Python

面向国内亿级短视频用户构建推荐系统，提升主站精排和海外APP的用户消费时长。 在特征工程的基础上，采用时长互动目标mmoe+长短期期兴趣序列sim架构，相比传统的DNN结构，提升效果明显。 搜推联动项目，结合搜索和推荐两大展位用户数据，优化不同场景下的时长。

1、该项目为IT运维工程师自动化运维工具，可以提高系统巡检效率，增加系统巡检数据的准确性，保障系统运行指标。 2、项目包含：1）浏览器模拟登录模块，该模块实现了模拟登录和爬虫技术实现对浏览器数据的获取。2）数据分析和发送模块，该模块对系统指标进行分析并发送到webhook中。3）系统指标查询模块，该模块提供系统指标数据的查询接口并返回到前端页面用来展示具体的系统指标。 3、该项目中浏览器模拟登录模块使用python技术，数据分析和发送模块使用python技术，系统指标查询模块后端使用python技术，前端使用html和js技术。

使用scrapy框架进行数据爬取，并将数据存在mysql数据库中，对数据进行相关可视化分析，包括词云图、柱状图、饼状图和线性分析，使用css选择器对网址后端数据进行索引，提取指定数据，并对代码细节进行描述和整理。

我们的AI口语练习在线网站主要面向以下用户群体： 1. **学生和学者**：需要提高英语口语能力以应对考试或学术交流。 2. **职业人士**：需要提升英语口语水平以适应国际业务需求和职业发展。 3. **语言学习爱好者**：希望通过互动和实战练习提升外语能力的人群。 我们的网站旨在解决以下问题： 1. **口语练习的便捷性**：用户可以随时随地进行口语练习，不受时间和地点的限制。 2. **语言学习的趣味性和互动性不足**：通过多种场景和丰富的AI对话，让语言学习变得生动有趣。 3. **个性化学习需求难以满足**：根据用户的语言水平和学习需求，提供定制化的学习内容和难度等级。 与市场上的常规方案相比，我们的AI口语练习在线网站具有以下独特特点： 1. **最先进的AI算法**： - **语音活动识别技术**：无需任何按键操作，系统会自动识别用户是否发言，实现自然对话。 - **语音转文字技术**：精准地将用户的语音转换为文字，支持多种语言，用户可以自由切换中英文。 - **大语言模型对话技术**：确保AI的回答内容完整且正确，提升对话的质量和流畅度。 - *

1.利用Python爬虫模拟浏览器的行为来自动化地从互联网上提取信息 2.提供相应的网络请求模块requests、数据解析模块xpath、数据存储模块openpyxl等，能对数据进行初步的清洗和格式化，减少人工处理的工作量；自动化地从互联网上收集所需的数据，有利于进行数据分析和市场研究

本方案面向于国内需要部署gpt plus会员服务的企业，通过企业内部员工使用chatgpt会员服务，员工成本降低了40%。我们的方案不需要翻墙，也不需要企业给每个员工办理国外银行卡去充值会员。 相比起腾讯，字节等大厂内部集成的chatgpt api服务，我们的服务是直接访问gpt官网，价格比调用api的方式更实惠，问答效果也比调用api的更好。gpt官网也自带很多不同行业领域的专业GPT AI，我们也可以根据不同企业的业务需求，定制化更懂企业业务的GPT。 我们服务用的GPT-4o是全球最顶尖的模型，智力相当于研究生水平，因此才可以讲员工成本降低40%。而国内最强的AI大模型，智力相当于小学生水平，很多时候不止不会降本增效，还会起到反作用。 我们的GPT会员官网服务已经服务了4家企业，涵盖软件开发行业，律师行业和咨询行业。我们在这些企业域名中部署了私有化GPT服务。

