某钢铁企业智能验质系统

1.借用prompt、模式识别，基于开源llm实现了text2sql 2.text2sql后的sql结果直接与后台pgsql数据库相连并输出结果 3.可增减基座llm，有管理llm页面 4.在会话时可动态切换已有模型 5.支持多轮对话，可根据历史会话调整sql 6.有“历史”页面存储曾经生成的sql结果

1、深度渗透测试，一般通过远程互联网开展，或者本地程序部署测试 2、代码审计及原创漏洞挖掘，通过源代码高价值评估系统存在的漏洞 3、以需求为主线的各类工具系统开发，重点侧重于基于黑客技术的工具等开发工作

验质平台产品设计，设计包含实时验质、人工验质、历史记录、设备管理、算法管理等功能的验质平台。 智能验质流程数字化，从样本入库到实时验质、争议处理、结果出具全流程数字化设计，代替人工流程。

1.功能介绍: 该项目分为4个模块，用户注册登录，后台管理，用户主界面，各功能界面，对于使用者可利用该系统实现，歌曲的录入（单曲录入/批量录入/录音录入），听歌识曲功能，音乐分析功能（从音乐的节奏，歌词，人声等）进行按需的功能分析，可视化图表生成等，播放器功能，个性化推荐功能等以及后台界面对录入歌曲的增删改查,相关日志的管理等。 2.相关技术栈: Python（DRF、Scrapy爬虫、Librosa、PyTorch（CNN模型）、PySpark）、MySQL、AES加密、Vue 3、Django Admin（SimpleUI优化） 注：补充itemCF/userCF，pandas，pyecharts，echarts，numpy，nltk，jieba

1.图像识别任务，任务精度非常高， 2.机器视觉技术运用在里面，结合了机器视觉与深度学习视觉技术，技术深度深， 3.将技术与服务结合，部署在微信小程序端口，方便使用。 4.算法完成程度非常高，并做了边缘计算的适配工作。