Flask

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。

项目名称：NetPulse - 轻量级实时网络监控平台 面向用户与核心价值 本平台面向运维工程师、开发人员及IT管理员，解决了传统命令行工具（如Ping）无法提供集中式、可视化、可回溯的网络状态监控痛点。通过清晰的Web仪表盘，用户无需部署复杂的Zabbix或Prometheus，即可快速对关键服务与主机进行持续性健康检查。 项目核心特点 实时状态一目了然：采用直观的卡片化设计，所有监控目标的状态（在线/离线）、实时延迟与丢包率数据在首页清晰呈现，助您快速掌握全局网络健康状况。 Web化开箱即用：提供完整的Web操作界面，支持通过浏览器随时随地添加监控目标、启停监控任务，无需任何命令行操作，极大降低了使用门槛。 数据持久化存储：所有监控数据自动保存至数据库，支持查询任意目标的历史状态记录，为诊断偶发性网络故障提供坚实的数据依据。 高扩展性架构：项目采用 Flask + Bootstrap 前后端分离架构，核心监控与UI显示模块化设计，为后续功能迭代（如实时曲线图、多节点监控、告警通知）奠定了坚实基础。 技术选型与组成 后端框架：Python Flask，提供RESTful API与稳健的Web服务。 前端界面：Bootstrap，构建响应式、美观的现代化仪表盘。 数据可视化：已集成ECharts库，为即将上线的实时动态曲线图功能做好技术准备。 数据存储：SQLite（默认，轻量高效），可轻松迁移至MySQL等数据库。 核心功能：基于Python多线程与异步Ping检测，确保监控任务高效并发。

