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

本项目是一款智能的电气设计辅助工具，其主要功能包括：可视化任务配置：提供清晰的UI界面，用户可通过勾选复选框、下拉选择等方式，直观地完成设计任务书的功能选项配置。智能数据匹配：根据用户配置的功能选项，自动查询并匹配内置产品数据库中的对应元器件型号、规格及属性。自动化计算引擎：基于预置的逻辑算法（如线

数据采集利用python进行数据采集，清洗爬虫可采集网易合法可见数据，利用csv进行储存数据采集数据采集利用python进行数据采集，清洗爬虫可采集网易合法可见数据，利用csv进行储存数据采集数据采集利用python进行数据采集，清洗爬虫可采集网易合法可见数据，利用csv进行储存数据采集

1.客户通过excel填写游客身份信息，身份证，姓名手机号码等2.设置需购票日期，购票时间段，景点名称等3.设置定时任务，几点开抢4.查看购票成功用户，失败用户

项目功能模块：系统主要分为四大模块：输入与解析模块（接收用户输入的产品名称和卖点，并进行关键词提取）、AIGC脚本生成模块（核心，利用大语言模型根据指令模板和案例库生成结构化脚本）、案例库与数据库模块（存储和匹配爆款脚本案例作为参考和提示词素材）、输出与解释模块（将生成的脚本、参考案例及深度分析以清

项目功能模块：本项目核心包含四大模块：音频流处理模块（负责VAD静音检测和音频分段）、语音识别（ASR）模块（基于SenseVoiceSmall模型进行语音转文字）、文本翻译模块（集成翻译API对识别结果进行多语种翻译）、Web服务与接口模块（提供HTTP和WebSocketAPI供客户端实时交互）

项目已经开源在GitHub中https://github.com/BoliboliWJY/trendline-trading，可具体查看内容可以计算，过滤试试行情数据

1、素材组合广告‌2、新老广告排序优选‌3、广告质量模型‌分析用户行为数据，建立点击率预测、转化率预估等质量评估维度，结合频次控制避免过度曝光。模型持续学习素材表现，自动淘汰低效广告。4、相似广告识别通过对广告素材的向量化，构建广告相似度模型，判别文本和广告素材的相似度，过滤低相似度的广告组合。5、

学生信息收集，不同专业视频上传功能，老师在后台就可以看到不同学生在不同的专业等级的视频，便于老师审核，为了达到这个效果，我们还做了不同分支机构的报名实时情况，管理员可以通过后台看到不同报名情况的结果。

1.工单状况：包括工单号，计划/实际开始完成时间，优先级，订单状态，计划数量，成品物料2.工序派单：工单号，组件料号，工序名称，组件计划数量（按工单BOM展开），工单步骤排队数量3.物料库存：物料名称，入库数量，入库时间，现有数量，上料数量，批次号4.自动排程：动态显示当前工单工作情况，自动排程给出

功能包括，题库管理，知识点管理，智能化组卷，（自动化扫描，识别，客观题自动判卷，主观题自动识别分数，线上/线下判卷），学情分析，靶项卷推荐,学校端，可以批量添加老师，学生，组卷可以批量添加试题，可以自助上传试题，获取平台试题，获取菁优网，学科网试题

本项目是一款面向日语学习者和音乐爱好者的​​交互式打字训练工具​​。 1. 本方案主要面向​​日语初学者和希望提高打字速度的用户​​。它巧妙地解决了传统学习方式中，记忆日语罗马音枯燥、听力与打字反应脱节的问题。通过跟打流行日语歌曲歌词的方式，将语言学习与肌肉记忆训练相结合，让用户在娱乐中潜移默化地熟悉日语发音和键盘布局。 2. 相比于市场上常规的打字练习软件，本方案的核心特点在于： ​​沉浸式趣味学习​​：选取热门日语歌曲，将枯燥的训练变为有趣的游戏，极大提升学习动力和持久性。 ​​实时音频同步与反馈​​：歌词与播放进度实时高亮匹配，并提供准确的即时判断（得分、连击、准确率），让用户清晰了解自己的学习成效。 ​​高度针对性训练​​：专注于日语罗马音输入这一特定场景，训练内容更纯粹，学习效率更高。 3. 产品为一个单页Web应用（SPA），前端采用现代前端框架（如React/Vue）构建用户界面，处理复杂的实时交互和状态管理；使用HTML5 Audio API实现歌曲播放、进度控制和歌词解析同步；界面设计采用深色主题，降低长时间使用的视觉疲劳。

