脚本编程语言

社区商城团购项目采用PHP+MySQL+Redis后端架构，UniApp前端开发（支持小程序、APP），实现多门店、供应商管理，支持用户线上购买（快递配送、门店自提）、线下收银台支付，包含商品管理、订单管理、库存管理、配送管理、支付系统、营销活动、数据统计等完整功能模块，满足社区团购全场景运营需求。

本方案面向短视频内容创作者和观众，解决了短视频内容创作效率低、个性化推荐不足以及观众互动体验差的问题。通过AI技术，我们提供了一个智能化的短视频创作和推荐平台，旨在提升创作者的工作效率，同时为观众提供更加精准和个性化的内容推荐 利用AI技术自动生成视频脚本、编辑视频内容，降低创作门槛，提高创作效率 通过深度学习用户行为和偏好，实现精准的内容推荐，提升用户观看体验 通过AI分析观众反馈，实时调整推荐策略，增强观众与内容的互动 AI视频编辑器：集成了视频剪辑、特效添加、音频处理等功能，支持自动化编辑流程。 深度学习推荐引擎：基于用户行为数据，采用机器学习算法进行内容推荐。 大数据分析平台：收集和分析用户数据，为内容创作和推荐提供数据支持。 跨平台发布系统：确保内容在不同社交媒体和视频平台上的兼容性和高质量展示

本项目通过自动化脚本，实现了乐曲的自动播放，解决了以下问题： 避免手动演奏的繁琐，玩家无需逐个按键即可完成整首曲子。 提升演奏准确度与效率，避免因手速或节奏感不足导致的错误。 支持快速切换与播放多首曲目，满足玩家在社交和展示中的需求。 术选型 使用 Python 作为主要开发语言，具备跨平台性与良好的脚本扩展能力。 利用 键鼠模拟/按键模拟 技术实现游戏内的自动演奏。 JSON 格式存储乐谱，便于扩展、分享和二次开发。 技术特点 模块化设计：乐谱解析、按键映射、播放控制相互独立，方便维护与升级。 可配置性：支持自定义按键、延迟、节奏速度，适应不同设备和用户需求。 稳定性：在运行过程中占用系统资源低，对其他程序影响较小。 可扩展性：后续可拓展为音乐编辑器或可视化谱面工具。 性能表现 单次播放时 CPU 占用极低，不影响正常游戏运行。 能够实现长时间连续演奏而无明显延迟。 乐谱加载速度快，支持快速切换。 准备环境：安装 Python（推荐 3.8+），并拉取项目代码。 配置文件：根据 README 配置游戏内的按键映射和参数。 加载乐谱：将 JSON 格式的曲谱文件放入指定目录，选择要演奏

本项目部署大型智慧水务营收系统集群，帮助水司解决系统运维问题。专业提供运维部署解决方案，拥有近十年的devops经验。擅长K8S，jenkins,docker,监控运维等技能，参与主导部署运维过多个大型项目。且本人还具有系统规划与管理师证书及计算机等级考试网络4级证书。

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介绍 会议现场抽奖程序，后台设置抽奖人信息，会议签到入抽奖池，现场抽奖手机端同步查看抽奖结果 软件架构 C# ASP.NET MVC 数据库 SQLServer2016 WebSocket 安装教程 上传web项目到服务器,IIS建站点指向 上传DBfile中的数据库文件到服务器，附加到数据库 上传WebSocket文件到服务器安装运行 使用说明 web项目的Lottery.aspx的修改websocket的地址 修改Web项目的数据库连接字符串 Index首页登录后，才能进后台管理界面添加抽奖人和上传头像图片 头像文件上传导web/content/asssets/icon/文件夹下 前台访问地址：/Home/Lottery 后台访问地址：/LotteryPerson/index

【30%】面向对象与核心价值​​ 面向农业从业者、科研机构及政府监管部门，解决传统农业数据分散、分析滞后的问题，提供实时、精准的农田监测与决策支持。 ​​【50%】差异化优势​​ ​​多源数据整合​​：融合卫星遥感、IoT传感器及气象数据，实现全维度动态分析； ​​智能预警系统​​：基于机器学习预测病虫害风险与产量趋势； ​​交互式可视化​​：通过拖拽式仪表盘降低技术门槛，适配移动端与PC端。 ​​【20%】技术架构​​ 采用Python可视化引擎

