Torch

Torch是一个开源的机器学习框架，最初由纽约大学团队开发并以Lua语言实现，因其灵活性和强大的张量计算能力在学术研究中广受欢迎。其核心设计以动态计算图为特色，支持交互式调试和直观的模型构建方式，尤其适合深度学习领域的快速原型设计和实验迭代。2017年，PyTorch作为Torch的Python版本正式发布，继承了Torch的灵活性与核心理念，同时依托Python丰富的科学生态（如NumPy）和更广泛的开发者社区，迅速成为主流。PyTorch通过自动微分（Autograd）、GPU加速张量运算以及模块化的神经网络构建接口（torch.nn），为研究人员提供了极致的灵活性和控制力，其动态图机制使得模型调试和修改更为直观便捷。尽管后续版本增加了对生产部署的优化（如TorchScript），但其核心优势始终体现在研究和实验阶段的高效性上。PyTorch现已与TensorFlow并列成为深度学习领域最具影响力的框架之一，被广泛应用于学术研究、工业探索以及各类AI模型的原型开发。

Multi-Agent金融研报生成系统(独立开发)产品系统Vibe Coding

项目包含五大核心功能模块：1）多通道数据采集模块：集成BaoStock（证券级行情）、akshare（东方财富基本面）、YahooFinance、SECEDGAR等多种数据源，自动获取历史行情、财务指标和公司公告；2）智能舆情分析模块：通过Tavily新闻搜索与LLM情感分析，对目标股票进行多维度舆

80Torch金融

基于查询更新分析的图像分类 GWAD 黑盒对抗攻击检测与防御系统产品系统Vibe Coding

系统实现了一个完整的黑盒对抗攻击检测与防御展示平台。用户可以在前端选择CIFAR-10+ResNet-18或TinyImageNet+EfficientNet-B0实验组合，配置黑盒攻击方法、防御方法、查询场景、查询预算、样本数量和检测阈值。系统支持HSJA、NES、SimBA、BA、Sign-Op

230Python人工智能

LLM RLHF多模型批量评测自动化交付系统（Docker离线推理打分流水线）产品系统

DockerCompose封装GPU推理环境，支持WindowsWSL2显卡直通，一键完成CUDA、模型依赖部署；基于PyTorch实现5款量化大模型串行批量推理，内置显存自动回收逻辑，；导入自定义Prompt集合自动生成全部模型回答，导出可编辑Excel打分表；标准化0/1/2人工打分、双层质检，

280Python人工智能

基于XX知识库的GraphRAG的混合检索的智能助手/多模态（识别）的多Agent智能对话助手产品系统Vibe Coding

意图识别、意图路由、Agent节点规划（图算法）、MCP服务调用、GraphRAG检索以及结果加权融合、向量召回、Skills技能包意图识别、正常对话、天气查询、表单处理、报告生成、非结构化数据处理、DOCX格式报告（图文表格5W字+）撰写、Agent自动化处理（类manus、openclaw，替代

240Python人工智能

基于残差神经网络的麻将博弈系统产品系统

通过训练高性能，小规模残差神经网络，以该神经网络为核心搭建智能体，实现智能出牌人机对弈：人类与AI对弈打牌，用于娱乐，训练以及学习自对弈：AI自行对弈，用于测试不同AI之间的性能差别

280Python人工智能

智能体AI应用搭建平台产品系统Vibe Coding

图像识别模块：对接视觉模型API，支持图片内容识别和文字提取。智能对话模块：基于大模型实现问答交互，支持多轮对话。API接口封装：将AI能力封装为标准接口，方便第三方系统调用。数据管理：记录调用日志和识别结果，支持查看和导出。

400Caffe人工智能

设备安全监控软件产品系统

1，能链接常用摄像头，如：海康、大华，进行抓图和录像操作2，能运行深度学习算法进行安全监控，如区域入侵、安全帽佩戴、人员权限管控等3，联动plc，当识别到安全问题时，能给plc信号，进行停机等处理。4，自定义检测规则，如采图间隔，开始报警数，检测阈值等

340Python人工智能

集装箱号、型号识别产品系统

系统提供多终端SDK，支持Java、C++、C#、Python等主流语言，方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备，实现毫秒级快速识别，无需依赖云端即可完成端侧推理，满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域，并高鲁棒性地识别印刷、

