Python

面向店铺经营者（如便利店、小型零食店等的店主）以及有商品采购需求的消费者。 对于经营者，解决商品信息管理（如商品的增删改查、库存统计等）不便捷，以及商品展示、订单管理等环节效率低下的问题；对于消费者，解决寻找心仪商品（如快速查找可乐、薯片等）、下单购买流程不顺畅的问题。 界面布局清晰，无论是经营者进行商品管理（如点击“添加商品”按钮即可新增商品），还是消费者搜索商品、加入购物车，操作步骤少，学习成本低，不像一些复杂的电商系统，有过多繁琐的功能和操作流程。 聚焦于中小规模的商品销售场景，如小型零食、饮料售卖，功能精准，没有多余的、不相关的模块，而市场上部分通用型电商系统功能庞杂，不适合小场景使用。 商品展示直观，配有图片，消费者能更清晰了解商品外观；操作按钮（如“编辑”“删除”“加入购物车”等）位置明显，反馈及时，提升了用户体验。 主要包含商品管理模块（实现商品的添加、编辑、删除、库存管理等功能）、商品展示与搜索模块（消费者可通过输入商品名称搜索，查看商品详情）、购物车模块（消费者将商品加入购物车，进行结算等操作）、订单管理模块（经营者查看订单，消费者查看自己的订单）等。

前端 (Frontend): 微信小程序 开发语言：TypeScript。为JavaScript提供了静态类型检查，增强了代码的可读性、健壮性和可维护性，特别适合构建有一定复杂度的应用。 核心框架：使用微信小程序原生框架，包含以下核心技术： WXML (WeiXin Markup Language)：负责构建页面的结构和布局。 WXSS (WeiXin Style Sheets)：负责定义页面的样式，语法与CSS高度兼容。 小程序API：深度使用了微信提供的原生API，以实现丰富的系统功能，例如： wx.login / open-type="getPhoneNumber"：构建了符合最新微信规范的安全登录和手机号授权体系。 组件：实现了应用内的自定义相机功能。 wx.uploadFile / wx.request：处理与后端服务器的所有数据交互。 wx.downloadFile / wx.saveFile：实现了报告的下载功能。 wx.previewImage：提供了高性能、带手势缩放的原生图片预览体验。 组件：用于小程序向关联公众号引流。 onShareAppMessage / onShareTimeline：实现了微信好友和朋友圈的分享功能。 后端 (Backend): Django 开发框架：Django (Python)。一个功能强大、“大而全”的Web框架，以其高效的开发效率、完善的文档和强大的安全性著称。 核心组件： Django Models: 定义了数据模型，通过ORM（对象关系映射）与数据库交互，无需编写原生SQL。 Django Views: 编写核心的业务逻辑，处理前端发来的API请求。 Django URLs: 设计了RESTful风格的API路由，实现了清晰的URL结构。 Django Admin: 自动生成了一个功能强大的后台管理界面，用于快速查看和管理用户提交的数据。 API 认证：Django Rest Framework (DRF) + Simple JWT。搭建了一套基于 JSON Web Token (JWT) 的现代化认证体系。用户通过手机号登录后，后端会签发一个有时效性的access_token，前端在后续所有需要认证的请求中携带此Token，保证了API的无状态和高安全性。 图像处理：Pillow (处理图片基础操作) + pdf2image (配合系统工具poppler-utils，将PDF报告动态转换为图片序列)。 服务器与运维 (Server & DevOps) 服务器：阿里云 ECS (Ubuntu 系统)。提供了一个稳定、可扩展的Linux服务器环境。 Web 服务器：Apache。作为前端反向代理服务器，负责处理所有来自公网的HTTPS请求，管理SSL证书，并将动态API请求安全地转发给后端的Django应用。 内网穿透/反向代理：frp。在开发阶段，用于将阿里云服务器的公网地址安全地映射到本地的开发服务器，极大地便利了真机调试。 数据库：SQLite (开发阶段)。Django默认的轻量级数据库，开箱即用，方便快速开发和原型验证。（未来可轻松迁移至 MySQL 或 PostgreSQL）。 安全配置： HTTPS: 在Apache上配置了SSL证书，实现了全站HTTPS加密通信。 CSRF 防护: 通过配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS，在保证API可用的同时，也正确处理了Django的跨站请求伪造防护机制。 防火墙 (ufw): 配置了Ubuntu系统的防火墙，按需开放必要的服务端口。