一个用于“活码管理与智能跳转”的全栈项目。支持在一个活码下维护多条目标标识（WS/TG/LINE），并按“轮询”策略分配访问，且“新添加的标识优先命中”。系统内置账号权限、访问记录、离线 IP 归属地解析、Docker 一键部署。 核心功能 活码管理 创建/编辑/删除活码；绑定前端域名；生成随机码链接 权限隔离：普通用户仅能管理自己的活码；管理员可管理所有人的 目标标识管理（WS/TG/LINE） 任意字符串可添加；也可直接粘贴链接自动提取末段标识 类型支持： WS → WhatsApp: https://api.whatsapp.com/send/?phone={标识} TG → Telegram: https://t.me/{标识} LINE → Line: https://line.me/R/ti/p/{标识} 访问分配策略：轮询；新增标识“插队”优先 访问统计与日志 记录访问时间、命中的标识、类型（WS/TG/LINE）、IP、IP 归属地 离线 IP 定位：ip2region.xdb（无外网依赖） 安全与校验 登录鉴权（JWT）；角色：admin/用户 跳转前校验 Host 必须等于活码绑定域名（防盗链/错误域名） 技术栈 前端：Vue 3 + Element Plus + VXE Table 后端：Node.js (Express) + better-sqlite3（SQLite） 其他：ip2region 离线库、Docker / docker-compose、可配合 Caddy 证书签发（/caddy-allow 接口） 跳转规则（简述） 访问 /r/{random_code}： 校验请求 Host 与活码绑定域名一致 从该活码下的所有标识（WS/TG/LINE）按 id 倒序列表轮询取下一个 记录访问日志并自增命中计数 按类型跳转到对应目标地址 目录结构（简要） app-frontend/ 前端工程（管理后台 UI） app-backend/ 后端服务（API、跳转、日志、权限） docker-compose.yml 与 docker-compose.prod.yml（开发/生产编排） Caddyfile（可选，启用按需证书时使用） app-backend/ip2region.xdb（离线 IP 库，需提供） 快速上手 开发环境（容器内自动构建前后端） docker compose build docker compose up -d 生产环境（示例） 确保 app-backend/ip2region.xdb 存在 前端如使用本地 dist 挂载：先在服务器打包前端或上传 dist docker compose -f docker-compose.prod.yml build docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d 使用流程 登录系统（管理员或普通用户） 新建活码，选择绑定的前端域名，生成随机码 在“WS号管理”中添加标识： 选择类型（WS/TG/LINE），可直接粘贴链接或任意字符串 复制活码链接进行投放；访问会按“新号优先+轮询”策略分配 在访问记录中查看命中标识、类型、IP 与归属地 特色亮点 不依赖外网的 IP 定位（xdb） 新增标识自动“插队”，减少冷启动期 Host 绑定校验，避免错误域名访问 简单轻量：SQLite 单文件数据库，部署成本低

