Mahout

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片与实时视频流；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注；4.数据管理模块：支持识别结果存储与查询。系统可部署在Linu

可视化编排：通过节点与连线搭建智能体工作流多模态能力：支持图像、音频、视频的理解与生成类场景知识增强：知识库检索、知识图谱等能力可作为上下文注入工具/接口调用：支持HTTP调用与系统对接对外集成：提供应用级API调用信息与嵌入式运行入口内容安全：敏感词与语义拦截配置

1.可以实现与模型的自然流畅的对话。2.可扩展的接口，可以按照需要添加多种api。3.可以实现文档读取、数据看板生成，文档拆分、文档分析。4.举例说明，存有多张发票的压缩包可以快速实现解压、识别并整理到一个表格当中。

1.src目录-源代码和模型文件main.py:主程序入口，读取测试图像并输出预测结果train_model.py:模型训练脚本requirements.txt:项目依赖包列表rf_model.pkl:训练好的随机森林模型文件scaler.pkl:特征标准化器pca.pkl:PCA降维器2.doc目

根据历史交易数据以及市场信息捕捉实现模型训练，根据训练后的模型做回测练习，最后开始预测涨跌，并实现大规模量化交易，可实现未来5个交易日的股票价格预测，是股票爱好者的利器。

API接口安全分析POST/api/analyze：安全分析POST/api/meta-cognition：元认知分析POST/api/intelligent-reasoning：智能推理POST/api/decision：决策生成实验管理POST/api/experiment/create：创建实

EasyTune-LLM是一个专业的大语言模型微调平台，旨在简化LLM微调流程，让开发者和研究人员能够轻松地：管理训练数据集选择和配置基座模型创建和监控训练任务部署和测试微调后的模型

1）RAG知识库：导入PDF/Word/表格，清洗分块、向量化、热更新；2）智能对话：基于企业语料高质量问答，引用原文证据；3）流程自动化/多Agent：创建工单、指派、催办、回写表格/审批；4）工具接入：飞书消息/日历/表单/多维表格、Webhook、第三方API；5）权限与审计：按部门/群组控权