Python

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言,[1]由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造,第一版发布于1991年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。[2]Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python
本项目实现了高效的数据爬取脚本,自研量化模型,旨在为投资者提供全面、实时的A股市场分析与投资决策支持。项目通过自动化手段实现了对A股市场的全天候监控与量化分析,及时获取最明智的投资决策。 1. A股历史数据爬取: 数据全面:覆盖所有A股上市公司的历史数据,确保数据的广泛性和完整性。 高效采集:采用优化的爬虫技术,能够快速、准确地获取大规模数据。 数据存储:使用高效的数据库系统存储历史数据,支持快速查询和分析。 2. 24小时自动化监测: 实时监控:系统全天候运行,实时获取最新的市场数据,包括股价、成交量等关键信息。 预警系统:配置智能预警机制,当市场出现异常波动时,系统能即时发出警报。 自动更新:定时更新数据库,确保数据的时效性和准确性。 3. 量化模型分析: 实时胜率计算:基于最新数据和历史数据,量化模型实时计算每只股票的胜率。 多维度分析:综合考虑技术指标、基本面分析和市场情绪等多方面因素,提高分析的准确性。
1710python网络爬虫
对于重点交通路段的车辆信息进行监测和违法取证。 亮点分析: 1、使用后台线程处理视频帧: 创建了 VideoProcessor 线程类,用于处理视频帧和检测。 通过信号 frame_processed 将处理好的帧和入侵信息传递回主线程,避免主线程阻塞。 2、硬件加速: 确保在OpenCV中使用硬件加速解码(这部分需要确认OpenCV的安装支持硬件加速)。 3、非极大值抑制优化: 使用 cv2.dnn.NMSBoxes 函数进行非极大值抑制,提高检测框的准确性。 4、异步任务: 将繁重的计算任务放在后台线程中执行,提高主界面响应速度。
1310python计算机视觉库/人脸识别
爬虫,爬取小红书笔记数,就是给该程序一个作者地址的主页,用来爬取该作者地下所有的笔记数据,内容有:作者、笔记类型、标题、点赞数、笔记链接。 可以批量作者爬取,还没开始搞(批量),暂时先搞这么多,目前只能一个一个作者的爬取。
1460python爬虫
用python3.12 写的爬虫脚本。指定网站和图片相关的标签信息,爬取网站上的图片,保持到本地。图片所示的是爬取一个发型网站的图片。
800pythonpython
1,把视频里面的柱子识别出来,用的yolo5,全自主开发,视频追踪和识别 2,自己标注数据,识别准确率是90%。 3,其他的算法方向也可以
1030python图形/图像处理
前端技术: HTML/CSS:用于构建用户界面的基本结构和样式。 JavaScript:实现前端交互逻辑。 Vue.js 或 React:前端框架,便于构建复杂的用户界面组件和高效的交互。 后端技术: Java用于处理业务逻辑和数据操作。 Spring Boot加速后端开发。 数据库 MySQL存储巡检数据
420Java
import pymysql:导入 MySQL 数据库连接库,用于与数据库进行交互。 from selenium import webdriver:从selenium库中导入webdriver,用于控制浏览器进行网页操作。 from selenium.webdriver.edge.options import Options:从selenium.webdriver.edge.options模块中导入Options,用于设置浏览器选项。 from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait:从selenium.webdriver.support.ui模块中导入WebDriverWait,用于等待网页元素加载。 from selenium.webdriver.common.by import By:从selenium.webdriver.common.by模块中导入By,用于指定网页元素的定位方式。 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC:从s
