JavaScript

JavaScript是一门高级的、解释型的编程语言，最初由Brendan Eich于1995年在网景公司开发，旨在为网页添加动态交互功能。作为Web核心技术的三大支柱之一（与HTML和CSS并列），它可直接在浏览器中运行，操纵DOM（文档对象模型）和处理用户事件，实现前端页面的动态效果、表单验证及异步通信（如Ajax）。随着Node.js的出现，JavaScript突破了浏览器的界限，能够用于服务器端开发，实现全栈应用构建。其语法灵活且易上手，支持事件驱动、函数式编程和面向对象范式，拥有动态类型和异步处理机制（如Promise和async/await）。尽管存在一些历史遗留的设计缺陷，但通过ECMAScript标准的持续演进（如ES6及后续版本），引入了模块化、类声明、箭头函数等现代化特性，大幅提升了开发效率和代码质量。如今，凭借React、Vue、Angular等前端框架及npm庞大的生态系统，JavaScript已成为全球最广泛使用的编程语言，覆盖了网页、移动应用、桌面程序（Electron）乃至物联网（IoT）开发，是互联网时代不可或缺的技术基石。

足球战术分析系统产品系统

整合全球领先体育数据提供商Skillcorner的精准追踪数据，依托Streamlit框架构建高度交互的分析环境，打破数据获取与处理的技术壁垒，让专业人员聚焦于数据本身的价值挖掘。将复杂的多维运动数据转化为直观易懂的战术洞察，赋能教练、分析师与管理层。在球员招募、球队战术优化及比赛表现评估的全流程中

600Java人工智能

基于机器学习的考研院校信息查询和上岸难度分析系统产品系统Vibe Coding

可以查询各院校的分数线与报录人数，查询往年的国家线，还可以查询各个院校的考研专业目录，还可以输入自己的预期总分，系统会预测当年的分数并给出学生当前分数的上岸难度

350Python机器深度学习

锂电池数据管理系统（BMS 数据管理与 AI-Agent 智能查询系统）产品系统

本项目包含七大功能模块：1）数据采集与管理：对接电池充放电设备，采集电压、电流、温度等时序数据并存入MySQL，支持历史数据查询与导出；2）SOC荷电状态估计：采用安时积分与开路电压标定融合的多策略算法，经牛津退化数据集实测，SOC估计误差RMSE2.48%、MAE1.85%；3）SOH健康状态监测

730Java机器深度学习

ai视觉检测系统产品系统

系统提供两种互斥的检测模式。检测模式基于YOLO目标检测识别零件状态，通过类别标签自动判断每个工序的OK或NG状态，NG状态具有粘性锁定特性。规则SOP模式基于几何条件判断，结合YOLO目标框和MediaPipe手部关键点，识别取件、检测、放回、限位读取四类工序，其中检测工序支持内窥镜拍照触发，限位

1140C++智能硬件

yolo自动预标注系统开源项目

自动预标注：加载sam模型，图片进行预标注。可加载自定义训练好的小数据集yolo模型，对大数据集进行预标注。手动编辑：绘制、移动、缩放、微调边界框；删除/清空/修改类别与置信度三类标注显示：检测框、Pose关键点骨架（按类别自定义放射状连接）、Seg分割多边形标签导出：YOLO检测/Pose/Seg

780C#机器深度学习

国内影视数据的可视化大屏产品系统

系统分为普通浏览用户、数据运营人员、系统管理员三类角色。1.普通浏览用户：查看可视化大屏总览，浏览票房统计、影片类型占比、地区上映分布、评分排行等各类图表，筛选基础条件查看对应影视数据。2.数据运营人员：影视数据导入与更新，配置图表展示维度，导出统计报表，设置大屏筛选时间范围、影片分类条件。3.系统

730Python机器深度学习

点云图片融合标注系统产品系统

1.大容量点云标注：最高支持200帧点云同步加载，支持同时叠加200帧点云以标注静态物体，支持点云向图像投影，辅助确认目标物体属性，提升标注准确度。2.图‑点云融合联合标注：实现图像与点云数据的空间对齐映射，支持双视图联动，完成一一对应标注作业。3.物体关键点标注：支持车辆轮胎等目标对象的关键点定位

1070Python机器深度学习

智能心脑血管风险预测与大数据分析平台产品系统

项目构建了一套完整的心脑血管风险预测与群体健康数据分析平台，包含个人风险评估、机构批量分析、数据可视化、历史趋势分析及健康建议等核心模块。个人端基于双XGBoost模型分别预测心脏事件和脑卒中风险，并提供五级风险评级、关键因素解释及情景模拟；机构端支持CSV大数据上传、重点人群筛选、区域聚合统计和多

1190Python医疗健康

股票数据分析与价格预测系统产品系统Vibe Coding

系统采用六标签页Web交互界面，包含五大核心模块：①多品种数据加载，支持股票/ETF/指数/基金，内置三级缓存降级与CSV离线兼容方案；②交互式可视化图表，均线、价量、RSI/MACD/KDJ等技术指标动态绘图；③机器学习涨跌预测，构造11维行情因子，提供逻辑回归、随机森林双模型自动择优；④双均线策

