项目包含数据读取预处理、多维指标统计、可视化绘图、学业预警筛选四大功能模块。可批量读取学生成绩原始数据，完成数据校验与清洗；计算各班各科平均分，开展跨班级成绩对比；绘制柱状图、直方图直观展示班级成绩差异与分数分布；自定义成绩阈值筛选学业预警学生，输出学情汇总结果，为教学评估提供直观参考依据。

监听微信群里的MSS安全告警，把一条消息里塞的多条告警逐条拆开单独发送，每条自动带客户名；先由规则引擎判定严重程度，未命中再交大模型研判并附AI建议；经钉钉、企业微信、邮件多通道送达，紧急告警自动拨微信语音把人叫醒。

本项目搭建Hadoop分布式存储环境，搭配Spark框架实现离线文本词频统计。原始文本文件上传至HDFS分布式文件系统，使用PySpark编写业务逻辑，完成文本分割、单词提取、分组聚合，最终输出词频排序结果，并将统计结果回写保存至分布式存储。项目完整复现“分布式存储+离线计算”经典大数据架构。在实操

本项目为一款轻量化的桌面计算工具，集成基础运算与常用数学函数计算能力。程序支持加减乘除四则运算，同时实现开方、正弦、余弦、对数等函数求解功能。项目加入输入合法性校验机制，可有效规避除零异常、非法字符输入等问题，保障程序稳定运行，提升计算可靠性。

项目分为数据获取、数据降噪清洗、Hadoop分布式存储、深度学习建模、可视化展示五大模块。借助Java、Python、Shell脚本完成校园数据处理，依靠Hadoop承载大容量数据集，搭配R语言开展统计分析，完成特征筛选与模型训练，直观呈现数据分析与模型预测结果。

流程分四步。第一步整理DEM、流域与河道、土壤、植被和雨量，生成训练表并处理缺测。第二步用流域特征训练MLP，一次预测模型所需的所有水文参数，作为无资料地区的初始率定结果。第三步用Kendall相关和随机森林重要度给参数打分，只把得分高的参数送入搜索。第四步在参数范围内调用模拟退火、粒子群和贝叶斯优

系统分四段。产流用NeuralHydrology的CUDALSTM，7200个网格一次批量前向，现场推理约59秒。汇流用运动波，把网格产流汇到7个出口。概率预报对残差做空间相关采样，蒙特卡洛80次，输出5%–95%流量区间、洪峰分布和首次越线时间。验证按事件对齐2025年雨季洪峰，而不是拿整季最大值

服务注册了五个工具。text2sql按库表结构把问题写成PostgreSQL，execute_sql执行并返回结果；data_process读取上传的csv/xlsx并整理成模型输入；common_models按目标变量选择算法，分类用随机森林，回归用线性回归；aircondition_models

工作台按地区、城市进入具体基地，查看小时曲线、运行看板和需要留意的情况。支持CSV上传后即时分析，确认后再保存进站点。检测按星期同一小时做基线，连续偏离合并成一段，可剔除误报，也可把值班报文整理成自定义事件。AI小助手针对当前基地回答异常、档案和数量对比。对外提供查询站点、更新全部站点、文件上传分析

专注FPGA算法落地与系统级交付。我们提供从MATLAB/Python算法到定点化RTL、AXI/DMA总线挂载、Vivado工程自动化，直至板级点亮的一站式确定性交付。自带经验证的黄金算子库（PID、卡尔曼、FFT、CUSUM等），并提供Python黄金模型比对、时序/DRC报告、裸机驱动。提供T