方面大量使用了ajax及vue， 后端方面多使用cbv模式以及restful接口编写，管理者后台采用xadmin，并将celery定时任务加入到xadmin管理模块中 采用的是mysql数据库，celery采用的是django封装好了的django-celery 普及评论功能

本项目使用Google提供的vit-base-patch16-224-in21k模型进行微调，完成了犬类品种分类任务。 训练时长: 5个epochs。 深度学习框架: PyTorch。 前后端实现: Flask 和 HTML。 通过简单的操作，即可在本地端口5050访问前端WebUI，并拖拽图片实现犬类品种的识别。

MySQL 封装项目 - New SQL (NSQL) 一个轻量级、线程安全的 PyMySQL Python 封装器，具有增强功能。 Python MySQL PyMySQL 目录 优势 技术原理 功能特性 API参考 使用示例 局限性 对比 优势 与其他MySQL封装器的比较 ✔ 线程安全 - 内置线程锁机制 ✔ SQL注入防护 - 严格的标识符验证 ✔ 自动类型转换 - 智能结果类型处理 ✔ 灵活参数绑定 - 支持元组和字典参数 ✔ 连接弹性 - 自动重连处理 ✔ 调试模式 - 详细的SQL日志记录 技术原理 事务处理 使用PyMySQL原生事务支持 每次成功操作后自动提交COMMIT 可通过原始连接手动控制事务 连接池 非传统连接池 带线程锁的单一持久连接 适用于中等工作负载的轻量级方案 适合长期运行的应用程序 功能特性 核心功能 参数化查询构建 自动FROM子句补全 JSON数据类型支持 二进制数据处理工具 带SQL日志记录的调试模式 字典式结果格式化 安全特性 SQL注入预防 严格标识符验证 正确的字符串转义 查询与参数分离 API参考 主要类 MySQL(host, port, charset="utf8", debug=False) 主封装类构造函数 NewCursor(parent) 带增强方法的游标类 核心方法 方法 描述 参数 use(db, Table=None) 切换数据库 db: 数据库名 select(_Table, FROM=None, WHERE=None, _limit=None) 基础SELECT _Table: 选择列 selectashead(_Table, FROM=None, WHERE=None, _limit=None) 字典式结果 同select insert(_Table, values=None, WHERE=None, **k) INSERT操作 支持字典或关键字参数 update(WHERE, FROM=None, **k) UPDATE操作 必须包含WHERE子句 delete(FROM=None, WHERE=None) DELETE操作 istrue(FROM=None, WHERE=None) 存在性检查 返回布尔值 辅助函数 函数 描述 示例 Func.NOW() 当前时间戳 Func.NOW() Func.JSON_ARRAY() JSON数组构建器 Func.JSON_ARRAY(1,2,3) Func.insertbytes() 二进制数据处理 Func.insertbytes(b'data') 使用示例 基础用法 db = MySQL('localhost', 3306, debug=True) db.__login__('user', 'password') cursor = db.NewCursor() # 查询示例 cursor.use('mydb', 'users') results = cursor.select('*', WHERE=('age > %s', (18,)), _limit=10) # 插入示例 cursor.insert('users', {'name': '张三', 'age': 25}) # 事务示例 try: cursor.update(WHERE=('id=%s', (1,)), FROM='users', balance=100) cursor.update(WHERE=('id=%s', (2,)), FROM='users', balance=200) except: cursor.conn.rollback() 高级功能 # 二进制数据插入 cursor.insert('files', { 'name': 'data.bin', 'content': Func.insertbytes(b'\x00\x01\x02') }) # JSON数据处理 cursor.insert('config', { 'settings': Func.JSON_ARRAY('item1', 'item2') }) # 字典式结果 users = cursor.selectashead('*', FROM='users') for user in users: print(user['name'], user['age']) 局限性 不推荐场景 ❌ 高并发应用（考虑连接池方案） ❌ 复杂事务场景 ❌ 类ORM的对象映射 ❌ 异步应用 性能考量 单连接模型在重负载下可能成为瓶颈 未针对批量操作优化 类型转换会增加少量开销 与其他项目的对比 特性 NSQL PyMySQL SQLAlchemy Django ORM 线程安全 ✔ ✖ ✔ ✔ 连接池 ✖ ✖ ✔ ✔ ORM功能 ✖ ✖ ✔ ✔ SQL构建 ✔ ✖ ✔ ✔ 二进制支持 ✔ ✔ ✔ ✔ 调试模式 ✔ ✖ 部分 部分

