Python

Project : 基于BERT的搜索Recall和Rank的系统搭建 项目描述：基于BERT、Sentence Bert、FFM技术，搭建和改进基于文本的召回系统和排序系统链路，优化搜索体验 项目内容： 1）相似度排序系统搭建：从0-1搭建搜索基于BERT的相似度排序系统，解决ES无法解决的语义匹配问题。完成数据采集、处理，模型训练、评估，稳定部署整条链路。结合业务背景，以及数据和算法模型的深刻理解，不断迭代相似度模型，采用清洗样本、嵌入主题字段、样本采样等技术处理训练数据并迭代模型，适配业务场景，将最初相似度分组点击率指标的4%提高到12%。 2）向量召回模型系统改进：改进基于Sentence Bert的向量召回系统，解决召回语义匹配问题。采用简单样本和难例样本共同训练的方式，同时保证了模型文本匹配能力和用户偏好捕获能力，设置pair wise损失训练模型，实现向量召回分组点击率相比ES召回组+0.7%点击率。 3）线上效果：结合向量召回、相似度匹配、模型融合，实现Recall MRR@10指标绝对值+32.4%，Click Rate指标绝对值+3.9%，同比+42%，用户人均停留时长同比+31%的提升，并保证线上部署时良好的用户体验。

1、主要运用于流水线产品不规则抓取。识别出产品的距离和应该抓取的姿势来开发的3d算法。 2、相比于市面上已有的工业软件，本产品主要与传统抓取物体定长以及位置拜访整齐，本产品运用相机的深度识别功能来获取相机与物体直接的距离，再利用点云生成技术来获取中心点三维坐标并生成Aure抓取姿态。

WEX企业互联是基于Django+Vue的产业互联网项目。它为企业提供了数据接口平台、授权访问、数据同步等基础能力。其便捷的扩展安装方式将帮助企业实现多样化的建设愿景，如造设各自的数据中枢、物联网平台、BI、智能调度。其自持的平台接入方式将打造多元化的产业互联网社区生态，如企业间相互发现建立合作的WWEXX平台、产业链全程追溯平台、地区性产业互助互警平台、一站式采购平台。

、贪吃蛇app ⚫ Github: RCNN-retall/蛇 (github.com) ⚫ Bilibili: https://www.bilibili.com/video/BV14TedeLENL/?spm_id_from=333.999.0.0 ⚫ 系统： Android ⚫ 数据库： sqlit3 ⚫ Qt框架：kivy o 通过画布来绘制游戏界面和按扭样式 o 通过绑蛇对象属性来实现控制蛇方向 o 通过改变定时器属性来实现控制蛇速度 o 重写控件样式和属性来制作按扭 o 通过数据库来纪录分数

个人作品 1、背单词APP ⚫ Github: RCNN-retall/Meassge (github.com) ⚫ Bilibili： python +kivy +安卓开发 入门到精通_哔哩哔哩_bilibili ⚫ 系统：Android ⚫ 数据库：sqlit3 ⚫ 后端： 使用第三方接口 ⚫ 框架：kivy ⚫ 搜索模块：通过查询第三方接口数据进行数据渲染。序列化数据到数据库实现添加单词， ⚫ 单词表：查询数据库来实现单词表的渲染。通过查询语句来实现排序和搜索的数据渲染。通过数据id来实现删除数据的动作。增加了滚动搜索来展示数据通过服务器进行路由的判断客户端的行为来做出对应的影响。 ⚫ 背单词模块：通过屏幕管理器实现分页和滑动页面效果。通过加载屏幕函数来实现切换页面的单词的语音播放。自定义输入栏控件来判断背单词效果。实现分页渲染屏幕展示单词

这是一个非常专业的软件，模拟污水处理厂的污水处理过程，预测出水水质,支持几种基础的工艺模型,和自定义流程，包括活性污泥工艺、AO工艺、AAO工艺、BAF工艺。从进水到各反应单元的设置、二沉池流量及其沉淀模型的设置，其他分流单元的设置等。

运用senlenium与数据库技术将根据淘宝搜索框搜索获取所需要的店铺信息，当然验证码滑块需要自己手动滑动，由于时间原因和一些考虑，认为验证码只需要几秒自己划一下就行，所以并没有写绕过验证码的程序。如果有所需要，将所获取的数据进行分析形成可视图形也是可以做到的。这个作品还有一些不足之处，但基本使用应该是没有问题的。

1、使用RAG技术基于企业本地知识库构建智能问答系统 2、深度PDF等文本解析，通过深度学习板式识别，ocr提取，规则处理，多模态大模型等技术对文件做深入解析 3、可快速集成问答服务到企业现有系统 4、文件分析，附带单文档大模型分析功能 5、集成大语言模型，多模态大模型。可对大模型进行微调，以及大模型本地化部署（需GPU资源）

