1. 负责开发和维护桥梁预警监控系统的用户界面，确保数据实时准确展示。 2. 实现了前端与后端的数据交互，通过jQuery高效请求后台接口，保障数据流畅性。 3. 利用EasyUI框架和HTML语言，提升了界面的专业性和用户体验。 4. 设计并实施了数据统计和趋势分析模块，支持管理者进行决策。 5. 应用Highcharts和Charts技术，优化统计报表的可视化展示。 6. 针对系统性能进行优化，引入Redis缓存机制，显著提升了数据处理速度。 7. 负责数据库相关工作，包括存储过程的编写和索引优化，保障数据安全性和查询效率。 8. 实施数据库分表分库策略，有效管理数据量，提高系统扩展性和稳定性。

软件面向的行业和业务场景 行业：数字音乐下载工具 业务场景： 面向需要批量下载网易云音乐平台歌曲的个人用户 解决用户离线收听需求（无网络环境、节省流量） 音乐爱好者建立本地音乐库的需求 内容创作者获取背景音乐素材的场景 2. 功能模块与用户功能 核心功能模块： 网络请求模块 爬取网易云音乐排行榜数据 处理HTTP请求异常和重试机制 音频流下载功能 文件管理模块 文件名非法字符清洗（sanitize_filename） 下载目录创建与管理 文件存在检测与跳过机制 损坏文件自动清理 GUI控制模块 下载任务管理（开始/暂停/停止） 实时日志系统 进度条可视化 下载目录选择 多线程模块 后台下载线程 GUI线程与工作线程分离 用户实现功能： 一键下载网易云音乐排行榜所有歌曲 可视化监控下载进度和状态 自由选择存储目录 暂停/继续/终止下载任务 自动跳过已下载文件 查看详细下载日志和错误信息 失败下载任务记录与报告 3. 技术选型与架构特点 技术栈： GUI框架：Tkinter（Python标准GUI库） 网络库：Requests（HTTP请求处理） 并发模型：threading（线程级并发） 数据处理：re（正则表达式解析）

本次雷达信号处理仿真，围绕全流程关键环节展开。先配置雷达参数，构建目标回波信号模型，模拟真实探测场景；运用杂波抑制技术，削弱干扰、提纯信号；依托二维CFAR算法，精准检测目标；最后基于回波信号特征，实现测距、测速与测角，完整呈现雷达信号处理核心逻辑，助力理解雷达探测的底层原理。包括： （1）雷达参数设置，雷达目标回波信号模型的建立； （2）雷达杂波抑制技术； （3）雷达目标检测技术：二维CFAR算法； （4）雷达测距、测速和测角原理。

本作品针对林间松果在复杂自然环境下存在的遮挡、光照变化剧烈以及小目标检测难等问题，提出了一套基于YOLO系列网络融合Transformer机制的高效松果检测方案。该系统采用EfficientViT作为特征提取网络，充分利用其高效性与全局感知能力，并设计了创新的多尺度特征融合网络与自适应加权损失函数，显著提升了检测的准确性与鲁棒性。为实现边缘设备上的高效部署，进一步结合了知识蒸馏方法对模型进行压缩优化，确保在Jetson Nano等低功耗嵌入式平台上也能实时运行。 项目完整开源代码包中包含了多项论文中的核心创新点，包括轻量级EfficientViT特征提取网络、创新的多尺度特征融合模块、改进的自适应损失函数设计以及高效的知识蒸馏策略示例，方便研究者和工程师在智能林业、无人果园等场景中快速复现与应用，推动林业自动化和智能化水平的提升。

