Python

1、绩效系统-月初绩效计划填报、各级人员审核、钉钉推送消息、下月绩效自我评分、绩效统计、同步值薪资系统，列表汇总 Excel 导出，个人打印 2、客服系统-问题跟进添加、派发人员维修，充值记录、充电记录、各项退款服务，充电设备端口管理功能 3、 汽车中台首页数据仪表盘数据统计 4、 拉新活动-与云闪付系统对接进行活动推介

项目是视频监控的云平台资源整合系统，集合了萤石云、海康云眸、乐橙云等视频云平台的开流、获取视频流地址、云台控制等功能。

项目分为： 1：分析 通过分析网站，分析url，可以通过解析json来获取数据。 2：实现 通过requests库获取json，解析json存入excel中。

一个创新的商品抢购程序，结合Python编程与安卓逆向技术打造。通过自动化进行商品监控和实时抢购，本程序提供了一种省力且高效的抢购方式。程序能够在商品开售的瞬间自动进行购买操作，大大提升了抢购成功率。同时，为应对各类抢购策略的变动，程序具备良好的适应性和弹性，能够快速适应并满足用户的需求。此外，一切操作均在合法合规的情况下进行，始终保证用户利益和用户的合法权益不受侵害。

利用META的SAM大模型，针对船厂的场景进行fine tune，优化效率，提高结果质量。并通过HTML服务器实现与上下游任务组件的交互。

该项目链接了大模型, 可使用户简易使用ai, 内涵正常ai聊天, 辅助文档查询(就你只要发给ai一个文档链接, ai就会阅读链接内容, 然后教你文档里的内容),以及学习签到系统 使用到的技术栈: 后端:go, python, langchain, kitex,hertz,gorm 目前项目还在做中 github地址:https://github.com/Ambition6666/micro

爬取光伏、数字孪生、储能、工业4.0、新能源、综合能源、数字化转型、充电桩、换电站、双碳、风电等相关资讯，并替换图片，存入mongoDB

项目是为工地做的CMS系统，包含了工地项目填报、运维工单、工地巡检、实施进度跟踪、用户注册/登录等基本CMS功能。

后台使用djangorestframework框架开发资讯相关接口，结合前端vue框架开发资讯展示平台 使用haystack关联es，实现关联查询

人员定位系统平台通过先进的技术，实现对人员精准定位与实时追踪。可应用于多种场景，具备轨迹查询、安全预警等功能，有效保障人员安全与管理效率，为企业和社会提供智能化的人员管理解决方案，助力安全监管与资源优化配置。

研究生成模型潜空间中的渐进式探索方法，包括了解不同生成模型的特点和应用场景。 开发基于奇异值分解的邻域采样算法，实现对潜空间中满意样本的高效查找。 使用Python和Javascript设计和搭建可视化系统，用于展示渐进式探索的过程和结果，并提供用户交互界面。 进行算法性能评估和系统验证，通过专家和用户实验，验证方法的有效性和可靠性。 提出了一种基于生成模型的渐进式探索方法，能够在潜空间中有效地搜索满意样本。 实现了基于奇异值分解的邻域采样算法，能够高效地在潜空间中进行样本查找。 设计并开发了可视化系统，能够直观地展示探索过程和结果，提供用户友好的交互界面。 通过实验验证，证明了所提方法的有效性和可行性，为进一步研究和应用提供了基础和参考。

该作品主要通过变分自编码器VAE进行多维时序数据的预测，主要用于大型昂贵设备的预测性维护，无监督，任意维度输入信息，可以对跳变及趋势进行良好的预测。其中利用了NAS进行自动架构搜索。

页面开发：负责公司官网的前端页面开发，实现美观、易用的用户交互界面，提升用户体验。 后台管理：开发并维护公司内部管理系统，实现员工信息管理、任务分配、数据统计等功能，提高管理效率。 接口开发：与外部合作伙伴进行数据交换，设计并实现稳定的 API 接口，确保数据传输的安全与高效。 爬虫信息：利用 Python 爬虫技术，定期收集行业资讯、竞争对手信息等数据，为公司决策提供支持。 自动化处理：编写自动化脚本，实现日常任务的自动化执行，如数据备份、日志分析、邮件发送等，提高工作效率。