项目实现政府对拆迁安置对象进行资格审核、安置申请、房票核发与使用、房票结算、房源管理与发布等全域数据全流程管理。 项目前端使用vben admin前端框架，后端使用django框架。 涵盖了以下关键功能： 政府对拆迁安置对象的资格审核： 系统将支持政府部门对拆迁安置对象进行资格审核，包括个人信息、家庭情况等的审核和录入。 安置申请管理： 拆迁安置对象可以通过系统提交安置申请，填写相关表单和资料，系统接收并处理申请信息。 房票核发与使用： 根据审核通过的安置申请，系统将核发相应的房票（或房源凭证），并提供接口或界面供申请人查看和使用。 房票结算： 系统支持对房票的结算管理，包括房源使用情况统计、房租支付管理等功能。 房源管理与发布： 管理员可以在系统中管理各类房源信息，包括房源的基本信息、地理位置、房型、面积、租金等，并通过系统发布给申请人使用。 全域数据管理： 系统中的各项数据（如个人信息、申请记录、房源信息等）将被集中管理和维护，确保数据的一致性和完整性。 技术实现方案 前端使用 Vben Admin 框架： Vben Admin 是基于 Vue 3 和 TypeScript 的企业级前端解决方案，提供了丰富的组件和模板。 后端使用 Django 框架： Django 提供了包括 ORM、认证、管理后台、路由系统等在内的全面功能，非常适合构建安全可靠、功能完备的后端服务。 主要模块与功能 1、认证与权限管理： 使用 Django 自带的认证系统管理用户登录和权限控制，确保只有授权的用户可以访问敏感数据和功能。 2、数据管理： 使用 Django 的 ORM（对象关系映射）管理数据库，包括安置对象信息、申请记录、房源信息等核心数据的存储和查询。 3、申请流程管理： 设计和实现安置申请的工作流程，包括申请提交、审核流转、状态更新等功能，确保申请过程的透明和高效。 4、数据展示与操作： * 基于 Vben Admin 提供的组件和模板，开发数据展示界面，包括申请表单、数据统计图表、房源列表等页面，提供直观的操作和管理界面。 交互与通知： * 利用前端框架提供的交互组件和 Django 的消息通知功能，实现用户与系统的实时交互和消息提醒，确保信息的及时传达和响应。

QuickAi快问Ai是一款可以一键问主流Ai大模型的应用，可以自定义提示词后框选一段文字即可与Ai大模型官网交互(无需Api)做到一键问Ai。支持主流Ai大模型 ChatGpt，通义千问，文心一言，讯飞星火，智谱清言，字节豆包，deepseek，kimi，mytan。（可联系适配更多模型）可自定义分类与提示词，满足个性化使用需求。三大触发模式 一、支持悬浮窗操作条触发 二、支持自定义快捷键触发 三、支持悬浮窗操作条跟随框选文字触发

软件面向的行业和业务场景 本软件针对高校和公共体育设施管理行业，适用于211大学的羽毛球馆预约。旨在解决预约难、使用率低的问题，提供高效便捷的场馆预约解决方案。 功能模块和具体实现 用户注册与登录：提供安全的用户注册、登录和密码找回功能。 场馆查询：实时查询场馆开放时间、预定情况。 场馆预约：在线预约和自动抢馆功能，支持高峰时段抢场。 提高优美的UI界面，一键预约

1.基于开源流媒体服务，集成海康、大华主流厂商SDK、ICC,DSS等平台 2.支持rtsp\rtmp\http\wss等协议拉流，推流；按需拉流；普通、事件、远程录像 3.支持云台控制、视频定位、地图反控、火点（目标）定位等 4.支持图像分类识别（需配合厂商事件接口） 5.支持API接口调用，供合作方调用 6.支持本地、FTP、minio存储 7.支持平台级联 8.提供vue播放器，多种分屏方式 9.提供完整可视化、可配置界面及管理系统 10.支持window,linux,麒麟等系统

主要做一个阶段性测试，由小组集体开发，我负责前端页面的渲染，其中由专门的设计组和后端组负责后端的代码，主要面向学生和教师。学生端登录前需要注册，可以查看个人的信息，浏览书院相关内容。在教师端登录可以查看各个方向的学生人数以及学生信息

这是一个创新的AI图像生成平台，使用springboot作为后台服务 vue前端页面构建 python实现算法 允许用户仅通过简单的提示词和线稿图，即可快速创建出令人惊叹的图片。无论你是艺术家、设计师还是普通用户，这个工具都能帮助你将创意转化为现实。它采用先进的深度学习算法，能够理解并解释你的描述，生成高质量、符合预期的图像。这个平台不仅简化了创作过程，还为艺术表达开辟了新的可能性，让每个人都能成为创作者。

