Python

项目功能模块：系统主要分为四大模块：输入与解析模块（接收用户输入的产品名称和卖点，并进行关键词提取）、AIGC脚本生成模块（核心，利用大语言模型根据指令模板和案例库生成结构化脚本）、案例库与数据库模块（存储和匹配爆款脚本案例作为参考和提示词素材）、输出与解释模块（将生成的脚本、参考案例及深度分析以清

项目功能模块：本项目核心包含四大模块：音频流处理模块（负责VAD静音检测和音频分段）、语音识别（ASR）模块（基于SenseVoiceSmall模型进行语音转文字）、文本翻译模块（集成翻译API对识别结果进行多语种翻译）、Web服务与接口模块（提供HTTP和WebSocketAPI供客户端实时交互）

项目已经开源在GitHub中https://github.com/BoliboliWJY/trendline-trading，可具体查看内容可以计算，过滤试试行情数据

1、素材组合广告‌2、新老广告排序优选‌3、广告质量模型‌分析用户行为数据，建立点击率预测、转化率预估等质量评估维度，结合频次控制避免过度曝光。模型持续学习素材表现，自动淘汰低效广告。4、相似广告识别通过对广告素材的向量化，构建广告相似度模型，判别文本和广告素材的相似度，过滤低相似度的广告组合。5、

学生信息收集，不同专业视频上传功能，老师在后台就可以看到不同学生在不同的专业等级的视频，便于老师审核，为了达到这个效果，我们还做了不同分支机构的报名实时情况，管理员可以通过后台看到不同报名情况的结果。

1.工单状况：包括工单号，计划/实际开始完成时间，优先级，订单状态，计划数量，成品物料2.工序派单：工单号，组件料号，工序名称，组件计划数量（按工单BOM展开），工单步骤排队数量3.物料库存：物料名称，入库数量，入库时间，现有数量，上料数量，批次号4.自动排程：动态显示当前工单工作情况，自动排程给出

功能包括，题库管理，知识点管理，智能化组卷，（自动化扫描，识别，客观题自动判卷，主观题自动识别分数，线上/线下判卷），学情分析，靶项卷推荐,学校端，可以批量添加老师，学生，组卷可以批量添加试题，可以自助上传试题，获取平台试题，获取菁优网，学科网试题

一个网页爬虫程序，涉及到JS逆向，HTML解析，MongoDB等，使用的是Scrapy框架 爬虫类的项目远不止网络请求这么简单，selenium浏览器爬取，分布式爬取，验证码过检，持久化登录等，都可扩展 拿到数据后，还可使用pandas、numpy等框架进行数据处理与分析 如果有必要的话，还能使用Pyqt5打包为GUI程序，更方便用户一键调用

这是一个功能较全的博客项目，做的比较早了，涵盖用户后台，积分商城，文章发布及管理，多级评论，积分充值，用户成长等多个功能模块，其中使用了前端方面大量使用了ajax及vue， 后端方面多使用cbv模式以及restful接口编写，管理者后台采用xadmin，并将celery定时任务加入到xadmin管理模块中 采用的是mysql数据库，celery采用的是django封装好了的django-celery 普及评论功能

本项目是一款面向日语学习者和音乐爱好者的​​交互式打字训练工具​​。 1. 本方案主要面向​​日语初学者和希望提高打字速度的用户​​。它巧妙地解决了传统学习方式中，记忆日语罗马音枯燥、听力与打字反应脱节的问题。通过跟打流行日语歌曲歌词的方式，将语言学习与肌肉记忆训练相结合，让用户在娱乐中潜移默化地熟悉日语发音和键盘布局。 2. 相比于市场上常规的打字练习软件，本方案的核心特点在于： ​​沉浸式趣味学习​​：选取热门日语歌曲，将枯燥的训练变为有趣的游戏，极大提升学习动力和持久性。 ​​实时音频同步与反馈​​：歌词与播放进度实时高亮匹配，并提供准确的即时判断（得分、连击、准确率），让用户清晰了解自己的学习成效。 ​​高度针对性训练​​：专注于日语罗马音输入这一特定场景，训练内容更纯粹，学习效率更高。 3. 产品为一个单页Web应用（SPA），前端采用现代前端框架（如React/Vue）构建用户界面，处理复杂的实时交互和状态管理；使用HTML5 Audio API实现歌曲播放、进度控制和歌词解析同步；界面设计采用深色主题，降低长时间使用的视觉疲劳。

