项目中使用
为使护理项目接口在Swagger中可见，需添加@Api、@ApiOperation等注解进行说明。通过AI辅助快速生成含参数描述的完整注解代码，提升文档可读性与开发效率。
Meta SAM3开源
Meta发布并开源SAM 3，首个支持文本、点、框等多提示的统一图像视频分割模型，突破性实现开放词汇概念的全实例分割。基于Meta Perception Encoder与DETR架构，结合AI与人工协同数据引擎，构建超400万概念数据集，在SA-Co基准达人类水平75%-80%。支持大规模可提示分割与跟踪，推动视觉基础模型新进展。（239字）
基于深度学习的交通标志识别系统
本研究聚焦基于深度学习的交通标志识别系统，针对传统方法在复杂环境下识别率低的问题，结合YOLOv8模型与Python技术，实现高效、精准的实时检测，提升智能交通系统的安全性和自动化水平。
基于yolov8的安全帽检测系统
本研究基于YOLOv8目标检测算法，构建安全帽佩戴智能识别系统，针对建筑、矿山等高危作业场景，实现对人员头部防护的实时监控与预警。系统结合深度学习与计算机视觉技术，通过高效标注数据集、优化模型结构，提升检测精度与速度，在1080P图像下可达35FPS以上，满足工业级实时性需求。相比传统人工巡查，显著降低漏检率，提高监管效率，助力高危行业向智能化安全管理转型，具有重要应用价值与推广前景。
作业参考
完成前后端联调，实现微服务配置统一管理。基于Nacos集中管理商品、交易、购物车、支付、用户等服务的配置文件，遵循命名空间规范，逐项迁移并备份原有配置，结合bootstrap机制与dev环境变量注入，确保服务稳定上线。
Python 实用标准库与工具函数使用指南
本文系统梳理Python高效开发三大利器：标准库（如datetime、pathlib）、第三方库（如requests、Pillow）及自定义工具函数（如空值判断、重试装饰器），结合高频场景与实操代码，助开发者提升效率，避免重复造轮子。
AI场景面试题
基于150场面试统计，AI相关问题占比22%（32场）。常见问题涵盖AI模块设计、模型训练与部署（如Ollama、MaxKB）、RAG技术、千帆大模型接入、Spring AI框架、AIGC应用及模型微调等，聚焦实际项目中AI落地的技术细节与优化策略。