MingSlide 是一款基于AI驱动的新一代智能幻灯片制作平台，致力于让演示文稿制作变得简单高效。 ### 核心功能特点： - AI智能生成 ：通过自然语言描述需求，AI自动生成完整PPT结构和内容 - 多模态输入支持 ：支持文档、图片、视频等多种格式文件上传（最大500MB） - 智能大纲编辑 ：提供可视化大纲编辑器，支持实时修改和优化 - 丰富模板库 ：提供50-500+专业模板，包含动态和3D效果 - 实时协作 ：支持团队成员共享项目和协同编辑 - 项目管理 ：完整的项目生命周期管理，支持保存、删除、查看等操作 ### 用户体验设计： - 简洁直观的用户界面，降低学习成本 - 渐进式创建流程，从需求输入到成品输出一站式完成 - 移动端适配，随时随地创建和编辑 ### 1. AI技术领先性 - 深度集成多AI模型 ：集成OpenAI、DeepSeek、阿里云DashScope等多个AI服务，确保服务稳定性和内容质量 - 多模态AI增强 ：不仅支持文本生成，还能理解图片、视频内容并智能整合 - 上下文理解 ：能够根据上传的参考资料智能生成相关内容，而非简单模板填充 - 智能文档解析 ：基于Docling库的高精度文档解析，支持PDF、Word、Excel等多种格式 ### 2. 用户体验优势 - 零学习成本 ：相比PowerPoint、Keynote等传统工具需要掌握复杂操作，MingSlide只需描述需求即可 - 效率提升显著 ：传统制作一份专业PPT需要数小时，MingSlide可在几分钟内完成 - 智能优化建议 ：AI会根据内容自动优化布局、配色和排版，无需设计经验 ### 3. 成本效益优势 - 灵活定价策略 ： - 基础版免费（500积分/月，约20页） - 专业版39.9元/月（1000积分，约40页） - 旗舰版129.9元/月（5000积分，约200页） - 按需付费 ：相比Adobe Creative Suite等昂贵订阅，更适合中小企业和个人用户 - 无隐藏费用 ：透明的积分制度，用户可清楚了解使用成本 ### 4. 技术架构优势 - 云端处理 ：无需本地安装，减少设备性能要求 - 实时同步 ：支持多设备无缝切换，数据云端保存 - 高可用性 ：基于现代Web技术栈，稳定性和响应速度优于传统桌面软件 - 微服务架构 ：前后端分离，支持独立扩展和维护 ### 5. 生态系统优势 - 开放API接口 ：支持与其他办公软件集成 - 持续学习能力 ：AI模型会根据用户反馈不断优化 - 社区支持 ：提供从社区帮助到专属客服的多层次支持体系 ### 前端技术架构 - 核心框架 ：Vue 3 + Vite（现代化开发体验） - 状态管理 ：Pinia + 持久化插件（数据状态管理） - 路由管理 ：Vue Router（单页应用导航） - UI组件 ：Bootstrap Icons + 自定义组件库 - 样式处理 ：Sass（模块化CSS预处理） - HTTP客户端 ：Axios（API通信） ### 后端技术架构 - 核心框架 ：Node.js + Express 5.1.0（高性能Web服务） - 数据库 ：MySQL + mysql2驱动（关系型数据存储） - 身份认证 ：JWT + bcryptjs（安全的用户认证） - 文件存储 ：七牛云对象存储（高可用云存储） - AI服务集成 ： - OpenAI API（GPT模型） - DeepSeek API（深度推理模型） - 阿里云DashScope（通义千问） - SiliconFlow API（备用服务） - 文档处理 ：Python Flask + Docling（智能文档解析） - 浏览器自动化 ：Puppeteer Core（PPT预览生成） ### 核心服务模块 1. 用户管理服务 - 认证授权 ：JWT token生成和验证 - 用户信息 ：注册、登录、个人资料管理 - 权限控制 ：基于角色的访问控制 - 积分系统 ：完整的积分管理和交易记录 2. 项目管理服务 - 项目CRUD ：创建、读取、更新、删除PPT项目 - 项目状态 ：多步骤创建流程管理 - 协作功能 ：项目分享和团队协作 - 版本控制 ：项目历史版本管理 3. AI内容生成引擎 - 大纲生成 ：基于用户需求和上传资料生成PPT大纲 - 内容生成 ：逐页生成幻灯片内容和布局 - 图片生成 ：AI图片生成和优化 - 样式应用 ：智能样式模板匹配和应用 4. 文档处理服务 - 多格式支持 ：PDF、Word、Excel、Markdown、图片等 - 智能解析 ：提取文本、图片、表格等结构化内容 - 内容优化 ：针对PPT展示优化图片尺寸和质量 - 云存储集成 ：自动上传到七牛云并生成访问链接 5. 文件存储服务 - 七牛云集成 ：统一的文件上传和管理 - 目录结构 ：规范化的文件组织结构 - CDN加速 ：全球内容分发网络 - 安全控制 ：文件访问权限和签名URL ### 数据库设计 - 用户表 ：用户基础信息和认证数据 - 项目表 ：PPT项目元数据和状态 - 内容表 ：大纲、幻灯片内容存储 - 文件表 ：上传文件和解析结果记录 - 积分表 ：用户积分和交易历史 - AI生成表 ：AI生成内容的记录和追踪 ### API接口设计 - RESTful架构 ：标准化的HTTP接口设计 - 模块化路由 ： - /api/v1/auth/* - 认证相关接口 - /api/v1/create/* - PPT创建接口 - /api/v1/project/* - 项目管理接口 - /api/v1/userinfo/* - 用户信息接口 - /api/v1/agent/* - AI代理服务接口 - 版本控制 ：/api/v1/结构，便于后续升级 - 安全机制 ：Token认证 + 数据加密 + CORS配置 ### 微服务架构 - 主服务 ：Node.js Express（端口3000） - 文档解析服务 ：Python Flask（端口5000） - 数据库服务 ：MySQL（端口3306） - 缓存服务 ：Redis（可选，用于会话管理） - 文件存储 ：七牛云对象存储 ### 部署和运维 - 容器化部署 ：Docker + Docker Compose - 负载均衡 ：Nginx反向代理 - 监控体系 ： - 应用性能监控（APM） - 错误日志收集和分析 - 用户行为分析 - 系统资源监控 - 备份策略 ： - 数据库定期备份 - 文件存储多地域备份 - 配置文件版本控制 ### 安全保障 - 数据加密 ：传输加密（HTTPS）+ 存储加密 - 访问控制 ：JWT认证 + 权限验证 - 输入验证 ：严格的参数校验和SQL注入防护 - 限流保护 ：API调用频率限制 - 隐私保护 ：用户数据匿名化处理 总结 ：MingSlide通过AI技术创新、优秀的用户体验设计和现代化的微服务技术架构，构建了一个高效、智能、安全、可扩展的幻灯片制作解决方案。后端采用Node.js + Python双语言架构，充分发挥各语言优势，在竞争激烈的办公软件市场中具有明显的技术和产品差异化优势。

本文开发了一款基于LLama微调ChatGLM3模型的个性化聊天系统。本系统采用Python作为主要开发语言，利用PyTorch对LLama模型进行微调，将训练后的模型集成到Flask框架下，并通过HTML和CSS构建用户友好的聊天界面。本项目的目标是实现高效自然的人机交互，并满足用户定制化的需求,如用户想要与指定性格的角色进行对话或者查询资料。系统经过微调后的模型在上下文理解和对话生成方面有显著提升，并支持多轮对话和情感分析,使用户的人机交互的体验感更加强烈且有趣。 本项目旨在开发一个基于LLama微调ChatGLM3的个性化聊天系统，通过模型的微调提升对话质量，并将其集成到轻量级Web应用中，实现流畅的人机交互体验。系统设计的目标如下： 提升对话系统的个性化和上下文理解能力：通过微调LLama与ChatGLM3模型，使其适应特定场景需求，提供多轮对话的自然衔接与精准回复。 实现高效的模型推理与交互：确保在模型加载后的响应速度足够快，避免用户等待过长时间，提高用户体验。

