1.模块一：账号矩阵管理模块，这是整个系统的根基，负责批量账号的全生命周期管理子功能：①批量注册(支持QQ/手机号批量注册账号，自动完成短信验证码接收与填写)。②资料工厂(批量生成头像、昵称、签名、背景图，支持随机组合与风格统一)。③自动养号(模拟真人行为：浏览附近动态、点赞、评论、查看直播，提升账

1.定位模拟模块 这是最核心的功能。通过技术手段拦截并替换钉钉获取的位置信息。它支持手动输入精确的经纬度坐标，或通过内置地图选点，将你的虚拟位置“放置”在打卡范围内2.时间控制模块 为了更隐蔽，避免全天位置异常，该模块允许设置模拟定位的生效时间段（例如只在你需要打卡的几分钟内生效），其他时间则使用手

一、它能算什么？（3大功能）1.丝数↔克重互算-输入丝数→自动算出每平方米多少克​-输入克重→自动算出多少丝2.袋子长×宽→单只克重输入：-袋子长度cm​-袋子宽度cm​-薄膜丝数自动算出：一只袋子多少克3.吹膜机参数互算（最实用）输入：-机宽​-主机频率Hz​-牵引频率Hz​-丝数能算3件事：1.

针对性研发的卷扬乱绳智能检测机器学习模型，具备实时识别、精准预警、泛化性强三大核心优势。模型可通过设备搭载的视觉传感器，实时捕捉卷扬机绳索运行状态，快速识别“轻微缠绕”“严重打结”“多层堆叠”等不同类型的乱绳场景，在隐患萌芽阶段触发声光预警，为操作人员预留充足处置时间；85%以上的检测精度已达到工业

1.文本真实性检测：基于BERT模型进行微调（Fine-tuning），通过提取深层语义特征识别AI生成文本，准确率达87.3%；2.图像伪造识别：融合ConvNeXt与SwinTransformer的多尺度特征，利用迁移学习实现对AI生成图片的精准检测；3.多模态特征融合：设计加权融合策略处理图文

使用Rust编写的神经网络库从零构建深度学习框架：开发轻量级训练/推理框架。实现了基于动态计算图（DAG）的自动微分引擎(Autograd)，支持标量与张量级别的反向传播，深入掌握了神经网络的梯度更新数学原理。LLM架构复现与推理：完整复现Llama(TinyLlama-1.1B)模型架构，手动实现

通过精准识别麦穗数量，实现对小麦产量的科学预估，为收获计划提供数据支持。依托多源数据融合与分析，推动农业管理自动化，提升决策智能化水平。YOLOv13是实时目标检测的最新进展，具备高精度与高速度的平衡能力。融合深度卷积与动态注意力机制，显著提升复杂场景下的检测性能。适用于农业、工业等需高效精准检测的

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。

项目基于大语言模型（LLM）与召回增强技术（RAG）构建AI招标知识库系统，具备知识库搭建、智能问答、文档问答、数据报表四大核心功能。用户可上传Word、PDF等主流格式文件，系统自动解析并生成标签，构建私有向量数据库；支持按知识库选择提问，AI实时生成专家级答案，并推荐相关问题与参考内容；可直接上

支持多维度评估数据输入（基本信息、体格检查、个人能力、功能评估）*实现8类矫形器的自动分类推荐*提供轻量api接口服务*提供预测置信度和可解释性分析支持模型在线更新和增量学习