Django

1、数据管理：导入/导出数据、预处理2、标签/任务配置：标签类型、标注界面配置3、标注任务管理：任务管理、进度跟踪、审核质控4、模型辅助标注：预标注、主动学习、模型集成5、分析与报表：标签统计、可视化、报表导出6、扩展与集成：API/SDK、云存储、Docker部署

具体功能模块：项目包含两大核心功能模块：流程化调解（提供标准化四步调解流程，涵盖纠纷事件梳理分析、民商事案由分析、调解方案起草及人民调解协议书起草）和自定义调解（支持AI对话式交互，用户可自由提问获取专业建议，并集成快速提示、文档参考与知识库功能）。项目主要描述：系统通过AI技术实现智能化司法调解辅

车间管理：产线看板，车间看板生产分析：生产日报，产量分析，生产明细报表信息维护：设备信息，车间信息，产品信息，工序信息，异常消息配置能耗分析：能耗日报，能耗详情明细，能耗分析质量分析：终检报告，终检工序质量统计，密封泄露值分析，密封质量分析设备分析：异常分析，OEE报表，OEE对比，OEE分析追溯分

平台核心功能围绕环境问题线索的“任务查询、下发、反馈、统计”全流程闭环管理设计，主要用户为市级和区级业务人员：市查看所有任务：市级用户可按环境要素、时间、区域和线索状态全面查询数据，并支持将查询结果导出为Excel报表（含图片或不含图片）。市下发指定任务到各区：市级用户可查询、勾选待办任务，进行“一

1.自动翻译，需求多语言网站的可以使用该系统，开发一种语言版本，别的语言可以自动翻译2.自动seo，源码中自动嵌入标题，描述，关键词，同类产品需要手动设置，我们的是自动，还可以自动生成站点地图，自动生成缓存，加载极快3.ai客服可以定制

实时语音转写（ASR）集成GoogleSpeech、AzureSpeech、讯飞开放平台等多引擎；支持多语言、多方通话识别；基于流式识别与缓冲优化，实现低延迟转写。情绪识别与关键词提取（NLP）对话语义层面进行情绪分析（积极、消极、中性）；提取业务关键实体（人名、金额、风险词）；支持定制化规则匹配与

主要功能点：1.1.1支持集群1.1.2资源可视化1.1.3任务可视化1.1.4运维可视化1.1.5图形化界面操作1.1.6角色及权限管理1.1.7人工智能训练任务存储操作及管理1.1.8人工智能训练任务网络操作及管理1.1.9人工智能训练任务计算资源管理1.1.10安全性1.1.11监控与告警可视

1.支持单文件（如CSV,JSON）与大规模多文件数据集合的分布式存储与管理方案。建立了完整的数据版本控制、标注，为不同情景下的专业模型研发提供了高质量、标准化的数据供给。2.开发了灵活的算法集成框架，支持将数据清洗、特征工程、指标分析等预处理算法以及专业AI模型进行统一注册、编排与版本管理。直接为

一、功能模块：1.支出申请：申请支出时事先走系统经过审批后，方可执行和报销；2.采购管理：专业的采购环节梳理，从需求起草、采购公示至最后的合同环节签订等；3.报销管理：与支出申请和采购执行拉通，贯穿事前、事中和事后；4.台账管理：合同和采购中形成的资料归档。二、附件功能1、短信通知；2、正式邮箱通知

腾讯音乐人音频作品上传平台用户侧：1.上传/管理/展示个人作品；2.管理子母公司，签约艺人等信息（公司账号）管理侧：1.审核用户注册信息；2.审核用户作品内容变更请求；3.审核用户上传作品及变更合法性（侵权等场景）；4.审核公司关系变更请求（公司账号）；

1.用户管理模块：支持学生通过学号/手机号完成注册与登录，可完善个人资料（如校园身份认证、头像、联系方式）；同时建立信用评级体系，基于交易记录、评价内容、履约情况等数据生成“信用分”，为交易双方提供信任参考。2.商品管理模块：用户能便捷发布二手商品（填写名称、描述、价格、上传实物图），并对商品进行分

1、管理员功能:用户管理、商品管理、大屏观察、数据分析、订单管理、个人中心等2、用户功能:商品浏览、商品收藏、推荐、购物车、商品评论、个人中心等3、系统公告和轮播图的管理

主要包括如下模块1调度模块，使用进程池和异步队列来处理服务器端任务，使用nginx进行负载均衡2功能模块，嘴唇同步，照片说话，虚拟试衣，图片换脸和视频换脸，图片高清和视频高清，文生视频和图生视频