# 主要面向B端客户，解决企业大量知识文档的检索需求。 # 架构设计，架构设计：采用docling对原始PDF文档的解析（文本、表格、图片），识别抽取为结构化数据，然后Embedding到向量库，文本和元数据存储到ES，使用Fusion进行bm25关键词检索和相似度向量检索进行融合求和，最后使用Reranker进行重排序，生成上下文context，由LLM整理后回复客户 # 技术栈：RAG+Embedding+Reranker+LLM+Flask+VUE

本项目主要开发设计了基于yolov11+SE的垃圾分类系统，本系统集成yolo模型以及引入se注意力机制，开发了一款app，界面简约，功能完善。可以用来学习如何调用yolo模型！以下是摘要介绍： 在当今这个城市化快速发展的时代，城市里的生活垃圾产量一直在持续不断地攀升，传统的人工进行垃圾分类的方式，它的效率特别低下，而且分类的准确性也不怎么高，很难契合现在资源循环利用以及环境保护方面的需求。本系统专门设计并且实现了一个基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统，这个系统借助了比较先进的图像识别技术，能够实现垃圾的自动化精准分类。凭借这样的分类方式，就可以提高垃圾分类的效率，还可以降低对环境的污染，促进资源的循环利用，在系统开发的过程当中，凭借多种不同的渠道去收集数据，把公开的数据集进行整合，收集到的数据经由去噪、标准化以及数据提高等一系列的预处理操作之后，按照7:2:1的比例划分成训练集、验证集和测试集，系统选用了YOLOv11模型，并且结合SE注意力机制来进行特征提取和模型训练，还利用Pytorch库对特征选择进行优化。在系统架构方面，前端是基于Vue.js框架来构建交互界面的，后端运用Flask框架来处理业务逻辑，搭配MySQL数据库来管理数据，这样就能实现实时检测、结果统计展示以及用户交互等功能，经由测试可以得出，这个系统对四类垃圾的分类精确度能够达到88%以上，就算是在复杂的环境之下，它仍然可以保持比较高的检测稳定性，有效地推动了垃圾分类智能化的发展，有很不错的应用前景。

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。

预测算法的探索、比较和应用，包括基于机器学习的随机森林和基于深度学习的LSTM神经网络等，分析各种算法在不同市场环境、不同时间段的表现以及优缺点，而且要考虑算法的可解释性、实时性和鲁棒性，为实际应用找到适合的算法，为投资者提供准确的决策。这种交互式的应用方式不仅使技术不再高不可及，让更多投资者参与到股票价格预测中，也极大地提高了投资效率。投资者可以更及时迅速地获取投资信息，作出投资决策，把握投资机会，规避股市投资风险。

项目概述 这是一个基于Flask和深度学习的智能客服助手系统，能够理解自然语言输入并提供相应回答。 功能特性 支持多种问候语和常见问题回答 采用LSTM和Sentence-BERT实现语义理解 支持模糊匹配和自然语言处理 快速开始 安装依赖：pip install -r requirements.txt 启动服务：python app/app.py 访问 http://localhost:5000 使用聊天界面 技术栈 Python 3.x Flask Keras Sentence-Transformers scikit-learn

通过搭建统一的数据平台，打通各类业务系统接口，实现企业级业务数据的集中化管理。同时引入大数据分析与AI模型，为管理层提供科学决策支持与施工指导依据。系统还提供实时数据看板、流程跟踪与日志审计等功能，提升项目透明度与管控效率。

1. 对工作流引擎进行定制化封装，成功实现业务流程的全流程接口自动化，增强了系统的灵活性和扩展性。 2. 流程的实施，迁移与合并，快速高效系统迁移 3. BI报表分析 4. 极大的减少开发人员的开发量，简单流程配置化

1. 对产品进行定制化封装，成功实现业务流程的全流程接口自动化，增强了系统的灵活性和扩展性。 2. 流程的实施，迁移与合并，快速高效系统迁移 3. 统筹管理跨职能团队与供应商协同工作，保证产出效率。 4. 也可支持一切自研企业协同办公开发，8年技术管理以及一线开发经验 5. 内部系统公网无法访问

这个是基于python/flask/mysql所开发的一个全栈项目，是一个网络问答平台，主要实现了类似知乎的问题与回答，同时支持自由发布问题与回答 该项目基于python/flask框架，数据库方面使用mysql，基于ORM框架实现