1.高级桌面运维 各种客户端电脑使用异常问题处理 2.Powershell功能 实现批量自动化运维AD服务器、Exchange服务器、文件服务器 3.Python办公自动化处理 自动处理各种excel数据合并拆分计算自动生成新的报表文档

这是一款专为互联网求职者量身打造的「零门槛自动化简历海投脚本」。启动后，只需轻点键盘 `m` 键，程序立即进入 20 轮全自动循环：先精准定位网页上的「立即投递」按钮坐标（1568,403），模拟真人鼠标左键单击；紧接着移动至弹出的「确认投递」坐标（1022,626）完成二次确认；随后触发 `Ctrl+R` 强制刷新页面，配合 2.5 秒随机延迟，既避开平台反爬检测，又确保网络波动容错。全程无需人工值守，可 7×24 小时在 BOSS 直聘、前程无忧、拉勾网等主流招聘站点持续运行，平均每小时可完成 300+ 职位投递，效率提升 20 倍；同时支持自定义坐标、循环次数与延时策略，兼容 1080P 与 2K 分辨率，真正做到一键躺投、坐等面试邀约。

可以让客户根据需求所对应的数据，和体验感，从事Python开发行业有2-3年。经验丰富，代码编写富含高级程序员编写规范要求。有良好的对客户的责任性、时效性工作要求。一般不会超时完成客户的需求项目。精通爬虫案例800个以上的项目个数。数据分析项目经验精湛。爬虫和数据分析对项目分析能力具有独到的见解。具有许多客户的认可要求，对客户的要求。有良好的满意追求完善的体验。

1.面向英语不好的， 2.终端翻译，解决专业词汇 3.我们的终端翻译项目致力于打破语言障碍，为用户提供高效、精准的翻译服务。通过先进的翻译技术与专业的人工审核相结合，我们确保每一次翻译都能准确传达原意，同时保留语言的自然流畅性。无论是技术文档、商务合同，还是日常交流，我们的终端翻译都能满足您的需求。支持多种语言互译，操作简单便捷，随时随地帮助您跨越语言的界限。

项目简介 **金融数据管理平台**是一款专业级金融合同管理和计算工具，专为解决金融机构和企业财务部门在融资管理中面临的复杂计算问题而设计。本人独立开发完成核心功能，现寻求合作伙伴或出售源代码。 **技术栈**：Python + Tkinter + SQLite + Pandas **开发进度**：核心功能已完成，可直接使用 ## ✨ 核心功能亮点 ### 1️⃣ 精确的利率计算引擎 - ✅ **支持LPR浮动利率**：自动查询最近LPR，精确计算利率 - ✅ **复杂调息规则**：支持多种调息周期和调息日 - ✅ **首笔提款日机制**：支持以首笔提款日为基准的利率确定 - ✅ **固定利率支持**：支持全期固定利率不调息 ### 2️⃣ 强大的还本付息计算 - ✅ **多笔放款支持**：一个合同下支持多笔放款独立计算 - ✅ **灵活还本方式**：按计划还本、利随本清、到期一次还本 - ✅ **多样付息方式**：定期付息、利随本清、复利计息、还本时结清利息 - ✅ **自定义付息日**：支持自定义各种付息日期组合 ### 3️⃣ 特殊业务场景支持 - ✅ **信托特殊结

项目描述： 由于电子商业汇票系统（ECDS）将于2024年7月27日起停止对外服务，新疆银行将按照上海票据交易所统一安排，于7月27日进行老电票数据迁移。 对于尚未结清的老电票，提示付款、追索相关操作您仍可通过现有菜单的“原电票”页签处理；不能再进行老电票出票、背书、贴现等操作。 新疆银行将对此类不可操作的业务菜单中“原电票”页签进行下线处理，仅保留“新一代电票”页签。 对于电子商业汇票系统（ECDS）下线特别提示如下： 一、您如需使用新一代电票，请及时通过我行企业网银在线签约新一代电票服务。 二、老电票数据迁移后，对于已提交背书、贴现等申请但对方未签收票据,无法进行签收操作，申请撤销操作需通过票交所人工处理。 职责描述： （1）数据迁移，将老电票数据与新电票数据进行合并，迁移老电票操作记录，可在新票据系统进行查看 （2）开发票交所下发新报文直连接口，保证迁移后的数据可在新系统办理结清业务 （3）数据连续性验证 （4）数据核定

