Python

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。

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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。‌

采集用户的笔记信息 采集笔记的详细信息 采集搜索的信息 采集所有评论 采集指定时间的评论 采集主页推荐内容 点赞笔记 关注用户 点赞评论 回复评论 获取消息 获取最新关注 获取最新点赞 获取用户自己的信息 获取用户指定位置的笔记 获取用户所有笔记

面向对象：本方案面向电影数据分析，对豆瓣电影数据按类别进行获取并进行数据可适合 解决问题：在进行对电影数据进行数据分析时，大量的数据导致无法对数据直观的查看，因此采用图表可视化的方式对数据可以直观的展示。

基于convLSTM实现流场图片信息的三维重构和预测，输入观测图像可以将图片进行分类，和识别图片中的微幅波。 实现三维动态流体的实时测量，结合深度学习和传统数字图像处理中的数字图像相关法，可以实现对于力学中变形和拉伸过程中物理参数的快速实时观测，并基于此实现微米级别的工业视觉测量场景，不仅能适应自然生活中的深度测量需求，还能实现对于微米级别的工业仪器测量的要求。

1.人体动作采集装置开发：负责硬件电路设计和原型制作，同时编写嵌入式软件以实现数据采集和传输功能，确保采集装置的性能和稳定性。 2. 人体动作捕捉解算算法设计：根据采集装置获取的数据，研究和开发算法以进行动作识别、姿态估计和运动轨迹分析，确保算法的准确性和实时性。 3. 人体动作捕捉交互界面设计：负责界面的布局、交互逻辑和视觉设计，以便用户能够方便地进行动作捕捉、数据展示和分析。

1、曾参与开发的相关专利如CN111538522B，CN115396499A，CN115269279A等 2、服务于旨在建立需要自主可控的消息中间件系统（核心组件、管控平台）。原参与项目专利属于原有公司，可参与新项目开发与落地或者开源项目二次开发。

1.基于VLC播放器实现多画面视频播放器 2.几乎支持常见所有视频文件格式、实时监控视频流及直播视频流格式RTSP\RTMP\HTTP\FLC\HLS 3.支持多画面选择其中指定1路或者多路进行音频播放监听 4.上传的程序为windows版本且为4画面播放器，需要6、9、12甚至更多或者需要定制修改的可联系本人修改

本系统能对用户上传的图像进行自动分类,将使用卷积神经网络图像分类到10个预设类 别(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车)中的一个。 我主要负责该系统的前后端开发和优化卷积神经网络，实现了文件上传、图片分类、图 像热力图展示、文件压缩后返回、条形图展示、以图搜图、爬取图片等功能。 前端采用vue3+cli脚手架+element-plus搭建可视化界面，使用Nginx部署前端网站。后 端采用PythonFlask实现业务数据处理。使用Redis消息队列提高系统并发能力

项目背景 本项目旨在从新浪微博平台抓取指定关键字的微博内容，整理并保存为结构化的数据文件（CSV格式），以便进行后续的数据分析和处理。微博作为中国最大的社交媒体平台之一，包含大量用户生成的文本内容，对情绪挖掘、舆情分析等研究具有重要意义。 项目功能 1. 关键字搜索：用户可以输入任意关键词，程序将基于该关键词在微博平台上进行搜索。 2. 多页抓取：用户可以指定需要抓取的页数，程序会自动抓取指定页数内的微博内容。 3. 数据清洗：程序会自动清洗抓取到的微博内容，去除HTML标签等冗余信息。 4. 数据存储：所有抓取到的微博内容会以CSV文件格式进行存储，方便后续的分析与处理。 技术栈 • 编程语言：Python • 第三方库：requests（HTTP请求）、pandas（数据处理）、fake_useragent（生成随机User-Agent）、jsonpath（解析JSON数据）、urllib3（HTTP库） • 数据格式：CSV（Comma-Separated Values）

● 简介：个人网盘设备项目，小型nas设备，设备内部有硬盘，放在家中连接上网络，在内网和外网均可以通过ios/安卓app访问设备中的文件。cpu为RTD1296 ARM架构，内存4G，python编写设备端控制软件。功能有扫码绑定，文件断点上传、下载、删除，文件类型统计，文件索引，samba共享，远程下载，好友文件传输，设备信息上报，设备远程协助。 ● 项目难点：设备系统为定制openwrt系统，开发调试存在困难，设备远程连接为p2p方式，需要检测可用性。 ● 工作内容 - 设备端和服务器端业务功能开发调试 - 设备端OTA系统实现 - 设备端故障协助系统实现 - 设备端出厂功能检测脚本 - 设备生产和检查流程指导 ● 技术栈 - tornado sqlite p2p 多线程 （设备端 python） - tornado redis mysql （服务器端 python） - supervisor nginx （linux）

