本系统是一个基于强化学习的自主迷宫求解平台，集成了迷宫生成、智能体训练、模型评估和可视化展示等核心功能。系统支持30×30、70×70、100×100三种尺寸的迷宫，采用Q-Learning和DQN两种强化学习算法，能够自主探索迷宫环境并学习最优路径。系统提供图形化界面展示智能体求解过程，支持实时训练监控和训练曲线可视化，同时具备GIF动图生成功能，可动态展示智能体的探索路径。DQN基于深度神经网

系统采用服务器权威模式，所有游戏逻辑在服务端 Python 环境中运行，前端通过 Canvas 实时渲染游戏画面，WebSocket 实现 60 FPS 的高帧率状态同步。游戏状态管理模块负责维护整个游戏的全局状态，包括运行状态、玩家数据、AI 数据、子弹列表、地图数据、分数统计等。模块每帧接收服务端发送的游戏状态，根据坦克、子弹、墙壁的位置和属性进行绘制。碰撞检测模块负责实时检测游戏对象间的碰撞

系统支持用户和管理员双角色，实现了从健康数据采集、风险评估、可视化报告到群体特征分析的全流程管理，通过科学的数据分析和可视化展示，帮助用户了解自身健康状况，为医疗决策提供数据支持。用户可详细录入个人健康信息，包括年龄、体重、身高、生活习惯（吸烟、饮酒、运动频率）、生育史、HPV感染情况、家族病史等十四项关键风险因素。系统综合考虑各项风险因素的权重和交互作用，输出低、中、高三个风险等级，并显示各项指

系统支持用户和管理员两种角色，用户可根据教学需求生成定制化文档并进行质量评价，管理员可通过管理后台对用户、文档和评价进行全面管理。生成的文档支持 Markdown 格式预览，内容经过语义理解和教学逻辑优化，确保教学文档的专业性和可读性。管理员可查看系统中所有文档的评价记录，包括评价文档、评价分数、各维度评分、反馈意见和评价时间。支持评价删除操作，删除评价后文档状态自动恢复为"已生成"，允许用户重新

用户可以通过自然语言提问，AI助手会基于系统中的数据和分析结果，给出专业、准确、个性化的回答。用户可以选择预测月份、车型类型等参数，系统会自动调用训练好的模型进行预测，并生成预测图表和详细数据。系统还提供模型性能评估指标，包括均方误差、决定系数等，确保预测结果的可靠性。系统内置智能爬虫模块，可自动采集汽车之家新能源汽车的详细数据，包括车型名称、品牌、价格、续航里程、马力、电池容量、评分等关键信息。

系统运用jieba分词技术和情感词典实现情绪倾向分析，通过DeepSeek大语言模型提供个性化AI咨询，利用ECharts实现数据可视化展示，帮助用户了解心理健康状况，协助管理员进行全局监控与决策支持，构建温暖治愈的心理健康管理生态系统。通过危机词库匹配识别危机信号（自杀、自伤等关键词），判定危机等级（0-5级），系统自动触发预警机制并引导用户寻求专业心理援助。支持用户自助记录每日情绪状态，可选择

学生可询问面试技巧、简历优化、职业规划、行业前景等问题，AI顾问基于知识库和历史对话提供个性化建议，帮助学生提升求职竞争力。管理员端提供多维度的数据统计分析，包括用户数量、职位数量、企业数量、申请趋势、行业分布、薪资分布等。采用协同过滤和内容推荐的复合算法，根据学生的简历信息、历史申请记录、技能特长等数据，智能匹配最合适的职位。学生可一键申请心仪职位，系统记录申请状态包括已提交、审核中、面试、录用

本系统是一个基于Flask开发的智能招聘平台，集成了AI匹配引擎、数据预测分析和可视化展示功能。系统采用前后端分离架构，支持用户、企业、管理员三种角色，为求职者提供智能职位推荐和简历分析服务，为企业提供高效的招聘管理和人才筛选工具，为管理员提供完善的平台监管能力。系统融合了DeepSeek大语言模型、XGBoost机器学习算法和ECharts数据可视化，打造全流程智能化的招聘生态。

本系统是一个基于 Flask 框架开发的智能化医院管理平台，集成了患者端、医生端和管理员端三大功能模块。系统支持在线预约挂号、智能导诊、健康风险评估、AI 辅助诊断等核心功能，整合了 DeepSeek 大模型实现智能化服务。系统采用 Bootstrap 5 进行界面设计，使用 SQLite 数据库存储数据，通过 Flask-Login 实现用户认证管理。系统涵盖了从患者挂号、医生诊疗、处方开具、药

地区空气质量数据分析系统是一个基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台。系统采用Apache Spark进行高效的大规模数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型实现精准的AQI预测，通过Flask框架提供RESTful API服务，结合Bootstrap和ECharts打造直观的可视化界面。系统采用前后端分离架构，包含用户端和管理端两大模块，用户端面向公众提供实时空气质