项目结构production.yaml生产环境配置和deploy_service.sh部署文件原始数据输出结果数据清洗模块特征工程基础特征提取高级特征工程

部署配置文件模型训练支持多种算法（LightGBM、XGBoost、CatBoost）修正补充：上述中的类别拟合代码：机器学习中，拟合指的是使用数据来训练模型或预处理器，从而学习到数据的的某些特性。对于标签编码器（LabelEncoder），拟合就是学习数据集中所有唯一类别，并为每个类别分配一个唯一的整数拟合阶段（Fit）：转换阶段（Transform）：原始数据——>拟合阶段（训练编码器）——应

推荐系统

智能客户服务智能体

Java+大模型实现智能客服系统

多模态内容理解与检索

算法团队：数据清洗（Spark）、特征工程（状态/动作/奖励特征）、Q-Learning模型训练（Ray分布式）、模拟环境构建（Gym）、策略存储（Feast）业务团队：API网关、路径优化服务（调用Q-Learning策略）、配送调度系统集成（司机APP/控制台）、监控告警物流运营团队：通过司机APP接收实时路径，调度员终端干预异常订单。

图像预处理（去噪/裁剪）、数据增强（旋转/翻转）、CNN模型构建（ResNet迁移学习）、模型训练与评估、模型存储（MinIO）：API网关、缺陷检测服务（调用CNN模型）、质检系统集成（缺陷标注/统计分析）、分拣控制系统（PLC联动）、监控告警CNN（卷积神经网络）是专为图像设计的深度学习模型，通过局部感知（卷积核提取局部特征）、权值共享（减少参数）、层次化特征提取（浅层边缘→中层纹理→深层语义

部署配置文件模型训练支持多种算法（LightGBM、XGBoost、CatBoost）修正补充：上述中的类别拟合代码：机器学习中，拟合指的是使用数据来训练模型或预处理器，从而学习到数据的的某些特性。对于标签编码器（LabelEncoder），拟合就是学习数据集中所有唯一类别，并为每个类别分配一个唯一的整数拟合阶段（Fit）：转换阶段（Transform）：原始数据——>拟合阶段（训练编码器）——应

配置参数核心代码=====================================业务场景：大型科技公司自动化处理从简历筛选到入职的全流程