1. 面向政府 2. 无人机操控，水务相关，可显示无人机航拍图片，并且可以实时查看无人机视角视频 3. 小程序实现人员巡检和问题维修，工单展示和操作。包含问题上报，巡检上报，以及工单驳回，角色分五个，项目部，中队长，巡查人员，巡堤人员，游客，各自有各自的权限。 4. 人员权限 5. 后台系统， 包括人员管理，权限管理，航线任务管理，工单管理

python网络环境搭建 在Python中，可以使用内置的http.server模块快速搭建一个简单的网络环境。以下是搭建网络环境的步骤和示例代码： 打开终端（在Windows上为命令提示符或PowerShell）。 使用cd命令切换到你想要作为服务器根目录的文件夹。 执行以下Python命令来启动HTTP服务器： python -m http.server 8000 这将在当前目录下启动一个HTTP服务器，服务端口为8000。 如果你想要在后台运行服务器，可以使用screen或nohup命令（在Unix-like系统中）: nohup python -m http.server 8000 & 或者在Windows上： start python -m http.server 8000 现在，你可以通过浏览器访问http://localhost:8000来查看你的网络环境。如果你想要从外部设备访问你的网络环境，你需要将服务器的IP地址替换localhost，并确保你的路由器和防火墙设置允许外部访问所选的端口。

python网络环境搭建 在Python中，可以使用内置的http.server模块快速搭建一个简单的网络环境。以下是搭建网络环境的步骤和示例代码： 打开终端（在Windows上为命令提示符或PowerShell）。 使用cd命令切换到你想要作为服务器根目录的文件夹。 执行以下Python命令来启动HTTP服务器： python -m http.server 8000 这将在当前目录下启动一个HTTP服务器，服务端口为8000。 如果你想要在后台运行服务器，可以使用screen或nohup命令（在Unix-like系统中）: nohup python -m http.server 8000 & 或者在Windows上： start python -m http.server 8000 现在，你可以通过浏览器访问http://localhost:8000来查看你的网络环境。如果你想要从外部设备访问你的网络环境，你需要将服务器的IP地址替换localhost，并确保你的路由器和防火墙设置允许外部访问所选的端口。

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。‌此外，‌Python的社区非常活跃，‌有许多开源项目和贡献者，‌这使得Python的生态系统非常丰富和多样2。‌ 综上所述，‌Python在计算领域的好处不仅体现在其强大的功能和广泛的应用领域，‌还在于其易于学习和使用的特性以及丰富的资源支持，‌使其成为开发计算工具的理想选择 数字计算，商业计算，个人工资计算对比，大型工资计算，

软件开发与编程：‌Python是一种通用编程语言，‌适用于各种软件项目的开发，‌包括Web应用、‌桌面应用、‌服务器软件等。‌例如，‌在Web开发中，‌Python可以用于构建后端服务、‌Web框架（‌如Django和Flask）‌的使用，‌以及全栈开发。‌此外，‌Python还适合开发桌面应用程序，‌如使用PyQt、‌wxPython等库进行GUI设计1。‌ 数据分析与科学计算：‌Python在数据处理和分析方面表现出色，‌拥有丰富的库如NumPy、‌Pandas和Matplotlib，‌这些库使得Python成为数据科学家和统计学家进行数据探索、‌可视化和建模的首选语言。‌此外，‌Python也广泛应用于科学计算领域，‌如物理模拟、‌数学建模等1。‌ 系统管理与自动化：‌Python的脚本编写能力使其成为系统管理和自动化任务的理想选择。‌例如，‌系统管理员可以使用Python编写脚本来自动化日常任务，‌提高工作效率。‌此外，‌Python还可以用于编写安装程序和系统管理脚本，‌如Linux发行版的安装器1。‌ 教育和研究：‌Python的易学性和多功能性使其成为教育和研究的理想选择。‌许多学校和教育机构使用Python作为教学语言，‌同时，‌Python也广泛应用于科研领域，‌帮助研究人员处理和分析数据1。‌ 在项目功能模块方面，‌Python项目通常包括以下几个核心模块：‌ 数据处理与分析模块：‌负责数据的收集、‌清洗、‌转换和分析，‌使用Pandas、‌NumPy等库进行处理。‌ 用户界面模块：‌如果项目需要与用户进行交互，‌可能需要设计GUI界面，‌可以使用PyQt、‌wxPython等库实现。‌ 后端服务模块：‌对于Web应用或其他需要后端服务的项目，‌可以使用Flask或Django框架实现。‌ 数据库操作模块：‌如果项目需要存储和检索大量数据，‌可能需要使用SQLAlchemy等库进行数据库操作。‌ 测试与部署模块：‌确保项目的质量和稳定性，‌使用unittest等测试框架进行测试，‌并使用适当的部署工具进行发布。‌ 综上所述，‌Python的应用场景和功能模块非常丰富，‌能够满足不同行业和业务场景的需求。‌无论是软件开发、‌数据分析还是系统管理，‌Python都是一个强大而灵活的工具12。‌

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