Flask

系统包含网页采集配置模块、Selenium自动化抓取模块、数据清洗模块、数据存储模块、可视化展示模块。用户可配置目标网页地址与采集字段，调用Selenium模拟浏览器加载页面，自动提取师资信息；清洗脏数据后存入MySQL数据库，前端页面展示数据，支持导出Excel、CSV结构化文件。

1.多个实验数据关联查询2.实验数据统计3.更新加载数据

涵盖宏观、行业、市场三个维度的指标体系，自动计算、实时刷新，让研究员专注分析而非整理数据。1.自定义指标体系，覆盖宏观到微观2.数据更新后自动级联计算，无需手动干预3.多维图表对比，一屏看清趋势与背离

项目构建了一套完整的虚拟偶像社交互动平台，主要功能模块包括：1）虚拟偶像形象系统：设计写实版与Q版（Chibi）两种风格的虚拟偶像角色，支持形象切换与展示；2）多层级AI对话引擎：基于GPT驱动的对话机制，支持Low、Medium、High三个能力等级，在不同层级下展现差异化的上下文理解、情感表达和

通用数据采集工具，基于Python开发，支持多目标网站并行抓取。内置代理池轮换机制、User-Agent随机化和Cookie自动管理，有效规避反爬策略。支持定时任务调度，可按时间间隔自动执行采集任务。集成日志记录与异常告警机制，保证采集任务稳定运行。支持Docker一键部署，开箱即用。

本项目包含以下主要功能模块：知识图谱可视化模块：以图形式展示水利工程、风险源（如滑坡、渗漏、洪水）、监测设备、应急预案、责任单位等实体及其关系。支持节点搜索、筛选、详情查看，直观呈现风险传播路径和关联网络。智能问答模块：基于GraphRAG架构，用户可输入自然语言问题（如“三峡大坝的主要风险有哪些？

核心功能模块：1.百万级点云实时渲染：基于Three.js实现LOD动态加载，流畅展示海量数据2.剖面分析：支持任意方向切割点云，查看内部结构3.测量标注：空间距离、面积、体积测量与结果标注4.多格式解析：支持.las/.ply等主流点云格式转换与加载5.仿真模拟：动态模拟扫描过程与数据分布主要功能

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。

DeepSearch是一个功能完善的自主AI研究平台，其核心功能模块包括：动态研究规划引擎：AI可根据用户问题，结合历史研究上下文，自主地、多轮地生成并迭代研究计划与搜索策略。异构数据源接入层：系统通过插件化的元搜索引擎，可同时并行调用通用搜索（如Tavily）、学术搜索（如GoogleSchola