机器深度学习

机器学习，深度学习是人工智能的核心分支，致力于让计算机系统通过数据驱动的方式自动学习和改进性能，而无需显式编程。其核心是从数据中识别模式或规律，构建数学模型，使计算机能完成预测、分类、聚类等任务。主要类型包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域，正重塑各行各业，是当前AI爆发的核心技术之一。

基于递进统计模型的居民膳食、生活习惯与慢性病关联及精准干预研究产品系统

通过数据预处理和信息提取，计算出居民日均各类食物的摄入情况，代码根据膳食标准建立了一套评分系统，结合critic和topsis来给个居民的膳食的总体情况进行了评分，并以此评分为依据，与生活习惯和人口学特征进行了相关性分析，建立慢性病与各因素的逻辑回归模型，最后使用k-means聚类方法区分不同健康状

70Python机器深度学习

动作挑战互动展品产品系统

人体动作捕捉识别识别人体骨骼、肢体姿态等动作；支持多人同时识别，区分不同参与者，识别动作反馈到屏幕画面。挑战任务交互设置闯关、计时等挑战模式；用户身体动作直接操控虚拟角色，不用手柄、触摸。实时画面反馈屏幕实时渲染游戏场景，叠加用户虚拟形象/骨骼轮廓，动作发生立刻给出画面响应，做到动作‑画面同步。

240C++人工智能

FSDBCClassifier: 开源项目

本项目是面向稀缺样本条件的双组学乳腺癌亚型分类系统，包含以下功能模块：（1）TCGA数据工程管线。解析TCGA-BRCA原始数据，包括RNA-seqRSEM归一化表达、甲基化芯片Beta值与临床数据；完成同一患者多样本优先级配对、缺失值填充与高方差特征筛选，保留2000个基因与5000个CpG探针；

150Torch人工智能

ai斯诺克计分系统产品系统

摄像机放在斯诺克桌子正上方的灯中间，用一台小型工控机，一拖二进行ai识别球识别，识别球号，跟踪球体运动轨迹，碰撞球判定，进球判定，最后依照斯诺克的规则进行计分

290C++人工智能

水厂 PAC 智能加药预测系统产品系统Vibe Coding

基于深度学习的自来水厂PAC加药频率预测系统，针对滏阳水厂21万条分钟级SCADA运行数据（33个数值特征，目标变量为1#PAC频率给定）完成端到端建模。核心功能：1.数据分析与质量评估：自动检测缺失值、异常值，输出可行性分析报告；2.数据预处理流水线：缺失值均值填充、StandardScaler标

400Python机器深度学习

利用响应面法和反向传播神经网络耦合方法，对再生细骨料地聚合物基灌关材料进行多目标优化产品系统

1.数据处理模块：支持Excel试验数据导入、异常值清洗、数据集划分，搭配RSM响应面法生成虚拟样本实现小样本数据增强；2.建模预测模块：搭建BP-ANN神经网络模型，可自定义隐藏层神经元数量，完成材料抗压强度等指标回归预测，输出R²精度评价指标；3.多目标优化模块：基于响应面模型开展配合比参数优化

290Python机器深度学习

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

730Python金融

给水泵站智慧生产系统产品系统Vibe Coding

数据采集：采集数据来源包括：关系数据库、时序数据库、消息队列、Iot设备等数据处理：数据清洗纠偏、归一化、存储模型训练：多模型组合训练，模型评估，参数优化生产执行：模型部署，对接PLC进行实现调度，实时生产监控，安全生产兜底

350Python物联网

基于BiGRU的中文孤立词手语识别系统产品系统Vibe Coding

整体主要基于CSL500中文手语数据集进行。结果表明，本文训练的模型在测试集上的识别准确率达到了97.56%，并且大多数类别的识别准确率都在90%以上，整体效果较为稳定。部署测试中，经过量化优化后的模型能够在树莓派平台上实现较稳定的实时推理，基本满足实际运行需求，这验证了该系统在真实场景下具备一定的