1930Python金融

多模型协同的智能任务辅助系统产品系统Vibe Coding

编号功能名称功能描述F1 多轮对话管理支持创建/切换/删除会话，保留完整消息历史上下文F2 智能路由决策自动判断用户意图（闲聊/知识问答/简单任务/复杂任务）F3 任务规划将复杂需求拆解为结构化步骤序列，标注依赖关系表3-1系统功能性需求（续）编号功能名称功能描述F4 自主工具执行 A

1610Java人工智能

复杂场景下无人机语义引导的快速三维重建系统产品系统

系统包含六个主要功能模块：①多源数据接入与预处理，支持图像、视频、点云、相机位姿及自定义配置文件导入，并完成坐标对齐、时间匹配和格式转换；②跨模态语义解析，通过多尺度视觉特征提取和像素—体素映射，将二维语义信息映射至三维空间，并利用多视角一致性生成稳定语义结果；③动态目标检测与追踪，识别车辆、行人等

1330Python人工智能

AEGIS V6.0 QUAD七层Web防护与攻防态势感知系统产品系统

1.七层纵深防御引擎：按请求生命周期依次执行——早期拒绝（方法/UA/路径特征过滤）→扫描器指纹识别（24+签名库）→蜜罐欺骗（6种虚假响应类型）→IP速率限制→CSRF防护→路径归一化与混淆检测（5条启发式规则）→反向代理转发→响应安全头注入。2.蜜罐反制系统：6+种虚假服务响应（dotenv泄露

890HTTP网络安全

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

1350Python机器深度学习

中药材仓储物联网监管系统产品系统Vibe Coding

1.4.1中药材智能识别与检测1.4.2自动化入库与出库管理1.4.3仓储环境实时监控与预警1.4.4基于RFID的全程追溯管理1.4.5 药材保质期智能预测1.4.6库存管理与智能预警1.4.7质量档案与追溯查询1.4.8 数据可视化与分析报表

1290Python物联网

火映智能剪辑软件（huoying.online)产品系统

1、微信/账号登录2、微信/支付宝支付3、导入视频并截取基础片段4、视频预处理：自动获取镜头时间5、智能生成基础场景信息6、场景总览、搜索、分页浏览7、单场景预览8、进入场景编辑页手动剪辑9、添加、删除、修改场景描述10、手动选择镜头片段并保存11、保存并预览单个场景12、导出已剪辑视频13、多视频

1160PHP人工智能

基于深度学习的网络入侵检测系统（NIDS）产品系统Vibe Coding

数据预处理模块全量8个CSV文件合并→缺失值中位数填充（按类别分段）→Z-score标准化（fitontrain）→7:3分层划分；模型训练模块 PyTorch从零搭建CNN-1D和LSTM；两层评估模块第一层：Binary检测（异常vs正常）—Precision/Recall/F1；第二层：五分

1120Python机器深度学习

基于深度学习的环境声音事件分类系统产品系统

本项目面向城市环境声音识别场景，可用于智慧城市噪声监测、公共安全辅助感知、音频内容分析等业务。系统以UrbanSound8K数据集为基础，对城市中常见的环境声音进行自动分类，例如空调声、汽车鸣笛、儿童玩耍、狗叫、钻孔、发动机怠速、枪声、破碎机、警笛和街头音乐等。项目解决了传统人工听辨效率低、主观性强

1400Python机器深度学习

锂电池全生命周期寿命预测系统产品系统

1.多源数据管理：支持NASA、CALCE等7个公开数据集导入及用户上传CSV，自动完成标准化与特征提取。2.健康状态评估（SOH）：输出当前SOH值、容量衰减轨迹及不确定性区间。3.剩余使用寿命预测（RUL）：基于xLSTM-Transformer混合架构预测容量衰减曲线、剩余循环次数、寿命终止点

1150Python机器深度学习

Prism开源项目

1.数据剖析—自动推断类型，统计均值/标准差/分位数/偏度/峰度，IQR异常值检测，直方图，缺失值/唯一值统计2.质量检测—10种内置规则：无空值、无重复、值范围、正数检查、无空字符串、最小/最大长度、允许值、正则匹配，支持自定义规则3.报告生成—HTML报告（卡片式概览+列表式列统计+质量检查表）

1170HTML5人工智能

信号处理与分析系统产品系统

功能介绍本项目实现了一个完整的信号处理与分析系统，能够对含噪信号进行频谱分析和滤波处理：1.多频信号合成-生成单频、双频、多频叠加的复合信号-支持自定义各频率成分的幅值和相位-可灵活设置采样频率和信号时长2.噪声叠加与仿真-添加高斯白噪声模拟真实环境-支持不同信噪比(SNR)的噪声水平-可对比分析噪

840Python教育校园

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