数学计算

1、【100%】利用pptx库的Presentation，结合占位符以及PPTX对POWERPOINT的其它控制功能实现生成PPT的基本功能。过程中涉及不同文件格式的读写，计算以及文件的解压缩，文件夹的多选，数据的实时更新等操作。 2、【100%】利用PYQT5绘制UI界面，在该界面进行数据的汇总，通过判定后分流去向数据库和PPT报告。 3、本项目可以将格式固定的输出数据在UI界面经过简单处理后输出至PPT报告中，且每一次报告生成时会将所有数据汇总至数据库，以便追溯查询(数据库实时更新)。

项目主要目的为使用 人工智能技术对新闻进行分类，减少人力成本提高效率。 1. 模型主要分为以下5个步骤进行：数据爬取、数据选择与读取、数据摘要与清洗、模型选择、模型训练与评估、模型组合与预测效验。 2. 使用python及其相关科学库如：numpy、pandas等技术开发，选择的算法模型有：词袋模型BOW（Bag of Words）、词向量（Word Embedding）、神经网络，采用交叉验证的方式训练模型，来降低过拟合情况，最后对上述三个模型的结果组合加权平均。 3. 数据爬取主要使用Python requests库。 4. 使用Jieba中文分词库对中文进行分词处理，来完成数据选择与读取。 5. 独立完成TF-IDF算法对处理好的数据进行摘要与清洗。 6. 使用开源TestCNN和TestRNN模型对数据进行处理。

Python在计算领域的好处主要体现在其强大的数值计算能力、‌广泛的应用领域、‌易于学习和使用的语法、‌以及丰富的库和框架支持。‌ 强大的数值计算能力：‌Python具有面向对象编程特性和强大的数值计算能力，‌这使得开发者能够构建复杂的工程计算模型，‌进行模拟和仿真分析。‌无论是工程计算与仿真、‌机器学习与人工智能领域，‌Python都能发挥其独特的优势，‌构建高质量的程序和应用程序1。‌ 广泛的应用领域：‌Python的应用领域非常广泛，‌包括Web开发、‌数据科学、‌人工智能、‌机器学习、‌自动化等。‌这种跨领域的应用能力使得Python成为一种非常实用的编程语言，‌能够在多个领域中发挥技能和经验2。‌ 易于学习和使用的语法：‌Python的语法简洁易懂，‌使得编写代码变得简单快速。‌这种简洁的语法不仅易于编写，‌也易于阅读和维护，‌即使是初学者也能快速上手，‌并能够快速构建出实用的程序2。‌ 丰富的库和框架支持：‌Python拥有许多强大的库和框架，‌如NumPy、‌Pandas、‌Django和Flask等，‌这些工具可以帮助开发人员快速构建高质量的程序和应用程序。‌此

资产证券化综合信息服务平台定位于提供 ABS 业务相关信息、数据、模型、研究等一揽子解决方案的综合服务平台。是集数据展示与下载、多角度统计分析、专业分析观点展示于一体的综合性服务平台。致力于建成国内最具广度、深度和专业性的 ABS 平台类产品。

这个是模拟一般的计算器做的项目 最主要的是使用eval()计算输入框里的算式 输入框是只读的，不能直接输入计算 用户需要点击圆形按钮进行计算，与正常的计算器一样 我负责全部的内容，包括样式、结构和交互功能

1.通过上传固定格式文本，讲文本处理成所需格式 2.文本上传，根据页面提交固定参数，存入Oracle数据库 3.新格式文本通过数据库数据生成上传FTP 4.回盘业务处理后文本

项目分为控制模块、算法模块与数据库模块。其中控制模块主要负责控制硬件系统、与动作及传感机构通讯交互等功能；算法模块主要负责算法加载与管理、数据分析与结果生成等功能；数据库模块主要负责数据记录的查询和修改等功能。 我负责全部的模块编写和系统组建。核心部分是基于深度学习的细胞识别，包括标注训练与测试，采用python编写dll由C#调用

在statsmodels项目中载入macrodata数据集，选择其中一些变量，计算对数差。使用seaborn中的regplot方法绘制散点图，并给出线性回归线。基于pairplot函数给出一组变量的散点图，对角线上放置每个变量的直方图或密度估计值。

1、针对美股etf和crypto等大类资产进行数据获取、清洗、权重计算、投资组合优化和回测分析 2、在api上进行批量下单和监控，取消等，保证可执行和稳定性 3、长期实践考虑手续费和滑点后盈利稳定可观

1、通过 shp 文件完成 shp 文件转换成 geojson 对象，并通过 geoJson 对象且基于 supermapIobjectjava 组件完成模型信息得生成 2、规划指标评估完成评估结果后利用 poi 组件完成 excel 表格得生成以及编辑 3、基于 supermap 组件完成等时圈分析以及日照分析，通过时间日期、采样距离、采样频率完成日照分析，计算出模型的采光率并转换成 geoJson 对象 4、完成指标评估以及等时圈分析后将分析数据通过 poi 以及 EasyExcel 组件编写 word 文档并完成报告文件的生成以及 word 文档转换为 pdf 文件 5、完成 geoserver 平台搭建，实现 geojson 数据的上传图层生成、样式添加以及数据管理的生成并通过 postgis 数据库完成图层信息的修改

