Flask

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。

核心功能模块：AI识别引擎：基于MobileNetV2的迁移学习模型，支持6类水果状态实时分类RESTfulAPI服务：Flask框架提供标准化接口，支持HTTP/JSON通信图像预处理模块：自动尺寸调整、归一化、批量处理可视化测试界面：HTML5前端界面，拖拽上传即时反馈主要功能描述：单张/批量图

本项目核心功能包括：分布式数据爬取模块、多维度数据处理引擎、智能分析模型与可视化交互平台。数据爬取模块支持Amazon全站点商品数据抓取，涵盖价格历史、销售排名、评论情感、库存状态等20余个关键字段，具备动态渲染处理与反反爬虫策略。数据处理引擎实现多源数据清洗、归一化存储与实时更新，建立商品-商家-

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。

1.机器派发为了减轻人工派单压力使用AI机器学习技术训练模型，对新产生的投诉案件的投诉内容通过中文文本分类算法，预测所属的对应的案件类型和所属部门为90以上，以达到热线派发精准分类，便将任务自动直接派发。2.辅助派发在机器预测值不足90时，还是由人员进行手工派发，派单员手工派单时，系统也会给出三个派

项目分为四个组件，分别为：1、数据处理组件，实现数据源文件的数据治理及neo4j数据库数据更新服务，及主备同步等机制；开发语言shell为主；2、通信中间件，提供安全的方式，实现主备库远程通讯指令传输问题，以及实现单节点统筹运维的能力；3、GISAPI接口服务，提供对外的接口开发及权限校验、流量控制

WindowsOEM系统定制：支持从Windows7到Windows11各版本的OEM信息预置（Logo、支持信息、主题）、驱动集成、系统优化与精简、激活与授权管理、开机体验（OOBE）定制、特定功能启用/禁用等。