1780python数据查询
前台(用户界面) 二维码扫描入口:用户通过扫描由后台生成的二维码进入贷款申请页面。 贷款金额展示:在申请流程的开始,向用户展示可贷款的金额范围。 基本信息填写:用户需要填写一些基本信息,如姓名、身份证号、联系方式等。 详细信息填写:用户需提供更详细的财务信息,包括房产、公积金情况等。 生成可贷款金额:根据用户填写的信息,系统自动计算并展示用户可贷款的金额。 填写贷款信息:用户完成贷款申请的最后步骤,包括选择贷款期限、利率等,并提交申请。 后台管理系统 后台管理系统是为贷款机构的管理人员设计的,用于管理贷款申请和用户信息。主要功能模块包括: 二维码管理: 生成贷款策略:生成不同标准的贷款策略,如最大金额,年利率等。 生成二维码:为贷款申请创建独特的二维码。 用户管理: 用户信息审核:审核用户提交的基本信息和详细信息。 用户借贷纪录:纪录用户的借款纪录。 使用了flask框架,vue3+element-plus以及
1410pythonWEB服务/SOAP/SOA
1,框架上的二次开发,功能齐全,二次开发比较快。 2,6年代码经验,现在是全栈,性价比很高 3,电商平台:用户管理模块,商品管理模块,订单管理模块,支付管理模块,物流管理模块,营销管理模块,客服管理模块,数据分析模块这些全部都有
1570Java网店系统/电子商务
●技术栈:Java8,SpringCloud,Feign,MybatisPlus,RabbitMQ,Mysql,MongoDB,Redis,MinIO,XxlJob。 ●项目描述:数据中台是以采集数据,分析清洗数据为主要目的的一个数据管理平台,目前实现采集数据的方式有两种,数据库备份与爬虫爬取,采集后到数据源模块进行规则配置,然后按规则定时分析清洗。 ●个人职责:我主要负责爬虫模块和数据源的管理功能开发,使用调度中心XxlJob来控制定时任务发送,爬取的原始数据存入MongDB,使用SpringBoot整合的MongoDB连接工具查询出数据后使用XPath和正则表达式匹配出有用的数据后存储到Mysql表中,数据表使用Spring封装的JdbcTemplate创建跟查询操作,提取图片识别使用ocr算法,完成有提取出表格图片数据。校验是人工校验,即人为对比提取跟源数据。现主要负责元数据管理与数据集成模块的业务代码,完成了数据源的配置与测试连接,数据库获取数据的展示页面接口,还有SQL工作台的SQL语句执行的接口。
1360Java脚本编程语言
1.录音功能: 通过MediaRecorder API接入多媒体设备,如麦克风,结合静默检测功能来识别用户的说话状态。在指定时间内未检测到声音时,使用audioChunks模块记录音频并转换为语音格式,然后上传到后端。在此过程中,之前的录音内容将被清空,以便开始新的录音循环。 2.音频转换: 使用FFmpeg工具去除音频中的静音部分,并将音频转换为16000Hz采样率、16位小端格式编码的单声道音频,以优化音质和文件大小。 3.音频转文字: 利用paddlespeech的语音识别功能,将用户的语音输入准确地转换为文本,以便进行进一步的处理和分析。 4.获取聊天内容: 将转换后的文本通过Kimi API发送,获取智能生成的聊天内容,这些内容将作为聊天机器人的回复。 5.文字转音频: 使用paddlespeech的文本到语音(TTS)功能,将聊天机器人的文本回复转换为清晰的音频内容,供用户听取。 6.消息接收与展示: 在前端界面上展示用户和聊天机器人的交流内容,包括文字和音频消息,提供直观的沟通体验。
1160pythonPython开发工具
模型配置与加载 应用首先定义了一个配置对象detectorConfig,指定了使用ResNet50作为PoseNet的骨干网络,并设置了输入图像的分辨率和其他相关参数。 姿态检测 接收一个已经加载的模型和一个图像元素作为参数,然后使用模型的estimatePoses方法来估计图像中的姿态。这个方法返回一个包含所有检测到的姿态的数组,每个姿态由关键点的坐标和置信度分数组成。 图像上传处理 handleImageUpload函数用来处理用户通过文件输入上传的图像。当用户选择一个图像文件后,该函数使用FileReader API读取文件内容,并将其设置为图像元素的源,以便在网页上显示。 姿态分析按钮 handleAnalyzeButtonClick函数在用户点击“分析”按钮时触发。它首先加载模型,然后对上传的图像进行姿态检测,并调用displayPoses函数来显示检测结果。 绘制关键点和连线 drawKeypoints和drawLines函数分别负责在Canvas上绘制关键点和它们之间的连线。这些函数接收Canvas的上下文、关键点数组和颜色作为参数,然后根据这些参数在Canvas
