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基于LLM的智能面试系统的Python源码及项目使用指南.zip

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简介:
本压缩包包含一个基于大型语言模型(LLM)的智能面试系统完整Python源代码以及详细的项目使用说明文档。适合对AI面试技术感兴趣的开发者参考和学习。 项目介绍 基于LLM的智能面试系统DEMO 环境配置: 在环境变量中设置OPENAI_API_KEY。 安装依赖: ``` pip install -r requirements.txt ``` 注意:MAC M1版本使用以下命令安装依赖: ``` pip install --no-cache-dir --upgrade --force-reinstall -Iv ``` 不懂如何运行,可以私聊询问或远程教学。 该项目源码为个人毕设作品,所有代码均经过测试并成功运行。答辩评审平均分达到96分,请放心下载使用! 1. 项目中的所有代码均已通过测试,在功能正常的情况下才上传。 2. 此项目适用于计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、教师或企业员工学习,也适合初学者进阶学习。同时也可以作为毕设项目、课程设计作业以及初期项目的演示使用。 3. 如果有一定的基础,可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能,并可用于毕业设计或其他学术任务。 下载后请首先查看README.md文件(如有),仅供个人研究和参考,请勿用于商业用途。

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  • LLMPython使.zip
    优质
    本压缩包包含一个基于大型语言模型(LLM)的智能面试系统完整Python源代码以及详细的项目使用说明文档。适合对AI面试技术感兴趣的开发者参考和学习。 项目介绍 基于LLM的智能面试系统DEMO 环境配置: 在环境变量中设置OPENAI_API_KEY。 安装依赖: ``` pip install -r requirements.txt ``` 注意:MAC M1版本使用以下命令安装依赖: ``` pip install --no-cache-dir --upgrade --force-reinstall -Iv ``` 不懂如何运行,可以私聊询问或远程教学。 该项目源码为个人毕设作品,所有代码均经过测试并成功运行。答辩评审平均分达到96分,请放心下载使用! 1. 项目中的所有代码均已通过测试,在功能正常的情况下才上传。 2. 此项目适用于计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、教师或企业员工学习,也适合初学者进阶学习。同时也可以作为毕设项目、课程设计作业以及初期项目的演示使用。 3. 如果有一定的基础,可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能,并可用于毕业设计或其他学术任务。 下载后请首先查看README.md文件(如有),仅供个人研究和参考,请勿用于商业用途。
  • Python说明资料包(zip格式)
    优质
    本资料包提供Python智能面试系统的完整源代码与详细项目文档。内含系统设计思路、技术栈介绍以及部署指南,适合开发者学习和二次开发使用。 本资源提供了一个基于Python的智能面试系统源码,旨在通过自动化技术提升招聘流程效率。该系统利用自然语言处理与机器学习算法对候选人的回答进行智能分析,帮助面试官快速评估候选人能力。项目包含完整的源代码、详细的项目说明文档以及用于训练模型的数据集。代码结构清晰且注释详尽,易于理解和修改。 项目说明文档详细介绍了系统的设计理念、功能模块、使用方法和扩展建议,方便用户迅速上手并根据自身需求进行定制开发。数据集包含了大量真实的面试问答记录,并经过预处理和标注,可用于训练和测试模型。这些数据对于提升系统的智能水平和准确性至关重要。 本资源适合希望深入了解智能面试系统开发的学生、研究人员及开发者使用。通过学习与实践该项目,用户可以掌握自然语言处理和机器学习在面试评估中的应用,提高编程技能和项目经验。
  • PythonAI人管理(含、配置文件使
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    本项目提供了一套基于Python开发的AI智能联系人管理解决方案,内附完整源代码、配置文档和详尽的操作手册,旨在帮助用户高效管理个人或企业的通讯录信息。 《Python实现的AI智能联系人管理程序》是一份全面的教学资源包,适用于本科课程设计、毕业设计以及进阶Python学习实践。该资源包含源代码、配置文件及详细的使用指南,帮助您轻松上手并完成联系人的智能化管理工作。 其主要特点如下: - **完整的项目实现**:除了提供详尽的代码外,还附有配置文件,使您可以直接运行项目而无需额外设置。 - **AI智能功能**:程序利用自然语言处理技术实现了对联系人信息的智能查询和更新,极大提升了管理效率。 - **丰富的使用说明**:资源包内包含详细的图文指南以帮助用户快速掌握软件操作方法。 - **适合多种应用场景**:无论是课程设计、毕业项目还是Python学习,本资源都能提供实用指导,并加深您对理论知识的理解。 - **扩展性强**:程序架构合理且易于拓展,便于添加新功能或与其他系统集成。 通过使用这份资源,您可以快速掌握如何在实际项目中应用Python和AI技术。对于希望深入了解这些领域的学生及开发者而言,《Python实现的AI智能联系人管理程序》是一份宝贵的实践指南。