本项目采用前后端分离架构，前端基于 Ant Design Pro 框架构建，后端使用 Spring Boot 全家桶 实现高效开发。 前端技术栈 Ant Design Pro：基于 React 和 TypeScript 的企业级中后台框架，提供开箱即用的 UI 组件（如表格、表单、布局组件）和工具链，支持响应式设计和国际化14。 UmiJS：作为底层路由和构建工具，支持约定式路由（文件即路由）和配置式路由，简化页面管理和打包流程7。 Dva：集成于 Ant Design Pro 的轻量级状态管理框架，基于 Redux 和 Saga，用于处理复杂业务逻辑的状态管理10。 后端技术栈 Spring Boot：作为核心框架，提供自动配置、内嵌 Tomcat 和标准化项目结构，简化微服务开发913。 Spring Cloud：微服务治理方案，集成服务注册发现（Eureka）、配置中心（Config）、网关（Gateway）等功能9。 Spring Data JPA/Redis：统一的数据访问层封装，支持关系型数据库（MySQL）与非关系型数据库（如 Redis 缓存）39。 Spring Security：实现权限控制和认证授权，保障系统安全性9。 技术整合优势 前端通过 RESTful API 与后端交互，Ant Design Pro 的 request 工具封装了 Axios，支持拦截器和错误处理5；后端通过 Spring Boot 的自动装配机制快速集成第三方库，结合 MyBatis 实现高效数据持久化12。整体架构兼顾开发效率与系统扩展性，适用于中大型企业级应用19。

项目介绍：联邦学习环境中的后门攻击与防御研究平台 核心目标 本项目构建了一个前沿的联邦学习安全研究平台，专注于模拟后门攻击在分布式机器学习系统中的植入、传播与防御过程。基于OxfordPets图像数据集和VGG16模型架构，系统实现了可配置化的恶意攻击场景，为联邦学习安全机制提供实证研究基础。 关键技术特性 1. 攻击场景高度可控 • 恶意客户端指定：通过backdoor_paticipation_map参数精确选择发起攻击的客户端（如客户端0-2） • 攻击强度调节：支持70%的高比例数据污染（backdoorRatio=0.7） • 多样化触发器：内置像素级触发器（如中心位置[220,220]的红色块攻击） • 目标定向攻击：强制模型将特定样本错误分类至目标类别（backdoorClass=0） 2. 联邦学习全流程模拟 • 多客户端协同训练（默认5客户端） • 支持IID/非IID数据划分（Dirichlet分布） • 集成FedProx防御算法（mu=0.01动态调整） • 10轮联邦训练迭代（n_rounds=10） 3. 双轨评估体系 评估维度 指标说明 技术实现 模型泛化能力 37分类任务准确率 标准测试集验证 系统鲁棒性 后门触发成功率 专用后门测试集监测 攻击演化分析 训练过程动态追踪 Matplotlib可视化性能曲线 科研价值 • 攻击影响量化：揭示后门攻击在不同数据分布（IID/non-IID）下的传播规律 • 防御机制验证：评估FedProx等算法对恶意模型的抑制效果 • 动态脆弱性分析：通过参与率映射（participation_map）探索客户端动态加入/退出的风险 应用场景 • 安全研究：评估联邦学习框架对抗投毒攻击的鲁棒性 • 防御方案设计：验证模型聚合策略、客户端筛选机制的有效性 • 标准测试平台：提供可复现的攻击向量（触发位置、颜色、目标类别组合） 方法论创新 1. 模块化攻击注入：通过定制BackdoorSet实现训练数据无损污染 2. 双重评估机制：同步跟踪主任务准确率和后门攻击成功率 3. 动态参数调整：在训练中期倍增正则化强度（mu值）以增强防御 该平台通过标准化的实验流程和可视化结果分析，为研究后门攻击在参数服务器、客户端本地更新、模型聚合等关键环节的影响提供完整实证支持，推动联邦学习安全领域的方法创新。

聚焦花卉零售行业，覆盖花店线上经营场景，适配生日送礼、日常装饰等消费需求。用户端可浏览选购花品、下单结算、预约配送、查询订单，享会员积分兑礼等权益；管理端支持商品库存管控、订单处理、客户运营、数据统计及营销活动设置 。技术采用 Vue.js 做前端，Python（Flask/Django）或 Java（Spring Boot）为后端，搭配 MySQL 数据库，网页版架构轻量化，前后端分离便于开发维护，数据闭环辅助经营决策，助力花店线上高效卖花，提升经营效率与客户体验 。

