Spring

系统主要包含数据预处理、候选图书召回、特征工程、模型训练、推荐排序和结果导出等功能模块。1.数据预处理：对用户信息、图书信息、借阅记录进行清洗、去重、缺失值处理和格式统一；2.候选召回：基于用户历史借阅行为、相似用户协同过滤、图书热度等策略生成候选图书；3.特征工程：构造用户活跃度、图书热度、类别偏

1.基本法管理：1.职级配置-负责员工职级的增删改查及批量导入功能2.折标配置-负责不同险种的保费折算率的增删改查，及批量导入功能3.因子配置-负责原因子，自定义因子和保费口径的公式配置功能4.基本法管理-负责基本法的增删改查以及算薪考核公式的配置功能2.薪资考核：1.补充因子数据管理：负责算薪过程

1.通用Agent底座能力：基于大语言模型构建的对话式Agent，支持多轮需求拆解、代码生成/重构、文档自动生成，兼容ClaudeCode等主流AI编码工具的能力；2.数据领域专属工具集：内置数据同步、流批任务、数据质量检测、元数据管理等场景的专属工具链，支持一键生成Flink/Spark任务、SQ

以最近一个单位系统来做功能介绍：服务对象是一家商用的saas服务，主要是服务世界五百强的科技企业、科研机构及院校、国内科研企业、法律事务所等，该saas服务可以给用户提供专利的各维度的检索、比如法律方面、图片方面、语义方面等、按照用户的需求检索出来用户需要的信息。还可以对信息进行各类分析，比如拓扑类

插件端（IntelliJ、VSCode）包括代码补全、Agent问答、行间问答等功能模块。后端包括授权、路由、统计、RAG、模型等模块。主要功能是代码补全、行间问答和生成、Agent问答和构建、bug修复等

后端采用springboot开发框架,前端采用Vue+nodejs框架进行项目开发，智能客服采用dify本地化部署。项目包括管理后台+微信小程序管理后台包括用户管理模块、基础信息维护模块、船型和票型模块、酒店民宿模块、订单模块、导游导览模块、商城信息管理模块，商家端模块、行李寄存模块、核验端模块、操

20年一线软件开发与技术管理经验，精通Java生态体系，熟悉SpringBoot、SpringCloud、MyBatis、JPA等主流框架，具备从0到1构建大型系统的能力。?复合型人才：技术+管理双轨并行长期担任项目经理、技术经理、部门负责人，兼具技术深度与团队管理能力，擅长需求分析、架构设计、进度

通过不同的规则配置，场景配置，规则实例配置，不同的数据流进来，系统根据设置的规则监控违规数据，规则等级，这种方式可以筛查不同的入参走不同的规则，主要就是规则引擎的开发

系统主要包含大模型配置、提示词管理、RAG知识库管理、MCP工具接入、聊天客户端配置、Agent编排、任务执行流程设计、可视化拖拽配置等功能。支持通过数据库驱动方式动态配置Agent核心组件，实现知识增强检索、工具调用扩展和多步骤自动任务执行。

1.首页是两种服务器(存储、算法)的指标监控2.数据集管理->分类管理数据图片(新建、导入、查看、删除、版本管理、标注)3.标注任务->标签组管理->在线、自动标注、多人协同标注。4.数据增广->异常区域生成(缺陷生成、先切割目标再在指定区域生成指定物体)->场景转化(雾、雪、烟雾)->图像算子(尺

任务创建/发布/下架/暂停/重启任务批次管理（按数据量/时间/优先级拆分）任务状态流转：待审核→待领取→标注中→待验收→已完成→已结算任务模板：文本标注、音频转写、图像框选、OCR、评测打分等预置模板

本项目是一个基于大语言模型（LLM）的智能Agent系统，旨在提升AI在长期记忆、复杂任务处理与实际执行方面的能力。系统并非将LLM作为单纯的问答工具，而是在其之上构建完整的Agent引擎，使AI能够理解用户意图、拆解任务、执行操作，并在多轮交互中保持上下文连续性。系统核心由Generator执行器

React.js,Vue.js,Spring/SpringBoot,SQL,NoSQL,CI/CD,Docker,K8s(Kubernetes)Java,Golang,Python,Node.js,TypeScript,JavaScript,HTML,CSS

本系统通过整合前沿技术与金融逻辑，旨在为投资者提供全方位、智能化、个性化的投资决策支持。其核心功能如下：多维度智能分析基本面分析：自动解析公司财报、评估盈利能力、成长性与财务健康状况。技术面分析：运用量化模型与图表识别，精准判断股票价格趋势、买卖信号与关键价位。宏观与行业分析：实时追踪宏观经济数据、