微信小程序开发 熟练掌握JavaScript,HTML,css,vue,react等; 能熟练使用jQuery、Bootstrap、angularJs、nodeJs、vux、ant-design,elementui,iview,vant等前端框架;
1070工作流引擎
熟练掌握JavaScript,HTML,css,vue,react等; 能熟练使用jQuery、Bootstrap、angularJs、nodeJs、vux、ant-design,elementui,iview,vant等前端框架; 深刻理解W3C标准及可用性; 深刻理解h5,css3等; 掌握DIV+CSS页面架构和布局方式以及flex页面布局; 能熟练使用git、svn等代码管理系统; 能熟练使用nginx转发代理服务; 能熟练使用ajax,axios和后台进行交互; 熟悉java,python后台开发语言; 具有后端项目排障,shell等运维能力;
1480Java进度条(Progress)
为集团5G消息业务提供五平台的CSP、无号码的渠道商服务。可通过引入带码号的通道,并将码号分派给需要的渠道,从而发展5G消息业务,并获得收益。 1.开发素材审核模块,配合后端实现对用户图片、音频、视频、文本素材进行审核、批注、标红等功能; 2.模块化管理js代码,使用JavaScript、jQuery开发页面功能,使用ajax请求与后台进行交互; 3.使用Layui、jQuery插件库实现页面的动态效果。
1390css
该项目是一个针对充电桩服务的*小程序,旨在为小区物业、充电桩运营商以及电工提供便捷的服务支持,包含勘查、安装、维修、验收、撤场、保养、保修等功能 责任描述:前端开发+测试,负责项目搭建及开发维护 技术要点: 1.使用 HBuilderX 和*开发者工具实现小程序开发、调试、测试、打包等功能,提交到小程序控制台进行发布审核和上线 2.创建项目采用主Vue3语法向下兼容Vue2语法,更好适配官方组件及第三方组件 3.封装支付、附件上传、全局提示等多页面通用组件,提高代码复用性,避免代码冗余,降低耦合 4.使用组件化开发,封装Axios接口请求,利用Promise、Async、Await异步解决方案,进行请求封装,便于后期管理和维护 5.使用Iconfont字体图标库,减少图片请求,优化项目加载速度 6.针对*官方获取*号功能收费,进行登陆功能进行优化,采用账号密码结合短信验证码进行注册登录,针对密码进行加密参沙等操作配合后端开发,提高账户安全系数 7.对接e签宝平台实现合同签署签约等功能,保障发单方、接单方和平台的权益 8.针对订单验收后保障数据真实性合法性,生成对应验收合同,采用Canv
1530微信小程序
该项目为B2B2C电商后台管理系统平台,包含商城、砍价、秒杀、优惠券、会员、分销、报表、店铺等功能,更适合企业或个人二次开发 责任描述:前端开发+测试,独立负责项目搭建和开发维护 技术要点: 1.使用Vite创建项目,VueRouter构建路由,结合ElementUI、Scss实现页面框架搭建 2.该项目由ElementUI创建好各个组件后,开始从Login进行数据的异步操作,在所有的异步操作中使用了Async、Await的语法,并调用Axios封装后的Request异步请求获取后台数据 3.填充Login页面数据,在这里此项目将后台账号的Token值存储到LocalStorage设置过期时间,并同步登陆状态到Vuex中,实现登陆账号时效性,长时间不操作或则关闭浏览器后,需要重新登陆 4.根据登陆用户权限匹配路由表,展示用户相应权限的侧边栏,并存储到Vuex中进行路由表管理 5.进入Home页后,利用ElementUI组件设置布局,头部,侧边栏和Main的页面,侧边栏为每个main 页面的路由,并在home组件中设置一个Router-View组件布局在Main中以渲染各个路由的视图 6
1050vue
金刚盒子智能视频平台,主要功能是让注册网点可以通过我们的软件实现视频通话达到与律师面对面法律咨询的效果。 后端主要功能有,系统管理,盒子管理,律师管理,律师通话管理,组织机构,排班管理,工位管理。 盒子管理包括功能,盒子基本管理,绑定网点用户,咨询类别,套餐类型,支付订单,通话记录 律师管理包括功能,律师基本注册激活 排班管理包括功能,负责制定工位上哪个律师负责接听 工位管理包括功能,接听工位的基本管理 前端主要功能网点用户登录,拨打,视屏通话
