Shell

项目实现了完整的AlphaZero训练与推理流程，包括自我博弈数据生成、基于MCTS的策略改进、策略-价值联合网络训练以及模型评估对弈。支持多种棋类环境扩展（如井字棋、Connect4），结构清晰，模块解耦，便于替换网络结构或搜索策略，用于强化学习与博弈算法的研究与实验。

1.智能决策执行引擎智能规划：自动分析用户意图，生成执行路径多工具调用：无缝集成搜索、绘图、邮件、SQL、飞书等企业工具执行监控：实时追踪任务进度，动态调整执行策略2.多模态交互能力自然语言对话：支持流畅的多轮对话，理解复杂语义富媒体输出：支持文字、图片、表格、图表等多种展示形式多模态感知：融合文本

知识库同步与存储模块、智能检索匹配模块、LLM问答生成模块、客户端交互响应模块知识库同步与存储：每日夜间自动同步云平台帮助中心文档，对文档做双层处理——全文切割后存入Elasticsearch（ES）用于全文检索，文本向量化后存入向量库用于语义匹配，保障知识内容实时更新。智能检索匹配：接收用户提问后

1引言 31.1编写目的 31.2背景 32.软件概述 32.1目标 32.2功能概述 33.运行环境 43.1硬件 43.2客户端程序软件 44.Web管理平台端操作说明 44.1登录系统 44.2无人机飞控中心 54.2.1视频预览 54.2.2菜单管理 64.2.3角色管理 64.2.4账号管

负责交易，资金。1.交易主要是下单后所有的流程2.资金包括支付，交易上资金的计算分佣，退款，还做过账户，客户资金管理，提现凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数

作为智能座舱对一部分，动态手势支持应用进入，退出，左滑，右滑，音量大小调节。利用视觉AI算法，提取手部pose点，通过对手部关键点序列建模，构建动态手势识别模型。

包含三个大项，体测面向考试，体锻和短跑面向锻炼，1、体育测试：跳绳，立定跳远，坐位体前屈，仰卧起坐，引体向上；2、体育锻炼：深蹲，开合跳，单脚跳，高抬腿等；3、短跑。

软件架构：python3，scala，spark，flink，实时数仓，离线数仓项目描述：主要通过spark构建离线数仓和flink构建实时数仓来实现风险监控、风险预警和风险数仓，通过监控指标和归因指标以及数仓建模实现自动预警，高效反馈关键考核指标的变化因素，支持风险团队的快速分析，高效定位问题，以

项目名称：项目一：开发大数据平台，基于大数据平台做用户画像软件架构：flink,hadoop,spark,presto,java,python3,mapreduce,shell,kafka,sklearn,doplinscheduler项目描述：每天从百度上百亿数据刻画用户画像来提高用户续费率。责任

【OpenAPI平台核心功能速览】1.统一接入一键生成clientId/secret，自动完成NEM企业凭证绑定，支持批量、换绑、解绑、临时授权4种场景。2.数据权限隔离租户级RBAC，凭证与回调配置双隔离，Redis缓存＋本地Caffeine二级加速，92%缓存命中率。3.审核流引擎策略模式+模板

本系统实现数据全链路智能管理：从多源数据的智能采集与统一存储，到支持自然语言交互的智能问数，进而通过AI模型进行深度智能分析，最终将分析结果以动态、直观的可视化图表呈现，赋能用户高效获取数据洞察，驱动决策。

宝贝成长记小程序，计划将宝贝的各个阶段的照片或者视频上传在网上云平台，然后通过小程序来浏览，方便家人传阅校园留离校登记：做一个学生方便填写留离校的记录，方便老师和宿管浏览，摒弃纸质形式

1.企业用户填报模块：用户注册平台后，结合第三方平台验证企业身份后，进入填报流程2.打分模块：企业填报结束后，专家可进入系统查看企业的申请书进行打分。3.用户模块：提供用户注册，查看用户，管理用户，功能权限等

通过数据分析和AI算法，可以精准识别消防通道占用、边界入侵、重点区域示警、电梯异常停留、电动车入电梯、垃圾违规投放、垃圾桶满溢等现象，并联动其他设备进行报警。以电动车入电梯场景为例，当系统识别到电动车进入电梯，会有语音播报温馨提示，且联动梯控系统，电梯门不关，也不运行，需要解除梯控或推出电动车，才能

1.企业级监控与报警体系建设部署并维护Zabbix/Prometheus监控平台，监控服务器、数据库、中间件运行状态；编写自定义脚本监控业务指标，接入钉钉/企业微信，实现秒级报警；建立日志采集与可视化分析（ELK/Grafana）。成果：平均故障发现时间缩短60%，业务可用性提升到99.9%。2.自

修改 PaddleOCR-V5 部署包的 JNI 层，将其移植到安卓系统，并做了 Autojs Pro 的适配，解决了一些子线程上下文与栈内存问题。 本项目成功将PaddleOCR-V5部署包的JNI层进行改造，实现了在Android系统上的完整移植，并针对AutoJS Pro环境进行了专门适配。重点解决了autojs子线程环境下的上下文管理问题和栈内存溢出等关键技术难题，使OCR功能能够在移动端高效稳定运行。 注：在 autojs 环境内可以使用 opencl 驱动 gpu，在原生环境下的解决方案欠研究，但使用四核cpu并行速度差不了太多