这是一款chrome浏览器插件：它可以帮助你对自己的粉笔网刷题数据进行可视化分析。 背景： 1、原刷题网站缺少多维度的数据分析。 插件特点： 1、聚合每日的刷题数据，帮你量化每天的学习情况。 2、从宏观上更直观的让自己找准学习的方向。 3、技术栈使用react、typescript、echarts、antv/g2。

负责桌秀-电脑主题美化软件核心功能和原型策划。 早期的软件产品策划，早年使用的 word设计界面布局 《桌秀美化软件》是一款简单实用的桌面美化工具，集成近一万多款电脑主题，不论是XP还是Win7都能够无障碍使用，各种个性化设置让你的电脑桌面与众不同。还有电脑登陆界面美化、鼠标指针、桌面屏保、文件夹图标等桌面美化资源。 桌秀还提供: 天气预报、世界时钟、日历备忘录、便签、RSS新闻阅读、仿苹果任务栏、桌面闹钟、相册等精美桌面小工具。 软件特色 轻松换主题:一键更换，无需繁琐的操作，win7家庭普通版一样没问题! 丰富的应用:各种小应用摆放在桌面，信息更加及时，桌面更酷! 美化我做主:海量资源任意下载，电脑主题随意搭配! 精美的壁纸:动态精美壁纸随心随意换，让你的桌面“动”起来!

知青人家社交APP： 为三千万（中国特殊历史时期上山下乡）知青群体的健康、度假、养老、文化四大消费需求提供服务，分享知青群体精彩动态和活动，提供个性化交友、聊天、才艺展示、知青专供健康食品等内容，传承知青精神、弘扬知青文化、传递知青友谊。 1. 独立完成APP的概念设计、产品功能定义、交互原型、需求文档的撰写； 2. 负责全程跟进第三方APP团队开发到交付全过程，把握产品用户体验，把控质量； 3. 参与制定公司产品盈利模式、运营规划及产品未来的形态，发掘新的使用场景和商业价值； 4. 负责app各大应用市场上架和版本发布管理；组织和协调项目团队快速、高效推动产品运营推广， 5. 并关注产品数据，负责跟进用户反馈并即时优化功能改善用户体验。 6. APP上线后获得知青用户和投资人高度认可，APP的知青集市已取得转化收益。 注：移动端使用的是 justinmind 设计的交互原型。（使用Edge浏览器时 根据浏览器提示安装 justinmind Extension 插件后，切换为IE浏览器模式，点击页面后高亮的地方是可以点击的）

智慧名片项目： 1.名片在微信小程序上展示，小程序码扫码就可以直达 名片主页，自带个人商城，方便推荐企业的展品和服务，方便展示商品信息， 2.名片摇一摇功能，适合大型活动现场扫码注册后几千人同时摇手机后，快速互换同会场业内人士名片 3.名片的营销数据功能，方便了解顾客对产品停留时间，关注度，分析购买意愿，产品咨询后，实时推送消息，Boss雷达，方便老板掌握员工对客户的跟进情况。 4.纸名片批量拍照收纳功能，告别传统纸张名片查找和整理、收纳的不便。 注：移动端交互原型，使用的是 justinmind设计，（edge浏览器切换到IE浏览器模式，然后根据页面提示安装justinmind Extension插件 查看各个页面 ）

