Ik bouw aangepaste python streamlit web apps en pyqt6 desktop gui


Over deze dienst
Automatische vertaling
Transformeer je Python scripts in krachtige web apps en desktop GUIs!
Wil je je Python scripts, datamodellen of Machine Learning workflows omzetten in een overzichtelijke, interactieve gebruikersinterface? Dan ben je hier aan het juiste adres!
Ik ben gespecialiseerd in het bouwen van op maat gemaakte Streamlit Web Dashboards en PyQt6 Desktop Applicaties die zijn afgestemd op jouw bedrijf of onderzoeksbehoeften.
Wat ik aanbied:
- Streamlit Web Apps: ML model deployment, real-time analytics dashboards, interactieve datavisualisaties en aangepaste beeld-/videoverwerkingstools.
- PyQt6 Desktop GUIs: Moderne desktopsoftware, multi-window interfaces, bestands-/gegevensbeheer tools en aangepaste database-integraties.
- Backend & Integratie: Integratie met OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Pandas, SQLite/MySQL en REST API's.
- Optimalisatie & Deployment: Schone, modulaire code, responsief UI-ontwerp en cloud deployment (Streamlit Community Cloud, HuggingFace, Docker).
Waarom voor mij kiezen?
- Praktijkervaring met productieklare Deep Learning & Computer Vision interfaces.
- Schone, goed gedocumenteerde en uitbreidbare Python codebase.
- Snel resultaat en duidelijke communicatie.
Neem contact met me op met je projectvereisten voordat je een bestelling plaatst.
Maak kennis met Daniyal Hussain
AI Focused Software Developer and Problem Solver
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindssep 2023
Talen
Urdu, Hindi, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik getrainde ML-modellen of bestaande scripts aanleveren?
Ja, het aanleveren van je scripts, datasets of getrainde modelbestanden (.pt, .pkl, .h5) versnelt de ontwikkeling. Als je alleen een idee hebt, stuur me eerst een bericht!
Ontvang ik de volledige broncode?
Ja, alle bestellingen bevatten volledige, goed gedocumenteerde broncode met een requirements.txt bestand en installatie-instructies.
Kan ik mijn Streamlit dashboard online deployen?
Absoluut. Ik kan je app deployen naar Streamlit Community Cloud, Hugging Face Spaces of Docker-omgevingen, afhankelijk van je projectvereisten.

