支持批量处理Excel/CSV格式的原始数据，提供去重、缺失值填充、格式转换、字段筛选等功能；可根据需求自定义处理规则，快速将杂乱数据转换为规范可用的结构化数据文件。

​本项目是一款专为数字化创作者、独立开发者打造的AI副业助手大屏看板。项目围绕“数据驱动副业”的核心理念，实现了多渠道收益流、用户增长、任务排程以及AI变现链路的聚合可视化，具备极高的商业实用性与视觉冲击力。​工业级大屏视觉（DashboardVisuals）：页面整体采用极简深色科技风（Cyber

6个实用Python小工具合集，覆盖日常开发高频场景。包含批量文本替换、JSON格式化、文件批量重命名、文本对比、正则表达式测试和快捷命令6大功能模块。全部基于Python标准库实现，无任何外部依赖，跨Windows、MacOS、Linux三平台适用。轻量高效，适合开发者日常使用。

采用Python+Selenium技术栈，可模拟浏览器行为，实现翻页、等待加载、元素定位等操作；支持解析JS动态渲染内容，将数据整理为结构化格式，解决传统爬虫无法抓取动态页面的问题。

批量文件处理工具，支持Excel、PDF、图片三大类文件自动化处理。Excel模块支持批量读取、多Sheet合并和数据清洗导出；PDF模块支持文本提取、多文件合并和页面裁剪；图片模块支持批量压缩、格式转换和尺寸调整。支持定时调度自动执行，适合企业日常文件批处理和数据整理场景。

基于FastAPI构建的轻量级RESTful接口服务框架，支持数据查询、分页、JSON和CSV多种格式导出。内置数据清洗、格式化、统计分析等常用处理函数，开箱即用。集成Swagger自动生成API文档，方便接口调试与团队协作。支持Docker本地部署，适配企业级数据服务和微服务架构场景。

通用数据采集工具，基于Python开发，支持多目标网站并行抓取。内置代理池轮换机制、User-Agent随机化和Cookie自动管理，有效规避反爬策略。支持定时任务调度，可按时间间隔自动执行采集任务。集成日志记录与异常告警机制，保证采集任务稳定运行。支持Docker一键部署，开箱即用。

申请流程:通过填写样品信息,测试规定等信息,以便相关人员按照测试要求执行测试管理:展示各类型测试的电芯信息及其测试状态,并且支持查看特定测试单的详细信息智能巡检:展示测试异常的电芯信息及改善措施等

项目基于Python开发，支持多平台电商数据自动采集，可抓取商品名称、价格、销量、评价等信息；内置数据清洗功能，能自动去重、筛选并导出为Excel/CSV格式，大幅提升数据获取效率。

1.智能饮食推荐引擎：基于大语言模型（Ollama/DeepSeek/Llama.cpp），结合用户年龄、性别、身高体重等个人信息，自动生成个性化饮食方案。采用二级模型架构，一级模型进行营养分析和用户画像构建，二级模型据此生成具体食谱推荐。2.RAG知识库系统：基于ChromaDB向量数据库构建食物