猿急送    433人浏览/47人投稿    499天前    已托管赏金

做一个智慧管理平台，数据可视化，可以和一些智能设备连接，例如监控设备，网络设备，智能电表和一些传感器温度湿度这些，然后可以控制这些设备，可以在 home assistant 平台搭建，或者有更简单的也可以，能达到效果就行

匠迹众包    132人浏览/45人投稿    499天前    已托管赏金

需求懂c4droid 也就是简称c4d 一款在安卓设备中的类似于c++的软件 可以直接将c++代码粘贴进去运行 也可以直接将c++写的main.cpp直接在c4d运行下面是需求详情：如您了解json类 跟userapi的http请求post 请往下看简单写两个接口请求例子 c++写一个main.cpp或者c4droid写 如c++只需要一个单独的main.cpp 不可有其他附属文件 因为c4d只能运行main.cpp 头文件齐全 目前有c++的完整代码例子可供参考也有易语言的完整代码例子可供参考

开源众包    394人浏览/28人投稿    499天前    已托管赏金

Python算法和运行环境合成JAR包

开源众包    503人浏览/1人投稿    499天前    已托管赏金

给小白用的GPT批量文章生成工具/脚本/程序，根据实际情况议时间和价格。工具的核心思想是通过GPT的API来模拟对话生成文章，基本流程：批量上传主题（Excel.xlsx）→→→→→→→→→根据自定义指令①批量生成文章的大纲在生成的大纲的基础上，根据自定义指令②批量生成文章→→→→→→→→→导出文章（Excel.xlsx）其他：使用GPT的API_key，官方的key和中转key都要能用，key我买不限制开发语言，工具不限形式，可视化的操作界面最好；如果是Python脚本，则需要有小白指导（怎么配置和怎么操作）单篇文章的字数在4000-6000字，注意请求的token设置高一点测试完毕后一次要生成几千篇文章（根据上传量决定）不要求原创，可以用模板或者代码改附件举例请先查看需求再留言请先查看需求再留言请先查看需求再留言

开源众包    79人浏览/38人投稿    499天前    已托管赏金

寻求一个成型的 erp 库存管理系统，功能不需要太强大，能部署在线体验在基础上二次开发

开源众包    386人浏览/34人投稿    499天前    已托管赏金

http://xar.test.xztech.xyz/login 浦威自来水 test/123456二 Coding代码仓库帐号： xunzhiservertest03@126.com 密码：1qa@WS3ed1.https://e.coding.net/xunzhitech/xunzhichanpinxiangmujicheng/cerebro.gitdevelop分支，web前端；2.https://e.coding.net/xunzhitech/xunzhichanpinxiangmujicheng/xar-admin.gitdevelop分支，服务器；3.https://e.coding.net/xunzhitech/xunzhichanpinxiangmujicheng/xar-core-v1.gitdevelop分支，python依赖包、app端python依赖包设备列表的更改！

开源众包    157人浏览/4人投稿    499天前    已托管赏金

现有一套基于Python3.7开发的算法包，需求是将算法包植/编译到arm端，保证在arm端上可用

猿急送    378人浏览/11人投稿    499天前    已托管赏金

1.运动行业小程序，面向学生家长。 2.根据产品UI设计和需求说明书完成研发工作。 3.提供办公场所，项目里程碑阶段需要现场沟通。

猿急送    196人浏览/50人投稿    499天前    已托管赏金

1.运动行业小程序，面向学生家长。 2.根据产品UI设计和需求说明书完成研发工作。 3.提供办公场所，项目里程碑阶段需要现场沟通。

开源众包    203人浏览/12人投稿    499天前    已托管赏金

1）大数据分析技术是一个综合性理论及技术，根据不同的项目，所用到的技术不同，具体可能包括：爬虫技术、数据ETL技术、分布式数据库及NoSQL数据库、机器学习及数据挖掘、自然语言处理（NLP）、社会网络分析、复杂网络分析、知识图谱等，部分内容需要自学。2）相关工具：数据采集：Scrapy、Nutch、Cola等，参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/64305013ETL工具：Kettle、DataX、Sqoop等存储：文件、各类数据库、Hadoop HDFS、Hbase、MongoDB、Neo4j等数据查询：Hive、ElasticSearch、Redis等数据计算：MapReduce、Spark及其库（ML、MLLib、Spark-NLP等）、Spark-Streaming、Storm、Mahout可视化：Excel、Tableau、echart、python和R语言的画图库、Gephi、JavaScript库等具体流程主要包括：（1） 利用爬虫技术抓取相应网站的数据，数据量不少于1万条，并保存为csv文件。（2） 通过数据预处理将抓取下来的数据进行处理，如：处理缺失值、删除重复值、过滤无效数据、添加序号、对异常值进行处理、数据标准化等等。（3） 构建Hadoop服务集群，并将预处理后的csv数据文件上传到HDFS、HBase或MongoDB中。（4） 利用MapReduce、Hive、Spark等连接HDFS或HBase进行数据分析、数据挖掘的工作，并将分析结果存入HBase或HDFS中。（5） 通过网页、可视化工具等对分析结果进行展示。