项目名称：NetPulse - 轻量级实时网络监控平台 面向用户与核心价值 本平台面向运维工程师、开发人员及IT管理员，解决了传统命令行工具（如Ping）无法提供集中式、可视化、可回溯的网络状态监控痛点。通过清晰的Web仪表盘，用户无需部署复杂的Zabbix或Prometheus，即可快速对关键服务与主机进行持续性健康检查。 项目核心特点 实时状态一目了然：采用直观的卡片化设计，所有监控目标的状态（在线/离线）、实时延迟与丢包率数据在首页清晰呈现，助您快速掌握全局网络健康状况。 Web化开箱即用：提供完整的Web操作界面，支持通过浏览器随时随地添加监控目标、启停监控任务，无需任何命令行操作，极大降低了使用门槛。 数据持久化存储：所有监控数据自动保存至数据库，支持查询任意目标的历史状态记录，为诊断偶发性网络故障提供坚实的数据依据。 高扩展性架构：项目采用 Flask + Bootstrap 前后端分离架构，核心监控与UI显示模块化设计，为后续功能迭代（如实时曲线图、多节点监控、告警通知）奠定了坚实基础。 技术选型与组成 后端框架：Python Flask，提供RESTful API与稳健的Web服务。 前端界面：Bootstrap，构建响应式、美观的现代化仪表盘。 数据可视化：已集成ECharts库，为即将上线的实时动态曲线图功能做好技术准备。 数据存储：SQLite（默认，轻量高效），可轻松迁移至MySQL等数据库。 核心功能：基于Python多线程与异步Ping检测，确保监控任务高效并发。

智能题库系统后台 1.题库系统。 2.有学科知识分类和标签管理功能。 3.主要功能为试题导入和组卷（导出）功能，以word方式导入现有题库，目前选项是表格方式排版，组卷导出的word版式按提供的版式格式呈现。 4.新导入试题可以对比题库中已存在的试题进行查重提示（如题本40%相同即为重题），同时可以对比互联网上文本内容查重。 5.可以对题本和选项的错别字进行提示，可以对选项的内容重复值进行提示。

1、本产品相较其他翻译工具，集多种引擎于一体，针对不同领域翻译的效果特点，做了对比优化。 2、产品提供多个翻译结果，用户可根据自己的专业选择对应翻译结果。 3、支持文字、语言及图片等类型翻译； 4、以大模型作为基底，能够有效与用户进行沟通。 5、产品能够服务化，支持用户可通过公众号、网站等接入后端服务。

本项目旨在解决城市充电基础设施“信息不对称”问题，通过自动化数据采集 → 云端存储 → 实时可视化的完整链路，为用户提供直观的充电站分布热力图，辅助出行决策。 系统包含三大核心模块： 数据采集引擎：自动抓取并清洗多源充电站数据。 云数据库：使用 Supabase 存储结构化数据，支持空间查询。 前端可视化：微信小程序 + 高德热力图 + 实时更新，提供流畅交互体验。

? 考勤管理系统简介 您的项目是一个完整的考勤管理系统，包含两个核心模块： 考勤模板系统 模板文件: 手工考勤表-XX-模板.xlsx 主要特点: 标准化格式: 统一的Excel考勤表模板，适用于XX部 智能生成: 可根据指定年月自动生成月度考勤表 自动更新: 自动更新年份月份、日期序列、星期信息 公式维护: 自动更新正常工时和加班的合计公式 样式保持: 自动标记周末列为黄色，保持原有格式 生成功能: ✅ 单月生成：python3 generate_monthly_attendance_fixed.py --year 2025 --month 8 ✅ 批量生成：支持连续月份或跨年批量生成 ✅ 智能计算：根据实际天数生成正确的日期序列 ✅ 休息日标记：自动识别并标记周六、周日 ? 考勤校验工具 核心功能: 工时超限检查 自动计算每月工作日数量 计算每月正常工时限制（工作日×8小时） 检查所有员工工时是否超限 请假平衡检查 读取请假数据（第二个sheet） 自动转换请假单位（天→小时，1天=8小时） 验证：正常工时+请假时长=每月正常工时 时间一致性检查 智能解析上下班时间 自动扣除午休时间（12:00-13:00） 结合远程/到岗状态进行智能校验 提供具体问题日期和修正建议 使用方法: py 输出格式: ? 问题汇总表: 快速定位问题类型和员工 ? 详细问题日期表: 显示具体问题日期和详细信息 智能建议: 根据问题类型提供修正建议 ? 系统优势 自动化程度高: 从模板生成到数据校验全流程自动化 智能校验: 多维度检查确保数据准确性 用户友好: 提供详细的错误报告和修正建议 批量处理: 支持单文件和批量文件处理 格式保持: 完全保持Excel模板的原有格式和样式 项目结构 考勤表模板 这是一个非常完善的考勤管理系统，能够满足从模板生成到数据校验的完整工作流程需求！