本项目为软硬件一体化集成系统，通过融合微波雷达、热成像传感器与高清摄像头，构建全覆盖、高精度、多频谱感知的园区智能监控网络。基于数字孪生技术，打造实时3D态势感知平台，整合BIM建筑信息模型与物联网实时数据流，并构建设施健康度预测模型，实现从物理空间到数字空间的动态映射与智能运维。 智能安防集成项目，成功打造集AI认知计算与物理空间防护于一体的新一代指挥中枢系统。通过构建多模 态生物识别矩阵，部署1024个毫米波雷达与热成像传感器组成的立体感知网络，通过联邦学习算法实现95%以上的人员轨迹还原精度，对某些关键区域形成亚秒级入侵预警；研发基于数字孪生的3D态势感知平台，整合BIM建筑模型与实时物联网数据流，建立设施健康度预测模型（PHM），故障预警准确率达90%；搭建符合国密标准的私有云架构，集成NLP文档解析与知识图谱引擎实现2000+类异构数据的智能关联分析。 本项目组建了一支26人的资深实施团队，配置包括项目经理1名、产品经理2名、AI模型开发工程师6名、BI建模工程师3名、后端开发工程师6名、前端开发工程师3名及硬件工程师5名。团队将基于云计算与微服务架构，结合BI建模、PyTorch垂类模型训练、知识图谱等前沿技术，进行系统性实施与开发。

1. 面向客户与核心价值 (30%) 面向客户： 本方案专为成长型电商企业、品牌方及电商运营团队量身定制。特别适用于在多个电商平台（如天猫、京东、抖音、拼多多等）进行销售，并深受数据孤岛、运营效率低下困扰的客户。 解决的核心问题： 数据孤岛与整合难题： 解决电商卖家需频繁登录不同平台后台、手动汇总整理数据的痛点，将分散在各处的销售、商品、客户数据自动聚合至统一平台。 运营效率低下： 替代传统依赖人工Excel统计、耗时耗力且易出错的粗放式运营方式，通过自动化报表和可视化看板，极大提升数据分析和决策效率。 决策缺乏数据依据： 解决管理者无法快速、直观掌握核心经营健康度（GMV、利润、转化率等）、无法及时发现问题并跟踪解决进度的问题，实现数据驱动的精细化管理。 2. 方案核心特点 (50%) 相比于市场上单一的数据统计工具或传统ERP系统，本方案的核心优势在于其 “深度整合、智能驱动、闭环管理” 的能力。 特点一：全平台数据一体化集成 市场常规方案： 通常仅支持少量平台，或需要极其复杂的API配置和手动导入导出。 我们的方案： 内置对接主流电商平台（天猫、京东、抖音等）API，实现自动、定时拉取多维度数据（订单、商品、流量、客服等），真正实现“一个平台，管理所有生意”。 特点二：高度可定制的指标与目标管理体系 市场常规方案： 提供固定的、通用的数据看板，难以满足企业个性化的KPI管理需求。 我们的方案： 允许用户自定义核心监控指标（如“高毛利商品销售额”、“京东京喜平台的退款率”），并可为商品、店铺、活动等灵活打标，进行多维交叉分析。支持设定、分解和跟踪销售目标，实现战略落地。 特点三：嵌入工作流的“任务-跟进”闭环 市场常规方案： 仅提供“数据展示”功能，发现问题后仍需通过其他工具（如钉钉、微信）进行任务分配和跟进，流程断裂。 我们的方案： 独创【数据 + 任务】模式。当数据异常（如“销售额低于目标20%”）时，可一键创建待办任务，指派给相应负责人，并在线记录跟进措施和结果。直接将数据分析与团队行动无缝衔接，形成管理闭环，极大提升运营协同效率。 特点四：丰富、直观且交互式的可视化看板 市场常规方案： 图表类型单一，数据联动性差，只能进行基础的观看。 我们的方案： 提供Dashboard总览、商品分析、流量分析、客服绩效等多主题看板。支持多图表组件联动筛选、下钻分析（从总销售额图表下钻查看具体商品的销售明细），让管理者不仅能“看到问题”，更能“定位根源”。 3. 产品组成与技术选型 (20%) 产品组成： 数据集成层： 负责通过API接口与各大电商平台（如天猫、京东、抖音等）进行对接，实现销售、商品、流量等数据的自动、定时拉取与清洗。 数据中台层： 构建企业级数据仓库，对异构数据进行融合治理，形成统一、标准的数据模型，为上层应用提供可靠的数据服务。 业务应用层： 指标管理中心： 支持用户自定义关键业务指标（KPI）。 标签管理引擎： 允许对商品、订单、店铺等对象进行灵活打标与分类。 目标与任务管理： 实现目标的设定、分解、跟踪以及数据异常触发的待办任务闭环。 可视化展现层： 提供可配置的Dashboard、多维度分析报表及数据下钻功能，直观呈现业务全景。 技术选型： 前端技术栈： 采用 Vue 3 组合式API构建高性能前端应用，使用 Element-Plus UI框架保证界面美观与交互一致性，集成 ECharts 实现丰富、流畅的数据可视化图表。基于 RuoYi-Vue 前端架构开发，保证了项目的规范性与可维护性。 后端技术栈： 核心业务逻辑采用 Java + Spring Boot 框架构建，保障了系统的稳定性、高并发处理能力和易于扩展的微服务架构。使用 Python 编写高效的数据采集、清洗和自动化脚本，充分发挥其在数据处理领域的生态优势。 数据持久化： MySQL 作为核心业务关系型数据库，Redis 作为缓存数据库，提升系统响应速度。 部署与运维： 项目可通过Docker容器化部署，使用Nginx实现反向代理和负载均衡，保障企业级的部署灵活性与系统高可用性。 项目名称：电商智能运营数据中台 项目简介： 一款集成了多电商平台数据的智能分析平台。我们不仅为您提供自动化的数据报表和可视化看板，更创新性地将数据与任务管理相结合，支持自定义指标、目标管理和协同跟进，帮助电商企业打破数据孤岛，实现从数据洞察到运营行动的无缝闭环，驱动业务增长。 项目体验地址：http://123.56.26.227/

