Python

Python是一门诞生于1991年的高级、解释型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造。其核心设计哲学强调代码的极简性和可读性，尤其依赖清晰的缩进来定义代码结构，这使得它语法接近英语，非常易于学习和使用。作为动态类型语言，它为快速开发和原型设计提供了极大的灵活性，并支持面向对象、命令式、函数式等多种编程范式。Python的巨大优势在于其拥有一个由庞大活跃社区支撑的丰富第三方库生态系统（PyPI），覆盖了几乎所有应用领域：无论是Web开发（Django, Flask）、数据科学（Pandas, NumPy, Matplotlib）、人工智能（TensorFlow, PyTorch）还是自动化脚本和系统运维，都能找到成熟高效的工具库。这种“开箱即用”的特性使其成为解决各类实际问题的“瑞士军刀”，兼具强大的功能与简单的语法。

Python语言框架

开发组织吉多·范罗苏姆

人工智能开发框架综合实践项目产品系统

本项目基于TensorFlow/Keras深度学习框架，实现10类服装灰度图像智能分类，核心功能如下：数据集加载与预处理加载Fashion-MNIST标准数据集，完成像素归一化、维度适配，划分训练集、验证集、测试集；图像数据增强通过随机旋转、平移、缩放、水平翻转扩充训练样本，缓解样本量不足，提升模型

200Python人工智能

AI视觉行为检测系统产品系统

AI视觉行为检测系统:1.实现对作业员作业步骤顺序、步骤遗漏监控。2.实现作业时对作业员是否带手指套、静电环监控。3.实现对作业中产品配件是否齐全监控。4.员工穿着规范检测。5.作业区域电子围栏检测。6.危险区域电子围栏检测。AI视觉检测产品缺陷系统:1.对产品组件是否缺失监控。2.对产品是否脏污监

220Python机器深度学习

安检系统产品系统

1. 违禁品实时检测依托YOLOv8目标检测模型，自动识别刀具、打火机、充电宝、易燃易爆容器、管制器械等各类违禁物品，实时标记目标位置。2. 智能声光告警识别到违禁品后立即弹窗提示、本地声光报警，同步推送报警信息至后台管理端，提醒安检人员处置。3. 图像留存回溯自动保存过机安检画面、检测截图，附带时

260Python机器深度学习

AI全域认知智能大模型服务平台产品系统

对PDF、Word、TXT等多格式文档进行文本清洗、切片分块、向量化编码；基于向量数据库搭建检索引擎，结合相似度匹配、重排序算法优化检索精度；接入大模型Prompt工程优化问答逻辑，构建检索+生成的RAG推理链路；完成前后端对接与接口封装，实现私有化部署与稳定服务调用。

260C++人工智能

基于查询更新分析的图像分类 GWAD 黑盒对抗攻击检测与防御系统产品系统Vibe Coding

系统实现了一个完整的黑盒对抗攻击检测与防御展示平台。用户可以在前端选择CIFAR-10+ResNet-18或TinyImageNet+EfficientNet-B0实验组合，配置黑盒攻击方法、防御方法、查询场景、查询预算、样本数量和检测阈值。系统支持HSJA、NES、SimBA、BA、Sign-Op

230Python人工智能

地铁隧道表面病害检测产品系统

包括数据集制作，图像预处理，数据标注；算法设计，包括算法搭建，参数微调；模型训练，在超算平台上提交训练任务，训练后获取模型权重；在验证集上测试效果并改良模型；将模型封装为软件。主要功能为实现了端到端的图像检测与识别功能，将图像输入模型后即可输出检测结果。

110Python机器深度学习

财务预测系统产品系统Vibe Coding

本预测体系由三层结构化模块构成。数据准备层通过Python爬虫定向抓取2016Q1至2025Q3的财务三表数据，构建分赛道季度收入拆分方法与事件哑变量体系。LayerA驱动型基线模型采用“赛道拆分+业务量×变现率”框架，对智慧教育、开放平台、智慧城市、其他四大业务分别建模，辅以均值回归毛利率与历史中