为广告投放团队构建跨平台“一键式”智能排期中台，覆盖优酷 / 爱奇艺 / 腾讯视频等长视频平台，小红书等社交媒 体，以及抖音 / 快手等短视频平台。通过接入 RAG 模型（基于 Qwen-32B） 和 Dify 编排平台，提升排期智能化 程度与用户交互体验，支撑汽车、快消、游戏等 6 大行业客户的个性化投放策略。

本方案主要面向 需要进行商品数字化和 SKU 管理的企业与零售场景。 在商品数字化过程中，常见问题包括： 商品图片与数据分散、缺乏统一管理。 上位机采集的数据缺少标准化处理，难以直接应用于业务系统。 商品信息与 SKU 之间关联度不足，容易造成重复录入和数据冗余。 本方案通过 统一的图片与商品数据处理流程，解决了商品数字化的核心问题，帮助企业快速完成 数据采集—处理—管理 的全链路闭环。 完全自主开发 从数据采集、图片处理、SKU 管理到数据管理系统，全链路自研。 避免对外部服务依赖，更好地满足个性化与安全性要求。 自研上位机 + 统一处理 上位机直接采集商品相关数据。 后端统一进行图片与商品数据处理，保证一致性和准确性。 一体化设计 数据采集、处理、管理无缝衔接，减少人工干预和重复工作。 实现从线下商品到线上 SKU 的快速映射。 灵活扩展 技术架构可根据业务规模灵活扩展。 可结合企业现有 ERP、仓储、零售管理系统进行对接。 数据安全与掌控 由于完全自主可控，数据安全性更高。 避免外包方案带来的信息泄露风险。 自研上位机系统：负责商品数据与图片的采集。 数据处理引擎：对采集的数据进行统一的图片处理、格式转换、清洗与标准化。 商品数据管理平台：作为核心模块，提供 SKU 管理、数据检索、可视化等功能。 技术选型： 前端：Vue，便于构建管理界面。 后端：FastAPI+reids消息队列，实现高效数据处理与接口服务。 数据库：MySQLL，用于结构化存储 SKU 信息。 存储：cos对象存储，用于保存商品图片。

面向店铺经营者（如便利店、小型零食店等的店主）以及有商品采购需求的消费者。 对于经营者，解决商品信息管理（如商品的增删改查、库存统计等）不便捷，以及商品展示、订单管理等环节效率低下的问题；对于消费者，解决寻找心仪商品（如快速查找可乐、薯片等）、下单购买流程不顺畅的问题。 界面布局清晰，无论是经营者进行商品管理（如点击“添加商品”按钮即可新增商品），还是消费者搜索商品、加入购物车，操作步骤少，学习成本低，不像一些复杂的电商系统，有过多繁琐的功能和操作流程。 聚焦于中小规模的商品销售场景，如小型零食、饮料售卖，功能精准，没有多余的、不相关的模块，而市场上部分通用型电商系统功能庞杂，不适合小场景使用。 商品展示直观，配有图片，消费者能更清晰了解商品外观；操作按钮（如“编辑”“删除”“加入购物车”等）位置明显，反馈及时，提升了用户体验。 主要包含商品管理模块（实现商品的添加、编辑、删除、库存管理等功能）、商品展示与搜索模块（消费者可通过输入商品名称搜索，查看商品详情）、购物车模块（消费者将商品加入购物车，进行结算等操作）、订单管理模块（经营者查看订单，消费者查看自己的订单）等。