自动获取多台Linux信息的作品简介 1. 方案目标与解决问题 本方案旨在为IT运维人员或系统管理员提供一个自动化工具，解决人工登录多台Linux服务器并逐一查询信息的繁琐、低效问题 。该方案通过自动化流程，实现了批量获取多台Linux服务器的系统信息，例如磁盘占用率等，并将结果自动发送给相关人员，从而大幅提升了工作效率，减少了重复性劳动 。 2. 方案特点与优势 与传统的纯人工操作或单一技术方案相比，本方案具有以下显著特点： RPA与Python结合：该方案利用RPA（机器人流程自动化）作为主流程，并集成Python编写的自定义插件，从而充分发挥了两种技术的优势. 高效性与扩展性：Python插件能够通过SSH协议高效访问多台Linux服务器，并执行命令获取结果. 这种模块化的设计使得方案易于扩展，可以轻松地添加新的Linux服务器或执行不同的脚本命令，以满足多样化的信息获取需求. 自动化通知：在获取到Linux命令的执行结果后，RPA会自动调用企业微信，将处理好的信息发送给指定的接收人，实现了信息获取与通知的无缝衔接，确保相关人员能及时了解系统状态. 3. 方案技术组成 本方案主要采用RPA+Python的技术选型，具体包括： RPA流程创造者（UiBot Creator）：作为主控平台，负责整个自动化流程的编排与执行. Python自定义插件：通过SSH协议连接并执行Linux命令（例如df -hT），并获取执行结果. 企业微信：作为信息推送的渠道，用于将最终结果自动发送给相关人员.

