1.数据加载与预处理模块：加载MNIST手写数字数据集，将原始图像数据（28×28像素）进行归一化、降维处理，转换为分类器可接受的输入格式2.多分类器训练模块：支持多种分类器并行训练，包括SGDClassifier（随机梯度下降分类器）、RandomForestClassifier（随机森林）、SV

1、重写了deck.gl3DHexagon、deck.glArc、deck.glGeojson、deck.glScatterplot四个地图的自定义字段2、完善了Superset中的底图、特殊属性展示，让界面更加美观3、制作了deck.glArc的时间轴(模仿kepler.gl的实现)4、制作了其他

1.车辆检测模块：基于YOLO目标检测算法，从视频流中实时识别车辆目标，输出检测框及类别信息2.目标跟踪模块：采用ByteTrack追踪器实现多车辆跨帧跟踪，为每辆车分配唯一ID并记录运动轨迹，利用低分检测框二次匹配提升跟踪鲁棒性3.车速测算模块：基于透视变换将图像坐标映射至实际路面坐标，结合帧率和

网络安全中常见工具集合（有自己编写的功能）支持XSS漏洞检测与基础Web漏洞扫描自动识别目标网站CMS类型及技术栈信息提供目录扫描与敏感路径探测功能支持DNS信息收集与子域名枚举实现域名基础信息查询及网络路径追踪（Traceroute）支持目标主机存活检测与端口扫描集成漏洞扫描模块，对常见安全漏洞进

智能文档解析-支持PDF、Word，自动提取文本和元数据实体识别NER-自动识别人物、组织、技术术语等实体知识图谱构建-基于Neo4j的可视化知识网络语义向量检索-ChromaDB+Sentence-BERT语义搜索RAG智能问答-结合知识图谱的AI问答系统交互式可视化-React+Cytoscap

本项目是一个端到端的RAG问答系统，集成了文档解析、文本分块、向量化、语义检索和生成式问答的完整流程。用户上传文档后，系统会自动提取文本、生成向量、建立索引，然后通过语义检索找到最相关的文档片段，最终由AI生成基于文档内容的准确回答，同时支持多轮对话和上下文管理。

1.自然语言→JSONSchema（受控生成）用户使用自然语言描述需求。AI输出严格结构化的JSONSchema。在应用前进行机器解析与合法性校验。2.Schema驱动的表单渲染JSONSchema是系统的唯一事实源。表单完全由schema.fields动态渲染。支持string,number,bo

这个程序主要有两大核心功能，一是实时数据获取，能抓取A股市场的最新报价、涨跌幅、成交量、成交额等关键数据；二是数据可视化展示，用表格将抓取到的信息进行结构化整理，清晰直观地呈现前10只股票的行情，帮助用户快速掌握市场动态。

1.数据采集分布式爬虫，50+节点并发支持静态/动态网站采集自动反爬突破（IP代理、验证码识别）日均采集500万+页面2.实时监控网站状态监控（可用性、响应时间）流量波动预警内容变更检测异常行为告警3.数据分析PV/UV统计分析用户行为路径分析热点内容排行趋势预测模型4.可视化报表实时数据仪表盘自定

FinGent基于LangGraph构建多Agent协作流水线，集成实时数据采集、领域RAG增强与自动化回测，5分钟生成投研报告，2小时完成策略验证。Docker容器化部署保障金融级可靠性，为机构提供7×24小时智能投研服务。