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业务： 该系统适用于企业内部员工培训、职业技能考核、或教育机构的在线教学场景。 实现了从“用户管理 -> 课程学习 -> 在线考试 -> 成绩分析 -> 证书发放”的全链路数字化闭环。 系统角色分工明确：管理员负责维护题库、上传课程、管理用户权限及监控系统运行；学员进行视频课程学习（记录进度）、参加在线考试（自动判分）、查询成绩及下载电子证书。 功能介绍： 系统基于 RBAC（基于角色的访问控制）模型，分为管理员和学员两端。 核心业务模块包括： 课程中心：视频课程的点播、进度追踪、课程分类展示。 考试管理：题库管理（单选/判断）、试卷组卷（随机/固定）、在线答题、自动阅卷。 证书体系：证书模板设计、根据考试结果自动生成并颁发电子证书。 档案/成绩：学员学习记录、考试成绩统计、个人成长档案。 系统基础模块包括： 工作台 (Dashboard)：数据概览，展示关键指标。 用户与权限：用户管理、角色管理、动态菜单权限控制。 文件中心：统一的文件上传、下载与资料共享。 动态权限控制：系统根据用户角色（ADMIN/USER）在登录时动态下发路由表和菜单，确保不同角色只能访问授权的功能区域（如学员无法访问系统配置，只能看到学习中心）。 沉浸式学习体验：支持视频断点续播，实时记录学习时长，确保培训效果可量化。 智能化考核：支持配置考试时长、及格分数、组卷规则；考生提交试卷后系统即时判定客观题分数，并关联证书发放逻辑。 移动端适配（规划中）：设计了响应式布局方案，支持 PC 端与移动端（H5）无缝切换，保证在手机端也能流畅进行考试和学习。

本项目是一套成熟的中文文本分类全栈解决方案。它基于目前中文自然语言处理(NLP)领域最领先的 RoBERTa 预训练模型，专为政务工单自动分办、客服咨询智能归类、舆情监控情感分析等场景设计。相比传统方案，本项目不仅识别更聪明，更重要的是解决了AI模型“不可解释”和“难以纠错”的行业痛点。 1. 分类结果完全可控 大多数AI模型是黑盒，分错了只能干着急。本项目内置了“业务规则引擎”，允许您通过配置简单的关键词逻辑来直接干涉预测结果。 例如：只要文本中出现“断水、断电”且包含“学校”，可以强制规则将其划分为“校园后勤”类，而无需重新训练模型。这种“AI模型+规则引擎”的双保险机制，确保了在生产环境中的100%可靠性。 2. 训练维护零代码 您不需要学习任何编程知识。只需要维护一份普通的 Excel 或 CSV 表格（左边文本，右边分类名称），系统会自动识别您的分类体系。无论是增加分类、删除分类还是修改分类名称，上传表格后一键即可完成模型迭代。 3. 性能卓越与标准化交付 系统采用 FastAPI 高性能框架开发，单条文本预测仅需毫秒级响应。支持 Docker 容器化一键部署，无论是在本地电脑、云服务器还是政府内网环境，都能实现分钟级快速安装。

一、项目概述 本项目是一个完整的网络爬虫与数据查询系统，实现了从名言网站自动采集数据， 并通过Web界面提供查询展示功能。项目采用 Python + Flask + MySQL + 前端页面 的全栈架构，代码结构清晰，易于学习和扩展。 二、核心功能 1. 数据采集 - 自动爬取 quotes.toscrape.com 网站的名言数据 - 支持多页面自动翻页抓取 - 使用 Requests 发送 HTTP 请求 - 使用 BeautifulSoup4 解析 HTML 页面 - 数据自动存储到 MySQL 数据库 2. 数据查询 - RESTful API 接口设计 - 支持按作者名称模糊搜索 - 支持按关键词模糊搜索 - 支持分页查询（可自定义每页显示数量） - 提供统计数据接口 3. 前端展示 - 简洁美观的查询界面 - 实时显示总记录数和作者数量 - 支持多条件组合搜索 - 分页浏览功能 - 响应式设计，支持移动端访问