1610Java常用JavaScript包
多典集团官网,内含公司产品介绍,支持防伪查询和跳转到商家后台管理,支持意向代理预留联系方式 责任描述:前端开发+测试,独立负责项目搭建及维护 技术要点: 1.使用Vite搭建项目,配合Vue3、BootStatrp、Scss进行项目开发 2.使用VueRouter进行页面之间的跳转,以及嵌套路由,实现顶部Tab栏切换效果 3.使用Swiper 实现首页Banner轮播效果,并结合Axios请求实现文章和动态的前后端数据交互,实现动态渲染 4.使用Setup语法糖模式,代码逻辑清晰明了,并封装Axios请求接口,便于后期管理和维护 5.针对页面响应式及适配多设备浏览,采用BootStrap 特性结合为题查询@media来实现不同尺寸屏幕的不同展示效果,并结合animate.css来实现页面动画效果
1020web
五八马微信小程序是商城类多店铺功能的B2B2C小程序,用户可拥有多重身份(普通用户、个代、店代、区代、渠代、店主),开通店铺即可享有商家版功能 责任描述:前端开发+测试,独立负责项目维护及开发 技术要点: 1.使用 HBuilderX 工具实现小程序开发、调试、测试、打包等功能,提交到小程序控制台进行发布审核和上线 2.使用 VueX、组件通信和本地存储,实现页面之间和组件之间数据互通 3.封装多页面通用组件,提高代码复用性,避免代码冗余,降低耦合 4.使用组件化开发,封装Axios接口请求,利用Promise、Async、Await异步解决方案,进行请求封装,便于后期管理和维护 5.针对开通店铺用户,可通过用户页面进入商家管理页面,实现商品增删该查、配送方式设置、店铺订单查询等 6.利用后端存储的省市区文件,结合高德地图,开通店铺时实现对店铺位置进行定位,精确到省市区街道,并将店铺信息form表单数据提交到后台进行审核,极大节省用户时间和操作步骤,并实现附近店铺发现功能 7.针对订单快递查询对接快递100提供商品订单快递查询,方便用户查询的同时为店主查询物流信息也提供了便利 8.针对
1030vue
1.主导 噪点 iOS App的短视频模块,图文模块、评论模块、IM模块、路由模块,NFC兑换模块; 前端的web帮助页,外部链接中转页面开发; 后端的 图文、点赞、关注、评论、实物NFC卡片兑换模块。 2.我开发的有:短视频模块的(视频、Livephoto、图片)拍摄、发布、编辑、滤镜、蒙版文字、蒙版笔迹; 图文模块的手势控制、卡片和流式布局切换的私有定制; 图文和视频评论模块的后端数据库设计、移动端的开发; 主导IM模块的移动端UI开发、消息缓存数据库开发,开发了表情包键盘、群聊天、分享短视频链接和评论、点击打开对应帖子的功能; 独立开发App的路由模块,可由内外部链接打开对应模块的功能,NFC兑换模块也用了此路由; 短视频编辑、Livephoto编辑、拍摄、发布、滤镜等开发; NFC兑换后端运用Redis技术,用锁来安全的多线程并发兑换接口; 3.运用复用、缓存、预加载等技术优化App的流畅性、稳定性、首页加载速度,使得应用内存使用率降低最少50%,首页加载时间减少80%。
1110Javaredis
该项目是一个针对充电桩服务的微信小程序,旨在为小区物业、充电桩运营商以及电工提供便捷的服务支持,包含勘查、安装、维修、验收、撤场、保养、保修等功能 责任描述:前端开发+测试,负责项目搭建及开发维护 技术要点: 1.使用 HBuilderX 和微信开发者工具实现小程序开发、调试、测试、打包等功能,提交到小程序控制台进行发布审核和上线 2.创建项目采用主Vue3语法向下兼容Vue2语法,更好适配官方组件及第三方组件 3.封装支付、附件上传、全局提示等多页面通用组件,提高代码复用性,避免代码冗余,降低耦合 4.使用组件化开发,封装Axios接口请求,利用Promise、Async、Await异步解决方案,进行请求封装,便于后期管理和维护 5.使用Iconfont字体图标库,减少图片请求,优化项目加载速度 6.针对微信官方获取手机号功能收费,进行登陆功能进行优化,采用账号密码结合短信验证码进行注册登录,针对密码进行加密参沙等操作配合后端开发,提高账户安全系数 7.对接e签宝平台实现合同签署签约等功能,保障发单方、接单方和平台的权益 8.针对订单验收后保障数据真实性合法性,生成对应验收合同,采用