全市场投管人收益表数据获取方案简介 1. 方案目标与解决问题 本方案主要面向**保险股份有限公司，旨在解决其在获取外部网站数据时遇到的效率低下和数据处理困难等问题 。具体来说，该方案自动化了从多个外部网站获取“年金基金投资管理”相关数据并将其写入指定Excel表格“全市场投管人收益表”的过程 。这大大减少了人工操作的耗时，将原本可能需要人工耗时数月的工作，通过技术方案将时间控制在可管理的范围内。 2. 方案特点与优势 相比于市场上的常规方案，本方案的独特之处在于其采用RPA+Python的混合技术方案，并兼顾了效率、成本和技术可行性。 RPA+Python混合方案：传统的RPA方案（方案1）在识别合并单元格时会出现数据错乱的问题，而纯Python方案（方案3）则需要熟悉复杂的数据分析和网页获取技术，且未用到RPA和IDP 。本方案将RPA（机器人流程自动化）和Python语言相结合，利用RPA处理网页访问、标题链接打开等操作，然后由Python读取RPA处理后的数据进行复杂的表格数据获取和联表查询，最后再将Python代码作为插件导入RPA中进行整体流程的调试和测试 。 高效性与高投入产出比：该混合方案避免了纯RPA方案中因处理页面元素耗时过长导致效率低下的问题，也规避了纯Python方案的技术难度 。例如，在获取80个网站数据的情况下，纯RPA方案预计需要240天左右，而本方案在确保数据准确性的同时，预计总用时仅为110天，大幅提高了效率 。 自动化录屏：流程运行后，方案能够自动生成录屏文件，便于客户直观地了解和验证流程运行情况，并能将生成的数据文件直接发送给客户 。 3. 方案技术组成 该方案主要由以下技术组件构成： RPA：用于自动化网页操作，例如访问指定网站、打开符合规则的标题链接等. Python：用于处理复杂的数据操作，包括读取RPA处理的数据、访问链接、获取表格数据、联表查询，以及将处理后的数据写入Excel文件. 配置文件：用于存放需要打开的网站标题、链接和规则等信息，以便于管理和维护.

1.自动化爬虫，爬取兆级数据 2.数据筛选，塔尖llm 企业级RAG 3.智能体工具调用 4.获得多个竞赛奖项 5.使用celery分布式部署 6.mysql、mongodb、milvus多数据格式保存 7.部署于gitee,运用Jenkins一键化更新 8.搭建工作流与知识库，更具哦啊去数据录入知识库进行检索，提升RAG的检索能力

本方案用 Python requests 采集微博评论，先通过请求头与 Cookie 模拟浏览器。访问微博评论 API，传入微博 ID、页码等参数，获取数据后提取用户 ID、名称、地址及评论内容等关键信息。采集过程加入随机延时防封禁，多页数据自动拼接。最后用 pandas 将数据存入 Excel，支持追加扩充表格。使用前需替换 Cookie，注意控制爬取频率，遵守平台规则，确保数据采集合法合规，满足后续数据分析需求。

本方案为发票识别验真助手 通过利用票据识别功能对发票文件进行识别处理 根据识别结果自动进行验真核验 为财务人员省去大量的重复录入操作 采用python语言进行开发 本方案为发票识别验真助手 通过利用票据识别功能对发票文件进行识别处理 根据识别结果自动进行验真核验 为财务人员省去大量的重复录入操作 采用python语言进行开发

区块链期权套利系统 - 搭建高并发底层数据架构，接入交易所API采集数据并整理入库。 - 搭建 风险管理系统，构建 不同情况下的 Greeks 推演、Cash PnL 归因分析、VRP时序计算等。 - 设计 BS modol、PM 矩阵、Monte Carlo 三者相结合生成风险路径，并计算其依赖程度。 - 搭建 Outgoing robot 做风险预警，Grafana 做风险推演后的可视化报表。 - 构建 stochastic volatility 套利策略，以 SABR 模型为基础，搭配 LM 算法约束后拟合短期限的 3D 隐波曲面，识别其中潜 在的凸性套利机会进行交易。 - 构建 vrp 波动率套利策略，使用 静态对冲 做 厚尾增强 处理，并辅以 auto ddh 控制敞口。

本项目使用Google提供的vit-base-patch16-224-in21k模型进行微调，完成了犬类品种分类任务。 训练时长: 5个epochs。 深度学习框架: PyTorch。 前后端实现: Flask 和 HTML。 通过简单的操作，即可在本地端口5050访问前端WebUI，并拖拽图片实现犬类品种的识别。

整合文本、语音、图像交互的企业级智能客服平台，同时具备营销自动化能力。Java 后端支持日均千万级消息处理，保障 99.99% 可用性；Python 模块部署的多模态模型可理解用户发送的商品图片并自动推荐相关产品，结合用户画像实现精准营销。提供客服工作台与管理者数据面板（转化率、问题解决率等指标）。服务某知名电商平台后，客服人力成本降低 53%，营销转化率提升 17%。

