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
10年以上web开发工作经验,参与多个大型前端开发项目,对web前端有较深的认识和理解。熟悉单页面应用开发技术栈(vue.js、react.js),参与过多个微前端项目(qiankun、single-spa)大型单页面应用开发,微信小程序开发、uni-app;熟练掌握vue.js全家桶(vuex、axios、vue-router、vue-cli、element-ui);熟练掌握react.js全家桶 (react-router-dom、redux、redux-thunk、react-redux、antd、react hooks、useCallback、useMemo);熟练掌握webpack、glup、grunt前端构建工具,webpack打包性能优化(scope hoisting、tree-shaking、图片压缩、公共资源代码分割(splitchunksplugin)、dllplugin分包编译、多进程/多实例构建)等,Node.js及中间件运用;熟练掌握ES6新特性,熟悉Typescript.js,以及sass、less 语法、编译,css预处理器使用;
1160pythonNode.js 扩展
全栈开发,独立完成 该项目使用自研的医疗知识图谱问答算法以及自构建的医疗知识图谱作为数据源 算法主要包含知识图谱嵌入模块、自然语言语义分析模块、答案匹配模块 后端使用python与nginx实现 前端使用vue搭建,并实现窗口自适应功能 为用户提供简单的医疗知识问答功能
1210pythonvue
作品地址:http://www.latexai.com/ 分为渲染、识别、生成模块,均由本人完成 渲染模块功能为,帮助大家写latex表达式,并渲染出来,可导出png\svg\word格式的公式表示。 同时支持有限的AI公式识别转换为latex表达式,可选输出可视化的模型内部的attention部分
1250LaTeX排版系统
项目分为,通过模拟客户端向服务端发送请求的方式去获取数据。获取数据分第一层评论,第二层评论,在代码中都有涉及 整个项目自己完成
1350爬虫爬虫
显示UR机器人的运动过程,使用python开发,支持多线程操作,使用pyqt5作为界面库,实时计算并显示UR机器人的状态。
1930python动画(Animation)
海外仓管理系统,主要负责退货换标模块的全栈开发,对接国外运输公司API。主要功能有产品到库,产品库存管理,产品上架,客户页面订单管理。
1030python网络(Networking)
我们的项目是一个创业项目投资情况爬取工具,旨在提供特定网站上创业项目的融资信息。通过使用Python编程语言和网络爬虫技术,我们能够自动抓取指定网站上创业项目的投资情况,包括融资轮次、投资金额、投资者等。我们的工具提供简单易用的界面,用户可以根据自己的需求选择特定的网站和日期范围进行爬取。这使得创业者、投资者和分析师能够快速获取创业项目的最新融资动态,为决策和市场研究提供有价值的数据支持。我们的项目旨在帮助用户更好地了解创业投资市场,从而做出更明智的投资决策。
700python爬虫
python爬虫小能手,价格实惠,性价比高,可以长时间工作,有较强的学习能力,主攻爬虫方向,对爬虫有足够的热爱,还对MySQL数据库有所了解,可以与python相结合清洗以及处理数据,还精通numpy,matplotlib,pandas等数据包,go go go!
1600pythonpython
获取客户回答的问题文本,通过深度学习算法对客户回答进行自然语言理解,进行情感分析打标。 从用户声音中提取关键词,对关键词进行整理分类并统计展示。
1520pythonpython
功能: 车牌检测: 使用图像处理技术,对车辆图像进行分析和处理,准确检测出车辆的车牌位置 车牌定位: 在检测到的车牌区域中,进一步精确定位车牌的位置和边界,确保准确截取车牌图像 字符分割: 对车牌图像进行字符分割,将车牌上的字符分离开来,为后续的字符识别做准备 字符识别: 基于机器学习算法,对分割后的字符图像进行识别,将字符转换为文本信息 结果输出: 将识别出的车牌号码输出到系统界面或者数据库中,以供后续业务逻辑处理或者记录 工作: 数据收集与预处理: 收集包含车牌的图像数据,并进行预处理,包括图像增强、降噪等,以提高后续处理的准确性 车牌检测与定位: 使用OpenCV中的图像处理技术,设计车牌检测和定位算法,实现对车牌位置的准确识别 字符分割与识别: 开发字符分割算法,将车牌上的字符分割开来,并设计字符识别模型,实现对字符的准确识别 系统集成与测试: 将各个模块进行集成,构建完整的车牌识别系统,并进行全面的功能测试和性能测试,确保系统的稳定性和准确性
