包含六大核心功能模块：1.图结构管理模块：支持邻接矩阵表示的加权无向图，提供预置高速公路示例图和随机图生成功能2.Prim算法模块：实现基于贪心策略的最小生成树算法，时间复杂度O（V3），适合稠密图3.Kruskal算法模块：实现基于并查集的算法，时间复杂度O（ElogE），适合稀疏图4.算法对比分

系统包含四大核心模块：①数据管理模块：定义了结构体数组作为存储核心，确保数据在内存中的高效组织；②核心算法模块：实现了按学号有序插入（Insert）和按姓名删除（Delete）两个关键算法，保证数据动态操作后的完整性；③用户交互模块：提供清晰的命令行菜单，实现用户选择与功能调度的衔接；④信息展示模块

AI面试答题训练有三种模式:1.录音答题;2.对镜练习3.真实考场模式趣味竞技对战模式,拥有排行榜智能的题目匹配机制有完整的结构化小组面试的流程科学准确的点评机制丰富的题库设计

借助这样的平台，档案部门能将海量纸质与电子档案统一管理，实现从接收、整理、保管到利用、鉴定、销毁的全流程数字化管控。利用OCR（文字识别）与AI分类技术，档案可被快速数字化与智能编目；通过全文检索与可视化知识图谱，用户能瞬间定位信息并发现深层次关联；严格的权限控制、数字水印与操作日志，则构筑了坚实的

本项目核心功能包括：多维度数据采集模块、实时数据处理引擎、智能情感分析模型、社交网络分析工具及可视化交互平台。数据采集模块支持微博博文、评论、用户信息、话题榜、转发关系等数据的全面抓取，具备模拟登录、动态页面渲染及反反爬虫能力。数据处理引擎实现数据清洗、去重、结构化存储与实时更新，建立用户-博文-话

本项目核心功能包括：分布式数据爬取模块、多维度数据处理引擎、智能分析模型与可视化交互平台。数据爬取模块支持Amazon全站点商品数据抓取，涵盖价格历史、销售排名、评论情感、库存状态等20余个关键字段，具备动态渲染处理与反反爬虫策略。数据处理引擎实现多源数据清洗、归一化存储与实时更新，建立商品-商家-

本项目主要包含四大功能模块：数据爬取模块、数据清洗与存储模块、数据分析模块以及可视化报表模块。数据爬取模块支持自动化采集1688平台商品信息，包括价格、销量、评价、商家等级等关键字段，并具备反爬应对与定时任务调度能力。数据清洗模块对原始数据进行去重、格式化与结构化处理，并存储至数据库以便后续查询。数

调用DeepSeek大模型的api，然后将在用户在前端输入相关设计参数，如材料类型，禁带宽度，厚度，目标应用等，然后通过评价提示词的方式，检索相关向量数据库内容，然后再开始设计，最终通过格式化输出寻找设计结果然后可视化渲染出结果。

一款基于Java类型转换工具特性1.支持复杂嵌套Javabean对象之间转换2.支持复杂泛型对象之间转换3.支持通用常见Java类型转换4.转换属性提供高度可配置并精细到字段级5.提供简单易用API6.提供基于字节码生成本地代码功能，以提升转换性能7.持续完善中...主要模块1.TypeModule

三款数据可视化大屏功能介绍这三款大屏分别聚焦液氢项目管控、能源运营监测、贸促企业服务管理，基于不同行业场景搭建了针对性的功能体系，核心实现数据实时监控、业务可视化与运营管理的一体化，具体功能拆解如下：一、攀枝花液氢示范项目大屏聚焦液氢生产储运全流程管控，是工业级的设备与安全监控平台，核心功能包括：1