开源项目

1、本项目用于截取试卷问题与答案 2、使用了python的tkinter、pyautogui、cv2等库，实现调用windows的api对屏幕实现截图功能 3、本项目直接运行python文件即可，简单容易上手

图灵商城是一个假设的电子商务平台的名称，用于演示或教学目的。在实际场景中，电子商务平台通常旨在解决以下问题： 1. **商品展示与销售**： - 提供一个平台，让商家能够展示和销售他们的商品。 2. **用户购物体验**： - 提供用户友好的界面和流畅的购物流程，包括搜索、浏览、购买和支付。 3. **库存管理**： - 帮助商家管理库存，确保商品信息的实时更新。 4. **订单处理**： - 自动化订单处理流程，包括订单生成、处理和发货。 5. **支付安全**： - 提供安全的支付系统，保护用户的财务信息。 6. **客户支持**： - 提供客户服务支持，包括售前咨询、售后服务等。 7. **数据分析**： - 提供销售数据和市场分析，帮助商家做出更好的业务决策。 ### 技术选型 对于图灵商城这样的电子商务平台，技术选型可能包括： 1. **前端技术**： - HTML, CSS, JavaScript - 框架：React, Vue.js, Angular 2. **后端技术**： - 语言：Py

本方案面向企业级客户，解决他们在实际业务中对图像处理的需求，如产品缺陷检测、医疗影像分析等。 【50%】相比于市场常规方案，本方案具有以下特点： 高精度：采用先进的深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）和Transformer变体（DINO等），在物体检测和图像分割任务上表现出色。 快速响应：通过优化算法和硬件配置，实现快速实时处理大量图像数据，满足工业生产线上高效率的要求。 灵活定制：可根据客户需求进行个性化定制，包括但不限于特定场景下的目标检测、多类别的图像分类等。 可扩展性：支持模块化设计，方便后续功能升级或与其他系统集成。 【20%】方案的产品组成和技术选型： 数据采集：使用高清摄像头或其他传感器设备获取原始图像数据。 前端处理：利用GPU加速计算平台进行实时预处理，如图像缩放、色彩转换等。 模型训练：基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架构建YOLOv5或ViT（Vision Transformer）模型，并在标注好的数据集上进行训练。 后端应用：将训练好的模型部署到服务器或边缘计算设备上，实现实时图像处理与分析。 用户界面：提

2. 作为毕业设计项目，独立设计并实现了一个基于Spring Boot与Vue的图书管理系统。该系统采用前后端分离架构，实现了图书的增删改查、用户权限管理、借阅管理等核心功能。 技术栈：后端采用Spring Boot框架，集成MyBatis Plus进行数据库操作；前端采用Vue.js框架，结合Element UI组件库构建用户界面。

基于pyside2实现GUI，使用pymupdf实现pdf内容提取和数据写回，使用openpyxl提取和写入excel文件 功能包括： 1. 根据配置文件从pdf中提取关注的数据 2. 将数据写入指定样式的excel 3. 通过部分数据项，与excel表格项进行匹配，获得匹配到的数据 4. 将匹配到的数据写回pdf

Mobile-LPR 是一个面向移动端的准商业级车牌识别库，以NCNN作为推理后端，使用DNN作为算法核心，支持多种车牌检测算法，支持车牌识别和车牌颜色识别。 超轻量，核心库只依赖NCNN，并且对模型量化进行支持 多检测，支持SSD,MTCNN,LFFD等目标检测算法 精度高，LFFD目标检测在CCPD检测AP达到98.9，车牌识别达到99.95%， 综合识别率超过99% 易使用，只需要10行代码即可完成车牌识别 易扩展，可快速扩展各类检测算法

该软件面向我的世界玩家,为玩家和腐竹提供了优质的服务,多种插件编辑器,模组编辑器,以及各类小工具. 还使用Blockbench建模软件自主建模并发布在了软件的资源模块. 采用vue+electron搭建,对于vue全家桶都用的很多

使用Pytorch基于Unet通过当前云图进行对全球范围内未来三小时内的全球降水量实施预测 目前，气象学中的许多传统降水预测方法都需要输入多种类型的数据作为参数。本研究旨在探索如何利用深度学习技术，仅使用输入的云图进行降水预测。本文建立了利用 U-Net 通过云图数据预测降水的技术路线，并进行了实验。利用 U-Net 成功训练并预测了降雨模型。

1. 项目解决了什么问题？ 项目名为：rag-best-practices（大语言模型检索增强生成技术最佳实践），针对“大语言模型数据更新不及时，垂直领域问答多幻觉”的问题给出了改善方案。通过垂直领域知识库检索辅助模型生成内容，减少生成幻觉，将通用大模型在一定程度上专业化；通过更新知识库，使得过往预训练的大模型能够回答实时新闻报道中出现的内容，进一步提高通用大模型的回答能力。 2. 项目采用的技术？ - Query Classification：并非所有查询都需要检索增强。 - Sliding Window Chunking：块大小显著影响性能。更大的块提供了更多的上下文，增强了理解，但增加了处理时间。较小的分块提高了检索的召回率，减少了时间，但可能缺乏足够的上下文。使用sliding window技术更加有效，即将文本按照句子进行划分，每个块包含窗口大小个句子。 - Embedding：嵌入模型选择BAAI/big-large-en，并对其在专业数据库中进行微调，提高其检索能力。 - Vector Database：Qdrant支持多种索引类型、十亿规模的向量支持。 - Retrie

