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
UI用的TKINTERBOOTSTRAP,批量PING命令用多线程对每几分钟进行一批次批量ping,ping不通则短信通知,短信通知接口用浏览器调试其他网站的接口。破解了EBC国密加密,利用nodejs搭建本地加密JS环境,利用requests进行数据模拟发送,进行短信通知,以及全自动化鼠标点击,键盘模拟输入,导入导出脚本等功能
1010python
1、独立对接业务部门、沟通需求。 2、每日使用python+代理(防止穿透及对方网站拉黑)自动拉取保证金监控中心账单。 3、每日使用pyhon处理账单,导入数据库,并结合python和sql进行权益计算。 4、使用图表工具或者python定制数据的图表展
800python大数据
利用python将视频提取关键帧、视频中的音频等,并将提取的图片进行二次处理,生成图片的缩略图等关键信息。 可批量处理 可自定义关键帧提取方法 可提供ocr功能
430python
对爬取到的关于17个可持续发展指标的相关数据进行灰色关联度分析,再建立DEMATEKL-ISM模型对指标进行优先级排序,得到各指标间的优先级关系
630python大数据
使用Air Test的框架进行手游操作模拟;实现少女前线手游的自动化挂机与日常任务处理。 将常用的界面和操作封装成模块互相调用
840pythonPython
使用Air Test的框架进行手游操作模拟;实现少女前线手游的自动化挂机与日常任务处理。 将常用的界面和操作封装成模块互相调用
840pythonPython
整体结构可以分为实体识别和关系/属性抽取两部分,流程可以分为6步,其中2、3和4步会重复执行多次。 第1步:通过Hanlp和规则匹配的方式抽取部分实体 第2步:采用远程监督方法,用种子知识图谱对齐无标数据得到标出了实体的数据 第3步:用上一步得到的标出了实体的数据训练模型 第4步:用上一步训练的实体识别模型抽取无标数据中的实体,并将抽取出的实体加入到种子知识图谱中,增加种子知识图谱的规模,重复2,3,4步多次不断使种子知识图谱规则不断扩大 第5步:通过重复2,3,4步多次后得到扩展了大量实体的知识图谱,用种子知识图谱对齐无标数据,将无标数据中的实体都找出来 第6步:通过上一步得到无标数据中的实体后,使用规则的方法判断实体间的关系和属性
990关系抽取
基于onebot协议对接gocq的开源QQ机器人框架,基于fastAPI框架,实现异步功能的低耦合框架,内部封装大部分api,对新手友好
1190pythonpython
曾对10多家券商极速交易系统的维护工作,整体负责项目实施进场之后的事情,部署、测试、维护,项目需求跟踪沟通等。
1590python
通过python技术,获取证券行情数据,并根据自己的策略设计,计算出满足条件的个股和行情系统监控提示,最后将他们用可视化展示出来
1570python
1、独立对接业务部门和各期货公司。 2、将3项返息的商务条款,转化为计算规则。 3、根据入金额度,每日自动计算差额。 该项目3个月内为公司挽回期货公司漏算的近十万元
1300pythonpython
AI绘画 调用api
650python
本作品是基于技术指标的股票数据分析,选股逻辑不适合在此透露,每天晚上对股票进行复盘分析,选出优质股票在第二天进行买入操作,短线盈利稳定在10%左右,少量下行股票(请设置合理的止损线,建议5%) 本作品目前尽力了一段时间的迭代,目前版本较为稳定,如图所示,模拟盘20天14%的收益,其余模拟盘由其他原因不做展示。 本作品仍在不断更新中,需要更新版本或有其他需求,请联系我。 其他股票分析也可以联系 开发功能: 1. 功能优化(进行中) 2. 实时量化买入卖出操作(实现较为复杂,暂未排期) 备注:炒短线,只适合小资金介入,不适合大资金投入!切记!
1350pythonpython
自己全栈开发,后端用python的flask框架编写,数据库用mysql,前端用vite构建工具构建打包,以及一些最基本的前端javascrpt等技术
960python
1. 项目包含 Web端与爬虫端两大部分,Web主要用于构建分布式爬虫(可自由输入参数),控制爬虫的启动与关闭,展示爬虫爬出的数据,对数据做可视化与一定的数据分析;爬虫端主要设计了淘宝、京东等电商类与CSDN、网易新闻等博客新闻类两种爬虫,电商类主要爬取商品的价格、各项参数、评价,新闻类主要爬取新闻内容。 2. 我主要构建分布式爬虫模块,使用爬虫框架 scrapy 提供的分布式扩展框架 scrapy-redis 来构建分布式爬虫,scrapy-redis 主要是在 scrapy 框架上加入了 redis 模块进行分布式的扩展。使用 Django 框架实现管理端后台,使用 scrapyd 进行爬虫控制,使用 textrank 与 jieba 进行文本摘要与关键字提取,使用 echarts 进行可视化图表展示。
1090python爬虫
爬虫模块分为监控和报警模块,点击开始监测,就能基于设定好的时间间隔定时监控数据,如果超限,发出报警 我负责整个项目开发,使用python和爬虫技术
930python爬虫
1. 项目为通用后台管理系统,可定制化具体的内容。以奶茶店后台管理系统为例,主要包含订单模块、仓储模块、下单模块、数据统计与可视化模块 2. 我主要负责的部分为Django搭建后台管理系统
1160Javaweb
基于stable diffusion部署facechain,利用人脸图片训练特征向量,实现ai证件照、写真生成。并接入langchain,通过客服微信,实现服务。
2050pythonEmoji 表情相关
人脸识别 调用faceRecognition
720pythonpython
整体结构可以分为实体识别和关系/属性抽取两部分,流程可以分为6步,其中2、3和4步会重复执行多次。 第1步:通过Hanlp和规则匹配的方式抽取部分实体 第2步:采用远程监督方法,用种子知识图谱对齐无标数据得到标出了实体的数据 第3步:用上一步得到的标出了实体的数据训练模型 第4步:用上一步训练的实体识别模型抽取无标数据中的实体,并将抽取出的实体加入到种子知识图谱中,增加种子知识图谱的规模,重复2,3,4步多次不断使种子知识图谱规则不断扩大 第5步:通过重复2,3,4步多次后得到扩展了大量实体的知识图谱,用种子知识图谱对齐无标数据,将无标数据中的实体都找出来 第6步:通过上一步得到无标数据中的实体后,使用规则的方法判断实体间的关系和属性
1210关系抽取
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