KMblog 是一套面向交付的静态站点引擎，我们把“写作—构建—分发”整条链路打磨成一条可复制的 DevOps 流水线，让客户在零后端投入的前提下获得企业级性能与可维护性。 核心架构上，我们采用 Vue 3 + Vite 作为前端底座，利用 Vite 的原生 ESM 与 Rollup 双引擎，在开发阶段实现毫秒级热更新，在生产构建时则借助 Vite-SSG 预渲染全部页面，配合自动路由拆分与懒加载，首屏 JS 体积较传统方案缩减 60 % 以上。样式层使用 TailwindCSS 的 JIT 模式，按需原子类打包，最终产物 CSS < 10 kB；同时通过 PostCSS 插件链路自动处理浏览器前缀与压缩，无需额外配置即可满足 Lighthouse 95+ 的评分要求。 在内容处理层面，Markdown 通过统一的 remark-rehype 管道解析，抽象出可插拔的 AST 节点，任何自定义 Vue 组件都能以 `` 形式直接在正文中引用。构建时，我们利用 esbuild 将组件编译成异步 Chunk，运行时仅加载当前页面所需逻辑；全文搜索则基于 FlexSearch 离线索引，索引文件随构建产出，查询延迟稳定在 10 ms 以内，无需后端服务即可实现动态站点级别的搜索体验。 部署环节未来将内置 GitHub Actions 模板，流水线分为 Lint → Test → Build → Deploy 四阶段，平均耗时 90 秒即可完成一次灰度发布；产物可一键推送到 GitHub Pages、Vercel、Netlify 或任何支持静态托管的边缘节点，天然具备全球 CDN 缓存与 HTTPS 证书。 对客户而言，只需 fork 仓库、填写 `config.js` 中的品牌信息，即可在五分钟内获得一套可定制、可扩展、可自动交付的高性能博客系统；后续升级只需合并上游主干，CI 会自动回归测试并平滑发布，真正做到“写内容，不操心运维”。