  • JavaScript和Vue光伏监控管理使.zip
    优质
    本资料包包含一个利用JavaScript和Vue框架开发的光伏监控管理系统项目源代码及其详尽使用说明文档。旨在为开发者提供一套完整的光伏系统远程监控解决方案,便于快速部署与二次开发。 基于JavaScript和Vue的光伏监控系统项目源码及使用文档提供了一个全面的技术解决方案。 **兼容性** 此项目不支持IE8及其以下版本浏览器,因为Vue框架依赖于ECMAScript 5特性,而这些特性在旧版IE中无法实现。 然而,该项目适用于所有能够支持ECMAScript 5的现代浏览器环境。 **运行环境配置** - Node.js (至少需要8.0.0 版本):JavaScript引擎 - npm (建议使用6.0.0版本或以上): 包管理工具 - webpack (4.1.0 或更新版) - vue-cli(推荐版本为 4.1.0) **安装vue-cli** 若已存在旧版本,请先卸载并重新安装最新版: ``` $ npm uninstall -g vue-cli $ npm install -g @vue/cli ``` **全局安装工具** 请确保安装了以下开发工具: - webpack: `$ npm install webpack -g` - yarn: `$ npm install yarn -g` **项目依赖包的管理** 建议使用npm进行项目的依赖包安装,以避免可能由cnpm导致的一些潜在问题。 ``` $ npm install ``` 更多关于此光伏监控系统项目的详细信息和操作指南,请参考提供的文档资料。
  • Vue健康体检平台-后端管理使(毕业设计).zip
    优质
    本资源为毕业设计项目,提供了一个基于Vue框架的智能健康体检平台后端管理系统源代码及其使用说明文档。包含系统架构设计、数据库模型和接口详细描述等内容。 【资源说明】基于Vue的智慧健康体检平台-后台管理系统源码+使用说明(毕设项目).zip 1、该资源内项目的代码已经过测试并成功运行,在确保功能正常的前提下上传,请放心下载使用。 2、此项目适用于计算机相关专业的在校学生和老师,如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等专业。同样适合企业员工以及编程初学者学习进阶之用,并且可以作为毕业设计项目、课程作业或初期立项演示的参考。 3、如果有一定的基础,在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可能的,该项目具有很高的学习和借鉴价值,值得深入研究与使用。
  • 毕业设计-知识图谱课程学习问答Python操作.zip
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    本资源包提供了一个利用Python开发的知识图谱驱动的智能问答系统,专为辅助学生在课程学习过程中进行高效查询和互动而设计。包含全面的源代码与使用说明文档。 【资源说明】毕设项目-基于知识图谱的课程学习智能问答系统python源码+项目操作说明.zip 环境依赖: ### 前端: - Vite:4.1.4 - Vue3:3.2.47 - Element Plus:2.3.2 - Axios:1.3.5 - neovis.js:2.1.0 ### 后端: - Python:3.7.16 - Flask:2.2.3 - Flask-Cors:3.0.10 - Neo4j Driver for Python:5.7.0 ### 算法: - Pytorch:1.6.0 - Transformers:3.0.2 - Numpy:1.21.5 - CUDA:10.2 - Sqeval:0.0.12 - Pytorch-crf:0.7.2 ### 数据库: - Neo4j:5.6.0 ## 项目启动: ```bash # 前端 npm run dev # 后端 python app.py # Neo4j数据库 ./bin/neo4j.bat console ``` 【备注】1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶。同时也可以作为毕设项目、课程设计或作业来完成。3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改以实现其他功能,当然也能直接用于毕设、课设和作业中。欢迎沟通交流,互相学习共同进步!
