Flask

项目包含多源赛事数据采集与清洗、特征工程、Poisson概率模型与xG(预期进球)多因子分析、串关实验室、自动模拟盘、风控检查、每日推荐生成与赛后复盘等核心模块。系统通过整合多源数据,输出赛事胜平负概率及比分分布预测,支持用户在模拟环境中验证分析策略,并自动生成可视化推荐报告与复盘对比,辅助体育数据
371C++人工智能
一、经验模式采集引擎:从Agent真实交互记录中自动提取可复用的经验模式,目前已积累167个经过验证的高质量模式,覆盖Python、Node、Docker、Go、Rust、Java、Terraform、Ruby八大技术生态。二、模式验证流水线:每条经验模式必须通过自动化复现测试才能入库,当前167个
1510Python人工智能
AI自动化办公助手集成了多种实用功能模块:智能表格处理模块:自动合并、去重、清洗Excel文件;AI报告生成模块:基于用户输入快速生成日报、周报、总结;自动下载与分类模块:支持批量下载网页资源并按类型分类保存;自动邮件与消息发送模块:支持批量发送邮件、微信通知;AI文案助手:调用OpenAI接口自动
9520Python人工智能
当前共3个项目more
×
寻找源码
源码描述
联系方式
提交