feat: 初始化香蕉叶病害智能识别系统

基于 ViT 视觉变换器实现香蕉叶片病害分类应用，支持 7 类病害识别。

  - app.py: Streamlit 前端应用，包含图片上传、病害识别、置信度图表展示及防治建议
  - pyproject.toml: 项目配置，声明 Python 3.14 及依赖（streamlit、transformers、torch、plotly 等）
  - uv.lock: 依赖版本锁定文件
  - Dockerfile: 基于 uv 镜像的容器化部署配置，含健康检查
  - justfile: 常用开发任务脚本（run、install、format、check 等）
  - main.py: 命令行入口
  - .doc/: 模型使用说明文档

  模型来源: Dmitry43243242/banana-disease-leaf-model (HuggingFace)

Dockerfile

@@ -0,0 +1,44 @@
+# 使用 uv 官方镜像作为基础镜像（已包含 Python 3.14 和 uv）
+FROM 172.16.102.3:30648/astral-sh/uv:python3.14-bookworm
+
+# 设置工作目录
+WORKDIR /app
+
+# 配置 apt 使用阿里云镜像源
+RUN sed -i 's/httpredir.debian.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apt/sources.list.d/debian.sources
+
+# 安装系统依赖
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    curl \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 复制项目配置文件和锁定文件
+COPY pyproject.toml justfile uv.lock ./
+
+# 配置 uv 使用阿里云镜像源（通过环境变量）
+ENV UV_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \
+    UV_HTTP_TIMEOUT=300
+
+# 安装 Python 依赖（使用 uv，锁定版本）
+RUN uv sync --frozen --no-dev
+
+# 复制应用代码和其他文件
+COPY . .
+
+# 暴露端口
+EXPOSE 8000
+
+# 设置环境变量
+ENV STREAMLIT_SERVER_PORT=8000 \
+    STREAMLIT_SERVER_ADDRESS=0.0.0.0 \
+    STREAMLIT_SERVER_ENABLE_XSRF_PROTECTION=false \
+    STREAMLIT_SERVER_ENABLE_CORS=false \
+    STREAMLIT_SERVER_HEADLESS=true \
+    STREAMLIT_BROWSER_GATHER_USAGE_STATS=false
+
+# 健康检查
+HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
+    CMD curl -f http://localhost:8000/_stcore/health || exit 1
+
+# 运行 Streamlit 应用
+CMD ["uv", "run", "streamlit", "run", "app.py", "--server.port=8000", "--server.address=0.0.0.0"]