包含图片标注、类别管理、自动标注、模型推理四大模块。支持自定义目标类别，对图片画框标注；支持导入预训练模型实现自动标注；支持加载pt、onnx格式模型，导入图片、视频执行推理检测；推理结果可视化展示，支持单张或批量检测结果导出，方便对接后续网页看板系统。

1.数据包智能解析模块：自动抓取并解析HTTP请求包，识别接口鉴权逻辑、可控参数与业务链路，自动标记存在风险的输入点，覆盖越权、支付篡改、风控绕过等常见业务漏洞场景。2.多级漏洞研判模块：联动多主流大模型构建Agent评审流，对可疑接口进行多轮payload构造与结果复核，按SRC标准自动判定风险等

平台覆盖从用例编写到结果归档的完整闭环，共六个部分：一、被测系统配置：地址、账号、密码仅保存在本机，密码只注入浏览器输入框，不进入模型上下文，界面上以掩码回显。二、用例管理：支持Excel/YAML批量导入与界面直接编写，保留原文件注释，写盘前自动备份并回读校验，失败自动回滚。三、模块与用例：登录被

1、企业私有知识库问答：基于Ollama+ES+RAG的本地化方案，文档/代码/规章入库，内网部署，数据不出域，适合政务、医疗、制造等合规场景2、遗留系统代码智能分析：针对缺文档、缺注释的老Java项目，自动解析类/方法/调用链，反推业务流程，生成可检索的代码知识图谱，辅助新人上手和二手项目交接3、

本课题的研究价值在于微服务工程与大模型应用能力的综合实践。服务拆分、注册配置、网关路由、熔断限流、分布式事务、前后端协同和智能服务都有可借鉴的研究，难点在于将其组织成一条可运行、可治理的业务链路：用户请求经网关统一鉴权后路由到各业务服务；商品、库存、购物车、订单和支付服务之间通过OpenFeign调

uvp属于mcp插件，支持通过ai大模型，使用自然语言描述，调用mcp对应接口，实现构建libuvcpp的前端和后台项目代码快速进行libuvcppweb项目的开发

本项目实现了一套面向稀疏奖励任务的强化学习算法与实验系统。BEQ双向经验队列分别保留近期探索经验和高价值成熟经验，使智能体兼顾探索与利用；PGM优先级门控在梯度更新前评估并筛选训练样本；主体采用离散动作SoftActor-Critic，包含双Critic、目标网络和熵正则，可适配三十六方向等离散动作

本项目实现了一套移动机器人异构协同导航算法系统。DN3模块使用十维相对状态和三十六方向离散动作空间，负责未知环境中的局部避障；GBMR模块将状态—动作经验写入图结构，通过近邻检索、价值更新、聚类和捷径重构复用成功路径；动作融合层根据局部安全性和全局引导结果生成最终动作。系统还包含静态、动态和实物平台

支持单人模式和双人模式、出生信息输入、命盘计算与图形展示、原始资料查看及JSON导出；接入DeepSeekAPI生成分区解读，并围绕当前命盘继续多轮追问。通过事实编号和结构检查核对模型引用，前端显示发送状态、连接错误与超时提示；切换会话后独立管理上下文。API密钥仅由服务端读取，提供本机启动与停止脚

1.文案引擎：无APIkey走本地模板，支持LLM升级；2.TTS引擎：edge-tts8个中文音色+离线SAPI回落；3.ffmpeg合成：ASS字幕、kenburns效果、混排合成；4.数字人模块：rembg抠图+PIL口型模拟+眨眼+呼吸动画；5.多平台发布：Playwright自动化分发到抖