知识产权项目： 项目1、电商知识产权市场化专业服务O2O平台：专注解决电商知识产权热点问题,汇集全球知识产权服务机构资源和国内外专业人才智库，建立知识产权服务机构与企业更广泛、更高效的服务连接。以专利检索、风险预警、知识产权电子数据存证、知识产权地图为特色服务,打造可信公立的第三方知识产权专业服务平台,为电商企业提供优质、价美、高效的知识产权保护与促进服务。 项目2、为用户提供规范取证,安全存证,便捷出证电子证据综合服务,与司法鉴定无缝对接,将电子数据与法律、时间戳、电子签名技术高度融合,提高电子证据法律效力,助力企业和个人对交易凭证、数字作品原创保护及知识产权侵权取证,有效降低知识产权保护门槛,让维权变得更加简单快捷。提供固化存证、数字签名、时间戳服务接口。

web端使用的 Axure 设计的原型图，包含完整的各角色前台后面和网站后台，管理员角色后台高保真原型界面。 移动端使用的是 justinmind 设计的交互原型。（使用Edge浏览器时 根据浏览器提示安装 justinmind Extension 插件后，切换为IE浏览器模式，高亮的地方是可以点击的） 【web端】使用的 Axure 设计的原型图，包含完整的各角色前台后面和网站后台，管理员角色后台高保真原型界面。 【移动端】使用的是 justinmind 设计的交互原型。（使用Edge浏览器时 根据浏览器提示安装 justinmind Extension 插件后，切换为IE浏览器模式，高亮的地方是可以点击的） 根据深圳市食品安全的战略总体部署，开展食品及食用农产品追溯体系建设，主要围绕形成食用农产品、预包装食品和供深食品三类食品，实现对食品安全生产、流通消费等不同环节信息的采集，汇聚整台，形成可追溯的全链条数据，为监管人员提供监控预警YU决策支持服务，便于消费者查询。 基本需求: (1) 满足手工录入、表格导入、系统对接、物联网设备直连等多种信息采集方式，实现从食品(养殖)种植、生产(屠宰)加工、存储、运输(冷链)、食品批发供应、食品零售直至消费端的正向追踪和逆向追溯。 (2) 以唯一标识码作为追溯全流程信息的载体。在完成每个环节的信息采集后，流通环节需要以唯一的标识码对全链的流通信息进行关联。 (3) 支持监管部门对追溯全链条数据的监控、统计，为监管、监测、追溯等提供方向性指导。 (4) 消费者可通过识别食品上或购买凭证上的唯一识别码对食品的生产信息、流通信息进行查询。 (5) 与其他追溯系统对接，拟对接“国家农产品质量安全道湖管理信息平台"(农业农村部)、广东首食品安全追湖系统"(广东省市场监管局)、广东省重要产品溯源公共服务平台等系统平台。 项目创新点: 1、从源头到餐桌的全品类全链条追溯 2、以企业为中心的综合追溯服务 3、区块链电子台账 4、物联网冷链追溯 5、追溯分级评价机制 6、多渠道信息展示 注:该项目远期涉及到区块链、多其他追溯系统、电子秤、冷链运输 对接，传感器数据采集 物联网技术，追溯分级评价等，目前仅处于项目一期阶段，没有那么复杂。

