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Python实操:高德地铁数据采集、SQLite存储、多维度可视化与PyQt5交互查询工具

用Python从高德地图实时抓取全国城市地铁线路、站点及开通状态等结构化数据,支持多线程并发采集与自动去重清洗,结果统一存入SQLite数据库(含city_line.db及配套journal文件)。提供30+张即开即用的分析图表:包括已开通地铁城市的地理热力分布、站点命名高频字词云(如‘门’‘路’‘广场’)、各城市线路数/站点数饼图与散点图、1-6号线在不同城市的站点数量横向对比(如武汉/广州/重

从零搭建多Agent系统:基于A2A协议的天气与行程规划AI协作案例详解

本文详细介绍了如何从零开始构建一个基于A2A协议的多Agent协作系统,并以天气查询与行程规划为实战案例。文章深入解析了A2A协议作为AI智能体间标准化通信的核心机制,并提供了涵盖系统架构设计、技术选型、服务定义、Agent实现及系统集成的完整实践指南,帮助开发者掌握构建高效、可扩展AI协作应用的关键技术。

#系统架构
YOLOv8n模型INT8量化全套实践:含QAT训练、PTQ部署与ONNX导出

直接基于Ultralytics YOLOv8n结构,用PyTorch原生quantization模块完成端到端INT8量化。支持两种主流路径:量化感知训练(QAT)和后训练量化(PTQ),无需修改原始模型定义,可无缝接入现有训练流程。提供敏感层分析脚本快速定位易损模块,QAT主流程脚本(yolov8_flow_qat_int8.py)完成带伪量化算子的微调,PTQ脚本(yolov8_ptq_int

Ubuntu22.04上Qwen-7B-Chat模型部署与多场景应用实战指南

本文详细介绍了在Ubuntu22.04系统上部署Qwen-7B-Chat大语言模型的完整实战指南。内容涵盖从环境准备、模型下载、依赖安装,到通过命令行、Web界面及OpenAI兼容API三种方式进行模型交互与部署。同时,文章深入探讨了显存优化、性能调优及多场景应用方案,为开发者提供一站式解决方案。

支付结算微服务工程包:含充值退款转账清分对账,Spring Boot+MyBatis+Docker开箱即用

直接可用的支付结算微服务代码集合,覆盖用户充值、消费扣款、商户提现、订单退款、跨账户转账、长短款调账、资金划拨、交易撤销、红冲冲正、退票处理等全链路资金操作。账户体系支持主子账户结构,区分内部户与外部户,适配多支付渠道(如微信、支付宝、银联)对接后的自动对账、清分计算、结算划款、补单重试、流水勾销等后台任务。商户结算支持多账期配置,扎差方式和结算规则可灵活调整。技术上基于Spring Boot构建

C标准库核心函数源码包:printf、scanf、fopen等底层实现全收录

整理了C语言标准库中关键函数的原始实现代码,包括格式化输出printf、输入解析scanf、文件打开fopen、浮点转字符串fcvt、文件描述符复制dup2、时钟获取clock、宽字符创建wcreat等。所有源文件统一采用大写命名加.C后缀(如PRINTF.C、SCANF.C),结构清晰,便于逐个阅读和分析。配套提供PLSTRING.H、STDEXCPT.H、OSCALLS.H、XLOCINFO等

ST7735S 1.8寸TFT屏全套开发资源:STM32F103驱动例程+多平台兼容代码+汉字取模工具包

专为1.8英寸128×160分辨率ST7735S驱动的TFT LCD屏幕准备,开箱即用。含STM32F103C8和RC两款主控完整工程,支持图片显示、中英文混合显示、全屏刷新、SPI初始化配置等核心功能;配套提供QQ Logo等示例图片及其转换好的C数组(含原始BMP图),以及PCtoLCD2002完美版、Image2Lcd_32、中景园文字取模软件三款常用工具,附带汉字取模设置截图与SPI模拟时

东方财富网公告自动抓取工具:支持动态加载与多页翻页的Python脚本

这个工具用Python写成,借助Selenium模拟真实浏览器操作,专门解决东方财富网公司公告页面用Ajax异步加载、无法直接获取完整列表的问题。运行后能自动等待页面渲染完成,稳定提取每条公告的标题、发布时间、公告类型、PDF或HTML原文链接等字段,并按顺序翻页采集多页内容。代码结构清晰,分模块管理:url_manager负责去重和URL队列调度;html_downloader调用Seleniu

Matlab版高斯置信传播算法工具包:支持稀疏建模、分块计算与异步消息更新

提供一套开箱即用的Matlab实现,完整覆盖高斯置信传播(GBP)核心算法及其工程优化变体。包含标准NBP求解器、稀疏图适配版本(sparse_gabp)、分块处理模块(blockGBP)、异步消息传递实现(asynch_GBP),以及针对压缩感知场景的硬阈值稀疏约束(hard_l0_Mterm)、CoSaMP重构、PDIP稀疏/稠密混合求解器(trunc_pdip_solver、dense_pd

点云数据里一键抠出平面、圆柱、长方体等常见3D形状的Python小工具

直接调用就能从杂乱无章的点云中识别并拟合出平面、圆柱、球体、长方体、圆、直线、孤立点这些基础3D图元。核心用RANSAC算法,对噪声、遮挡和飞点有较强容忍力,不依赖完整表面或规则采样。每个几何体都有独立模块(比如plane.py、cylinder.py、cuboid.py),输入点云数组,输出法向量、中心、半径、尺寸等标准参数,接口统一、参数直观,方便集成进SLAM建图、工件检测、机器人抓取位姿估

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