● 简介： 餐饮行业一站式解决方案，包含收银端，点餐小程序，营销小程序，商家版小程序，无人售货机，无人结账机，crm系统。营销小程序含有邀请佣金，小额储值，储值赠送，刮刮卡，转赠好友，异业联盟发券等多种营销活动。 ● 项目难点：流量大，前期服务器资源有限。针对这个问题我设计了 负载均衡+动态网关的系统框架，可以根据流量决定业务模块进程数量，网关可以动态的规划流量走向，让系统具有高扩展性，做到服务器成本控制。网关可以做灰度测试。 ● 工作内容： 总体框架设计，技术选型和验证，核心功能编写，确定后台系统采用网关+负载均衡设计 整体系统debug定位和调试，建立错误实时提醒系统，建立日志收集方案 项目进展和质量控制 系统部署和升级 三方系统的对接（无人售货机，无人结账机，支付退款系统） 设计了技术开发人员后台管理工具 ● 技术栈 tornado flask mysql redis celery sqlalchemy wechatpy jwt jsonschema（python） redis gin jwt（go） supervisor nginx syslog （linux） 微信小程序，微信公众号，微信支付，支付宝小程序，支付宝支付

1.利用Python爬虫模拟浏览器的行为来自动化地从互联网上提取信息 2.提供相应的网络请求模块requests、数据解析模块xpath、数据存储模块openpyxl等，能对数据进行初步的清洗和格式化，减少人工处理的工作量；自动化地从互联网上收集所需的数据，有利于进行数据分析和市场研究

项目描述：建立一个可视化、流程编排的自动化产品，能够快速解决企业内部面临各种的安全风险，做到非技术人员也可灵活运用。 工作内容： 1，自动化平台开发，主要负责任务调度模块。 2，自动化平台内容建设，制定功能模块包框架，主要负责内容：员工离职风险检测，企业内部代码风险检测，云服务器配置风险检测，企业内部各系统漏洞检测； 3，新进员工业务技术指导和代码检查。 主要技术 自动化，开源工具集成，爬虫，消息队列

1.本项目为老挝到中国的物流运输系统 2.项目使用 SpringBoot 为主要框架，使用 Tomcat 服务器，使用 Nginx 作为反向代理工具，使用 Redis、Mysql 作为数据库，使用 KafKa 作为消息队列。 3. 公众号搜索老挝运达国际贸易可以体验

本方案主要面向食品制造企业、餐饮服务业和垃圾处理厂等对象。食品制造企业在生产过程中会产生大量厨余垃圾，采用本方案可以有效识别和分拣这些垃圾，减少处理成本。餐饮服务业每日会产生大量厨余垃圾，本方案可以帮助餐饮服务商高效分类和处理垃圾，提高工作效率。垃圾处理厂则可以通过本方案提高厨余垃圾分类的准确性和效率，从而优化后续处理流程。 本方案解决了垃圾分类准确性低、处理效率低和劳动成本高等问题。传统手动分类效率低，容易出现误差，而视觉AI技术可自动识别和分类，提高准确性。此外，手动分类耗时耗力，本方案的AI抓取系统可以大幅提高分类速度和效率。最后，通过减少对人力的依赖，可以降低劳动力成本，同时减少工作人员接触垃圾的健康风险。 与市场上常规方案相比，本方案具有以下显著特点。首先，采用先进的视觉AI技术，使用高分辨率相机和深度学习模型（如RtmDet和YOLO），能够高精度识别和分类厨余垃圾。其次，结合机器人技术，基于视觉检测结果，动态调整抓取策略，实现精准的垃圾抓取和分类。此外，系统能够实时监控分类过程，提供反馈，及时发现和解决问题。再者，方案具有良好的扩展性，可根据不同需求进行调整和优化，适用于各种规模的应用场景。最后，通过高效分类和处理厨余垃圾，减少对环境的污染，促进资源再利用，展现了其环境友好性。 本方案的产品组成和技术选型如下：视觉识别模块、机器人抓取系统、控制与管理系统以及前端界面设计。视觉识别模块中，使用高分辨率相机实时捕捉厨余垃圾图像，通过图像去噪、增强和缩放等预处理操作，提高检测算法的准确性和效率。采用训练好的深度学习模型（如RtmDet和YOLO）进行垃圾识别，输出识别结果，包括垃圾的类型、位置和置信度。机器人抓取系统则根据目标类别和位置判定是否可抓取，并动态调整抓取策略。基于视觉检测结果，计算机械臂的运动路径，配备专用夹持器，根据不同类型的垃圾调整抓取策略，将垃圾放置到指定位置。控制与管理系统则通过Socket服务，与机器人完成实时可靠的数据传输，并实时监测检测结果、传送带速度和抓取结果，同时通过FTP服务对抓取数据进行传输备份。 前端界面设计是基于PyQt5开发的，提供了一个直观友好的用户界面。用户可以通过界面实时监控垃圾分类和抓取的全过程，查看每个垃圾的识别结果、抓取状态和系统运行状态。此外，界面还提供了操作日志和数据统计功能，方便用户进行数据分析和系统维护。用户可以通过简单的操作进行系统设置和参数调整，从而适应不同的应用场景和需求。 通过以上技术和产品组成，本方案能够实现高效、准确的厨余垃圾分类和处理，为客户提供全方位的解决方案。