微信小程序、公众号H5开发，陪聊陪玩系统，多店员注册、邀请系统、盲盒系统、微信支付、接单通知等，uniapp多端开发。 微信小程序、公众号H5开发，陪聊陪玩系统，多店员注册、邀请系统、盲盒系统、微信支付、接单通知等，uniapp多端开发

1、提供商家对菜品套餐的管理平台。该管理平台可以管理商家的菜品和套餐，还可以查看商店的营业统计情况。此外，还设计了小程序用户端，用户通过小程序点餐。 2、使用技术SpringBoot开发框架、MySQL数据库、Redis中间件、HttpClient客户端请求技术、微信支付功能。 3、通过配置即可快速上手该项目。

个人博客 哈喽大家好，我是小刘

在线渗透测试系统教育版，拥有众多用户。 提供前后端的一站式在线渗透测试平台,基于多个编程语言开发的软件。不仅仅是 界面炫酷，而且可以进行真实的社会工程学、木马、渗透辅助操作。这些都是真实的 而是是图形化可视的，主要面向 中职类 计算机专业、信息安全专业学生快速的完 成渗透测试学习、在线服务、渗透测试与信息收集实操.

这个项目的开发初衷是因为明日方舟的抽卡记录展示只能维持30天100条的上限，当玩家想要查看分析自己的数据的时候有诸多不便 这个软件实现了完全基于浏览器端的对于明日方舟抽卡记录的持续获取更新保存，以及增加了各种筛选，时间线以及统计学方法，甚至支持数据的导入导出方便同步数据。同时，因为纯浏览器端的缘故，该软件的用户隐私性做的非常好

1.使用Scrapy爬取豆瓣电影Top250的数据； 2.爬虫逻辑：在movie_top250页面中爬取详情页链接，并生成Request请求，随后在详情页中定位数据并爬取； 3.使用SQLAlchemy模块建立数据模型，并将爬取的数据分别保存至MySQL数据库和json文件。

ODSLib是一个用于航天轨道动力学分析的C++模板库，具有天文常数、轨道坐标变换、轨道误差椭球分析、数值积分器等功能。 依赖：Eigen3库，一个用于线性代数计算的C++模板库。 平台：适用于Windows, Linux, OS X 安装：项目中包含头文件"ODSLib/ODSLib.h"即可

功能描述 系统侧边栏是应用程序的一个边栏，通常位于屏幕的左右侧或应用窗口的左/右侧。它可以为用户提供一些快速访问的功能，如查看系统通知、执行常用的快捷操作、切换应用程序视图等。该侧边栏在用户需要时可以展开，当用户不需要时可以自动隐藏或收起。 主要功能： 通知中心： 显示应用或系统的各种通知消息，如新消息、警告、系统提示等。 每条通知可以包含标题、正文、时间戳等内容。 用户可以点击通知查看详细信息或执行相应操作。 快捷操作： 提供一些常用功能的快捷方式，如 Wi-Fi 开关、蓝牙控制、音量调节、屏幕亮度调节等。 每个快捷操作以按钮的形式展示，点击按钮即可执行相应的操作。 展开/收起功能： 系统侧边栏默认处于隐藏状态，用户可以通过鼠标悬停或点击触发按钮来展开侧边栏。 当用户点击其他区域或完成操作时，侧边栏会自动收起。 自定义快捷按钮： 用户可以通过拖放方式来自定义侧边栏中显示的快捷操作按钮。 响应式设计： 侧边栏可以自适应窗口大小和屏幕分辨率，确保在不同尺寸设备上都有良好的用户体验。

translated-ext 功能 一款支持国际化翻译的vscode插件，支持对.js、.vue一键函数插桩，JSON文件抽离，让你实现国际化更简单。 相比vue-i18n优势 一键支持对（.js、.vue）文件、文件夹函数插桩。 可以自动抽离成JSON。 可以使用中文正常开发最后一键对文件、文件夹翻译，适配速度超快，无心智负担。 后续可以加入翻译的SDK(有道、百度翻译等等)，让你的JSON文件自动化翻译。 配置 可通过快捷键ctrl +，打开设置页面，搜索translated-ext`; 参数 说明 类型 可选值 默认值 jsFuncName js文件国际化函数插桩函数名 string window.$t vueFuncName vue文件国际化函数插桩函数名 string -- $t outPath JSON文件输出目录，默认再当前打开应用跟目录的./locales下 string -- ./locales language 生成的语言JSON文件，支持生成多个文件，默认生成中文、英文 array en-Us、zh-cN ['en-Us', '

这只是一个娱乐性项目，原理是利用随机数来随机一些编号，然后发送相对于的图片 利用tkinter，Image和random做出的同人游戏，而且是利用纯坐标作为排版，作为同人游戏在哔哩哔哩发布 这个项目也是我学习编程用来练手的（应该只能被说成脚本吧）

举办北京大学高性能计算有关赛事使用，在超算平台上实现了一套高性能计算程序评测系统和评测框架，已经支撑两届比赛的成功举办；具有高可用、安全性好等特点，内部实现调度器对接、队列系统、文件系统对接、评测脚本执行引擎、评测沙盒等。可扩展性强，功能丰富，支持各种类型的超算环境和比赛需求。