1220pythonpython
现实中,有数百万人患有严重的身体残疾丧失了交流以及与环境互动的能力,然而其感觉和认知功能通常仍然完好无损。这为利用BCI技术以改善患者生活质量提供了可能。P300-Speller是基于EEG的BCI系统中最热门的应用之一。正被用来解析那些思维正常却行动不便的病人的真实意图和想法,P300-Speller允许用户使用图形用户界面(GUI)与环境进行通信,可以让患者在生活上更加独立,甚至在一定程度上恢复他们的社交生活。因此,研究P300脑机接口技术具有极高的实际应用价值。
1120python机器学习/深度学习
个人在openjudge网站上的解题个人心得,保存为pdf文档,解题思路都用markdown语言编写并提供题目链接。 全部由个人独立完成,代码排版有序整洁,相关题目涉及python基础,动态规划,深度优先搜索和广度优先搜索等。
1580pythonPython开发工具
python+request的接口自动化框架 通过excel保存接口数据,实现一条接口数据对应一个用例,数据驱动脚本 最终只需要维护excel中的接口数据,极大的提高了测试效率
1180pythonpython
难度: Windows环境下的MES复杂性部署, Vue组件图形化创建, 不同曲线的定制, 各种线图的api制作, python 数据接口编写及解决。
1530python人力资源管理
全省教师评选黄炎培奖评分系统,从教师登录账号,上传评审材料,材料审核员审核材料,评分专家登录账号,对已通过审核的材料进行评分
1070pythonweb
本系统是一个用户航空购票系统,分为用户端和管理员端。用户注册登陆进入主界面后,可以根据既定的出行需求,选择出行时间、起点与终点、座位类型等等,系统会按照对应座位类型查询是否有所剩余,如果有剩余座位,则该用户成功购票。如果用户因为误操作或者行程有变,则可以对所购机票进行改签或者取消购票。用户还可以查看自己的出行记录以及待出行日程安排,针对即将出行的日程,系统会自动给用户进行提示。管理员端是基于SpringBoot的系统,分为航班管理、订单管理以及数据分析三个模块。在航班管理中,管理员可以浏览所有航班信息、条件查询航班信息、新增航班信息等。在订单管理中,管理员可以所有订单信息、条件查询订单信息、按照条件导出订单Excel表格,以及按照固有模板导入订单信息等等。在数据分析模块中,管理员根据已经导出的用户行为信息进行文件导入,然后进行数据分析,可以为每一个符合条件的用户进行分类。针对不同类别的用户,可以进行制定个性化服务。
1730Java大数据
利用python去简单的编写简单的atm机的简单运行原理,处理各个atm机当中发生的问题,利用代码去解决这个问题,其中有登录问题,账户问题,余额问题等
840pythonpython
项目主要包含产研系统CBS、销售系统CRM、交付系统PMIS、NCC系统等多个系统,最终实现销售、交付、财务等完整的供应链系统。项目中要负责与业务对齐需求,记录并跟踪业务反馈的问题;测试工作主要以功能测试为主,同时负责部分系统的接口测试、性能专项测试。
1020python
写的一个demo软件,利用PyQt5搭建前端,后端集成了多种深度学习方法,可实现针对遥感影像的地物分类自动化流程。
1000python爬虫
**数据分析项目报告** **1. 项目功能模块和使用者功能** 本数据分析项目设计了多个功能模块,以满足不同使用者的需求,整体分为以下几个部分: - **数据收集模块(15%):** 通过网络爬虫或者数据接口获取高中生的学术表现、社交活动、兴趣爱好等数据,确保数据的全面性和准确性。 - **数据清洗和预处理模块(20%):** 对收集到的数据进行清洗,处理缺失值和异常值,以确保后续分析的可靠性。这一模块还包括将不同数据源的信息整合,建立一个完整的数据集。 - **统计分析模块(25%):** 利用Python编程语言进行统计分析,包括描述性统计、相关性分析、可视化等,以深入了解高中生的表现和人口统计特征。 - **结果展示模块(15%):** 将分析结果以直观的图表和报告的形式呈现给使用者,使其能够清晰了解高中生群体的特征和趋势。 - **用户交互界面(15%):** 如果需要,可以开发一个友好的用户交互界面,使使用者能够方便地选择感兴趣的参数进行自定义分析,提高用户体验。 - **导出和分享功能(10%):** 用户可以将分析结果导出为常见的数据格式或分享至社交平台
1110pythonpython
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