Python

项目背景 为了提高辖区内加油站的管理效率和税务监管水平，计划建设一套智能视频分析系统。该系统将充分利用已建成的视频数据资源，通过对加油车辆及车型的识别分析，建立车流量与营业数据的比对模型，进而核查各加油站的税务情况。 项目目标 车辆识别与分类： 识别进出加油站的所有车辆。 根据视频数据自动分类车辆类型（如小轿车、货车、摩托车等）。 数据分析与比对： 收集和整理各加油站的营业数据。 建立车流量与营业数据的比对模型，分析异常情况。 税务核查： 基于识别和分析结果，核查各加油站的税务情况。 提供税务异常报警，辅助相关部门进行税务稽查。 系统功能要求 视频数据处理： 高效处理和存储视频数据，保证数据的完整性和安全性。 支持多种视频格式的输入和转换。 智能识别： 采用先进的计算机视觉和深度学习技术，进行车辆识别和分类。 确保识别的准确率和实时性。 数据分析： 建立车流量数据和营业数据的自动比对模型。 提供详细的分析报告和数据可视化。 系统集成： 与现有的监控系统和业务管理系统无缝集成。 提供开放的API接口，支持系统的扩展和升级。 用户管理与权限控制： 实现多级用户管理和权限控制，

内容生产与聚合：平台采用PUGC（专业用户生产内容）和PGC（专业生产内容）模式，扩大内容创作群体，整合区域内政府机构、专家、意见领袖等资源，生产多样化内容。同时，平台支持跨机构、跨层级的内容共享，提高内容生产效率。 多渠道传播：利用客户端等渠道进行内容传播，实现省、市、县三级媒体联动，确保重要内容在各级媒体间的有效传播。 服务功能：平台不仅是信息资讯的生产者和传播者，也是政务服务、民生服务的重要窗口，提供综合服务。 技术创新：运用先进技术，如富文本编辑、直播、短视频制作工具，以及人工智能和大数据技术，提高内容生产效率。

1.本方案是针对银行的大量业务数据留档使用，是针对数据库（DB2）中的DPF分区数据库以及分区表，为基础架构，根据业务的情况对物理层和逻辑层的架构设计。主要是为了快速的数据响应。 2.DB2数据库主要的就是数据的安全性以及稳定性。相比其他类型的数据库而言，可能没有快速的响应，但是在架构的优化调整之后，与其他的数据库软件的性能可以比肩，同时还具有更高的安全性和稳定性，为此在金融行业来讲，只要针对当前的业务情况进行针对性的优化之后。作为核心数据库的保留存储库要优于其他数据库软件。

基于自然语言文本和数据信息，使用语义度量技术的目的，旨在解决目前数据库系统中复杂数据匹配的问题，在属性多、属性复杂、属性不全或者其他大量数据库信息中，可以使用语义度量方法来进一步提升数据库中的物料匹配准确度，高效的语义信息，可以提高NLP自然语义描述的物料的匹配的准确性和效率。

新湖南智眸内容风控智能平台是由湖南日报社自主研发的内容风控产品，以人工智能算法为核心，以知识图谱、决策引擎、自然语言处理、机器深度学习等技术为基础，对文本、图片、音频、视频等内容的在线检测与全程跟踪管理，确保涉政敏感内容正确，及时预防拦截“黄赌毒暴恐”内容，为内容生态领域的管理方、生产方、从业者提供全场景跨模态的人机协同Al解决方案。

1、面对广大旅游爱好者、美食品鉴官、住房需求户等人员进行多方面产品对比，进而提供性价比最高的产品 2、发送请求-接收数据-验证数据-清洗数据-字体解密-文件保存 3、集合框架下的面向对象型结构特点具备简洁的代码环境，提高代码运行效率。

项目描述： 国内第一家全面整合网球运动相关各类信息的综合性平台。包括：赛程信息、球员信息、比赛详情、圈子交流、战力对比、场地天气、竞猜娱乐，等各个模块。用户亦可在平台观看到实时更新的比赛信息 职责描述： 项目从0到1的整体构建、设计，与完成开发，并不断迭代升级加入新的模块功能。平台展示的所有数据如比赛信息、实时比分均由本人从国内外各大网球平台爬取。

