二手商品自动采购系统
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案例介绍
关键词：Selenium、Appium、Scrapy、XPath、JsonPath、Dagster、正则表达式、Deepseek、PaddleOCR、PaddleClas、启发式算法
项目角色：本人负责全部设计、开发工作
详细功能：
1、通过基于Selenium和Appium的Automata模拟浏览，从各大购物网站爬取商品HTML页面。
2、使用基于XPath和JsonPath的T2R框架从HTML页面中提取数据。
3、利用正则表达式（Regex）、大语言模型（LLM）、机器视觉（CV）清洗和提炼数据。
4、采用Sqlalchemy作为ORM框架，将清洗后的数据写入数据库。
5、基于Odoo ERP维护SPU、SKU信息，实现采购指数、销售指数等计算。
6、使用采集到ERP中的数据训练CV模型，使模型性能持续提高。
项目角色：本人负责全部设计、开发工作
详细功能：
1、通过基于Selenium和Appium的Automata模拟浏览，从各大购物网站爬取商品HTML页面。
2、使用基于XPath和JsonPath的T2R框架从HTML页面中提取数据。
3、利用正则表达式（Regex）、大语言模型（LLM）、机器视觉（CV）清洗和提炼数据。
4、采用Sqlalchemy作为ORM框架，将清洗后的数据写入数据库。
5、基于Odoo ERP维护SPU、SKU信息，实现采购指数、销售指数等计算。
6、使用采集到ERP中的数据训练CV模型，使模型性能持续提高。
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1、通过基于Selenium和Appium的Automata模拟浏览，从各大购物网站爬取商品HTML页面。
2、使用基于XPath和JsonPath的T2R框架从HTML页面中提取数据。
3、利用正则表达式（Regex）、大语言模型（LLM）、机器视觉（CV）清洗和提炼数据。
4、采用Sqlalchemy作为ORM框架，将清洗后的数据写入数据库。
5、基于Odoo ERP维护SPU、SKU信息，实现采购指数、销售指数等计算。
6、使用采集到ERP中的数据训练CV模型，使模型性能持续提高。
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