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。

本项目针对当前我国居家养老场景中智能化应用存在的三大突出痛点，基于九天大模型平台开发了兼具“全屋智能＋AI健康监测＋情感陪伴”的老年人个性化全屋智能养老解决方案，力图在居家场景中实现24小时无感知、主动式安全预警与个性化健康管理。首先，在适老化设计方面，本项目以“低门槛、易使用”为原则，开发基于无唤

?后台管理餐厅设置-设置名称、Logo、主题颜色分类管理-创建和排序菜品分类菜品管理-添加菜品、价格、图片、辣度状态控制-一键启停菜品?顾客端在线菜单-手机扫码直接查看分类浏览-按分类查看菜品菜品详情-图片、价格、描述完整展示主题一致-自动适配餐厅品牌色?分享功能二维码-自动生成，下载打印分享链接-

1.功能需求 客户信息管理：包括客户基本信息、联系记录、查询、修改和删除。 设备信息管理：包括设备的基本信息、配置读写、设备升级、服务套餐等的录入、查询、修改和删除。 监控功能：提供单台、多台电梯的监控看板，电梯事件人工智能监控。 数据分析：通过数据挖掘和可视化工具，对离线率、告警情况等进行分析，提

这是一款便捷的医疗预约小程序，主要面向患者用户。小程序端设有首页、登录注册和核心的科室医生预约功能，患者可直观查看各科室医生及其排班，并自主选择时间完成预约。后台管理系统供医院内部使用，核心功能是医生排班管理（增删改查）以及对所有预约记录的集中管理与维护（增删改查），从而实现预约资源的数字化高效管理

核心功能模块：智能体全流程创建：支持可视化配置（角色定义、功能规则、交互逻辑），快速生成多场景适配的AI智能体，降低技术门槛；知识库文档化体系：实现“非结构化知识→标准化文档→网站化展示”的全链路处理，支持版本管理、检索优化，让知识资产可沉淀、可复用；前后台协同管理：前台：面向终端用户，提供智能体交

AIverse平台提供全方位的AI工具发现和管理功能：?智能搜索与发现-多维度筛选：按类别、价格、功能、评分等20+维度精准筛选-智能推荐引擎：基于用户画像和使用场景，个性化推荐最适合的工具-实时搜索：毫秒级响应，支持模糊搜索和自动补全-趋势发现：展示热门工具、新上线工具、价格变动等动态信息?工作流

1.笔记全流程管理便捷创建：支持录入书名、作者、阅读日期、分类、标签及富文本笔记内容，表单实时验证，降低输入错误；灵活编辑：支持修改笔记所有字段，自动记录更新时间，保留历史版本逻辑；安全删除：删除前弹出确认提示，避免误操作，删除后关联数据（如分类、标签）自动适配（无分类笔记标记为“无分类”）；详情展

1.通过E/I（外向/内向）、S/N（实感/直觉）、T/F（思考/情感）、J/P（判断/知觉）四个维度，生成16种人格类型结果2.基础报告：包含人格类型定义、核心特质解析、优劣势分析3.配备专业术语通俗解释库，避免心理学专业词汇理解障碍4.职业发展路径规划：结合人格特质推荐3-5条适配的职业晋升路线

1. 基于WEB开发相关知识和工具，拟设计与实现一种晚点扩散仿真与分析系统，生成一个网页，为高铁网络晚点的问题的研究提供技术支撑。 2. 本项目采用前后端分离的B/S架构，主要使用的开发工具和技术栈如下： • 后端： o 编程语言：Python 3.8.20 o Web框架：Flask (轻量级Web服务框架) o 数据库：MySQL 5.7+ (关系型数据库，存储基础数据及分析结果) o 数据库连接库：Pymysql o 网络分析库：NetworkX (用于图的创建、操作、复杂网络指标计算等) o 核心算法库：random, collections.defaultdict (Python内置) o 其他库：requests (用于HTTP请求) • 前端： o 核心技术：HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+) o 可视化库：ECharts (用于网络拓扑图、统计图表绘制和动态展示) • 开发环境与工具： o 操作系统：Windows o Python环境管理：Conda o IDE/编辑器：PyCharm • 数据存储： o 结构化数据：MySQL数据库 o 中间数据/缓存：JSON 文件 (例如，预处理后的网络拓扑数据、图表数据) 3. 系统主要包含以下三个核心功能模块： 1. 高铁网络结构分析模块： o 从数据库中读取高铁站点和线路数据，构建高铁网络模型（节点代表站点，边代表线路）。 o 计算网络的拓扑结构指标，包括：度分布、聚类系数、平均路径长度等。 o 对网络进行社团结构划分。 o 可视化展示：高铁网络拓扑结构图（节点可交互）、各类指标的统计图（如度分布直方图）、社团划分结果（在拓扑图上以不同颜色区分）。 2. 高铁网络晚点扩散模拟与分析模块： o 在已构建的高铁网络结构上，实现晚点扩散的仿真模拟。 o 支持采用SIS（易感-感染-易感）和SIR（易感-感染-移除/恢复）两种经典的传染病模型对晚点扩散进行建模。 o 用户可选择晚点源头节点，并可自定义参数。 o 动态展示晚点在网络中的扩散过程，标记出每一时间步的晚点节点和扩散路径。 o 统计并可视化展示每一时间步网络中晚点节点总数和未晚点节点总数的变化曲线。 o 用户可切换SIS/SIR模型进行对比分析。 3. 高铁网络关键节点识别模块： o 基于中心性的节点评估：  计算节点的度中心性 (Degree Centrality)。  计算节点的介数中心性 (Betweenness Centrality)。  计算节点的接近中心性 (Closeness Centrality)。  可视化展示各中心性指标的统计图或Top-N节点列表。 o 基于模拟统计的关键节点识别：  多次重复晚点扩散模拟过程（可设定不同源头或随机因素）。  统计在多次模拟中，各个节点发生晚点的总次数。  展示晚点次数最多的Top-10节点列表。 o 基于进化算法的最优免疫节点选择：  设定一组节点（例如10个）为免疫状态（这些节点不会发生晚点，也不会传播晚点）。  在设定免疫节点后，进行晚点扩散模拟，观察网络整体的晚点情况。  利用遗传算法 (Genetic Algorithm) 等进化计算方法，在所有可能的N个免疫节点组合中搜索，找出使得网络晚点影响（例如，总晚点节点数、晚点持续时间等）最小化的最优10个免疫节点组合。  展示算法给出的最优10个免疫节点列表。

1、大一阶段使用mdui、MySQL数据库、原生PHP自己制作并搭建纯原创博客系统2、100%自主开发3、后续会加入文本生成模型4、演示地址https://cms.geeklab.work/login.php5、精通python的flask框架，熟悉api接口规范并能写出

学校教务管理系统，可作为课程作业。 一、功能模块 1.学生端：选课、退课、查看课表、查看成绩等。 2.教师端：登记成绩，查看课表，查看课程学生表，查看课程成绩分布情况等。 3.管理员端：对各个表进行增删改查，管理选课排名（一键踢人）等。 二、技术实现 1.前端：HTML、CSS、JS、Jquery、Bootstrap 2.后端：python，Flask 3.数据库：Mysql