590Java人工智能

Vertex 1 产品系统

AnqiVertex1是一站式AI数据生产与管理平台，覆盖数据全生命周期管控，核心功能模块如下：多模型智能预标注引擎内置计算机视觉、自然语言处理多领域主流预训练模型，支持图像分类、目标检测、语义分割、文本实体抽取、多模态内容标注等多任务自动预标注；支持用户自定义模型接入预标注流水线，主流通用场景预标

510PHP人工智能

异常监控管理系统产品系统Vibe Coding

#端到端异常检测系统本系统覆盖**Android端→后端→前端完整链路，实现YOLO实时目标检测、数据上报、监控管理的全流程闭Android端—实时检测与数据上报-YOLO实时检测**：基于ncnn框架在手机端运行YOLO模型，实时检测摄像头画面中的目标-目标分类：支持sit（坐）、stand（站）

550Java机器深度学习

以太坊周度价格走势预测（多源数据管道）开源项目

搭建可复现的数据处理流程，整合YahooFinance、CoinMarketCap与DefiLlama的500天市场、情绪和链上数据。完成数据清洗与特征工程，构造收益率、移动平均、波动率等特征，用于周度涨跌趋势预测。基于时间顺序划分训练/测试集，训练逻辑回归与随机森林模型，并输出混淆矩阵、概率分布和

490Python人工智能

能力开放系统产品系统

能力编排与组合（服务编排）业务价值：允许业务方像搭积木一样，通过低代码甚至零代码的方式，将多个原子API按业务逻辑进行流程编排，自定义节点走向与出入参映射。这一创新极大地降低了跨部门、跨系统的业务集成难度，缩短了新业务场景（如复杂审批流、组合查询）的上线周期，提升了能力的复用率。精细化流量管控（流控

380C机器深度学习

基于Clip模型的以图搜图功能开源项目

基于Clip模型使用Python实现的一个简单的以图搜图功能，搜索结果按相似值由大到小排序显示；支持动态新增、删除图片特征库；前端web采用的React+Antd实现。需要支持CUDA的英伟达显示，虽然在CPU也能勉强运行，但速度非常的慢。

610Python人工智能

OCR / AI 模型测试产品系统

项目围绕OCR/AI模型的测试与评估，划分为以下核心模块：（1）功能测试模块：验证OCR引擎对不同类型图片（证件、票据、通用文本）的识别能力，包括字符级准确性、字段级完整性、特殊符号处理、旋转/倾斜校正等。（2）效果评估模块：构建标准测试数据集（含标注groundtruth），自动化计算模型在各类场

420Python机器深度学习

马铃薯分类系统产品系统

基于Python开发办公自动化工具，实现Excel多表格合并拆分、批量格式清洗、数据筛选统计、网页结构化数据爬虫采集，一键完成重复手工操作，大幅提升数据整理效率，交付可直接运行的完整源码。

470Python机器深度学习

gemm开源项目

使用寄存器优化，内存和缓存优化，SIMD/AVX512指令集优化等各种优化技术，将通用矩阵乘法（GEMM）的性能，提升几十倍！使用寄存器优化，内存和缓存优化，SIMD/AVX512指令集优化等各种优化技术，将通用矩阵乘法（GEMM）的性能，提升几十倍！使用寄存器优化，内存和缓存优化，SIMD/AVX

500C++机器深度学习

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

460HTTP网络安全

企业云巡AiAgent（自然语言转sql）产品系统Vibe Coding

自然语言Text2SQL全链路能力：基于LangChain+Qwen-turbo构建AIAgent，输入养护业务自然语言，自动解析意图、检索库表结构、生成合规查询SQL并执行，输出结构化病害统计数据；RAG知识库与自进化学习：集成Chroma向量数据库搭建市政养护知识库，结合Few-shot示例提升

870Python人工智能

母婴电商用户留存分析与流失预测系统( retention-analytics)产品系统Vibe Coding

1.数据探索与清洗模块：支持对阿里天池母婴数据集进行自动化读取，提供缺失值处理、异常值检测及用户画像特征提取功能。2.流失预测模型引擎：内置XGBoost/LightGBM等机器学习算法，自动训练模型并输出用户流失概率评分，准确识别潜在流失客户。3.SHAP模型解释器：集成SHAP值分析，量化各特征

490Python机器深度学习

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