项目描述：DataCluster Pro - 智能聚类分析工具集 1. 行业与业务场景 适用行业：跨行业通用型数据分析，特别适用于公共卫生（WHO数据集）、金融客户分群、市场细分等场景 核心业务场景： 多维度客户/群体智能分群（如健康水平分组、用户价值分层） 自动化数据探索与特征工程（缺失值处理、时间特征生成） 可视化聚类结果解读（2D投影、特征雷达图） 多语言分析报告输出（中英双语一键切换） 2. 功能模块与用户价值 四大核心模块架构： 数据预处理引擎 智能处理缺失值（中位数填充数值/众数填充类别） 自动化特征工程（面板数据变化特征生成） 分类变量编码与标准化处理 用户价值：节省80%数据清洗时间，保证分析数据质量 聚类分析核心 K-means聚类优化（轮廓系数确定最佳K值） 多维特征降维（PCA可视化） 聚类结果解释（特征重要性分析） 用户价值：无需算法知识，自动获得最优分组方案 智能可视化系统 缺失值热力图 + 分布直方图 变量关系矩阵 + 相关系数热力图 聚类雷达图 + 2D投影散点图 用户价值：复杂数据关系一目了然，支持专业图表输出 多语言报告生成 中英文双语界面切换 自动生成分析报告（PDF/TXT） 聚类特征统计表输出 用户价值：国际团队协作无障碍，符合学术/商业报告标准 3. 技术选型与架构特点 核心技术栈： 数据处理：Pandas（缺失值处理） + NumPy（矩阵运算） 机器学习：Scikit-learn（KMeans, PCA, Silhouette） 可视化：Matplotlib/Seaborn + 字体自适应渲染 架构亮点： 配置驱动模式：通过修改全局变量即可切换数据集和分析目标 模块化流水线：数据加载 → 清洗 → 聚类 → 可视化 标准化流程 智能自适应： 自动检测中文字体（支持Windows/macOS） 大型数据集智能采样（>1000条自动降载） 高基数分类变量自动优化展示 面板数据专项处理：时间序列特征自动生成（变化率/差值）

一、软件面向的行业和业务场景 本项目聚焦低成本深度感知需求，适用于小型企业或创业团队的轻量级应用场景，例如： 电商3D商品展示：用手机拍摄商品（如杯子、玩具）的左右视图，生成深度图，用于虚拟商城的“360°+深度”展示（比如用户可以看到杯子的凸起部分离屏幕更近，提升购物体验）； 家用智能设备：扫地机器人的简单环境建模（用单相机移动拍摄，生成房间地面的深度图，判断障碍物距离，避免碰撞）； 教育类APP：儿童编程软件中的“视觉实验”模块（让孩子用手机拍自己的玩具，生成深度图，直观理解“双目视觉”的原理）。 这些场景的核心需求是低成本、易部署（不需要专业双目相机），而本项目用“单相机+OpenCV”完美解决了这个问题，符合就业中“用最低成本实现核心功能”的要求。 二、项目功能模块与具体功能 项目按照“标定→双目校准→匹配→深度生成”的工业级 pipeline 设计，实现了4个核心功能，每个功能都对应任务书的考核点： 相机内参校准（张正友标定）： 做什么：用手机拍15张不同角度的棋盘格照片（倾斜、旋转、远近），用OpenCV的cv2.calibrateCamera算法算出相机的焦距（镜头的“放大倍数”）、主点（图像中心）和畸变系数（消除镜头的“鱼眼效应”）。 为什么：没有内参，后续的深度计算会有很大误差（比如拍同一个杯子，畸变会让杯子看起来“变形”，导致深度图不准）。 相机外参定位（DLT标定）： 做什么：用手机拍左右两个位置的立方体照片（6cm边长，硬纸板做的），手动标注立方体的顶点（比如前面的4个角、顶面的2个角），用cv2.solvePnP算法算出相机相对于立方体的旋转方向（比如相机向左转了10度）和平移位置（比如相机离立方体20cm）。 为什么：外参是“相机在哪里”的关键参数，后续双目标定需要左右相机的外参来算它们之间的相对位置。 双目姿态校准（双目标定）： 做什么：结合左右相机的外参，算出它们之间的旋转矩阵R（右相机相对于左相机转了多少度）和平移向量T（右相机在左相机右边10cm），得到基线长度（双目系统的“眼睛间距”，决定深度计算的精度）。 为什么：没有双目姿态，左右图像的“对应关系”会乱，立体匹配无法正确找到同一个点在左右图像中的位置。 立体匹配与深度计算： 做什么：(1) 用手机拍左右两个角度的目标照片（比如杯子），用SAD滑动窗口算法（窗口大小可调，5x5/7x7）生成视差图（左右图像中同一个点的位置差）；(2) 用视差图和之前的内参、基线长度，用公式算出深度图（灰度值表示距离，亮的地方离相机近，暗的地方离相机远）。 为什么：这是项目的核心功能——把“2D照片”变成“3D深度信息”，满足场景需求（比如电商的3D展示、扫地机器人的避障）。 三、项目的技术选型与架构特点 技术选型： 核心库：OpenCV（4.8.0版本）——工业级开源图像处理库，支持相机标定、立体匹配、深度计算等所有核心功能，跨平台（Windows/Android/iOS），适合就业中的“快速原型+部署”需求； 开发语言：Python（3.9版本）——开发效率高，语法简洁，适合快速调试（比如调整滑动窗口大小，马上就能看到深度图的变化）； 硬件：手机（iPhone/Android）——低成本、易获取，不需要专业相机，符合“轻量级应用”的要求。 架构特点： 模块化 pipeline：每个功能（内参校准、外参定位、双目校准、深度计算）都是独立模块，比如“内参校准”模块可以用到其他单目项目中，“立体匹配”模块可以替换算法（比如把SAD换成更准确的SGBM），便于就业中的“功能复用”； 可参数化调整：滑动窗口大小、视差范围、最大深度阈值都是可调的，比如调整窗口大小（5x5→7x7），可以对比深度图的“清晰度”和“稳定性”（窗口大，深度图更模糊但更稳定；窗口小，更清晰但容易有误差），符合任务书“不同窗口尺寸对比”的要求； 可视化结果：生成的深度图是黑白的，直观看到目标的三维形状（比如杯子的凸起部分更亮），便于就业中的“结果展示”（比如给客户看“我们的系统能算出杯子的深度”）。

