项目简介 本项目是基于FastAPI和Celery框架构建的标签管理系统，旨在助力用户开展数据标签任务。系统允许用户选择标签模型和规则，通过API接口返回抽样结果来检查标签情况。主要功能涵盖创建标签任务、查看任务列表、检查任务状态、获取抽样结果以及终止任务。 项目的主要特性和功能 创建任务：依据用户
项目简介 本项目借助Python语言及其丰富的机器学习和深度学习库，利用RBM（受限玻尔兹曼机）进行特征提取和降维，结合多种有监督分类器（如SVM、逻辑回归、随机森林等）以及DBN（深度置信网络），实现数字图像的分类识别。项目包含数据预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤，旨在对比不同模型和方法在特
项目简介 本项目是一个基于Python的Microsoft Graph API调用系统，采用了AutoApiSecret加密版设计，能够实现对多个Microsoft Graph API端点的调用，同时保护账号安全。 项目的主要特性和功能 加密保护：加密版设计，隐藏应用id和机密，保护账号安全。 多A
项目简介 本项目是基于Python构建的AI小说续写系统，借助BERT预训练模型和LSTM网络实现文本生成。项目涵盖数据预处理、模型训练和文本生成这两个核心部分。 项目的主要特性和功能 数据预处理：运用自定义的数据处理函数，把原始文本数据切分成适合模型训练的子序列。 模型训练：提供基于BERT和LS
项目简介 本项目是基于Python和Selenium的Web UI自动化测试框架，运用pytest作为测试框架，结合POM（Page Object Model）模型设计。框架对公共类、配置、测试数据和测试用例进行分层管理，支持使用allure生成测试报告，能有效提高Web UI自动化测试的效率与可维
项目简介 本项目基于Python语言开发，涵盖mod_h[ttp]2和mod_proxy_h[ttp]2两个独立构建模块，为Apache httpd提供HTTP/2支持。项目既是提前体验新特性和修复的平台，也提供完整测试框架，用于验证HTTP/2协议在Apache服务器中的实现是否符合预期。 项目的
项目简介 本项目是基于Python的物流任务自动执行系统，旨在实现物流任务的持续自动执行。它模拟游戏中接任务、送货、交任务、回程导航以及返回的完整流程，利用图像识别、机器学习等技术自动识别屏幕上的图标和文字，驱动鼠标和键盘完成相应操作。 项目的主要特性和功能 任务自动化执行：按顺序循环执行接任务、送
项目简介 本项目基于C++和Python实现了BLE Public Key Authenticated Pairing（BLE-PKAP）协议。该协议基于标准的BLE带外配对机制（LE SC OOB），利用受信任的椭圆曲线公私钥对实现设备间的相互认证，为BLE设备配对提供了更安全、灵活的解决方案，弥
项目简介 本项目是基于Django和Ninja框架的用户管理系统，目标是提供高效、模块化的用户管理解决方案。系统集成用户管理、角色管理、权限控制等核心功能，运用JWT实现安全的认证和授权机制，采用模块化设计，方便扩展与维护。 项目的主要特性和功能 用户管理：支持用户账户的创建、获取、列表展示、删除及
项目简介 本项目是基于Python和PyTorch框架构建的命名实体识别（NER）系统。借助预训练的NeZha模型，经两阶段预训练与微调过程，达成高效的命名实体识别功能。系统能支持多种NLP任务，且具备灵活的训练、评估和预测功能。 项目的主要特性和功能 两阶段预训练：第一阶段用无标注语料和初赛测试集
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