使用scrapy爬取web端车辆 配置信息，车辆详情，图片，资讯 爬取小程序每月销量排行，成交价 图片视频需要解密，视频最后合成mp4格式存入文件夹

一款先进的集装箱码垛优化算法，该算法基于Python语言编写。通过精心设计的三维码垛策略，能够充分利用集装箱的空间，实现最大的装载效率。这款算法不仅考虑了物品的尺寸和形状，同时还考虑了重量分布和稳定性，以保障运输过程中货物的安全。无论是单一货物类型还是混合类型的货物，这款算法都能提供最优的装箱方案，有助于提高物流效率，降低运输成本。

1.爬取公开网站小说文字 2.通过requests构建响应，并返回html 3.使用beautifulsoup解析需要的字段，并提取数据。 4.将获取的数据保存到txt文件中

页面开发：负责公司官网的前端页面开发，实现美观、易用的用户交互界面，提升用户体验。 后台管理：开发并维护公司内部管理系统，实现员工信息管理、任务分配、数据统计等功能，提高管理效率。 接口开发：与外部合作伙伴进行数据交换，设计并实现稳定的 API 接口，确保数据传输的安全与高效。 爬虫信息：利用 Python 爬虫技术，定期收集行业资讯、竞争对手信息等数据，为公司决策提供支持。 自动化处理：编写自动化脚本，实现日常任务的自动化执行，如数据备份、日志分析、邮件发送等，提高工作效率。

一、对接监管端与银行端 本项目旨在实现监管端与银行端的高效对接。通过搭建稳定、安全的通信渠道，确保双方之间的数据传输畅通无阻。 二、银行端系统部署与数据推送 在银行端部署专用系统，用于收集、整理各类金融数据。 通过连接金融专网，确保数据传输的安全性和稳定性。 实时推送银行数据至监管端，以便进行后续的分析和监管。 三、监管端数据处理与分析 在监管端部署接收系统，确保银行推送数据的准确接收。 对接收到的数据进行存储，并建立完善的数据管理体系。 对数据进行格式校验，确保数据的一致性和准确性。 对辖区内所有银行推送的数据进行跨行分析。例如，对贷款资金流向进行追述，分析资金最终用途及是否涉及房地产、股市等领域。 对每个关联节点进行存储，以便监管业务人员随时查看和分析。 四、数据可视化与政策传达 对银行推送的数据进行指标可视化处理，如存款余额、贷款余额等，为监管业务人员提供直观的数据展示。 监管业务人员可通过系统上传政策性文件或通知，确保政策信息的及时传达。 银行可直接在本地web端接收这些信息，提高政策执行的效率和准确性。

研究生成模型潜空间中的渐进式探索方法，包括了解不同生成模型的特点和应用场景。 开发基于奇异值分解的邻域采样算法，实现对潜空间中满意样本的高效查找。 使用Python和Javascript设计和搭建可视化系统，用于展示渐进式探索的过程和结果，并提供用户交互界面。 进行算法性能评估和系统验证，通过专家和用户实验，验证方法的有效性和可靠性。 项目结果： 提出了一种基于生成模型的渐进式探索方法，能够在潜空间中有效地搜索满意样本。 实现了基于奇异值分解的邻域采样算法，能够高效地在潜空间中进行样本查找。 设计并开发了可视化系统，能够直观地展示探索过程和结果，提供用户友好的交互界面。

该程序的核心是Python编程语言和安卓逆向技术的结合。对于自动化注册和登录部分，程序利用自动化脚本技术，为用户提供一键式注册与登录方案，大大提升了用户体验。在广场监控方面，程序使用了一系列先进的数据监测和分析机制，能够实时获取和分析广场的各项数据，及时发现并处理潜在问题。这不仅有助于提高广场的安全性和运营效率，也为用户提供了更加便捷的服务体验。