Rope 二次开发项目：功能增强与性能优化方案 一、 项目概述 本项目旨在对开源项目 Rope-Ruby / Rope-Opal（或其他基于 Rope 核心的换脸工具）进行二次开发。核心目标是在原有实时视频换脸功能的基础上，引入突破性新功能、显著提升处理效率与输出质量，并改善用户交互体验，使其更适用于专业级和高效率的生产环境。 二、 原有基础功能回顾 原 Rope 项目通常具备以下核心功能： 实时视频换脸：基于深度学习模型，对视频流或视频文件进行人脸替换。 图形用户界面（GUI）：提供参数调节面板，如人脸识别精度、融合程度、分辨率等。 模型管理：支持加载多种预训练的人脸交换模型。 基础输入/输出：支持摄像头捕捉、视频文件输入和处理结果输出。 三、 二次开发核心新功能说明 多脸同时识别与替换 功能描述：单次处理可自动检测并替换视频画面中出现的多张人脸，而非仅限于主目标人脸。 技术要点：改进人脸检测和跟踪算法，为每个检测到的人脸分配独立的处理线程和模型实例，并在UI上提供分别控制选项。 价值：极大扩展了应用场景，如合拍视频、会议录像、影视剧群像场景处理。 高级后处理与融合引擎 功能描述：新增一个综合后处理模块，专门优化换脸后的最终效果。 子功能： 颜色自适应：自动分析源脸和目标脸部的肤色、光照条件，并进行精准匹配，消除色差。 光影重打光：根据目标人脸的光照方向和环境，对源人脸进行虚拟“重打光”，使融合更加自然。 锐化与降噪：智能锐化输出画面，同时抑制处理过程中可能产生的噪点和伪影。 音频克隆与口型同步 功能描述：不仅换脸，还能将声音替换为源人物声音，并确保口型与新声音完美同步。 技术要点：集成如 OpenAI's Whisper（语音转文本）、Coqui TTS 或 Microsoft VALL-E（文本转语音克隆）以及 Wav2Lip（口型同步）等模型管道。 价值：实现真正的“深度伪造”，产出内容的可信度和沉浸感达到新高度。 批量处理与任务队列 功能描述：支持添加多个视频任务到一个处理队列中，无需人工干预即可顺序或并行处理。 技术要点：开发一个稳定的任务调度系统，支持断点续处理、优先级设置和资源分配管理。 价值：极大提升工作效率，满足影视后期等需要处理大量素材的场景。 四、 优化流程与性能提升 推理引擎优化 目标：提升帧率（FPS），降低延迟和资源占用。 措施： 模型量化：将模型从 FP32 转换为 FP16 或 INT8，在几乎不损失质量的前提下大幅提升速度并减少显存占用。 算子融合与图优化：使用 TensorRT、OpenVINO 或 ONNX Runtime 对模型图进行深度优化，合并冗余计算层。 硬件特定加速：全面优化对 NVIDIA GPU（CUDA/cuDNN）、Apple Silicon（MPS）和 Intel CPU（OpenVINO）的支持。 内存与管道优化 目标：避免内存泄漏，支持处理长视频和更高分辨率视频。 措施： 流水线并行：将视频读取、人脸检测、换脸推理、后处理、视频编码等步骤解耦成并行流水线，充分利用硬件资源。 显存管理：实现显存池化和动态加载机制，及时释放不再使用的中间张量。 分块处理：对于超高分辨率视频（如4K），采用分块处理再拼接的策略，避免显存溢出（OOM）。 算法与模型优化 目标：提升换脸质量、减少闪烁和抖动。 措施： 集成更优模型：替换或融合更高性能的 face detector（如 YOLOv8-face）、face parser 和 swapper 模型（如 SimSwap、InsightFace）。 时序一致性处理：引入时间序列滤波器（如光流引导、卡尔曼滤波），利用前后帧信息稳定人脸特征，减少视频闪烁。 超分辨率增强：在输出前集成人脸超分模型（如 GFPGAN、CodeFormer），对替换后的人脸进行修复和增强，使其清晰度与原始视频背景匹配。 五、 实施流程建议 阶段一：环境搭建与代码剖析 Fork 原项目仓库，建立开发分支。 深入阅读源码，理解其架构、数据流和核心模块（如 processing.py, core.py, models.py）。 搭建完整的开发、调试和测试环境。 阶段二：基础优化与加固 实施推理引擎优化（如转换为 TensorRT）。 修复已知的 Bug 和内存泄漏问题。 此阶段目标是得到一个更稳定、更快速的“基础增强版”。 阶段三：模块化开发与集成 以模块化方式开发新功能。例如： multi_face_processor.py （多脸处理模块） enhancement_module.py （后处理模块） audio_pipeline.py （音频克隆管道） 逐个功能进行集成和测试，确保与原有代码兼容。 阶段四：UI/UX 重构与测试 为所有新功能设计并开发直观的 GUI 控件。 进行大规模的功能测试、压力测试和用户体验测试。 收集反馈，进行迭代优化。 阶段五：发布与部署 编写详细的安装说明和使用文档。 打包发布（可提供 Docker 镜像简化部署）。 考虑持续集成/持续部署（CI/CD）流程，便于未来更新。 六、 预期成果 完成二次开发后，项目将蜕变为一个功能强大、性能卓越、体验专业的下一代深度合成工具，在视频创作、影视预演、虚拟人直播等领域具备极高的实用价值和竞争力。

