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

包含活动发布，信息展示，资源对接，会员体系等功能，全页面后台可定制。包括注册、登录等基础功能，首页包括banner图片、政策信息入口、最新跨境资讯、最新活动报名入口等。其余页面包括资源页面，对接政府资源入口；服务页面，对接各项政府服务；会员页面，完整会员体系，以及个人信息页面，包括客服等。

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。

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

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。

1. 负责设计和开发分布式网络爬虫系统，进行多平台信息的抓取和分析工作； 2. 负责互联网资源清洗和结构化，网页转码，网页聚合，信息抽取，数据清洗，网页分类； 3. 负责设计和开发分布式网络爬虫系统，进行多平台信息的抓取和分析工作； 4. 有票务、股票、证劵等爬虫经验的优先，具备HTML、CSS、JavaScript等前端技术知识，能够解析网页结构； 5. 优化爬虫策略和调度，提升爬取速度、降低资源消耗

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。

本网络服务器监控系统主要面向服务器管理员、运维人员以及企业 IT 部门，旨在解决服务器监控与管理过程中的一系列难题。在日常服务器运维工作中，这些人员常常面临服务器性能波动难以实时察觉、资源使用状况难以精准掌握、历史数据查询不便等问题。本系统通过实时监控服务器的各项关键指标，如 CPU 使用率、内存使用情况、网络流量、磁盘使用状况等，帮助用户及时发现服务器的潜在问题，预防故障发生，保障服务器的稳定运行。同时，系统提供历史数据查询功能，方便用户对服务器的运行情况进行深入分析，为服务器的优化和升级提供有力依据。 系统特点 1. 实时监控与告警机制：系统能够实时获取服务器的各项性能指标，并以直观的图表形式展示出来，让用户一目了然。当 CPU 使用率或内存使用率超过设定的阈值时，系统会立即发出告警信息，提醒用户及时处理，避免服务器因资源过度使用而出现故障。这种实时监控和告警机制能够大大提高服务器的安全性和稳定性，减少因服务器故障带来的损失。 2. 多维度数据展示：与市场上一些只提供单一指标监控的系统不同，本系统提供了多维度的数据展示功能。除了基本的 CPU、内存、网络和磁盘监控外，还能展示进程 CPU 使用情况，让用户深入了解服务器上各个进程的资源占用情况。同时，系统还提供了历史数据查询功能，用户可以根据时间范围查询服务器的历史性能数据，为服务器的优化和升级提供有力支持。 3. 主题切换功能：考虑到用户在不同环境下的使用需求，系统提供了亮色模式和暗色模式两种主题切换功能。用户可以根据自己的喜好和环境光线条件选择合适的主题，提高使用体验。这种个性化的设计在市场上的服务器监控系统中并不常见，体现了本系统的独特优势。 4. 数据存储与兼容性：系统采用 MySQL 数据库存储服务器的性能数据，确保数据的安全性和可靠性。同时，系统具备良好的兼容性，支持新旧版数据库表结构，能够适应不同的数据库环境。在数据插入过程中，如果新版表结构插入失败，系统会自动尝试使用旧版表结构进行插入，保证数据的完整性。 本系统主要由前端页面、后端服务器和数据库三部分组成。前端页面使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建，借助 ECharts 库实现数据的可视化展示，为用户提供直观、美观的界面。后端服务器采用 Flask 框架开发，负责处理用户的请求，获取服务器的性能数据，并将数据存储到数据库中。数据库使用 MySQL，用于存储服务器的历史性能数据和用户信息。通过这种技术选型，系统具备了高效、稳定、可扩展的特点，能够满足不同规模企业的服务器监控需求。

一、软件面向的行业和业务场景（25%） 本项目面向工业园区、化工厂、仓储物流中心等对安全监控有较高要求的行业，旨在构建一套基于视频流的异常检测与多渠道报警系统。用户可在系统中部署多个实时视频流，并结合自定义电子围栏，对围栏内的人员倒地、物品倾倒、入侵等异常行为进行自动识别。一旦识别为异常事件，系统将通过钉钉、微信、短信、邮件等方式实时推送报警信息至预设联系人，提升应急响应效率，适用于安全值守自动化改造、无人值守区域监管和巡检优化场景。 二、项目功能模块与用户功能实现（50%） 本系统从用户角度划分，包含以下主要功能模块： 1. 视频流接入与管理 支持接入 RTSP、RTMP、第三方平台等多种视频流； 前端提供视频源列表和流添加页面； 用户可管理视频流基本信息，并通过页面直接预览视频。 2. 电子围栏配置 用户可在视频画面中划定电子围栏区域； 每个围栏与视频源绑定，可设定检测频率和阈值； 用于限定监控范围，聚焦关注区域。 3. 异常检测与AI智能判别 系统定时从视频流抓取画面，结合围栏区域，识别是否存在剧烈变化； 变化区域将通过图像分析和多模态大模型接口（如 qwen_ai.py）判断是否为真正异常，如倒地、异常入侵等； AI模块输出判别结果并参与报警内容生成。 4. 报警配置与推送 用户可配置报警联系人、分组、报警渠道（钉钉、微信、邮件、短信）； 可自定义报警模板，模板变量由系统实时填充（异常类型、时间、位置等）； 报警消息通过多种通道自动发送，确保及时送达。 5. 联系人与绑定管理 可添加联系人信息（姓名、手机号、邮箱、微信等）； 视频流与联系人支持双向绑定，实现多流→多人的灵活告警分配。 6. 缩略图与视频回看（可扩展） 支持展示视频缩略图，方便概览； 可扩展为点击缩略图跳转历史回放或异常记录（当前版本为实时告警）。 三、技术选型与架构特点（25%） 技术选型： 前端：基于 Vue3 + Element-Plus 构建，组件式开发，页面简洁、响应迅速； 后端：使用 Flask 构建 RESTful API，结合 Python 多线程实现视频流异步监控； 视频处理：使用 OpenCV 实现图像变化检测，封装为自定义线程； AI 模块：调用多模态 API（如阿里通义千问）对图像+文本进行语义识别判断； 存储方式：系统采用 JSON 文件管理报警配置、联系人、流信息等，便于快速部署与修改。 架构特点： 模块化设计：各功能组件解耦，如报警模块、视频模块、AI模块独立运行、独立测试； 高扩展性：支持快速替换推送渠道、AI接口或前端展示模块； 跨平台兼容：ZLMediaKit 支持多平台部署，前端后端可独立运行于不同服务器；

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

# 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。