Flask

基于规则与轻量级模型混合，支持多步骤逻辑推导和假设验证。对每次推理结果进行自我评估，记录置信度、矛盾点和改进方向。经验库：持久化存储成功/失败的推理路径，支持相似场景的快速复用。根据时间、事件触发或优先级，主动发起推理任务（如每日新闻摘要、服务器状态巡检）。在经验积累达到阈值时，自动学习逻辑或参数配

OCR识别：实现驾驶证/行驶证/银行卡等通用证照识别，以及钢材标签、采购合同、授权委托书等定制化文本识别，已在公司内部全面推广使用RPA流程自动化：完成财务场景13家银行流水自动获取，大幅提升财务工作效率计算机视觉：落地钢材表面缺陷检测、仓库车辆出入库管控、加工中心钢卷自动上卷等工业视觉项目预测算法

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

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易

本项目基于Python开发，主要功能包括数据清洗、格式转换、批量处理及自动导出等模块。系统支持Excel与CSV文件处理，可实现数据筛选、缺失值处理、数据统计分析及批量操作，大幅减少人工处理时间。同时支持根据客户需求进行功能扩展，适用于多种数据处理场景。

1.该项目可以实现低代码平台工作流节点的编排。2.可以使用内置工具和Openapi规范的自定义工具。3.通过RAG实现了对平台知识库的索引与检索，提高的平台大模型的检索精度，降低了大模型的幻觉。

调用DeepSeek大模型的api，然后将在用户在前端输入相关设计参数，如材料类型，禁带宽度，厚度，目标应用等，然后通过评价提示词的方式，检索相关向量数据库内容，然后再开始设计，最终通过格式化输出寻找设计结果然后可视化渲染出结果。