390C++人工智能

智能安防产品系统

实现各种智能安防算法。如：车间安全帽检测，登高作业安全绳佩戴检测，玩手机识别，睡岗检测等。也有人脸识别，多目标追踪，布局一致性等算法。能根据客户需求生成报警代办，并推送事件，提醒处理人，完成闭环。

420Python人工智能

面向小样本金融数据的WGAN-LSTM股价预测模型产品系统

项目包含数据读取与清洗、归一化处理、灰色关联度分析特征筛选、WGAN合成样本生成、LSTM时序预测、误差评估（MSE/RMSE/MAE）和结果可视化等模块，核心功能是在小样本金融数据条件下提升股价预测精度与稳定性。

310Python金融

高速列车轴承智能故障诊断与可解释迁移学习框架产品系统

项目围绕轴承故障诊断构建了四个模块：数据重采样与滑窗预处理、多维物理特征提取、源域故障分类与可解释分析、以及基于DANN的跨域迁移诊断。支持从振动信号生成时频谱图、训练分类模型、输出目标域故障标签，并结合SHAP、Grad-CAM和包络谱验证模型决策依据。

230Python人工智能

中文分词通用工具产品系统

设计了常量与配置模块、核心数据结构模块、工具类模块、索引与词图计算模块、核心分词逻辑模块。常量与配置模块：定义工厂的“基础规则”和“标准配件”，避免硬编码，统一管理配置。核心数据结构模块：定义分词过程中需要的“实体对象”，封装词的属性（位置、长度、权重、类型）。工具类模块：提供底层工具能力——字节流

441Python人工智能

电芯外观检测视觉软件产品系统

1，控制光源控制器进行打光，控制相机进行图片采集。2，与plc，上位机等进行交互3，使用传统算法+深度学习，完成各种缺陷检测4，实现UI汇总软件和服务器算法软件。UI软件控制所有通讯和算法结果汇总；服务器算法软件负责每个电芯区域的算法检测。

370Python人工智能

藏文OCR识别系统产品系统

基于PaddleOCR框架的PP-OCRv5架构，创新性地提出Dual-StageVisualPromptBlocks方法，通过视觉提示块和StackMetric评估机制显著提升藏文识别准确率。

260Python人工智能

智能视觉交互控制平台（C++ / Qt / ONNX Runtime / DirectML）产品系统

系统支持屏幕采集、WinRT、DXGI、OBS虚拟摄像头、RTMP等多源输入，基于ONNXRuntime+DirectML在本地GPU上完成实时检测，并提供可视化参数配置、热键管理、状态监控、目标筛选、连续跟踪、HID/串口联动、模型保护和启动器分发等完整能力。

330C++人工智能

医学图像分割模型产品系统

1.项目具体功能模块时序提示生成模块：自动根据医学影像的扫描层位置（归一化切片索引）生成文本形式的时序提示，例如“ThisisaCTsliceatposition0.78”。多模态编码模块：分别采用CLIP或Electra文本编码器对时序提示进行高维嵌入，同时使用UNet编码器提取图像特征。语义对齐

240Torch人工智能

服装行业大模型智能助手系统开源项目

数据规模：从70,000+封原始邮件中按业务规则智能筛选出7,000+封有效邮件，构建7,800+结构化事件、21,000+服装术语词条、10,000+节点知识图谱，覆盖1,100+服装款号；三模型微调数据2,000+条（SFT+DPO）。系统架构支持横向扩展，术语RAG/邮件事件RAG/知识图谱/

410Python人工智能

语言翻译产品系统

实现了一个基于注意力机制的Seq2Seq神经机器翻译模型，用于将英语句子翻译成法语句子。主要功能模块模块功能数据预处理读取eng-fra-v2.txt平行语料，清洗（小写、去除特殊字符、标点规范化）、分词、构建词→索引映射字典数据集与加载器自定义MyPairsDataset，支持按索引返回(英

270Python人工智能

蛋白质识别产品系统

项目输入为蛋白质序列CSV，核心任务是将蛋白分类为分泌蛋白`S`或非分泌蛋白`N`。数据按5折划分，训练集和验证集带标签，测试集无标签。现有输出文件给出了200条测试蛋白的预测结果，其中预测为`S`的有107条，`N`的有93条。

250Torch人工智能

推理优化产品系统

项目用CIFAR-10图像分类任务验证ResNet-34的结构化剪枝效果，对比完整模型和剪枝模型的准确率、FLOPs、参数量和推理耗时，成功优化了算法效率

190Torch人工智能

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