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本项目基于Python开发，可针对各类公开网页数据进行自动化批量采集，支持自定义抓取字段、关键词筛选、增量更新与自动去重。程序内置完善的数据清洗与格式规整逻辑，可对杂乱原始数据进行纠错、分类、规整处理，最终自动生成规范、可直接使用的Excel表格文件。能够替代人工复制统计工作，大幅提升数据整理效率，

本项目为微服务化架构方案，子服务主要包含数据处理平台、费用分摊、精算计算平台、会计平台、报表平台以及基础配置平台1、数据处理平台采集原始业务数据，并对数据进行业务合规性清洗；IFRS准则要求下的业务分类，数据重组与业务要素计算；2、费用分摊为IFRS17准则标准将展业支持类的财务收支进行合规性分摊；

实现了一个基于注意力机制的Seq2Seq神经机器翻译模型，用于将英语句子翻译成法语句子。主要功能模块模块 功能数据预处理 读取eng-fra-v2.txt平行语料，清洗（小写、去除特殊字符、标点规范化）、分词、构建词→索引映射字典数据集与加载器 自定义MyPairsDataset，支持按索引返回(英

做了一个基于claudecode,codex,hermes等等agent能够使用的爬虫skill，用于爬数据，使用方便简单，我用来爬小红书的博主的所有相册，可行

为Dify（开源LLM应用开发平台，GitHub50k+stars）贡献前端重构代码。将教育认证状态的存储方式从原生localStorage手动操作迁移至统一的useLocalStorageHook，提升代码一致性和可维护性。PR已通过maintainerreview并合并至主分支，目前运行在生产环

项目搭载单城市查询、多城市批量查询、程序交互退出三大模块。单查模式支持全国各市县名称检索，返回实况天气、实时气温与体感温度；批量模式以英文逗号分隔城市名称实现批量数据拉取；配套输入容错机制，异常序号、退出指令均可合规识别，全链路异常捕获避免程序意外崩溃。

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