采用Python+Selenium技术栈，可模拟浏览器行为，实现翻页、等待加载、元素定位等操作；支持解析JS动态渲染内容，将数据整理为结构化格式，解决传统爬虫无法抓取动态页面的问题。

基于FastAPI构建的轻量级RESTful接口服务框架，支持数据查询、分页、JSON和CSV多种格式导出。内置数据清洗、格式化、统计分析等常用处理函数，开箱即用。集成Swagger自动生成API文档，方便接口调试与团队协作。支持Docker本地部署，适配企业级数据服务和微服务架构场景。

通用数据采集工具，基于Python开发，支持多目标网站并行抓取。内置代理池轮换机制、User-Agent随机化和Cookie自动管理，有效规避反爬策略。支持定时任务调度，可按时间间隔自动执行采集任务。集成日志记录与异常告警机制，保证采集任务稳定运行。支持Docker一键部署，开箱即用。

申请流程:通过填写样品信息,测试规定等信息,以便相关人员按照测试要求执行测试管理:展示各类型测试的电芯信息及其测试状态,并且支持查看特定测试单的详细信息智能巡检:展示测试异常的电芯信息及改善措施等

项目基于Python开发，支持多平台电商数据自动采集，可抓取商品名称、价格、销量、评价等信息；内置数据清洗功能，能自动去重、筛选并导出为Excel/CSV格式，大幅提升数据获取效率。

1.智能饮食推荐引擎：基于大语言模型（Ollama/DeepSeek/Llama.cpp），结合用户年龄、性别、身高体重等个人信息，自动生成个性化饮食方案。采用二级模型架构，一级模型进行营养分析和用户画像构建，二级模型据此生成具体食谱推荐。2.RAG知识库系统：基于ChromaDB向量数据库构建食物

这个模块分两大核心功能，一是AI智能搭配功能，用户上传空间户型图或输入风格、面积需求后，系统会自动从乐租购的租赁库存中匹配适配的家具组合并生成效果图；二是设计辅助工具，支持用户手动调整家具尺寸、风格、摆放位置，同步更新租赁报价和库存状态。我还加了一键转租赁订单的功能，让用户看完设计就能直接下单租赁方

这个后台主要分三大模块，一是订单管理模块，支持租赁订单的创建、状态追踪与合同归档；二是库存与商品模块，可实时同步家具库存、更新产品信息并联动前端展厅；三是数据运营模块，能自动统计租赁周期、客户复租率等核心数据，帮运营团队快速掌握业务情况。我负责从需求梳理到前后端联调的全流程开发，用选好的技术栈实现了

一、系统首页模块1.数据看板统计◦今日交易数（个）◦今日交易总金额（元）◦新增注册数（个）◦分润总金额（元）2.最新公告列表◦公告标题、发布时间、内容展示◦分页浏览（上一页/下一页/页码跳转）二、机构管理模块•机构信息管理（新增/编辑/删除/查看详情）•机构状态管理（启用/禁用）•机构资质/合作信息

核心功能基于大语言模型构建实时情绪对话系统，用户可以像聊天一样与AI持续互动，系统会围绕情绪接纳、情绪命名、关系分析、自我觉察、创伤触发识别等方向展开陪伴式交流。AI会通过上下文理解用户长期的关系模式与情绪波动特征，并结合长期记忆系统形成连续性人格陪伴体验。相比传统客服式聊天，本项目重点强调“稳定感