在金融数据分析领域，利用Scrapy框架爬取上市公司三大报表（资产负债表、利润表、现金流量表）是一项高效且精准的解决方案。Scrapy作为专业的Python爬虫框架，凭借其异步处理能力，能够在50秒内完成大量数据的爬取工作，大大缩短了数据获取周期。该框架采用Twisted异步网络库，充分利用网络带宽，实现高并发请求处理，显著提升爬取效率。 为确保数据的准确性，项目实施过程中采取了一系列严格措施。首先，针对目标网站（如东方财富网、新浪财经等）的页面结构进行深入分析，精准定位数据所在位置。其次，运用XPath或CSS选择器进行数据提取，并通过多轮测试不断优化提取规则，确保数据抓取的完整性。再者，建立了完善的数据验证机制，对爬取的每一条数据进行校验，确保正确率超过98%，为后续的深度分析提供可靠的数据支持。 在应对反爬策略方面，项目采用了多种技术手段。设置合理的请求头和随机User-Agent，模拟不同用户的访问行为；控制请求频率，避免对目标网站造成过大压力；搭建代理IP池，实现IP地址的动态切换，有效防止被目标网站封禁。同时，Scrapy框架提供的中间件和管道组件，方便实现数据清洗、存储等功能。数据爬取后，会进行格式转换、缺失值处理等清洗操作，然后存储到数据库或文件中，为后续的数据分析、挖掘和可视化等工作做好充分准备。整个爬取流程高效、稳定且精准，为金融数据分析提供了强有力的技术支持。

贵州气象数据分析系统的主要功能有全国气象概览、全国气象分析、贵州气象分析、贵州天气预测、用户管理、公告管理、数据管理、系统日志等主要功能。在整个系统的搭建过程中，Web前端部分采用了HTML、CSS、LayUI与ECharts技术进行开发，而服务器后端部分则使用了Flask、Python、MySQL数据库等技术实现

- 核心语言：C++11标准 - 数据结构：结构体嵌套数组 - 关键算法：随机数生成（40-100分模拟） - 编译环境：GCC/Clang（跨平台支持） 1. 多层数据管理 - 教师→学生双向关联（1:N关系） - 动态内存分配（避免内存泄漏） 2. 数据生成系统 - 可控随机成绩生成（rand()优化） - 批量数据初始化（O(n)复杂度） 3. 控制台交互 - 结构化数据展示（缩进层级可视化）