1250pythonPython开发工具
通过时间序列ARIMA、循环神经元LSTM等算法对大盘进行预测 通过大数据、统计等算法对股票进行预测 PHTHON C++ VS/VSCODE
1940脚本编程语言
一个可以爬取豆瓣网站电影排名的爬虫,爬取豆瓣前250条数据,爬取的内容有:电影名称,评分,点赞数,星星什么的,早期作品,还不是很成熟。
1030python爬虫
搜索引擎数据采集,获取企业在对应搜索引擎的广告关键词及排名等情况 包括数据采集,数据解析,报表展示,容错处理等模块 团队自研
1300python图表(Charting)
血之缘 App 一款十分优质的为全国献血者健康献血服务软件,这款软件为用户提供自动搜索附近的献血站服务,帮助用户参与日常献血活动,随时随地了解相关新闻和献血常识等主要功能是: 1、行业新闻、献血常识,一手掌握 2、查找附近献血点,一键导航直达   3、在线申请异地协调用血,给你不一样的关爱   4、献血者身份核实,领取献血者荣誉纪念勋章   5、献血者爱心服务,享受献血者专属关怀与服务   6、邀请好友共同加入,一起做了不起的献血者 我主要负责:使⽤ Objective-C 语⾔和 iOS 源⽣框架开发,采⽤ MVC 设计模式搭建 App。整个 APP 集合了了⽹络数据 AES 加解密技术、⽹络图⽚缓存技术,学习视频控制播放技术、地图定位功能、 扫描识别⼆维码及图⽚处理功能、与银联对接实现在线⽀付功能、UI 组件化设计、H5 ⽹⻚嵌⼊开发 等。 研究适应公司的⽹络数据 AES 加解密功能,这也是着⼿开发项⽬的难点之⼀ ⽤户扫⼆维码码领取爱⼼点、获取爱⼼点,并在商城兑换纪念品 ⾎站⽹点献⾎预约,地图定位献⾎⽹点 志愿者模块的学习视频播放控制、在线定位签到功能、
2150pythonAPP
一个简简单单,普普通通的爬虫,可以爬取小说的爬虫,通过小说主页爬取小说文章,并将文章写入一个txt文件里。
1040python爬虫
我们的交通标志识别系统利用先进的卷积神经网络(CNN),特别是YOLO-v5模型,来实现对交通标志的实时识别。这一系统经过大量数据的训练,已开发出高精度的识别模型,并成功集成到车载设备中。该车载设备配备摄像头,能够实时捕捉道路图像并通过模型进行分析,从而准确识别出各种交通标志。 主要功能: 1. 实时识别: 高效处理:基于YOLO-v5模型,系统能够在毫秒级别内处理图像并识别交通标志,确保在行车过程中不延迟。 精准识别:通过大量数据训练,模型具备高精度识别能力,能够准确分辨各种类型的交通标志。 2. 车载设备集成: 硬件集成:系统已成功嵌入车载设备,设备内置高性能摄像头,实时捕捉道路影像。 低功耗高性能:设备设计兼顾性能和功耗,确保长时间稳定运行。 3. 图像处理与分析: 实时图像输入:摄像头实时捕捉道路图像,系统即时处理输入图像。 标志识别输出:系统处理图像并输出识别结果,包括交通标志的类型和位置。 4. 项目优势: 高精度识别:利用YOLO-v5模型的优势,通过大量数据训练,实现对交通标志的高精度识别。 实时处理:系统能够在行驶过程中实时处理图像并识别交通标志,提供即时反馈,提升
1770C/C++嵌入式操作系统
1、项目简介,功能点比较简单:将excel、csv文件中的数据,自动填写到表单并提交,有简单的日志记录输出情况; 2、技术情况:python语言+qt面板;
1360pythonOA办公/协作平台
1. 巡检任务模块的设计与开发。 2. 使用 Redis 实现车辆远程控制锁,解决同一车辆被多人控制问题。 3. 车辆控制对接以及远程控制断线后的本地处理逻辑开发。 4. 第三轨形变检测方案设计、硬件调研与选型、硬件控制开发。 5. 对接 RFID,配合车辆自身数据实现隧道内车辆定位功能。
940Javavue
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