Flask

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

系统包含实时数据采集、历史数据导入与管理、指标计算、条件筛选、数据质量检查、结果排序、历史回溯、参数分析、运行状态监控及结果归档等功能。支持批量处理大量数据，根据预设规则自动筛选目标结果，并保存历史快照和运行记录，便于后续复查、比较和持续优化。

系统包含六大功能模块：①每日学习打卡，记录当日心情与总结；②学习计划生成，接入DeepSeekAI自动生成个性化周计划，无网络时回退本地模板；③任务清单管理，支持优先级、分类、截止日期与番茄钟关联；④番茄钟专注计时，专注结束自动进入休息；⑤科技新闻聚合，抓取RSS/网页资讯并缓存；⑥AI学习助手，支

基于深度学习的卫星影像智能解析引擎，精准提取单体建筑轮廓并自动聚合为建筑群边界，1、自动获取卫星图片2、卫星图片识别楼宇轮廓3、web页面直接框选区域，直接生成楼宇轮廓4、支持导出图层84坐标系

项目主要由三大子系统构成：1.用户商城（Vue3前端/Flask后端，端口5000/5173）：包含注册登录（JWT）、商品浏览、购物车、订单管理、支付宝沙箱支付、购买后自动获取题库等完整电商流程；2.管理后台（Vue3前端/Flask后端，端口5002/5174）：包含商品（CRUD）、分类、订单

面向消化内镜检查报告质量控制场景，实现医疗报告自动解析、关键信息提取及十八项质控指标智能判定，并按照统一结构化格式输出检查结果；同时支持复杂医学文本理解和规则判断，为医院质控人员提供报告审核、问题发现及辅助决策能力。

实时流式通道产出的数据结构与批处理语义一致，可统一纳入历史检索与洞察分析，实现全场景数据统一管理。该平台已在消费级GPU上验证近实时处理可行性，为医疗质量控制、合规审计和随访数据资产化管理提供了可积累、可回溯、可重复挖掘的一体化技术底座。

1.数据处理模块：支持Excel试验数据导入、异常值清洗、数据集划分，搭配RSM响应面法生成虚拟样本实现小样本数据增强；2.建模预测模块：搭建BP-ANN神经网络模型，可自定义隐藏层神经元数量，完成材料抗压强度等指标回归预测，输出R²精度评价指标；3.多目标优化模块：基于响应面模型开展配合比参数优化

本项目是一套基于Flask+SQLite的卡密授权与管理系统，主要包含以下功能模块：管理员后台可生成不同类型（永久、限时、按次）的卡密，查看卡密状态、绑定设备、解绑、封禁、删除及导出；客户端通过/activate接口完成卡密激活，通过/check接口周期性校验授权有效性；系统支持设备ID绑定、激活次

多智能体协同主控模块：构建主控大脑动态路由，利用意图矩阵精准区分不同业务场景，维持上下文全局记忆级联；边云协同RPA引擎：通过Xvfb虚拟显示与DrissionPage技术，完美绕过复杂的Headless浏览器反爬检测，实现高成功率的数据采集；AI智能重构专家：结合RAG向量数据库与混元大模型，将采

1.智能商品上架构建8阶段智能上架流程，覆盖：1688商品信息抓取商品属性清洗与标准化SKU自动匹配商品规格与尺寸整理俄语标题、卖点和描述生成商品图片处理与素材整理上架数据校验OzonXLSX模板自动导出通过Agent调用标准化工具完成商品处理，将原本依赖人工操作的上架流程转化为可重复执行的自动化流

本系统是专为服务器电源ATE测试打造的自动化测试与数据处理平台，涵盖以下核心模块：1、多设备统一控制与驱动层基于PyVISA和SCPI命令，实现对Source、Eload、示波器、万用表等设备的统一控制。针对不同通讯协议（PCAN、MODBUS、GPIB、USB、HTTP），封装了标准化的设备驱动接

项目包含Agent工厂、可视化工作流、学科知识库、进化实验室、扩展与模型、安全治理、用户与感知、运行总览等核心模块。用户可以创建和分组管理Agent，配置模型接口、工具、Skill、MCP服务、知识库及安全策略；通过可视化画布组合Agent节点和知识库节点，执行多Agent并行协作；支持PDF、Wo

‌绕过网站反爬限制‌可以还原网站加密的请求参数、动态生成的Cookie、签名校验逻辑，解决常规爬虫无法直接获取数据的问题，比如电商平台、公开数据站点的加密接口数据采集。‌破解前端防护机制‌针对网站的响应数据加密、动态混淆代码、环境检测等反爬手段，通过逆向分析还原解密逻辑，把加密的返回内容转为可读的明

系统包含四大核心模块：1）多平台爬虫引擎，支持51job、智联招聘、BOSS直聘等主流平台；2）反爬对抗机制，具备TLS指纹伪装、请求头随机化、验证码处理；3）数据清洗与存储，自动去重并结构化存入MySQL；4）Excel导出与API接口，支持按城市、岗位、薪资筛选导出。

情感引擎：基于3D-VAD连续情绪空间，9个锚点+指数衰减，E值系数（0.85-1.30）调节回复强度。同时建模二维依恋、四级防御、三维归因、存在性焦虑和撒娇吃醋等文化行为。多层记忆：L1-L5认知分层，6维评分入库，双相遗忘曲线（指数+幂律），支持派生拆分、隔离归档、联想扩散和Obsidian格式

本项目是一个基于Flask+DeepSeekAPI的AIPDF学习辅助系统，用户上传PDF文件后，系统自动提取文本内容，并根据用户选择的学习模式生成结构化复习资料。系统主要功能包括：1.PDF文件上传与文本自动提取2.基于AI的核心知识点总结3.考试重点整理与归纳4.选择题与简答题生成5.学习速记与

运动员端具有以下功能：（1）个人信息管理：包括编辑个人信息和加入俱乐部功能，允许用户更新和维护其个人资料，并提供加入体育俱乐部的功能。（2）动作识别与可视化分析：包括正向视角识别和侧向视角识别，分别从正面和侧面视角进行动作识别，帮助运动员全面了解自身动作表现。（3）训练数据智能化分析：包含分析训练数

系统支持训练项目管理、故障模拟、驾驶操作考核、成绩评分、振动反馈、UI界面控制、AI智能问答、训练记录查询及数据统计分析等功能，同时支持多训练科目切换、题库管理及设备联动，实现完整的仿真培训业务流程。

系统主要包含商品发布计划管理、素材路径管理、发布台账记录、重复商品检测、类目异常检查、价格字段校验、发布结果截图保存、商品ID记录、数据观察表生成和潜力商品复盘等功能。工具可以读取CSV计划表，自动整理商品标题、描述、价格、类型、素材目录和发布状态，并根据去重基线检查标题相似、封面相似、同类商品过多