面向黄河流域的城市对于近二十年的碳排放的大数据进行统计分析处理，利用神经网络模型，以及基于神经网络的时间序列模型进行对于未来的碳排放预测。并且通过对多方面碳排放的数据增长情况进行分析处理，以达到对城市管理和政策建议的功效。此模型在中国统计建模大赛中，荣获国家二等奖，山东省一等奖。

同甲方微信团队 ,爬虫团队 合作开发 团队分工: 本人主要职责: 1 设计数据库结构 2 业务逻辑与甲方沟通 3 各种报表,查询开发 爬虫团队主要职责: 1 爬取公开数据, 2 RPA 结构化获取行业然软数据 微信团队主要工作: 1 对外提供微信小程序访问 主要为展示工作 定制接口,为第三方微信团队 ,提供数据 代码运行环境 阿里云 云函数计算

技术实现 前端开发： 使用HTML、CSS、JavaScript开发用户界面。 使用React、Vue.js或Angular等前端框架。 视频播放使用HTML5 Video或第三方视频播放器（如Video.js）。 后端开发： 使用Node.js、Python、Java等编程语言开发服务器端。 使用RESTful API或GraphQL进行数据交互。 视频处理可以使用FFmpeg等工具。 数据库： 使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）存储用户、视频信息。 使用NoSQL数据库（如MongoDB）存储视频元数据和用户活动日志。 云存储和CDN： 视频文件存储使用云存储服务（如AWS S3、Google Cloud Storage）。 使用CDN（如Cloudflare、Akamai）加速视频分发。 视频处理和转码： 使用FFmpeg或云服务（如AWS Elastic Transcoder）进行视频转码。 自动生成不同分辨率的视频文件和缩略图。

项目名称 二手房数据爬虫项目 项目简介 该项目旨在从贝壳网爬取二手房信息，包括小区名称、楼层、面积、朝向、房间数、总价和每平米售价等数据。通过数据清洗和分析，生成直观的市场趋势图表，帮助用户更好地了解房价动态。 功能概述 数据爬取：使用requests和BeautifulSoup库从贝壳网自动爬取二手房信息。 数据清洗：利用pandas库进行数据去重、处理缺失值和异常值。 数据分析：分析各地区的房价分布和趋势，计算平均、最高和最低价格。 数据可视化：使用matplotlib和seaborn生成图表，展示房价趋势和分布情况。 技术栈 编程语言：Python 主要库：requests, BeautifulSoup, pandas, matplotlib, seaborn 数据存储：CSV文件 项目亮点 高效自动化：实现了快速、大规模的数据爬取。 数据清洗和处理：确保了数据的高质量和准确性。 直观分析：生成清晰的图表，揭示市场趋势。 总结 本项目展示了高效的数据爬取和处理能力，并通过数据分析和可视化，提供了有价值的市场洞察，帮助用户做出更明智的购房决策。

基于树莓派4b的和stm32单片机的Ros小车，通过深度摄像头实现室内场景建立稠密点云图，同时结合2D激光建图实现大范围快速建图。并通过全局路径规划算法A*算法，以及TEB与DWA的融合算法作为车辆的局部路径规划算法，实现车辆的路径规划。项目中我主要ubuntu操作系统，使用visual studio code对C++代码以及launch文件进行编写以及调试，同时在调试过程中，对BUG代码进行修改，包括CMakeLists文本中不兼容及缺失部分的代码修改，本次项目是基于Ros系统进行小车的设计。

Python数据分析是使用Python语言进行数据收集、清洗、处理、分析和可视化的一系列操作。Python在数据分析领域因其强大的库支持和简洁的语法而广受欢迎。以下是一些常用的Python库和步骤，用于进行数据分析： ### 常用库 1. **NumPy**：用于科学计算的基础库，提供了支持大规模多维数组和矩阵运算的功能。 2. **Pandas**：用于数据操作和分析的强大库，提供了数据结构如DataFrame和Series，以及丰富的数据处理功能。 3. **Matplotlib**：用于创建静态、动态和交互式可视化图表的库。 4. **Seaborn**：基于Matplotlib的高级接口，提供了更高级的绘图功能和更美观的默认样式。 5. **Scikit-learn**：用于机器学习的库，提供了大量的机器学习算法和工具。 6. **Statsmodels**：用于统计建模和计量经济学分析的库。 7. **Jupyter Notebook**：用于数据分析和可视化的交互式笔记本环境。 ### 数据分析步骤 1. **数据收集**： - 从数据库、API、文件（如CS

