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母婴电商用户留存分析与流失预测系统( retention-analytics)
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1.数据探索与清洗模块:支持对阿里天池母婴数据集进行自动化读取,提供缺失值处理、异常值检测及用户画像特征提取功能。2.流失预测模型引擎:内置XGBoost/LightGBM等机器学习算法,自动训练模型并输出用户流失概率评分,准确识别潜在流失客户。3.SHAP模型解释器:集成SHAP值分析,量化各特征
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PPTClaw
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1、项目具体功能模块AI智能生成PPT:通过自然语言对话描述需求,AI自动选择模板、搜索配图、编排布局并生成完整演示文稿,支持多轮对话迭代优化。在线PPT编辑器:自研Canvas2D渲染引擎,支持文本、图片、形状、表格、图表、流程图、线条七种元素类型的自由添加、拖拽编辑和属性调整,提供幻灯片增删复制
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RAG知识库:支持PPT/PDF/Word课件一键上传入库,向量化检索,学生自然语言提问即可精准召回相关知识点四段式笔记生成(/note):课件自动转结构化笔记——概念定义→例题解析→易错点→课后任务作业辅导(/tutor):RAG增强答疑,自动诊断薄弱点并写入长期记忆;代码讲解模式含语法高亮+Me
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人工智能
基于物联网的万能试验机控制系统
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本系统以STM32F103C8T6为核心控制器,实现以下功能:1、数据采集:通过电阻应变式压力传感器采集力值信号,GP2D12红外测距传感器采集位移信号,经ADC模数转换后送入MCU处理;2、实时显示:OLED12864显示屏动态显示力值(KN)、位移(mm)、速度(mm/min)及PWM占空比等关
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本项目是一个基于Python和Pandas库的Excel数据清洗与分析工具,包含以下功能模块:1、数据清洗模块:自动检测并删除空行、空值,去除字符串前后多余空格,统一数据格式和编码;2、数据分类模块:根据数值范围自动为数据添加分类标签,如薪资等级划分、成绩等级评定等;3、统计分析模块:自动计算各项数
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基于LSTM的多维时序预测系统
开源项目
1.数据采集模块:从Open-MeteoAPI拉取某城市15年的的逐日气象数据模型训练模块:杂交LSTM架构:共享Encoder(lstm1→lstm2),温度走自回归decoder,湿度/风速/降水走直接多步输出Web可视化面板:前端展示模型评估,未来天气预测,历史数据分析和AI聊天助手页面2.预
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机器深度学习
模型管理平台
产品系统
1.模型包管理:对接Sealos导出ZIP包,格式校验、依赖注入、标准化封装2.模型注册中心:模型元数据管理、版本控制、标签分类、依赖关系记录3.部署发布引擎:资源分配、环境初始化、模型启动、健康检测、灰度发布、版本回滚4.服务器集群管理:节点池管理、资源调度、跨节点弹性部署、运行状态监控5.运维监
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基于 Fast R-CNN/EfficientDet/Transformer 的自动驾驶感知系统
产品系统
1.开发可部署于OrinNan车载平台的实时目标检测系统,支持车辆、行人等20类目标识别。2.负责宁波-台州220km道路实测,累计采集2.3TB原始多模态数据。3.基于SAM与雷达点云投影编写半自动标注脚本,提升标注效率与数据对齐质量。4.集成ApolloCyberRT框架,在改装林肯MKZ完成5
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针对临床标注稀缺、数据集小的问题,搭建GAN+CNN混合诊断框架。联合3位病理医生定义12类细粒度标签,编写自动化脚本将数据从1500例扩充至9500例。
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产品系统
主要模块:1.数据预处理模块:缺失值众数填充、IQR异常值剔除、分类特征编码、数据标准化2.探索性可视化模块:房价分布直方图、面积-房价散点图、箱线图异常检测、房型均价对比柱状图3.多模型预测模块:线性回归基准模型、随机森林集成模型、XGBoost梯度提升模型4.模型评估模块:MAE/MSE/R²三
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Spark
机器深度学习
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