该项目面向量化行业的自动化股票数据抓取，适用于量化的场景，可以通过参数化的方式执行脚本，然后获取股票在时间段内的每日行情，然后根据数据进行自动计算收益率。 项目分为抓取模块和自动建图模块，可以自定义获取不同的股票数据信息 项目由python开发，实现轻量化部署

‌一、核心技术架构‌ 本工具基于OpenAI Whisper大型语音识别模型深度优化打造，采用模块化设计架构，支持Windows/macOS/Linux多平台运行。安装包内置完整运行环境，用户只需双击执行"一键安装"程序即可完成部署，无需配置Python环境或额外依赖项。所有语音数据处理均在本地计算机完成，从音频输入到文本输出全程隔绝网络传输，彻底杜绝云端服务可能导致的隐私泄露风险。 ‌二、军工级安全防护‌ 系统采用AES-256加密算法对原始音频文件及转录文本进行端到端加密，密钥通过PBKDF2算法派生，符合FIPS 197安全标准。特别适用于政府机关、金融机构、医疗系统等对保密性要求严格的场景，可完美满足董事会会议、司法审讯、涉密研讨等关键场合的录音转写需求，所有数据均以加密形态存储于本地可信执行环境(TEE)中。 ‌三、智能扩展能力‌ 系统预留AI能力升级接口，未来可通过插件形式实现：

该项目主要分为三部分，算法、前端和后端，算法读取摄像头数据并实时处理，将处理后的结果发给后端保存，处理后的视频经流媒体发给前端显示；前端使用Vue框架，结合element-ui、Echarts实现了对人流量数据的图表分析功能。后端采用SpringBoot，实现数据的接收发送与用户权限管理。

1.面向对象： 开发、测试、运维，主要解决了快速定位linux操作系统的性能消耗情况，程序的CPU和内存使用趋势 2.与其它常规方案的差异： 通常的方案是使用top，查看linux服务器的cpu及内存使用情况，这种是每执行一次才输出一次资源的使用情况，无法定位到一个程序从开启到终止整个期间cpu和内存的使用情况。 本方案解决上了上述的问题，同时生成一个excel文档，里面记录了整个进程以及整体的cpu和内存使用情况。 3.技术选型： 监控终端使用了shell脚本 解析端使用了openpy + tkinter +ttkbootstrap + threading等技术。

本方案基于OpenCV计算机视觉库，开发了一套实时视频人脸识别与特效处理系统。系统通过Haar级联分类器精准检测人脸特征点，实时定位眼睛和嘴巴区域，并运用先进的图像处理算法对特征区域进行特殊处理。针对眼睛部位采用强化的鱼眼畸变算法，通过非线性坐标映射实现眼球突出膨胀的视觉效果，使其呈现夸张的圆形凸出状态；对嘴巴区域则实施水平方向的适度拉伸变形。所有处理后的特征区域均经过羽化边缘处理，确保与黑色狗狗背景无缝融合，最终生成具有戏剧化效果的趣味换脸视频特效，可广泛应用于短视频制作、娱乐应用和实时视频互动场景。

行业：智慧农业、植物保护、农业信息化 业务场景：农业知识库构建、病虫害识别模型训练、数据分析和决策支持 功能模块：代理管理模块、请求调度模块（并发）、数据解析与存储模块、状态管理模块（断点续爬、增量更新）、定时任务模块 实现功能：自动爬取植小保小程序中的问答数据、病虫害识别结果、专家回复等。将爬取的数据结构化存储到数据库和本地文件中。支持增量爬取，避免重复爬取已处理的内容。支持高并发、代理轮换，提升爬取效率和稳定性。提供日志记录和错误重试机制，保证爬虫的鲁棒性。 技术选型：语言：Python 3，网络请求：httpx、requests，数据库：PostgreSQL，并发处理：threading + ThreadPoolExecutor，定时任务：schedule，JSON处理：json，日志管理：logging，代理服务：自定义代理池服务（通过HTTP接口获取代理）

练手学习的一个小玩意 springboot+ mysql+redis + docker + nginx + vue 主要就是一个基础的web开发套包把，有需求可以直接进行业务代码，基本不用动了 这个练手项目后端目前没有增加微服务，消息中间件等；就是一个正常大众的一个管理系统 根据开源大佬若依的单机版根据自己喜好优化修改后的·，替换了一个内容