可以让你方便卖西瓜，生活更好。加油 外观特征，例如均匀的形状、清晰的条纹、沉重的感觉等。 推荐搭配：建议顾客将西瓜与其他食材或饮品搭配使用，例如制作西瓜沙拉、果汁或冰淇淋等，以展示西瓜的多样化用途，并提供额外的销售机会。 回答问题和解决疑虑：准备好回答关于西瓜的常见问题，例如保存方法、种类选

软件面对网页信息收集，使用反反爬虫技术，伪装成pc端手动访问。爬虫项目是一种自动化程序，用于从互联网上抓取和收集数据。这些数据可以来自各种网站，如新闻网站、社交媒体、电子商务平台等。爬虫项目通常使用编程技术来模拟人类浏览器行为，访问网页并提取所需信息，如文本、图片、链接等。其主要功能包括数据采集、信息监控、搜索引擎优化（SEO）以及大数据分析等。爬虫项目的设计涵盖了数据处理和存储，同时需要考虑网站的爬取规则和伦理道德问题，确保遵守相关法律和条例。

1. 解决企业后台管理系统业务开发 2. 功能齐全、覆盖企业后台系统大部分场景、动态路由、动态菜单的配置 3. 后端：python+django，前端：vue，数据库：mysql+redis+elasticsearch，项目部署：nginx+docker+docker-compose

在某学校工作，这是应学校需求，写的一个数据量化系统。但是项目完成之后，由于学校领导变迁等各种原因，项目没能上线运行。 此项目解决了学校检查学校卫生纪律等不方便记录的问题。所以写了一个微信小程序端以及网页端。小程序端用于督察员输入数据，网页端可以查看数据、修改权限等等 1. 项目架构： 采用前后端分离架构，前端使用 Vue3 框架，后端使用 Python Flask 框架。 使用 MySQL 作为数据库，存储用户、角色、权限、检查情况等数据。 使用微信小程序作为移动端客户端，方便督察员进行分数录入。 2. 功能设计： 用户管理：支持用户注册、登录、修改密码等功能。 支持管理员添加、删除、修改用户信息。 权限管理：基于角色的权限管理，支持不同角色的权限配置。 例如：管理员拥有所有权限，系主任可以查看班级信息和修改班级设置，督察员可以录入检查情况，班主任可以查看班级量化排名和导出数据。 角色管理：支持系统预定义角色和自定义角色。 例如：系统预定义的角色包括管理员、系主任、督察员、班主任等。 检查情况管理：支持督察员使用微信小程序录入检查情况。 支持班主任查看班级检查情况和导出数据。 量化统计

使用python中django框架实现个人博客功能，拥有登录，注册，找回密码，发表文章等功能。 面向学生需要毕设，可以帮助定制各种需求，包括http,https,websocket等协议，token，session等认证，各种curd操作。 使用框架包括python中django，flask，fastAPi和rust中rocket，actix等提供全栈或前后端分离操作

基于VB系统构建人力资源自动计算系统，主管通过输入部门工作量，该软件系统自动计算各季度的人力资源需求，用于评估部门人力资源情况；为各个部门的人力资源情况进行准确估计，提出招聘，调岗，裁员等技术决策，为企业降本增效提供有力的技术支撑。

每天20万的问答数据 每天爬取知乎 20 万条问答数据为了有效处理这个规模的数据，使用以下优化方案： 分布式爬取： 使用多台机器或多个进程同时爬取数据，加快数据的获取速度。 数据存储优化： 考虑使用高效的数据库系统或存储技术，如分布式数据库、NoSQL 数据库等，以便处理大量数据。 数据过滤和筛选： 在爬取数据时，可以根据关键词、标签等进行数据过滤和筛选，只保存您感兴趣的数据。 增量爬取： 可以采用增量爬取的方式，每天只爬取新发布的问答数据，避免重复爬取。 数据清洗和去重： 在爬取的数据中进行清洗和去重，确保数据质量和减少存储空间。 合理使用缓存： 可以使用缓存技术，减少重复请求，提高数据获取效率。