310Python金融

LLM RLHF多模型批量评测自动化交付系统（Docker离线推理打分流水线）产品系统

DockerCompose封装GPU推理环境，支持WindowsWSL2显卡直通，一键完成CUDA、模型依赖部署；基于PyTorch实现5款量化大模型串行批量推理，内置显存自动回收逻辑，；导入自定义Prompt集合自动生成全部模型回答，导出可编辑Excel打分表；标准化0/1/2人工打分、双层质检，

280Python人工智能

YOLO 鸟类检测与跟踪系统 (YOLO Bird Detector & Tracker)产品系统Vibe Coding

模块一：鸟类检测引擎基于YOLOv8/YOLOv11深度学习模型，支持对图像和视频流中的鸟类进行实时检测。•支持预训练COCO权重（通用鸟类检测）和自定义微调模型（特定物种识别）•GPU加速推理，单帧检测耗时

370Python机器深度学习

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

320Python机器深度学习

机器人强化训练产品系统

设计分阶段课程学习与⾃动切换策略，提升⻓周期训练稳定性并降低策略震荡⻛险。构建Sim2Real接⼝与并联映射能⼒，完成⼯作空间惩罚与动作低通滤波，为控制侧联调提供稳定输入。⽀持⻓周期训练、断点恢复与回归验证。打通模型管理与ONNX导出链路，为C++侧推理部署与跨平台集成提供标准模型接⼝。

230C++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

280Python机器深度学习

整体架构可以理解成一个典型的“云端训练+本地推理部署”的混合系统。训练阶段，所有模型（YOLOv8、YOLOv26、ResNet、MobileNet）都在Python环境里完成训练和评估，并且统一用同一份数据集和相同的数据划分方式，保证对比结果公平。训练完之后，最优模型会被导出成部署格式（比如TFL

280Java机器深度学习

基于STM32F103 的OLED 图形显示与交互系统：产品系统

可以实现贪吃蛇游戏的基本流程，系统稳定可靠，是在stm32f103上面实现的，可以通过遥感控制贪吃蛇的方向，通过PCB板上面的按钮进行开始，暂停等罗辑控制，通过OLED显示屏显示

390C智能硬件

安全帽&人脸检测方案demo开源项目

为响应工贸企业安全生产责任保险（安责险）的智能化监管要求，本项目拟建设一套基于**AI视频分析+IoT传感器联动**的智能监控系统，对工贸企业生产经营过程中的9大类风险场景进行7×24小时不间断智能巡检与自动告警。本demo采用机器语言加深度学习，使用yolo8增对特定场景进行训练，对工业生产施工场

300Python人工智能

设备安全监控软件产品系统

1，能链接常用摄像头，如：海康、大华，进行抓图和录像操作2，能运行深度学习算法进行安全监控，如区域入侵、安全帽佩戴、人员权限管控等3，联动plc，当识别到安全问题时，能给plc信号，进行停机等处理。4，自定义检测规则，如采图间隔，开始报警数，检测阈值等

340Python人工智能

集装箱号、型号识别产品系统

系统提供多终端SDK，支持Java、C++、C#、Python等主流语言，方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备，实现毫秒级快速识别，无需依赖云端即可完成端侧推理，满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域，并高鲁棒性地识别印刷、

390C++人工智能

钢筋骨架识别定位系统产品系统

通过4台Mech-Eye3D工业相机，对预制梁焊接区域进行视觉检测，计算焊接点三维坐标，并通过TCP发送给PLC/机器人执行自动焊接。六大功能模块①相机管理（MechMindCamera.cs）封装Mech-EyeSDK，支持4台相机独立发现/连接/断开，拍摄深度图（TIFF）和2D灰度图（PNG）

280C++人工智能