Flask

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

1.公司管理、用户管理、用户角色管理：这三个模块负责管理和区分整个系统不同用户的信息，以及区分不同角色的权限2.零售客户管理、零售合同管理、在线签约、收集电量、偏差分析、账单推送、报价管理、信息推送：这八个模块的主要功能是服务售电公司的日常业务，方便进行日常业务的开展，包括将客户以及和客户的合同与系

*项目展示模块**：以卡片形式展示7个核心项目，包括Web端数字孪生系统、船舶监管系统、AI模型应用系统、深海养殖软件系统、船舶能效控制系统等，每个项目支持视频预览和详细页面跳转。**技术能力模块**：展示数字孪生技术、大模型应用、前端开发、系统集成、全栈开发、项目管理等六大技术能力，并突出核心优势

本项目为多用户博客平台，主要功能模块包括：1.**用户系统**-注册/登录/注销+数据隔离2.**博客管理**-文章增删改查+分类标签3.**权限设计**-公开/私密文章权限控制4.**实时交互**-Markdown写作实时预览5.**响应式前端**-海洋主题动画+移动端适配主要解决多用户环境下数据

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

这个项目是一个基于Flask的在线商品交易平台，具备完整的用户管理和商品发布功能。系统的主要特点包括：用户认证系统：支持用户名或邮箱登录提供注册、登录、密码重置等功能实现了管理员权限管理商品管理功能：用户可以发布商品，商品默认状态为"未审核"管理员可以审核商品，审核通过后商品才对普通用户可见商品状态

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现

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

1.项目具体功能模块：（1）用户管理模块：用户注册、登录、个人信息管理（2）商品管理模块：商品上架、编辑、下架、库存管理（3）购物车模块：添加商品、修改数量、删除商品、实时计算总价（4）订单管理模块：订单创建、状态跟踪、订单查询（5）后台管理模块：数据统计、系统配置2.主要功能描述：这是一个完整的全

行业场景：面向个人及中小团队的任务协作场景，解决任务杂乱、进度不清的痛点。 核心功能： 可视化看板（待办/进行中/完成三态流转） 多维度分类（工作/学习/生活标签体系） 安全认证（密码加密+会话管理） 技术架构： • 采用Flask轻量级框架实现RESTful API • 前端Bootstrap 5响应式布局适配多端 • SQLite嵌入式数据库零配置部署 • 动态交互通过原生JavaScript实现 亮点： 工厂模式初始化应用 CSRF防护的表单提交 无刷新任务状态切换动画

1、面向视频学习者：如考研人群、考公人群等以视频为基础进行学习的人群，解决了教育视频适配度不足的问题； 2、通过强化教育场景专属的视频处理、字幕生成、内容摘要与智能问答能力，并支持本地部署与多引擎切换，实现了比市场常规方案更高的专业性、灵活性与隐私保护。 3、通过融合视频处理、语音识别、知识图谱、向量检索与大语言模型技术，构建了包含视频处理、字幕生成、知识图谱、笔记推荐与智能问答五大模块的智能教育视频学习系统，实现了教育内容的结构化、个性化与交互式理解。

面向对象与问题解决 本方案面向天津大学师生和研究人员，打造了一个专属于校内用户的多模态AI交互平台。在当前教育环境中，一般性AI工具往往难以满足学术精确性和专业领域的深度需求，且公共大模型平台存在数据安全和隐私保护的顾虑。本项目解决了学术环境中对高质量AI交互工具的迫切需求，为教学、科研和学习提供安全可靠的智能助手，同时确保数据不外泡，满足校内信息安全标准。 方案特色与市场差异 相比市场上常见的通用型AI聊天方案，本平台具有以下突出特点： 多模态交互能力：支持文本与图像混合输入，可实现图文结合的深度交流，特别适合教学场景中的复杂知识传递和科研中的图表分析。 流式响应机制：采用实时流式响应技术，AI回复过程可见，大幅提升用户体验和交互效率，避免了传统请求-响应模式的等待焦虑。 校内专属定制：系统UI采用天津大学主题色彩（深蓝色#0a2351），结合学校特色，提升师生认同感和归属感。 多模型灵活切换：用户可在DeepSeek-R1和千问VL-2.5等先进大模型间自由切换，根据不同学科需求选择最适合的模型，满足从理工科到人文学科的多样化应用场景。 会话管理系统：完善的对话存储与管理功能，支持会话创建、重命名和归档，方便用户进行知识沉淀和学习复习。 图像智能处理：具备高级图像上传与分析能力，支持各类学术图表、实验数据和教学资料的深度理解。 技术架构与产品组成 本方案采用现代化前后端分离架构： 前端技术栈：React + TypeScript构建，采用Context API进行状态管理，实现了轻量高效的用户界面。 后端服务：基于Flask的RESTful API设计，集成了图像处理服务和大模型调用接口，确保响应速度和系统稳定性。 数据存储：采用关系型数据库存储用户会话和消息历史，结合图床服务实现高效的多媒体内容管理。 AI模型集成：DeepSeek-R1 671B（擅长逻辑推理和专业领域）和QwenVL-2.5（视觉语言多模态能力强）双模型支持，满足不同学科的智能助手需求。 本项目成功融合了先进AI技术与教育场景需求，为天津大学打造了一个专属的、安全的、高效的智能交互平台，极大提升了校内智能化教学与研究水平

1，这是一个由flask框架搭建的互联医院后端服务架构，包括用户端，医生端，CMS端，方便做二次开发 2，主要功能有登录，药品管理，药品商城，购物车，发起问诊，创建药品订单，支付和物流需要自己接第三方服务。 3，提供了docker部署方式