### YouTube 视频下载器项目简介 本项目解决了 YouTube 视频/音频下载过程中的多个痛点：一是简化了单视频与播放列表的批量下载流程，无需依赖复杂命令行操作；二是突破了网络限制，通过代理设置支持特殊网络环境下的下载；三是满足多样化需求，提供格式选择、会员/私有视频下载（需 Cookie）、断点续传等功能，解决了传统下载工具功能单一、操作繁琐的问题，让用户能高效获取 YouTube 媒体资源。 技术选型上，项目以 Python 为核心开发语言，搭配 tkinter 构建直观的图形界面，降低使用门槛；核心下载能力基于 yt-dlp 实现，支持多格式解析与断点续传，确保下载稳定性；集成 FFmpeg 实现音频提取与格式转换，提升媒体处理灵活性。技术特点体现在：采用多线程处理多任务下载，避免界面卡顿；自动保存配置信息（下载路径、格式偏好等），优化用户体验；通过 Cookie 导入机制支持权限验证，扩展下载范围。性能上，支持同时处理多个下载任务，进度实时更新，且能根据网络环境自动适配，在合理网络条件下可达到满速下载效果。 快速上手本项目仅需三步：1. 环境准备，安装 Python 3.7+、yt-dlp 依赖及 FFmpeg 并配置环境变量；2. 获取代码，克隆仓库 `git clone https://github.com/ttuubb/YT-cline.git` 并进入项目目录；3. 运行程序，执行 `python gui.py` 启动图形界面，输入视频链接、选择格式与路径后即可开始下载。此外，项目提供详细配置说明（如 Cookie 导入、代理设置）和常见问题解决方案，Ubuntu 用户还可通过 PyInstaller 打包为可执行文件，进一步简化使用流程。

FAYFay数字人框架！！重要通知：我们已经把Fay的三个版本合并成1个，并致力提供更稳定更全面的功能。我们致力于思考面向终端的数字人落地应用，并通过完整代码把思考结果呈现给大家。Fay数字人框架，向上适配各种数字人模型技术，向下接入各式大语言模型，并且便于更换诸如TTS、ASR等模型，为单片机、app、网站提供全面的数字人应用接口。更新日志：https://qqk9ntwbcit.feishu.cn/wiki/UlbZwfAXgiKSquk52AkcibhHngg文档：https://qqk9ntwbcit.feishu.cn/wiki/JzMJw7AghiO8eHktMwlcxznenIg

应用场景：针对建筑工人的安全帽与反光马甲检测，预防安全事故发生。 1. 训练数据收集与整理； 2. 使用LabelMe进行数据标注； 3. 改进YOLO算法，算法评估与优化； 4. 使用Flask框架进行后端开发 5. 运行环境：NVIDIA Jetson TX2

WEX企业互联是基于Django+Vue的产业互联网项目。它为企业提供了数据接口平台、授权访问、数据同步等基础能力。其便捷的扩展安装方式将帮助企业实现多样化的建设愿景，如造设各自的数据中枢、物联网平台、BI、智能调度。其自持的平台接入方式将打造多元化的产业互联网社区生态，如企业间相互发现建立合作的WWEXX平台、产业链全程追溯平台、地区性产业互助互警平台、一站式采购平台。

基于树莓派4b的和stm32单片机的Ros小车，通过深度摄像头实现室内场景建立稠密点云图，同时结合2D激光建图实现大范围快速建图。并通过全局路径规划算法A*算法，以及TEB与DWA的融合算法作为车辆的局部路径规划算法，实现车辆的路径规划。项目中我主要ubuntu操作系统，使用visual studio code对C++代码以及launch文件进行编写以及调试，同时在调试过程中，对BUG代码进行修改，包括CMakeLists文本中不兼容及缺失部分的代码修改，本次项目是基于Ros系统进行小车的设计。

在某学校工作，这是应学校需求，写的一个数据量化系统。但是项目完成之后，由于学校领导变迁等各种原因，项目没能上线运行。 此项目解决了学校检查学校卫生纪律等不方便记录的问题。所以写了一个微信小程序端以及网页端。小程序端用于督察员输入数据，网页端可以查看数据、修改权限等等 1. 项目架构： 采用前后端分离架构，前端使用 Vue3 框架，后端使用 Python Flask 框架。 使用 MySQL 作为数据库，存储用户、角色、权限、检查情况等数据。 使用微信小程序作为移动端客户端，方便督察员进行分数录入。 2. 功能设计： 用户管理：支持用户注册、登录、修改密码等功能。 支持管理员添加、删除、修改用户信息。 权限管理：基于角色的权限管理，支持不同角色的权限配置。 例如：管理员拥有所有权限，系主任可以查看班级信息和修改班级设置，督察员可以录入检查情况，班主任可以查看班级量化排名和导出数据。 角色管理：支持系统预定义角色和自定义角色。 例如：系统预定义的角色包括管理员、系主任、督察员、班主任等。 检查情况管理：支持督察员使用微信小程序录入检查情况。 支持班主任查看班级检查情况和导出数据。 量化统计：自动根据检查情况计算班级量化分数。 项目地址（网页端）：https://gitee.com/muyun001/cpvs_cls_sys_2 项目地址（微信小程序端）：https://gitee.com/muyun001/cpsv_cls_sys_mini_program

