边缘推理盒子：YOLOv8在RKNPU上推理、USB摄像头采集、结果上报、Web页查看状态与告警、服务常驻与看门狗。1)采集：V4L2打开USB摄像头，兼容YUYV/MJPG；2)推理：模型转rknn，按帧率抽帧推理，CPU/NPU分工；3)上报：事件+截图推送，断网本地缓存；4)运维：交叉编译aa

缺陷检测嘛：1.就是标注缺陷吗，定位缺陷，，2.就是如果客户有要求，比如说是毛刺啊，后续要根据工厂的刀具，规划我们的去毛刺路线，也就是去缺陷。3.其次就根据客户的需要再额外处理咯。

脚本支持csv/excel数据集读取、异常值剔除、数据归一化预处理；内置拟合、统计检验、指标评价计算模块，可实现回归分析、多指标综合评估、敏感性计算，自动生成计算表格与可视化图像；支持IGDT、不确定性鲁棒模型的求解框架，导出结果文件，适配数模竞赛数据处理环节，减少重复代码编写，提升建模效率。

脚本支持合规采集公开网页数据，设置访问延时，遵循robots协议，避免高频请求。能够解析页面内容，自动完成数据清洗、去重、字段规整，批量导出CSV、Excel表格；附带Excel自动化模块，支持多表格合并、筛选统计、批量调整格式，替代大量重复手工录入工作。

本项目是一套面向期货/证券量化交易的规则化系统构建工具包，可作为AI助手（WorkBuddy、ClaudeCode、扣子等支持Skill规范的工具）的插件直接加载使用。核心功能模块：1、目标体检：输入年化收益与最大回撤目标，用「所需Calmar=年化÷回撤」这个单一判据判定目标是否可行（≤0.5宽松

scrapemend是一个Python网页数据提取库，核心思路是「选择器失效等于缓存未命中，而非程序崩溃」。主要功能：1）用自然语言描述要抓取的字段，无需手写选择器；2）优先使用缓存的选择器提取，零大模型开销；3）当某字段匹配失败或匹配到错误节点时，自动调用LLM重新生成选择器并缓存，实现自愈；4）

系统分为四个功能模块：1、连续成像模块：线阵相机随传送带运动逐行扫描；2、特征提取模块：对每个物料区域提取颜色、纹理、形状等特征；3、分类识别模块：判断该物料为合格品还是异物，输出类别与位置；系统按产线速度实时处理，支持参数在线调整（如灵敏度、最小异物尺寸），适配不同物料批次。

系统分为四个功能模块：1、人员检测模块：在画面中实时定位人员位置，输出人体框；2、马甲识别模块：对检测到的人员做细粒度分类，判断其马甲类型；3、区域判定模块：在画面中预先划定各区域及其允许的马甲类型，判断人员当前所在区域是否与其马甲类型匹配；4、告警与统计模块：越权时实时告警并抓拍留证，同时按区域、

系统分为四个功能模块：1、目标检测模块：对视频画面中的风筝、鸟类、无人机等目标做实时检测，输出目标类别与位置框；2、多目标跟踪模块：为每个检测目标分配唯一ID并持续跟踪，记录其轨迹、停留时长与运动方向，避免同一目标重复告警；3、告警判定模块：按目标类型、进入区域、持续时长等条件组合判定是否触发告警，

本系统依托vnpy量化框架，对接期货CTA穿透式实盘通道，实现同品种跨期合约的自动化套利交易。系统实时监控远近月合约价差，当价差突破预设阈值时自动生成开仓信号，价差回归后触发平仓；内置价差跟踪、配对持仓校验、止损风控等逻辑，统一管理双边仓位，自动完成报单、成交查询与持仓监控，依靠价差回归机制捕捉低风