矿山作为关键的资源开采基地，其设备配置和运营管理对于提高生产效率、控制 成本以及合理利用资源至关重要．然而，传统的计算方法在面对矿山设备配置和运营 中的复杂问题时存在着诸多限制．为了解决这一挑战，本文提出了基于量子优化算法 (QUBO) 的矿山设备配置及运营模型．首先，我们分析了矿山行业面临的问题背景和挑 战，包括设备配置和运营优化等方面．随后，针对不同场景提出了三个具体问题，并通 过建立 QUBO 模型，运用量子计算方法进行求解和优化．问题一旨在在预算范围内最 大化总利润的挖掘机采购方案．具体地，我们将问题转化为一个二进制优化问题，并建 立了 QUBO 模型，用多次降维的优化计算方法，以最大化挖掘机长期利润折现值总和 为目标，同时满足预算限制．问题二考虑挖掘机和矿车使用寿命为 5 年情况下的总利 润最大化；问题三在问题二基础上增加了矿车类型和挖掘机数量等条件，建立了相应的 QUBO 模型以求解最优采购方案．最后，我们举例了一个潜在的应用场景，展示了量子 计算在决策优化中的潜力．通过量子计算方法，我们能够更好地处理这些问题，提高计 算的效率和精度．通过本文的研究，我们为矿山行业提供了新

1、读取服务器集群日志，分析日志，生成告警，根据告警等级发送不同形式的提醒（文字或语音） 2、实现服务器日志异常自动预警，快速响应，提供系统安全性。

【项目名称】云存储器使用资源智能预测系统 【项目功能】针对云存储器的使用资源充分利用问题，根据已有的历史数据（训练集），训练机器学习模型，调整模型参数，对未来一定时间段的云存储设备使用情况进行预测，并和实际结果比较，验证模型预测精度。 【负责任务】负责模型数据提取，按照制定训练格式，生成对应txt文件。采用支持向量机算法对数据进行拟合预测，给出未来的预测结果。编写评分公式对应的C++程序。

这是一个休闲小游戏软件 头部标题带有闪烁的特效 在一个色彩斑斓的九宫格里非常直观的计算1到9的9个数字的和 点击九宫格其中一个数字框就会加那个数字，再点击一次就会减那个数字 适合小朋友练习基础运算

【项目名称】基于机器视觉的表面应变-应力检测系统 【项目功能】采集被测物表面的散斑纹理图案照片，采用数字图像相关法（DIC）对视频序列中的每一帧图片进行运算分析，计算特征点的位置变化信息，根据特征点之间的位置相关性，设计算法计算出对应的全场应变-应力信息。 【负责任务】整套系统的软件开发，实现图像采集、数据分析、曲线图绘制、故障报警等全系统操作。

一款先进的集装箱码垛优化算法，该算法基于Python语言编写。通过精心设计的三维码垛策略，能够充分利用集装箱的空间，实现最大的装载效率。这款算法不仅考虑了物品的尺寸和形状，同时还考虑了重量分布和稳定性，以保障运输过程中货物的安全。无论是单一货物类型还是混合类型的货物，这款算法都能提供最优的装箱方案，有助于提高物流效率，降低运输成本。

1. 面向传感网部署场景，提出传感网优化部署的神经网络算法 2. 算法分为传感网优化部署和传感网弹性增强两个模块 3. 基于图神经网络注意力机制、图对比学习、自编码器算法，提升在传感网优化部署场景下的系统弹性

实现主要包含以下三个主要步骤，分别是对象检测、对象跟踪和速度估计。 要对视频执行目标检测，我们需要迭代视频的帧，然后对每个帧运行我们的检测模型。推理则提供对预先训练的目标检测模型的访问，我们使用yolov8x-640模型。 物体检测不足以执行速度估计。为了计算每辆车行驶的距离，我们需要能够跟踪它们。为此，我们使用 BYTETrack。 最后，根据边界框移动的像素数来估计距离。然后计算速度。

Python爬虫是一种用于从网页中提取数据的程序或脚本，以下是关于它的介绍： 定义与原理 - 定义：Python爬虫是利用Python语言编写的程序，能够模拟人类浏览器的行为，自动访问网页，并按照一定的规则提取和收集网页中的信息。 - 原理：首先，爬虫向目标网站发送HTTP请求，服务器接收到请求后返回对应的HTML页面。然后，爬虫使用解析库对HTML页面进行解析，提取出感兴趣的数据，如文本、图片链接、视频链接等。 常用库 - Requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。通过简单的函数调用，就可以轻松地向指定URL发送GET或POST请求，并获取服务器响应。 - BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档。它提供了简单的函数和方法，方便从解析后的文档中提取数据，可通过标签名、类名、属性等方式定位和提取信息。 - Scrapy：是一个功能强大的爬虫框架。它提供了更高级的功能，如自动处理请求、调度、持久化存储等，适合构建大型、复杂的爬虫应用。 应用场景 - 数据采集：用于收集各种网站上的数据，如新闻、商品信息、社交媒体内容等，为数据分析、机器学

基于alphabeta剪枝算法的揭棋对战算法，水平大概揭七-八之间(C++、Python)。 该算法在知晓吃掉对方何种子力和不知晓己方暗棋损失的情况下，基于目前已经出现的明子和暗子的出现概率、分析不同走法的数学期望。 其他: Codeforces Master