一个用于“活码管理与智能跳转”的全栈项目。支持在一个活码下维护多条目标标识（WS/TG/LINE），并按“轮询”策略分配访问，且“新添加的标识优先命中”。系统内置账号权限、访问记录、离线 IP 归属地解析、Docker 一键部署。 核心功能 活码管理 创建/编辑/删除活码；绑定前端域名；生成随机码链接 权限隔离：普通用户仅能管理自己的活码；管理员可管理所有人的 目标标识管理（WS/TG/LINE） 任意字符串可添加；也可直接粘贴链接自动提取末段标识 类型支持： WS → WhatsApp: https://api.whatsapp.com/send/?phone={标识} TG → Telegram: https://t.me/{标识} LINE → Line: https://line.me/R/ti/p/{标识} 访问分配策略：轮询；新增标识“插队”优先 访问统计与日志 记录访问时间、命中的标识、类型（WS/TG/LINE）、IP、IP 归属地 离线 IP 定位：ip2region.xdb（无外网依赖） 安全与校验 登录鉴权（JWT）；角色：admin/用户 跳转前校验 Host 必须等于活码绑定域名（防盗链/错误域名） 技术栈 前端：Vue 3 + Element Plus + VXE Table 后端：Node.js (Express) + better-sqlite3（SQLite） 其他：ip2region 离线库、Docker / docker-compose、可配合 Caddy 证书签发（/caddy-allow 接口） 跳转规则（简述） 访问 /r/{random_code}： 校验请求 Host 与活码绑定域名一致 从该活码下的所有标识（WS/TG/LINE）按 id 倒序列表轮询取下一个 记录访问日志并自增命中计数 按类型跳转到对应目标地址 目录结构（简要） app-frontend/ 前端工程（管理后台 UI） app-backend/ 后端服务（API、跳转、日志、权限） docker-compose.yml 与 docker-compose.prod.yml（开发/生产编排） Caddyfile（可选，启用按需证书时使用） app-backend/ip2region.xdb（离线 IP 库，需提供） 快速上手 开发环境（容器内自动构建前后端） docker compose build docker compose up -d 生产环境（示例） 确保 app-backend/ip2region.xdb 存在 前端如使用本地 dist 挂载：先在服务器打包前端或上传 dist docker compose -f docker-compose.prod.yml build docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d 使用流程 登录系统（管理员或普通用户） 新建活码，选择绑定的前端域名，生成随机码 在“WS号管理”中添加标识： 选择类型（WS/TG/LINE），可直接粘贴链接或任意字符串 复制活码链接进行投放；访问会按“新号优先+轮询”策略分配 在访问记录中查看命中标识、类型、IP 与归属地 特色亮点 不依赖外网的 IP 定位（xdb） 新增标识自动“插队”，减少冷启动期 Host 绑定校验，避免错误域名访问 简单轻量：SQLite 单文件数据库，部署成本低

项目名称：NetPulse - 轻量级实时网络监控平台 面向用户与核心价值 本平台面向运维工程师、开发人员及IT管理员，解决了传统命令行工具（如Ping）无法提供集中式、可视化、可回溯的网络状态监控痛点。通过清晰的Web仪表盘，用户无需部署复杂的Zabbix或Prometheus，即可快速对关键服务与主机进行持续性健康检查。 项目核心特点 实时状态一目了然：采用直观的卡片化设计，所有监控目标的状态（在线/离线）、实时延迟与丢包率数据在首页清晰呈现，助您快速掌握全局网络健康状况。 Web化开箱即用：提供完整的Web操作界面，支持通过浏览器随时随地添加监控目标、启停监控任务，无需任何命令行操作，极大降低了使用门槛。 数据持久化存储：所有监控数据自动保存至数据库，支持查询任意目标的历史状态记录，为诊断偶发性网络故障提供坚实的数据依据。 高扩展性架构：项目采用 Flask + Bootstrap 前后端分离架构，核心监控与UI显示模块化设计，为后续功能迭代（如实时曲线图、多节点监控、告警通知）奠定了坚实基础。 技术选型与组成 后端框架：Python Flask，提供RESTful API与稳健的Web服务。 前端界面：Bootstrap，构建响应式、美观的现代化仪表盘。 数据可视化：已集成ECharts库，为即将上线的实时动态曲线图功能做好技术准备。 数据存储：SQLite（默认，轻量高效），可轻松迁移至MySQL等数据库。 核心功能：基于Python多线程与异步Ping检测，确保监控任务高效并发。

本系统基于 Python Flask 框架，结合前端 Layui 组件库，快速构建了一款轻量级、易部署的数据库管理工具。系统支持数据库表数据的可视化查询、条件筛选及分页展示，同时提供表字段的在线编辑功能，便于快速修改和维护关键数据。适用于内网隔离、无法使用常规数据库管理工具（如 Navicat、DBeaver 等）的受限环境，特别适合运维人员或开发人员在无外网权限的场景下进行日常数据核查、配置调整与问题排查。工具部署简单，依赖清晰，界面简洁直观，无需复杂操作即可上手，有效提升内网环境下数据库操作的灵活性与效率，是一款实用的轻量级数据管理解决方案。

