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【源码】基于Python和Flask框架的财务知识问答系统

项目简介 本项目基于Python和Flask框架构建,利用自然语言处理技术,结合预训练模型和知识库,为用户提供财务相关的问答服务。用户可通过文本或语音方式提问,系统会在知识库中搜索匹配并返回回答或建议。 项目的主要特性和功能 问答功能:用户输入财务相关问题,系统借助自然语言处理技术和预训练模型理解并

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于ESP32的LED矩阵显示物联网时钟

项目简介 本项目是基于ESP32和HT1632驱动的LED矩阵面板构建的物联网时钟系统。该系统集成了实时时间显示、Spotify音乐播放信息展示、新闻头条显示以及天气信息更新等功能。通过WiFi连接互联网,还支持OTA固件更新,方便进行远程维护和升级。 项目的主要特性和功能 实时时钟:借助NTP协议

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于Arduino的智能硬件控制模块

项目简介 这是一个基于Arduino平台的智能硬件控制模块项目。通过Arduino编程实现对LED灯、传感器、电机等各种硬件设备的智能化控制,满足不同使用需求,提升设备便利性与用户体验。 项目的主要特性和功能 灵活性:支持多种Arduino板型号,可按需选择硬件设备开发。 易于扩展:提供丰富的库和A

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于Python和OpenAI的微信智能机器人

项目简介 本项目利用OpenAI的强大对话模型,将微信打造成智能机器人。通过多端部署,支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等方式,实现私聊及群聊的消息智能回复、语音识别、图片生成等功能。 项目的主要特性和功能 多端部署:支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等部署方式。 基础对话:实现私聊及群聊的

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于Python语言的飞书文档样式优化工具

项目简介 本项目是一个Python脚本工具,针对从飞书文档生成的Word文档(.docx格式),通过读取并应用模板样式文件,自动为文档中的标题、正文等内容设置不同样式,让文档更美观、规范,且便于后期修改。 项目的主要特性和功能 能读取指定的模板样式文件,并将样式应用到目标Word文档。 用户可自行修

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于物联网的森林火灾检测系统——CodeRed

项目简介 森林火灾是在可燃植被区域发生的无计划、无法控制的燃烧现象,会对乡村和城市地区造成威胁。本项目旨在利用物联网技术和一系列传感器,在森林火灾初期进行检测,避免大规模灾难和人员伤亡,并及时向有关部门报警。 项目的主要特性和功能 环境感知:借助MQ138传感器、DHT11传感器和火焰传感器,感知并

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于React和Node.js的聊天系统

项目简介 本项目借助React前端框架与Node.js后端技术栈打造了一个实时聊天系统,目标是提供简洁、易用且功能丰富的聊天平台,方便用户实时交流。 项目的主要特性和功能 支持实时聊天,涵盖文字、图片、语音等多种消息类型。 具备私人聊天功能,保护用户隐私。 自动保存聊天历史记录,用户可随时查看。 通

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
C++

【源码】基于C语言的自制操作系统v2

项目简介 本项目是基于C语言的自制操作系统,提供了基础的操作系统框架,可用于学习和研究操作系统的设计与实现。项目涵盖了操作系统的关键组件,包括内存管理、中断处理、串行通信、定时器以及字符串处理等。 项目的主要特性和功能 内存管理:实现物理和虚拟内存管理,支持内存动态分配与释放。 中断处理:提供硬件中

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于PyTorch和BERT的中文文本分类系统

项目简介 本项目基于PyTorch和BERT模型开发,借助先进自然语言处理技术与深度学习算法,实现对中文文本数据的自动分类。适用于社交媒体分析、新闻报道分类、评论情感分析等场景。 项目的主要特性和功能 主要特性 采用BERT模型进行文本分类,支持二分类和多分类任务。 模型实现灵活,除使用Huggin

littlebot littlebot Published on 2025-04-08

【源码】基于Python和PyTorch的分层模型训练与Web服务

项目简介 本项目是一个运用Python和PyTorch构建的分层模型训练应用,借助滑窗策略对预训练模型进行fine - tuning,以提升模型性能。同时,项目提供了基于Flask的Web服务,用户可上传文本数据并获取实体识别结果。 项目的主要特性和功能 滑窗策略:采用滑窗策略对预训练模型进行fin

littlebot littlebot Published on 2025-04-08
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