本项目包含人格参数配置、语料风格蒸馏、多语种对话交互、AI角色形象生成四大核心模块。支持自定义角色时代背景、性格气质、语种风格等多维度人格参数，通过大模型进行风格化对话生成，可模拟历史名人、动漫IP、体育明星等不同虚拟人格，同时联动AI绘图生成对应角色立绘，实现沉浸式拟人对话交互，可用于数字分身、虚

项目包含流式AI对话、RAG私有知识库、AI工具调用三大核心模块，支持大模型打字机流式输出、TXT/PDF多格式文档上传解析、文档向量化检索问答；同时实现Markdown代码高亮、对话历史持久化、Token额度管控等配套功能，后端通过FastAPI提供接口服务，依托Docker完成容器化部署，保障系

这是一套完整的企业级学习管理系统，核心功能包括：用户权限管理（管理员/讲师/普通用户三级权限）、课程与课件管理（支持视频、文档、文本等多种格式）、在线学习进度追踪（必学课程提醒、学习时长统计、完成率统计）、文档知识库管理（树形目录结构浏览、全文搜索）、AI智能问答集成、发布范围控制（按部门或人员精准

用户可通过与AI智能助手对话来完成金融数据获取行业、销售、品牌等维度数据，可支持将数据导出Excel表格，也可以咨询投研相关的行业知识,包括查询投研报告、观点等最新行业资讯。

基于FastAdmin（ThinkPHP+Bootstrap）构建的一体化电商运营平台，面向商品销售与线上运营全链路。后台提供商品与分类、品牌、运费模板、优惠券、轮播图等基础能力，支持购物车、下单、支付（微信/支付宝/PayPal）、发货、退款及订单全流程管理；并扩展拼团、充值套餐、邀请有礼（可兑优

评论爬虫模块：爬取亚马逊目标品类的10万+用户评论，包括评分、正文、helpful投票等字段。文本预处理模块：分词、去停用词、词性标注，构建语料库。情感分析模块：基于SnowNLP/TextBlob计算评论情感倾向得分，区分正面/负面/中性评论。因子分析模块：通过LDA主题建模/因子分析，提炼出功能

数据清洗模块：处理500万+用户的消费、活跃、交互全量数据，定义R（最近一次消费）、F（消费频率）、M（消费金额）三个维度的计算口径。RFM分层模块：基于R、F、M三个维度的分位数或聚类算法，将用户划分为8个价值层级（如高价值、潜力、流失边缘、沉睡等）。LTV量化模块：计算各层级用户的未来生命周期价

数据预处理模块：清洗100万+用户行为日志，提取领券/未领券用户的特征（活跃度、历史消费、浏览深度等）。PSM匹配模块：基于倾向得分匹配法，从100万用户中筛选10万特征一致的实验组与对照组，消除选择偏差。转化漏斗分析：对比匹配后两组的曝光-点击-下单转化率，计算净增效果。分层策略输出：按用户活跃度

数据整合模块：自动抓取电力市场、气象、用户历史用能等多源数据，统一格式、清洗异常值。特征工程模块：构建30+特征，包括节假日、温度、湿度、历史负荷、市场电价等。预测建模模块：ARIMA提取线性趋势，XGBoost捕捉非线性残差，组合输出最终预测值。自动化Pipeline：支持数据更新后自动重训练、重

1.项目功能模块-教务课表解析模块：解析浙江工商大学教务系统课表HTML，提取课程名称、时间、地点、教师等信息-豆瓣电影爬取模块：自动遍历10页共250部电影，抓取排名、评分、导演、短评-数据存储模块：SQLite数据库持久化存储课表与电影数据-FlaskAPI模块：提供/api/courses和/