银河万通软件开发工作室主页 实现工作室外部交互 API 等内容，优秀的前端页面质量和后端支持系统。 INDEX SVG 基本入场动画，响应式页面，渐显动画组件，支持手机端。 显示成员基本信息，卡片化设计，_base 模板渲染，后端使用 flask 和 jinja2 渲染。 可以作为模板，提供给其它工作室或组织使用。

各大平台无代码智能体搭建、大模型本地部署、本地智能体搭建、知识库、大模型微调、ai插件开发 各大平台无代码智能体搭建、大模型本地部署、本地智能体搭建、知识库、大模型微调、ai插件开发 各大平台无代码智能体搭建、大模型本地部署、本地智能体搭建、知识库、大模型微调、ai插件开发 各大平台无代码智能体搭建、大模型本地部署、本地智能体搭建、知识库、大模型微调、ai插件开发

MySQL 封装项目 - New SQL (NSQL) 一个轻量级、线程安全的 PyMySQL Python 封装器，具有增强功能。 Python MySQL PyMySQL 目录 优势 技术原理 功能特性 API参考 使用示例 局限性 对比 优势 与其他MySQL封装器的比较 ✔ 线程安全 - 内置线程锁机制 ✔ SQL注入防护 - 严格的标识符验证 ✔ 自动类型转换 - 智能结果类型处理 ✔ 灵活参数绑定 - 支持元组和字典参数 ✔ 连接弹性 - 自动重连处理 ✔ 调试模式 - 详细的SQL日志记录 技术原理 事务处理 使用PyMySQL原生事务支持 每次成功操作后自动提交COMMIT 可通过原始连接手动控制事务 连接池 非传统连接池 带线程锁的单一持久连接 适用于中等工作负载的轻量级方案 适合长期运行的应用程序 功能特性 核心功能 参数化查询构建 自动FROM子句补全 JSON数据类型支持 二进制数据处理工具 带SQL日志记录的调试模式 字典式结果格式化 安全特性 SQL注入预防 严格标识符验证 正确的字符串转义 查询与参数分离 API参考 主要类 MySQL(host, port, charset="utf8", debug=False) 主封装类构造函数 NewCursor(parent) 带增强方法的游标类 核心方法 方法 描述 参数 use(db, Table=None) 切换数据库 db: 数据库名 select(_Table, FROM=None, WHERE=None, _limit=None) 基础SELECT _Table: 选择列 selectashead(_Table, FROM=None, WHERE=None, _limit=None) 字典式结果 同select insert(_Table, values=None, WHERE=None, **k) INSERT操作 支持字典或关键字参数 update(WHERE, FROM=None, **k) UPDATE操作 必须包含WHERE子句 delete(FROM=None, WHERE=None) DELETE操作 istrue(FROM=None, WHERE=None) 存在性检查 返回布尔值 辅助函数 函数 描述 示例 Func.NOW() 当前时间戳 Func.NOW() Func.JSON_ARRAY() JSON数组构建器 Func.JSON_ARRAY(1,2,3) Func.insertbytes() 二进制数据处理 Func.insertbytes(b'data') 使用示例 基础用法 db = MySQL('localhost', 3306, debug=True) db.__login__('user', 'password') cursor = db.NewCursor() # 查询示例 cursor.use('mydb', 'users') results = cursor.select('*', WHERE=('age > %s', (18,)), _limit=10) # 插入示例 cursor.insert('users', {'name': '张三', 'age': 25}) # 事务示例 try: cursor.update(WHERE=('id=%s', (1,)), FROM='users', balance=100) cursor.update(WHERE=('id=%s', (2,)), FROM='users', balance=200) except: cursor.conn.rollback() 高级功能 # 二进制数据插入 cursor.insert('files', { 'name': 'data.bin', 'content': Func.insertbytes(b'\x00\x01\x02') }) # JSON数据处理 cursor.insert('config', { 'settings': Func.JSON_ARRAY('item1', 'item2') }) # 字典式结果 users = cursor.selectashead('*', FROM='users') for user in users: print(user['name'], user['age']) 局限性 不推荐场景 ❌ 高并发应用（考虑连接池方案） ❌ 复杂事务场景 ❌ 类ORM的对象映射 ❌ 异步应用 性能考量 单连接模型在重负载下可能成为瓶颈 未针对批量操作优化 类型转换会增加少量开销 与其他项目的对比 特性 NSQL PyMySQL SQLAlchemy Django ORM 线程安全 ✔ ✖ ✔ ✔ 连接池 ✖ ✖ ✔ ✔ ORM功能 ✖ ✖ ✔ ✔ SQL构建 ✔ ✖ ✔ ✔ 二进制支持 ✔ ✔ ✔ ✔ 调试模式 ✔ ✖ 部分 部分