智能题库系统后台 1.题库系统。 2.有学科知识分类和标签管理功能。 3.主要功能为试题导入和组卷（导出）功能，以word方式导入现有题库，目前选项是表格方式排版，组卷导出的word版式按提供的版式格式呈现。 4.新导入试题可以对比题库中已存在的试题进行查重提示（如题本40%相同即为重题），同时可以对比互联网上文本内容查重。 5.可以对题本和选项的错别字进行提示，可以对选项的内容重复值进行提示。

1、本产品相较其他翻译工具，集多种引擎于一体，针对不同领域翻译的效果特点，做了对比优化。 2、产品提供多个翻译结果，用户可根据自己的专业选择对应翻译结果。 3、支持文字、语言及图片等类型翻译； 4、以大模型作为基底，能够有效与用户进行沟通。 5、产品能够服务化，支持用户可通过公众号、网站等接入后端服务。

1、本系统面向如下需求：1）股票实时与历史数据获取 2）股票数据分析和选股 3）股票交易信号生成 4）股票实时监测与交易触发 2、系统特点：数据获取多数据源（Akshare Tushare Baostock 通达信），也可根据客户资源实现指定数据源获取；实时数据获取速度快；可根据客户需求灵活定制分析选股策略；其他灵活需求配合； 3、系统采用Python编写 4、如果需求方在广州或者附近，可根据需要线下讨论需求。

本项目旨在解决城市充电基础设施“信息不对称”问题，通过自动化数据采集 → 云端存储 → 实时可视化的完整链路，为用户提供直观的充电站分布热力图，辅助出行决策。 系统包含三大核心模块： 数据采集引擎：自动抓取并清洗多源充电站数据。 云数据库：使用 Supabase 存储结构化数据，支持空间查询。 前端可视化：微信小程序 + 高德热力图 + 实时更新，提供流畅交互体验。

? 考勤管理系统简介 您的项目是一个完整的考勤管理系统，包含两个核心模块： 考勤模板系统 模板文件: 手工考勤表-XX-模板.xlsx 主要特点: 标准化格式: 统一的Excel考勤表模板，适用于XX部 智能生成: 可根据指定年月自动生成月度考勤表 自动更新: 自动更新年份月份、日期序列、星期信息 公式维护: 自动更新正常工时和加班的合计公式 样式保持: 自动标记周末列为黄色，保持原有格式 生成功能: ✅ 单月生成：python3 generate_monthly_attendance_fixed.py --year 2025 --month 8 ✅ 批量生成：支持连续月份或跨年批量生成 ✅ 智能计算：根据实际天数生成正确的日期序列 ✅ 休息日标记：自动识别并标记周六、周日 ? 考勤校验工具 核心功能: 工时超限检查 自动计算每月工作日数量 计算每月正常工时限制（工作日×8小时） 检查所有员工工时是否超限 请假平衡检查 读取请假数据（第二个sheet） 自动转换请假单位（天→小时，1天=8小时） 验证：正常工时+请假时长=每月正常工时 时间一致性检查 智能解析上下班时间 自动扣除午休时间（12:00-13:00） 结合远程/到岗状态进行智能校验 提供具体问题日期和修正建议 使用方法: py 输出格式: ? 问题汇总表: 快速定位问题类型和员工 ? 详细问题日期表: 显示具体问题日期和详细信息 智能建议: 根据问题类型提供修正建议 ? 系统优势 自动化程度高: 从模板生成到数据校验全流程自动化 智能校验: 多维度检查确保数据准确性 用户友好: 提供详细的错误报告和修正建议 批量处理: 支持单文件和批量文件处理 格式保持: 完全保持Excel模板的原有格式和样式 项目结构 考勤表模板 这是一个非常完善的考勤管理系统，能够满足从模板生成到数据校验的完整工作流程需求！

【功能】 自动抓取豆瓣电影Top250的片名、导演，保存为CSV文件。 【技术栈】 - requests：高速抓取 - re 正则：解析HTML - csv 模块：直接生成Excel可打开文件 【运行】 pip install -r requirements.txt python main.py → 同目录生成 douban_top250.csv 【交付】 源码+依赖清单+样例数据，开箱即用。

为广告投放团队构建跨平台“一键式”智能排期中台，覆盖优酷 / 爱奇艺 / 腾讯视频等长视频平台，小红书等社交媒 体，以及抖音 / 快手等短视频平台。通过接入 RAG 模型（基于 Qwen-32B） 和 Dify 编排平台，提升排期智能化 程度与用户交互体验，支撑汽车、快消、游戏等 6 大行业客户的个性化投放策略。