Linux

-将ai输出的markdown格式转换为html前端代码，配合css自定义风格渲染网页，导出pdf-兼具文本与图像理解能力-以后支持更多自定义风格、支持更多ai功能，边收集反馈边升级！>往下翻是效果案例：德授课程*工程材料基础*教案翻译

让数据库操作像聊天一样简单该控制系统将MongoDB转化为一个“智能问答终端”，极大地降低了数据访问门槛：智能数据洞察：业务人员可直接通过自然语言进行复杂的数据分析。例如，输入“统计近30天各区域用户活跃度趋势”，系统将自动解析为聚合管道并返回结构化结果或可视化建议，将数据获取效率提升80%。上下文

本系统为基于Python开发的数据自动化采集与处理平台，主要用于实现多站点数据抓取、清洗、结构化存储与报表输出。系统包含数据采集模块、数据清洗模块、数据存储模块及定时任务调度模块。主要功能包括：1.支持多网页结构数据抓取与解析2.自动处理反爬机制（延时控制、请求模拟等）3.数据清洗与格式统一处理4.

粮食无人实验室检化验系统集自动扦样、样品预处理、智能检测、数据判等、留样封存、结果上传于一体，实现粮食质量全流程无人化检化验。系统可自动完成粮食的分样、粉碎、混匀等前处理，通过近红外光谱、机器视觉、快速检测模块，精准检测水分、容重、杂质、不完善粒、毒素等关键指标。具备样品全程追溯、异常报警、权限管理

擅长小程序、网页制作、小工具开发、Bug修复与界面美化。能快速完成页面修改、接口调试、脚本编写等小需求。专注个人小单，交付快、沟通顺畅、细节到位，保证项目稳定可用，提供简单售后支持。

这是一个基于汇编、C语言和Python混合架构开发的轻量级桌面终端系统，它并非基于Linux内核，而是完全独立的原创设计。系统底层由C语言和汇编语言构建，负责核心的硬件交互与性能控制，上层展示层则利用Python实现，确保了界面的灵活性与快速迭代。它提供了一个仿真的命令行交互环境，内置了如wytsh

根据招投标网公布的项目数据及企业数据，爬取数据并分类以增加的方式写入mongdb。并提供查询分析接口。将任务分为输入服务，输出服务，数据分析服务，同步服务，监控服务...

1、本系统包含三大核心功能模块：第一，数据更新与管理模块，支持多种格式业务数据上传、解析、清洗和存储；第二，规则匹配与模拟模块，提供可视化规则配置、实时规则匹配、批量业务仿真功能；第三，现网台账展示模块，实现稽核结果多维展示、异常告警、统计分析报表。此外还包括用户权限管理、系统日志监控、任务调度管理

1.轻量化扫描：快速梳理网站资产，检查是否存在备份文件泄露、phpinfo信息泄露等低级错误。2.后门排查：扫描网站目录下是否存在常见的Webshell后门文件。3.配置检查：检查Robots.txt配置、网站目录权限等基础安全设置。4.简易交付：输出一份“一页纸”式的简易报告，重点突出问题和解决办

系统包含以下核心功能模块：1、交互式CLI：基于Inquirer.js构建友好的命令行交互界面，支持模板选择、框架配置、功能模块勾选等多步骤引导流程。2、模板引擎：内置多套项目模板（全栈Web应用、移动应用、AI服务、微服务网关等），支持Monorepo和单仓模式，模板采用EJS渲染支持条件生成。3

系统包含以下核心功能模块：1、可视化任务管理：支持通过Web界面创建、编辑和管理采集任务，提供任务模板和可视化配置，降低使用门槛。2、智能调度引擎：基于Celery分布式任务队列，支持定时调度、依赖调度和优先级调度，自动处理失败重试和负载均衡。3、反反爬策略：内置IP代理池管理、请求频率控制、浏览器

系统包含以下核心功能模块：1、实时行情监控：对接三大期货交易所行情数据源，支持全品种实时行情展示，包括最新价、涨跌幅、持仓量等关键指标，数据延迟控制在毫秒级。2、量化策略引擎：内置多种经典量化策略（均线突破、布林带、MACD等），支持自定义策略编写和参数优化，策略回测覆盖历史数据。3、策略回测系统：

质检仿真系统是一个基于Python技术栈构建的跨平台智能仿真平台，专注于解决高动态人力配置与随机订单涌入场景下的流程模拟与效率优化问题。系统支持Windows、MacOS、Linux多操作系统，适用于人工智能与企业服务行业，能够对复杂作业流程进行高保真模拟与预测。核心功能亮点：?动态人力模拟​支持对

ApexPlatform是一个基于Go语言开发的统一能力平台，提供企业级应用所需的核心中台能力，包括：-?统一身份与访问中心-SSO、OAuth2/OIDC、RBAC/ABAC、多因素认证-?统一消息中心-短信、邮件、站内信、推送、WebSocket-?文件与媒体中心-上传/下载、转码、CDN、分片

负责交通银行531对公信贷全流程项目的后端开发，主导对公授信审批、放款流程、受托支付、普惠金融及票据业务等核心模块。采用SpringCloud微服务架构，基于DB2数据库，通过Redis缓存与Kafka消息队列实现高并发处理，支撑日均数万笔对公信贷业务。实现了对公客户信息管理、授信额度管控、放款审批

•项目角色:贡献者(Contributor)|开源地址:https://github.com/baidu/vLLM-Kunlun•项目背景:vLLM-Kunlun旨在将PagedAttention等核心技术适配至百度昆仑芯(XPU)硬件，支持Qwen等主流模型的高性能推理。•技术栈:–核心语言：Py

本项目包含五大核心功能模块，完整覆盖Web服务全生命周期能力：网络通信模块：基于TCP/IP协议封装了完整的Socket套接字操作，支持端口复用、非阻塞IO设置，实现了监听套接字与客户端通信套接字的全生命周期管理，自动处理连接建立、异常断开与资源释放；Reactor反应堆核心模块：基于epoll边缘

多模数据存储：关系型、文档型、时序、图数据库数据湖与数据仓库一体化架构冷热数据分层存储策略数据版本管理与生命周期控制RESTfulAPI自动生成数据目录服务数据订阅与推送查询优化与缓存

本项目为银行内部反洗钱监测系统，主要用于对个人账户、对公账户的交易数据进行风险监控与可疑行为识别，满足金融监管机构合规要求。系统实现对海量流水数据的采集、解析、校验、规则匹配、可疑预警、人工复核、报表生成与上报等完整业务流程。主要功能：1. 客户信息管理与风险等级评定​2. 交易流水数据采集、清洗、

主要机能：個人属性、法人属性、nisa口座一覧、口座開設入口、口座種別選択、申込経路選択、口座契約申込、NISA口座申込、特定口座申込、入出金、審査状況照会......