调用多模态大模型，通过系统化的提示词（Prompt）工程优化与迭代，构建一套高效、准确的图片识别与信息提取服务，并进一步扩展为支持复杂视觉问答（Visual Question Answering, VQA）的一体化AI能力平台。该服务实现对图像内容的结构化提取、语义理解与自然语言交互应答，并通过标准化API接口与企业现有系统进行无缝对接和联合调试。最终将整体能力封装为可独立部署、高可用、可扩展的微服务，支持多模态输入与智能化输出，适用于多样化的业务场景如智能审核、内容分析、自动化运维等。

该系统为提高公司员工部门效能，对接jira数据源进行分析和展示来提升部门整体效能为目的而形成。 1. 针对用户提出的重新登录进行权限系统的重新设计和优化 2. 针对系统出现的OOM问题进行问题跟踪和优化 3. 脚本平台出现的慢sql 1. 对于用户提到的数据源变更使用规则引擎实现 2. 对权限系统使用redis做持久层 3. 数据看板特殊数据结构存储在mongo 4. 使用python对原数据进行加工和清洗 5. Xxl-job定时对数据进行更新 6. 技术栈使用到了spring cloud gateway、open feign、eureka、oauth2等

通过构建智能语音客服系统，旨在为旅客提供高效、便捷、人性化的服务。 平台参与者包括：机场呼叫中心、信息中心以及旅客 功能架构设计 1、通过freeswitch语音网关接入机场已有华为语音网关设备，集成拨号计划，实现旅客语音接入 2、获取旅客语音流，利用asr技术将语音转成文本 3、利用通义千问文本大模型结合本地知识库，对文本内容进行处理得出应答 4、通过tts语音转译将大模型返回的结果转成语音，交给freeswitch播放

本项目以 “静态知识活化 + 动态交互赋能” 为核心，构建 “多模态知识库 + LLM 智能引擎 + 高拟真实时数字人” 三位一体的服务体系。通过将结构化（如产品手册、课程大纲、景区导览数据）与非结构化（如语音问答记录、视频教学片段、游客反馈文本）知识资源整合为标准化知识库，依托 LLM（大语言模型）实现知识的深度理解、精准检索与逻辑生成，最终通过实时数字人载体，将抽象知识转化为拟人化、场景化的交互服务，解决传统知识服务中 “响应不及时、交互不自然、场景适配弱” 的痛点，可广泛应用于商业服务、文旅体验、教育教学等领域，实现 “知识触达更高效、用户体验更沉浸、服务价值更多元” 的目标。

HAP机器人流程自动化软件业务亮点与问题解决介绍 业务亮点： HAP机器人流程自动化软件具备全面且强大的功能体系。拥有可视化设计流程，让操作不再依赖复杂代码，业务人员也能轻松上手构建流程；集成OCR能力，可精准识别图片、扫描文件中的文字信息，实现非结构化数据的高效提取；支持Python调试，赋予用户利用Python强大功能扩展自动化能力的权限；具备AI持续集成特性，能不断优化自动化流程，使其更智能、高效。此外，涵盖系统文件、办公软件、网页等多场景自动化，还有丰富的海量模板，大幅降低开发成本与时间。 解决的问题： 在企业运营中，HAP软件致力于解决重复性、规律性人工操作任务耗时耗力的问题。例如，大量数据录入、文件格式转换、跨系统数据搬运等工作，易出错且效率低下。通过自动化流程，可减少人工干预，降低错误率，释放人力去从事更具创造性和价值的工作。同时，对于数据提取场景，OCR和元素捕捉等功能解决了从纸质文档、图片中获取数据难的问题；在多系统交互方面，软件能打通系统壁垒，实现数据流畅传输与业务协同，提升企业整体运营效率，助力企业数字化转型。