多线程网页图片批量下载工具作品介绍 本工具是基于Python开发的高效图片批量采集工具,专为自媒体运营、电商美工、设计师等有大量图片素材收集需求的人群打造,完美解决单张保存图片耗时费力、效率低下的痛点,实现网页图片一键批量下载。 工具核心采用多线程技术架构,搭配 requests 网络请求库与 BeautifulSoup 解析库,可自动识别目标网页内的图片标签,提取 src 与 data-src 等多类图片链接并拼接完整URL,突破单线程下载速度瓶颈,效率较传统手动保存提升5-8倍。同时内置请求超时机制与异常捕获功能,有效避免因单张图片下载失败导致的程序中断,保障批量任务稳定运...
本项目是基于Python Flask框架开发的轻量级学生作业提交与批改管理系统,专为培训机构、中小学教师及小型教学团队打造,一站式解决作业提交混乱、批改记录零散、反馈不及时等教学痛点,无需复杂部署,开箱即用。 系统采用前后端一体化设计,核心功能涵盖学生作业上传与教师在线批改两大模块。学生端支持填写姓名、班级、作业标题后上传文件,提交后自动生成包含时间戳的记录;教师端可查看所有提交信息,点击批改入口即可为作业评分、填写评语,批改状态实时同步至系统列表,方便师生随时查阅。系统设置16MB文件上传限制,满足文档、图片等常见作业格式需求,同时通过本地存储保障数据安全,避免第三方平台隐私泄露风险...
本设计致力于解决微米/纳米级芯片设计中海量数据可视化与高频协同交互的痛点。界面构建以“高效、精准、沉浸”为核心,通过多维分层管理系统,将数以亿计的晶体管与布线逻辑转化为清晰的视觉层级,支持从宏观平面布局(Floorplan)到微观物理掩模(Mask)的无缝缩放切换。 在设计语言上,采用了低能耗深色模式UI以减轻工程师长时间高强度用眼的疲劳,并配合高对比度的功能色块对物理违规(DRC)与时序风险进行实时预警。通过自定义的快捷指令集与可自由停靠的属性面板,极大优化了操作路径,实现了在极度复杂的逻辑网络中,依然能提供如丝般顺滑的“零延迟”交互体验,助力设计者从繁杂的数据中解放,聚焦于电路架构的...
项目一:企业知识管理与智能问答平台(“管理萃取”) 项目角色: 核心开发负责人 & 数据管道架构师 项目价值: 构建覆盖数万员工的统一知识中枢,实现对散落在各系统的非结构化文档(如制度、案例、报告)的智能检索与问答,有效降低知识获取门槛,提升决策效率。 我的贡献: 主导数据基础建设: 独立设计并开发了一站式数据清洗与标注平台,实现了对多源、异构文档的自动化解析、去噪和关键信息标注,为模型训练提供了高质量的数据保障。 负责核心接口开发: 带领团队完成智能问答、语义检索等核心后端接口的设计、开发与性能优化,确保系统高并发下的稳定响应。 驱动模型效果优化:...
基于数据科学竞赛Kaggle的数据集,利用YOLOv8算法,并将其CNN骨干网络替换为MobileNet神经网络,训练出一个能够精确识别动植物图像的模型。进一步,调用此性能优秀的模型,设计并实现一个兼顾精确度与轻量化的动植物图像识别系统。该模型在系统方面,主要分为管理员和用户两个部分。管理员分为用户管理模块和模型管理模块。用户管理模块负责对普通用户信息的增删改查;模型管理模块负责加入新的图像识别模型。用户分为主页模块,图像识别模块,物种地图分布模块,物种记录模块,信息可视化模块。主页模块负责展示最新物种信息,系统开发简介;图像识别模块负责图像识别,识别后展示物种信息:科属种;物种分布地图模块负...
基于数据科学竞赛Kaggle的数据集,利用YOLOv8算法,并将其CNN骨干网络替换为MobileNet神经网络,训练出一个能够精确识别动植物图像的模型。进一步,调用此性能优秀的模型,设计并实现一个兼顾精确度与轻量化的动植物图像识别系统。该模型在系统方面,主要分为管理员和用户两个部分。管理员分为用户管理模块和模型管理模块。用户管理模块负责对普通用户信息的增删改查;模型管理模块负责加入新的图像识别模型。用户分为主页模块,图像识别模块,物种地图分布模块,物种记录模块,信息可视化模块。主页模块负责展示最新物种信息,系统开发简介;图像识别模块负责图像识别,识别后展示物种信息:科属种;物种分布地图模块负...