  • Python行人航位推算详尽使
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    本项目提供了一个基于Python的行人航位推算系统源代码及其详细使用说明。通过集成传感器数据实现精准定位,适用于室内导航与机器人技术研究。 我们最终的算法过程如下:首先对数据进行预处理,并将不同传感器测量的数据按照最近邻时间原则进行对齐;然后去除经纬度前若干个异常值(这些异常值在偏离明显的情况下会被识别出来),并将剩下的数据转换到笛卡尔坐标系上。接下来,使用地磁计、经过低通滤波后的线加速计以及最初的10%的GPS数据来确定轨迹的初始状态。 算法中还利用陀螺仪追踪手机姿态的变化,并对这些变化进行建模;同时将加速度映射至世界坐标系内并计算方向角。此外,通过使用经过低通滤波处理过的加速计数据预测步幅和步频,并用最初的10%的GPS数据对其进行校正。 基于之前得到的方向角以及步幅、步频的数据,算法能够模拟并准确地计算出轨迹;最后将笛卡尔坐标系中的轨迹转换回经纬度表示。收集到的数据包括以下九种状态:背包里走路、背包里骑车、手持骑车、手持走路、手持平稳行走(不摆臂)、手持摆臂步行、口袋内走停交替进行的行进方式、口袋内骑行和口袋内单纯行走的状态。
  • SpringBoot和Vue在线考数据库与使(优质毕设).zip
    优质
    本资源提供一个基于Spring Boot和Vue.js开发的在线考试系统完整源代码、数据库设计及使用说明,适合用于毕业设计或学习参考。 基于SpringBoot+Vue的在线考试系统源码、数据库及使用说明(高分毕设项目).zip包含了个人高分毕业设计项目的完整代码与文档资料,并已通过导师审核,确保可以顺利运行。下载后即可直接用于学习和参考,无需担忧兼容性或功能性问题。
  • PHP跨境电商ERP(附带使).zip
    优质
    本资源提供一套完整的基于PHP开发的跨境电商ERP系统的源代码及详尽的项目使用指南。适用于电商企业内部管理与运营优化,帮助提高效率和竞争力。 基于PHP开发的跨境电商ERP系统源码(含项目使用说明).zip 实现功能包括: - 店铺管理:多平台、多店铺统一管理。 - 商品管理:支持开发商品与正式商品,提供全面的商品信息维护工具。 - 订单管理:涵盖正常订单、异常订单及FBA订单的处理流程。 - 发货管理:包含发货操作以及售后服务的相关内容。 - 供应链管理:包括采购和出运环节的控制。 - 仓储管理:涉及仓库内的出入库记录,调拨与盘点功能,并提供预警机制以确保库存合理化。 - 报表管理:为用户提供财务、销售等多维度的数据分析报表支持。 - 财务管理系统 - 基础数据系统设置 此外还兼容多个电商平台如Amazon, eBay, Wayfair, Overstock, Walmart, Opencart, Shopify, Houzz, Google Shopping, Lowes Home Improvement 和 NewEgg。 后台管理功能包括: - 部门结构配置:支持树形层级的公司部门架构。 - 岗位管理:定义员工职位及其职责范围。 - 菜单和按钮权限设置:定制化系统界面,提升操作效率。 - 角色分配与权限控制:灵活的角色体系帮助实现精细化访问控制。 其他特性: - 数据库结构维护 - 系统日志记录(用户行为、登录活动) - 敏感词过滤机制 - 集成短信平台服务 详细信息请参阅项目文档,放心下载!