人工智能

GeekAI是基于AI大语言模型API实现的AI助手的全套开源解决方案，自带运营管理后台和支付功能，开箱即用。系统有用户鉴权，你可以自己使用，也可以部署直接给C端用户提供AI工具服务。集成了OpenAI,Gemini,DeepSeek,豆包,通义千问等多个平台的大语言模型。并集成了即梦，通义万相，O

TXSQL智能改写优化平台是一个基于AI技术的SQL优化工具，能够帮助数据库管理员和开发人员自动分析和优化SQL查询语句。通过集成DeepSeek大模型，该平台可以提供语法检查、复杂度分析和智能优化建议。具有实时性能分析，提供优化前后的执行时间对比，展示CPU、内存、IO等资源使用情况对比和可视化性

AI全流程驱动:智能简历解析:自动提取PDF简历中的技能、学历与工作经历。AI面试官:基于WebSocket的实时语音/视频面试，支持动态追问。多维度评估:自动生成面试评分报告与能力雷达图。?完善的角色系统:求职者端:职位浏览、一键投递、个人档案管理、面试状态追踪。HR管理端:候选人看板、自动化筛选

一个连接AIAgent开发者与商业场景的高性能网关平台。该系统解决了多Agent协同工作的编排问题，并内置了完整的法币与加密货币结算体系，帮助开发者快速实现AI服务的变现。

本项目是一个基于大语言模型（LLM）的智能Agent系统，旨在提升AI在长期记忆、复杂任务处理与实际执行方面的能力。系统并非将LLM作为单纯的问答工具，而是在其之上构建完整的Agent引擎，使AI能够理解用户意图、拆解任务、执行操作，并在多轮交互中保持上下文连续性。系统核心由Generator执行器

Ren是一款基于SpringBoot3+Vue3前后端分离架构的现代化后台管理系统框架。其核心目标是提供一套功能丰富、易于二次开发的“脚手架”，极大降低从零搭建管理后台的成本。核心功能模块包括：1.系统权限管理：精细化的用户、角色、菜单、部门、岗位权限控制，支持数据权限范围设置。2.系统监控：实时监

本项目针对癫痫预测临床应用中存在的“冷启动”难题与跨受试者泛化瓶颈，设计并实现了一种创新的分层迁移预测框架。该框架成功融合了深度域适应与进化集成学习机制，在公开基准数据集上取得了领先的预测性能，对实现癫痫的早期干预与智能化临床管理具有重要价值。项目实现方案1.数据预处理与模型构建项目首先对原始头皮脑

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ljq_gsch是一个完整的股票数据采集、存储、分析和预测系统。系统通过BaostockAPI获取股票数据，存储到MySQL数据库，并提供API接口和机器学习预测功能。功能特性1.数据采集股票基本信息历史K线数据（日线、分钟线）财务数据（利润表、资产负债表等）指数成分股数据宏观经济数据2.数据存储M

物联层--数据联通层--应用构建层实现了与远程硬件设备的互联互通，同时提供在后台系统，直接创建新的服务应用，自定义的构建APP界面，实现对设备的控制。同时，有通过将不同设备归入不同分组，对用户进行分组管理的功能，权限上可灵活配置哪些用户支持使用哪些设备。提供开放的API接口，供第三方平台调用，并设有

代码功能模块说明1.棋子价值评估模块定义了每种棋子的基础分值2.位置价值表模块为每种棋子定义了位置价值表包含白方位置表和反转后的黑方位置表reverse_table()函数用于生成黑方视角的位置表3.开局库模块load_opening_book()函数从"Book.txt"文件加载开局库以FEN位置

语音/文本输入：用户通过语音或文本输入自然语言指令。例如：“明天早上从宁波到杭州的车票。”本地NLP推理：调用MindSporeLite加载miniRBT模型。执行意图识别→识别为“设置备忘录”。执行槽位提取→提取“出发地”：宁波与“目的地”：杭州。结构化存储：将提取的槽位信息转为结构化备忘数据，保

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背景：日常做内容时，资料分散（网页/文档/热点）、整理耗时、风格不统一、发布流程重复，导致“找资料+写稿+排版+发稿”成本高且难以规模化。为什么做：把采集、沉淀、生成、编辑、发布串成一条可复用的流水线，让内容生产从“手工作坊”变成“可追溯的流程化生产”。适用：需要高频产出（公众号/图文为主），但人手

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基于SpringBoot+Redis+ChatGLM+RxJava+SSE（VueVite+ArcoDesigin+Pinia）的Ai答题应用平台。用户可以基于自己的想象力用Ai辅助生成题目和评分，制作属于自己的有趣应用

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该项目主要探索多维的Tensor在CPU上实现快速的矩阵运算等，功能实现涵盖了自定义内存配置器Allocator，createTensorOne，createTensorZero，createTensorRand，cat，normalize，selectSet，selectGet，toString，