Python:熟练掌握,擅长使用 Python 进行数据处理、Web 开发、GUI 构建及自动化任务。
前端:
掌握 HTML / CSS / JavaScript 基础
使用 Vue 构建即时聊天系统,支持 WebSocket 实时通信。
后端:
使用 Flask 开发 API 接口,结合 Flask-SocketIO 实现实时数据推送。
能使用 requests 抓取网页内容并进行数据处理与保存
熟悉 requests、Selenium,可实现复杂页面数据抓取。
能分析小红书、抖音等平台 Web 请求参数,逆向 API,实现数据提取。
掌握 cookie、headers 构造、异步加载页面处理等技巧。
熟悉 CNN、LSTM、Seq2Seq、Embedding、Attention 等模型结构。
能进行模型训练、评估及保存(如 .h5 / .keras)。
使用 Pygame 实现交互游戏功能,如音乐点击器,支持点击解锁音乐、歌词同步显示。
实现 Pyautogui 自动化操作与快捷键控制(如刷视频脚本)。
能将程序打包为 .exe(结合 pyinstaller),并进行资源文件打包、图标设置等。
使用 TensorFlow 2.x 构建深度学习模型,进行:
动物图像识别(基于 MobileNetV2)
中文文本情感分析
情话生成(Seq2Seq + Attention)
抖音直播监听工具(桌面应用) 技术栈:PyQt5 + requests + WebSocket + protobuf + Flask-SocketIO
动物识别系统(AI 图形界面)
技术栈:PyQt5 + TensorFlow (MobileNetV2) + Pillow
AI语音聊天桌面工具
技术栈:Tkinter + edge-tts + OpenAI API + threading
微信聊天记录情感分析工具
技术栈:Python + Jieba + 情感词典 + Pyecharts
该项目旨在逆向抖音直播 WebSocket 通信协议,精准解析直播间实时数据(弹幕、礼物、点赞、进场等),并通过 Python 构建完整的数据监听与前端展示系统,实现直播数据可视化与结构化输出。 我的核心负责内容: 1. WebSocket 数据逆向与抓包分析 利用
一个融合了自然语言处理(AI 回复)与语音合成(Edge TTS)的现代化聊天机器人,使用 Python + Tkinter 构建 GUI,具备美观科技感界面、异步语音播报、多语种发音选择等特色功能。 1. 聊天逻辑与多线程语音合成 封装聊天输入、输出、AI 生成回复流程