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高校AI教学实践场景中，多数学生在Windows环境下进行AI项目开发时，常面临Python环境配置复杂、依赖冲突，以及AI项目前端界面交互性差的问题。本项目旨在解决高校AI实训中开发环境搭建效率低、项目成果展示效果不佳的痛点，为学生AI项目开发提供轻量化的环境配置方案与美观的前端展示框架，适用于人工智能专业课程设计、校内AI项目实训等教学场景。

项目包含三大核心模块：一是AI开发环境快速配置模块，提供Windows系统下Python虚拟环境创建、AI依赖包（TensorFlow、PyTorch）一键安装的命令行工具，自动解决依赖版本冲突问题；二是AI算法运行模块，支持机器学习模型（线性回归、随机森林）、深度学习基础模型的训练与推理，可上传数据集完成模型调优；三是可视化展示模块，基于Vue3搭建前端界面，实现模型训练过程的实时数据可视化、结果图表展示与界面个性化美化，同时支持项目成果的一键导出与分享。

本人负责项目全流程开发，包括设计Windows下Python环境配置的命令行指令逻辑，编写自动处理依赖冲突的Python脚本；基于PyTorch实现机器学习与深度学习基础算法的代码开发，完成算法模块的功能测试与优化；使用Vue3搭建前端界面，设计数据可视化图表与交互逻辑，进行界面美化和文案优化，最终实现项目前后端的集成与部署。