屏幕录制与分享工具,屏幕录制与分享、投屏、直播，提供丰富的辅助工具：美颜、AI提词器、AI语音转字幕、绘图板、虚拟摄像头、OCR等. 能录制屏幕、麦克风、音频与摄像头画面，摄像头可添加虚拟背景。绘图板能在视频上自由绘制，提词器助您流畅表达，无论是创作还是演示，都能轻松搞定，高效又便捷 。

OBS直播助手 是一个OBS软件 的增强工具集，它不但集成了多款直播必备插件，包括但不限于：转场特效、视频源、音频源、滤镜、工具等，而且可以智能修复OBS系统，一键备份OBS配置。简而言之，OBS直播助手 是一款包含插件下载、系统修复的OBS工具。

自主研发了一款安全平台，该平台集成了当前主流的CLIP后门攻防算法，能够有效支持用户管理、安全评测、信息查询等多种功能。平台通过灵活的架构设计，提供了高度可扩展的安全评估能力，帮助用户实时监控与分析模型的安全性。通过集成的攻防算法，平台能够针对CLIP模型进行全面的安全防护，确保模型在面对各种后门攻击时依然能够维持较高的鲁棒性和准确性。

后端研发工作（python） 主要工作流程：需求评审（参与），排期规划（负责），开发（负责），测试（参与），验收（参与），上线（负责）。 主要应用技术：flask，django，kafka，celery，sqlalchemy，mysql，redis，cos桶 ，websocket，PySpark，git，Linux 评测平台: 1.公交，引导效果两条新产线的接入。 2.方案策划，评测实施，两个平台的合并。 3.任务领取模块，任务池的维护，优化。 4.对旧代码各项功能的优化封装，模块化，极大的降低了平台接入新产线时的难度。 精益平台: 预警功能的开发，覆盖平台的全部指标，实时反馈业务状态。

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

本系统主要针对半无人和真人直播场景设计，结合最新的AI技术、先进的自动化工具以及成熟的团队实践，在追求最佳直播效果的同时，大幅降低对直播人员的技能依赖，显著提升直播间整体效能。 系统包含智能剪辑、话术辅助、AI交互、人机协作、数据分析等，每一个功能都来源于专业团队的成功实践。直播辅助系统功能强大，解决了直播的核心问题，适用于各类业务的直播场景。

面向对象： IT管理员和网络工程师：需要定期扫描和评估Wi-Fi网络质量，以确保网络性能和安全性。 普通用户：希望了解周围可用的Wi-Fi网络及其信号强度，以便选择最佳网络连接。 解决问题： -实时Wi-Fi网络扫描：提供一个简单易用的Web界面，用户可以随时扫描周围的Wi-Fi网络，并查看详细的网络信息（如SSID、BSSID、信号强度、频率等）。 信号质量评估：根据信号强度自动评估网络质量，帮助用户快速判断网络的可用性和稳定性。 灵活的扫描选项：用户可以选择是否在扫描前断开当前连接的Wi-Fi网络，避免影响正在进行的网络活动。 特点： 便捷的Web界面：无需安装额外的应用程序，用户只需通过浏览器即可访问和操作Wi-Fi扫描功能，降低了使用门槛。 实时性强：基于Flask框架构建，能够快速响应用户的扫描请求，提供即时的Wi-Fi网络信息。 信号质量评估：内置信号质量评估算法，将复杂的信号强度数值转换为易于理解的质量等级（如“优秀”、“良好”、“较差”等），方便用户做出决策。 灵活性高：允许用户选择是否在扫描前断开当前Wi-Fi连接，满足不同场景下的需求。 开源且可扩展：基于Python和Flask开发，代码开源且易于扩展，用户可以根据自己的需求进行二次开发或集成到其他系统中。 产品组成： 前端页面：使用HTML/CSS构建用户界面，提供简洁直观的操作体验。 后端服务：基于Flask框架实现，处理HTTP请求、管理Wi-Fi接口、执行扫描任务并返回结果。 Wi-Fi接口交互：利用PyWiFi库与系统的Wi-Fi接口进行交互，完成网络扫描和连接管理。 技术选型： Flask：轻量级的Web框架，适合快速开发和部署Web应用，提供了良好的路由管理和模板渲染功能。 PyWiFi：用于与Wi-Fi接口交互，支持扫描、连接和管理Wi-Fi网络，是Python中常用的Wi-Fi管理库。 Jinja2（内置在Flask中）：用于动态生成HTML页面，支持模板继承和变量替换，提高了开发效率。 日志记录：使用Python的`logging`模块记录关键操作和异常信息，便于调试和维护。