1、项目包含用户管理模块（账号注册登录、权限控制）、文章管理模块（发布编辑、分类标签管理）、页面展示模块（首页、详情页、分类标签页）、后台管理模块（数据可视化、内容审核）及评论互动模块（用户评论、点赞反馈）等功能模块。2、项目主要功能为支持用户注册登录后发布图文内容，通过分类和标签对文章进行结构化管

边缘网关资产管理：实现对海量网关设备的远程监控、配置、固件升级和全生命周期追踪，保障数据链路的稳定可靠。实时数据展示：通过动态图表、仪表盘和可视化组态，直观呈现设备实时运行状态与能耗数据，并支持秒级故障告警。时序数据API聚合：提供强大的数据接口，能高效查询与聚合海量历史数据，为上层高级分析和应用开

学生信息收集，不同专业视频上传功能，老师在后台就可以看到不同学生在不同的专业等级的视频，便于老师审核，为了达到这个效果，我们还做了不同分支机构的报名实时情况，管理员可以通过后台看到不同报名情况的结果。

智能题库系统后台 1.题库系统。 2.有学科知识分类和标签管理功能。 3.主要功能为试题导入和组卷（导出）功能，以word方式导入现有题库，目前选项是表格方式排版，组卷导出的word版式按提供的版式格式呈现。 4.新导入试题可以对比题库中已存在的试题进行查重提示（如题本40%相同即为重题），同时可以对比互联网上文本内容查重。 5.可以对题本和选项的错别字进行提示，可以对选项的内容重复值进行提示。

本项目旨在解决城市充电基础设施“信息不对称”问题，通过自动化数据采集 → 云端存储 → 实时可视化的完整链路，为用户提供直观的充电站分布热力图，辅助出行决策。 系统包含三大核心模块： 数据采集引擎：自动抓取并清洗多源充电站数据。 云数据库：使用 Supabase 存储结构化数据，支持空间查询。 前端可视化：微信小程序 + 高德热力图 + 实时更新，提供流畅交互体验。

面向店铺经营者（如便利店、小型零食店等的店主）以及有商品采购需求的消费者。 对于经营者，解决商品信息管理（如商品的增删改查、库存统计等）不便捷，以及商品展示、订单管理等环节效率低下的问题；对于消费者，解决寻找心仪商品（如快速查找可乐、薯片等）、下单购买流程不顺畅的问题。 界面布局清晰，无论是经营者进行商品管理（如点击“添加商品”按钮即可新增商品），还是消费者搜索商品、加入购物车，操作步骤少，学习成本低，不像一些复杂的电商系统，有过多繁琐的功能和操作流程。 聚焦于中小规模的商品销售场景，如小型零食、饮料售卖，功能精准，没有多余的、不相关的模块，而市场上部分通用型电商系统功能庞杂，不适合小场景使用。 商品展示直观，配有图片，消费者能更清晰了解商品外观；操作按钮（如“编辑”“删除”“加入购物车”等）位置明显，反馈及时，提升了用户体验。 主要包含商品管理模块（实现商品的添加、编辑、删除、库存管理等功能）、商品展示与搜索模块（消费者可通过输入商品名称搜索，查看商品详情）、购物车模块（消费者将商品加入购物车，进行结算等操作）、订单管理模块（经营者查看订单，消费者查看自己的订单）等。

本项目采用前后端分离架构，前端基于Vue3+TypeScript+Pinia技术栈构建，后端采用Django框架实现，结合协同过滤算法与MySQL数据库，打造高可维护的智能推荐系统。前端使用Vue3的组合式API实现响应式界面开发，通过TypeScript强类型系统提升代码质量，Pinia集中管理用户状态、推荐结果等数据，配合Axios实现与后端的高效通信。后端基于Django REST framework构建RESTful API接口，利用ORM模型高效操作MySQL数据库，其中用户行为数据（如评分、点击、收藏）通过数据表存储，为协同过滤算法提供数据基础。 系统核心采用基于用户的协同过滤算法，通过Python的NumPy/pandas计算用户相似度矩阵，运用余弦相似度算法匹配兴趣相近的用户群体，根据相似用户的偏好生成个性化推荐列表。MySQL数据库设计包含用户画像表、项目特征表、行为记录表等多维度数据存储，支持算法的高效数据检索与计算。该架构兼顾开发效率与系统性能，前端Vue3的模块化开发与后端Django的MTV模式形成解耦，协同过滤算法模块通过独立服务封装，便于后续扩展到深度学习推荐模型。整套方案适用于电商、社交、内容平台等场景，通过个性化推荐显著提升用户体验与平台转化率。