1.行业与业务场景 面向企业级应用（ERP/CRM/OA系统）和互联网平台 解决用户身份认证、权限控制和会话管理的核心需求 适用于金融、电商、政务等高安全性要求的场景 2.功能模块与价值 认证中心：支持账号密码验证（含加密存储）、会话状态管理 安全防护：实现CSRF防御、基础暴力破解防护机制 用户管理：提供账户锁定/解锁、密码重置功能 审计日志：记录所有登录操作（时间/IP/设备信息） 响应式前端：自适应多终端设备的登录界面 3.技术创新点 采用Servlet Filter链实现安全拦截器架构 基于Tomcat NIO优化高并发登录性能 模块化设计支持快速集成SSO单点登录 会话管理算法减少服务器内存占用30%

本项目是一款面向高中英语教学与学习的智能桌面应用程序，旨在利用AI技术大幅简化英语作文批改流程，提升效率。 行业与场景 ： 核心用户：高中英语教师、需要进行大量英语写作练习的高中生。 痛点解决：传统人工批改作文耗时长、反馈慢、标准难以完全统一。本工具通过自动化OCR识别学生手写/印刷体作文图片，并调用领先的AI大模型（DeepSeek或ChatGPT）依据预设的题目和评分标准进行批改打分，显著减轻教师负担，并为学生提供即时、标准化的初步反馈。尤其适用于日常练习、模拟考试作文的快速初评。 功能模块 ： 用户友好界面 (Tkinter GUI)：提供清晰的区域供用户填写作文题目、详细评分标准。 多图片文件选择与处理：支持用户批量选择作文图片文件（PNG, JPG, JPEG, BMP）。 高精度OCR识别 (pytesseract)：自动识别图片中的英文和中文文本，转换为可处理的作文内容。 AI智能批改引擎：无缝集成DeepSeek和ChatGPT API。用户可自由选择AI服务商。系统将题目、评分标准、识别出的作文内容组合成提示词（Prompt），发送给AI模型请求批改建议和分数。特别支持DeepSeek的“深度思考”模式输出思维链。 结果可视化与保存： 图片标注：自动将AI给出的核心分数醒目地标注在原始作文图片的左上角（使用PIL库），生成带批改标记的结果图片。 详细报告生成：为每篇作文生成详细的TXT报告文件，包含OCR识别的原始文本、AI的完整批改内容（建议、评语、思维链）以及API使用量统计（Token数）。 批量结果整合：自动将所有批改结果整合到一个total.txt文件中，方便教师汇总查看和统计总Token消耗。 智能配置与优化： 配置文件保存API密钥、偏好设置（API类型、深度思考模式）。 独家“省钱模式”：若开启，程序会自动计算并将批改任务延迟到DeepSeek API的费用折扣时段（00:30 - 08:30）执行，有效降低使用成本。 自动搜索并配置Windows系统下的Tesseract OCR路径。 技术流程与架构特点 ： 技术流程：用户输入(题目/标准) -> 选择图片 -> (OCR识别图片文本) -> 构造AI Prompt -> (调用AI API批改) -> (解析AI结果) -> (标注结果图片 + 生成详细报告) -> (整合所有报告)。 核心架构特点： 模块化设计：GUI、OCR处理、AI通信、图片标注、报告生成、配置管理等功能模块清晰分离。 多线程应用：将耗时的AI调用和延迟批改（省钱模式）放在后台线程执行，避免阻塞主界面，提升用户体验。 健壮性考量：包含完善的异常处理（OCR失败、API调用失败）、配置文件校验与容错、日志记录(debug.log)。 跨平台兼容：核心功能兼容Windows/macOS/Linux（需相应环境配置如Tesseract）。 用户体验优化：滚动文本框、状态提示、API测试功能、DeepSeek余额直链、详细的“关于”说明。 实用创新点：“省钱模式”体现了对API成本管理的独特思考。