1.【50%】本网站致力于介绍狐妖小红娘该动漫，通过里面的人物主角介绍和一些精彩片段以及图片欣赏，来让人们能够了解到这部动漫的大概内容情况； 2.【20%】相比与市场，本网站涵盖了主角介绍，动漫介绍，图片欣赏，以及精彩片段等方面，基本上包括了动漫所带来的内容； 3.【30%】本方案采取了python web开发的Django为主体，用了css和js为辅助用作网页信息资料的排列。

基于深度学习的文本驱动生成数字人系统，包含语音合成（自动音频标注、自定义语料训练、多音字和特殊字符识别）、文本驱动图像人物肢体动作、语音驱动人物唇形和肢体动作（音频驱动图像\视频唇形和肢体动作）。使用到的技术：语音合成算法相关（TTS、Paddlespeech、Spleeter、Whisper）、音频驱动人物唇形和肢体动作（MuseTalk、SadTalker、Video-Retalking、Audio2photoreal、Vlogger）、文本驱动人物肢体动作（MuseV）。

该项目是一个开源工具箱，是阿锋在日常工作中收集的工具类汇总，该工具箱提供了如下功能： 1、阿里云盘操作工具 2、百度网盘操作工具 3、flask操作工具 3、fastapi创建多应用操作工具 4、手机自动化appium操作工具 5、playwright网页自动化操作工具 6、sqlalchemy数据库操作工具 7、微信小程序接口开发工具 8、微信公众号接口开发工具

图片识别与分类： 使用YOLO模型对输入的图片进行实时识别，准确检测并分类出图片中的多个对象，如行人、车辆、动物等。 识别结果包括每个对象的位置（边界框）和类别标签，可以在原图上绘制边界框并显示类别标签，实现可视化展示。 数据获取与处理： 利用Python requests库从各种API或web服务获取相关数据，如天气信息、股票价格、社交媒体数据等。 对获取的数据进行清洗、整理和分析，提取出有价值的信息，为后续的模型训练或业务决策提供支持。 自动化爬虫与数据抓取： 使用Playwright或Selenium库实现自动化爬虫，模拟用户行为在web页面上执行各种操作，如登录、搜索、翻页等。 抓取web页面上的结构化数据或非结构化数据，如文本、图片、表格等，并保存到本地或数据库中。 可以根据需要对抓取的数据进行进一步处理和分析，如文本分类、情感分析、图像识别等。 数据可视化： 利用pyecharts库将处理后的数据以图表的形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图等。 可视化图表可以直观地展示数据的分布、趋势和关联关系，帮助用户更好地理解数据和分析结果。 可以将可视化图表嵌入到web应用中，为用户提供友好的数据展示界面，提高数据交互性和用户体验。

# SuperSQL 快速开发上线API 只需要编写sql语句以及接口相关信息即可上线API，对于简单需求无需编写多余代码 * 支持params参数 body/json参数 * 支持自定义脚本 * SQL语句支持Jinja2模版语法，更加灵活 * 支持多数据源(目前只支持mysql) * 支持配置JWT鉴权 缺点： * python语言性能限制，不适用于大规模生产环境 适用场景 * 用于制作DEMO * 功能简单的项目 ## 计划更新功能 * 支持配置公共脚本 * 支持静态文件代理 * 监控API * 支持更多类型的数据库

爬取指定关键字的微博的内容，转发量，评论数，点赞数，发布时间，发布者，发布平台，发布者粉丝数，发布者关注数，发布者微博数，发布者地区，发布者转评赞，发布者简介，发布者主页标签，发布者名称，发布者id

根据别人项目提出的需求进行简单开发的一个简单直播推流程序 图片为配置与直播效果图片 因为带宽低可能清晰度低

基于Python语言、QT框架实现的游戏自动回血回蓝辅助。 通过抓取游戏画面进行处理进而识别角色血量蓝量，自动补给。

交易策略多样：股票数据（基本面、各个级别 k 线数据）、各个周期选股交易策略、各种技术指标交易策略、量化交易 期权定价公式实现