Bigo Likee，Imo Feed 信息流推荐：面向海外短视频消费用户，基于千万级月活构建短视频，图片，帖子资源推荐系统，提升用户观看vv，时长和互动行为。 技术方案：在用户，视频，上下文特征的基础上，构建多目标MMOE网络，并通过多目标自动调参优化多目标权重。 Likee Push 推荐：面向海外短视频消费用户，构建亿级用户批量推送Push推荐系统，提升用户点击率。采用汤普森采样+UCB筛选优质Push内容。 Hello 交友匹配：面向国内聊天交友用户，构建在线实时交友匹配系统，综合异性，兴趣，新老用户，等待时长等因素，提升新老用户留存，增加好友率和消费时长。采用二分图匹配算法，最大化匹配权重。

1.本项目为老挝到中国的物流运输系统 2.项目使用 SpringBoot 为主要框架，使用 Tomcat 服务器，使用 Nginx 作为反向代理工具，使用 Redis、Mysql 作为数据库，使用 KafKa 作为消息队列。 3. 公众号搜索老挝运达国际贸易可以体验

本产品面向小学、初中的学生，利用llm大模型的对话能力为用户提供心理辅导，避免学生出现心理问题。 主要功能，与用户进行语音或文字对话，发现用户的心理问题。 检测用户的情绪，并及时做出纠正。 多模态输出，不仅可以输出语音文字还可以输出情绪词，增强真实感。

GTWR (Geographically and Temporally Weighted Regression) 是一个用于地理和时间加权回归分析的Python包。它适用于需要分析地理和时间数据的研究和应用场景，例如环境科学、城市规划、公共卫生、社会经济研究等。在这些领域，数据的空间和时间维度对于分析结果有着重要的影响，GTWR包通过引入地理和时间权重，能够更加准确地捕捉这些影响，从而为用户提供更为精确和可靠的分析结果。 __init__ 模块: 功能: 初始化包，导入必要的模块和函数，使得包能够被正确加载和使用。 作用: 用户可以直接使用 GTWR 包中的各种功能，无需手动导入各个子模块。 diagnosis 模块: 功能: 提供诊断工具和方法，帮助用户评估模型的性能和准确性。 作用: 用户可以使用该模块进行模型诊断，如残差分析、模型评价指标计算等，确保模型结果的可靠性。 function 模块: 功能: 包含各种辅助函数，这些函数在数据预处理、计算过程中起到重要作用。 作用: 用户可以使用这些函数进行数据操作和处理，简化分析流程，提高工作效率。 kernel 模块: 功能: 提供不

1.面向生物信息学以及临床科研人员的分析爬虫软件。 2.比以往的产品更加简洁直观。 3.方便科研工作者工作。 4.界面直观，可以调整的参数多。 5.有gui模式和命令行模式，方便各个行业人员的使用。 6.进行了很好的封装，是对能力的一次检验。

根据微医网网站抓取里面医生列表的信息，包括医生姓名, 图片, 职称, 科室, 就诊医院, 擅长, 图文问诊, 视话问诊，医生图片网址。抓取每个医生的具体信息，批量下载医生图片以及批量制作医生名片。 使用的技术包括：requests网络请求，re正则表达式，json数据解析，CSV文件格式文件的读写操作以及docx文档的读写模版的操作

它能够读取Excel表格中的元数据，如发票信息、客户名称、开票日期等信息，然后自动将对应文件名的相关文件移动到预设的目录中，按照指定的规则进行分类。 例如，有一个包含数百个PDF报告的文件夹，每个报告都有其特定的项目代码和日期。使用此功能，只需创建一个Excel表格，列出所有报告的详细信息，包括它们的项目代码和期望的文件夹路径。运行程序后，它会扫描指定的源文件夹，查找与Excel列表匹配的文件，并将其移动到正确的目标文件夹，确保文件的组织既系统又易于查找。 这种自动化工具不仅节省了手动操作的时间，还大大减少了因人为疏忽而导致的文件错位或丢失的风险，尤其适用于需要频繁处理大量文件的办公环境，如财务部门、档案管理、科研机构等。通过这种方式，可以极大地提升工作效率，使文件管理更加有序和高效。

可以对接erp，mes，wms，奇门，聚水潭等，已对接过上市公司2家，规模企业几十家，中小企业近百家，数据稳定，成本优惠，数据分析 还可以提供金蝶。用友插件开发，做过20年技术，全栈支持，流程引擎涉及，爬虫开发等等

根据航班数据，以知识图谱进行关联展示，并根据航班特征数据，使用算法模型对航班延误进行预测，并使用前后端django进行可视化。还可以使用爬虫selenium框架关联谷歌浏览器进行数据获取，存入mysql数据库或者mysql数据库，能够进行相关数据可视化分析。

本项目面向企业内部信息化环节进行新老系统数据初始化使用，主体思路在初始化的三个环节，数据全量导入，增量数据识别，数据增量导入环节进行数据的初始化工作，提升操作效率，同时提供数据整理功能，避免业务人员操作的复杂性

本方案主要面向食品制造企业、餐饮服务业和垃圾处理厂等对象。食品制造企业在生产过程中会产生大量厨余垃圾，采用本方案可以有效识别和分拣这些垃圾，减少处理成本。餐饮服务业每日会产生大量厨余垃圾，本方案可以帮助餐饮服务商高效分类和处理垃圾，提高工作效率。垃圾处理厂则可以通过本方案提高厨余垃圾分类的准确性和效率，从而优化后续处理流程。 本方案解决了垃圾分类准确性低、处理效率低和劳动成本高等问题。传统手动分类效率低，容易出现误差，而视觉AI技术可自动识别和分类，提高准确性。此外，手动分类耗时耗力，本方案的AI抓取系统可以大幅提高分类速度和效率。最后，通过减少对人力的依赖，可以降低劳动力成本，同时减少工作人员接触垃圾的健康风险。 与市场上常规方案相比，本方案具有以下显著特点。首先，采用先进的视觉AI技术，使用高分辨率相机和深度学习模型（如RtmDet和YOLO），能够高精度识别和分类厨余垃圾。其次，结合机器人技术，基于视觉检测结果，动态调整抓取策略，实现精准的垃圾抓取和分类。此外，系统能够实时监控分类过程，提供反馈，及时发现和解决问题。再者，方案具有良好的扩展性，可根据不同需求进行调整和优化，适

项目描述：建立一个可视化、流程编排的自动化产品，能够快速解决企业内部面临各种的安全风险，做到非技术人员也可灵活运用。 工作内容： 1，自动化平台开发，主要负责任务调度模块。 2，自动化平台内容建设，制定功能模块包框架，主要负责内容：员工离职风险检测，企业内部代码风险检测，云服务器配置风险检测，企业内部各系统漏洞检测； 3，新进员工业务技术指导和代码检查。 主要技术 自动化，开源工具集成，爬虫，消息队列

结合jimu和aj两种不同的开源报表平台，通过爬虫和相关文档解析的技术对禅道和企业内部文档相关的管理信息，形成管理报表，便于企业常规管理环节的指标梳理和日常进度管理，辅助相关项目和企业管理人员对项目进度进行整体管理，提升项目管理的精度，保证项目走向正确性，保证项目推动合理快速有效

一、项目名称 网页题目数据爬取与整理项目 二、项目背景 在教育资源收集和整理的需求下，从特定的网页中爬取题目数据，对于学习资料的整合、分析以及后续的教学应用具有重要意义。 三、项目目的 本项目旨在从指定的网页（）爬取相关题目的内容，包括题目文本、选项内容（如果有）以及题目中的相关图片，并将这些数据整理存储，以便后续使用和分析。 四、项目应用 可用于学生的自主学习和复习，提供大量的题目资源。 教育工作者可以利用这些题目数据进行教学内容的设计和优化。