1100androidvue
公司官网是企业在互联网上的门户和展示平台,通过官网,客户可以了解公司的基本信息、产品与服务、最新动态等内容。它不仅是公司形象的展示窗口,也是与客户沟通互动的桥梁。通过公司官网,客户可以方便地获取所需信息,进行在线咨询、购买产品或服务,建立信任和联系,加强品牌印象,提升市场竞争力。
770web
python+request+pytest实现接口自动化 1、接口请求方式,是否需要鉴权(cookie或session),数据参数化 2、通用接口封装调用 3、接口断言验证返回数据是否正确 4、编写自动化测试case,输出测试log日志 5、python调用数据库验证测试数据是否正确 6、生成测试报告邮件形式
1060
前端负责人;项目为航司购票官网, 涵盖商品、订单、购物车、下单、附加服务购买等服务;基于react + ts + tailwindcss + antd
920javascriptweb
这款小程序专为集团内部服务而设计,涵盖多个集团,通过账号进行区分,主要致力于简化用户付款消费流程。在技术应用上,采用了以下先进技术手段: 使用vue-cli进行项目创建,确保项目结构清晰、易维护; 对API进行二次封装,采用组件化开发方式,提高代码复用性和开发效率; 利用资源云存储技术,实现高效的资源管理和访问; 采用页面内容缓存机制,加速页面加载速度,提升用户体验。
860vuevue
东华ai人事管理主要是公司的一个自研项目,后端利用爬虫,爬取BOSS直聘上使用者的沟通过人的信息,然后给予人事登录权限。 连通ai大模型,人事可以直接在页面上使用人工智能对话,方便解决招聘相关的问题 对沟通过的进行进程操作,收藏,交换微信或者手机号,开始面试,取消面试等。小卡片上会显示主要的一些信息,点开简历详情,可以更直观的看到BOSS上所有能看到的信息,包括各种项目经历 面试的过程中有录音,还可以做一些笔记记录,录音上传后,ai模型会对录音进行简单的智能分析 连通小程序试题库,电脑端可以对试题库进行操作,小程序端用来作答,最后人事哪里会显示成绩
2390音频声效(Audio)
这个项目是从华为云的老平台迁移至华为云的新平台 1,负责新平台服务器初始化(优化参数,安装docker,新建K8S账号,免密登录等等); 2,新平台服务器搭建K8S集群,部署gogs代码仓库,harbor镜像仓库; 3,K8s部署jenkins,部署mysql数据库,部署redis,rabbitmq中间件等等,将老平台的数据迁移至新的数据库; 4,重心工作配置jenkins,实现全自动部署; 5,迁移完成后培训开发人员简单使用K8S;
1340DevOps/运维工具
数据挖掘在当今信息时代扮演着重要的角色,而出租车轨迹数据分析则在交通领域中具有广泛的应用。本项目通过使用Python编程语言,提供了一套完整的分析工具,可以帮助用户对出租车轨迹数据进行深入挖掘和分析。 该项目使用数据集为纽约出租车轨迹数据2016.7-2016.12,包含了多种数据挖掘算法和技术,可以根据用户的需求生成各种统计图和分析图。例如,可以生成出租车轨迹的热力图、密度图、时间序列图等,以及对轨迹数据进行聚类分析、异常检测等。源码具有高效性和可扩展性,可以适应不同规模和类型的出租车轨迹数据。
1260pythonpython
1项目描述:程序根据数据集配置写入规则,来读取入仓数据调用写入服务来根据具体某个数据集数据启动数据传输和到目标集群上。 2负责业务:项目中承但后端接口配置调度服务交互除此之外还承担sql表设计,需求制定已经联调测试部分。
1210JavaWeb框架
利用信号处理技术和模式识别理论实现脑电睡眠特征的提取和分类,研究目标是基于单通道EEG的时频特征的提取与分类。主要内容是首先将给定的原始EEG脑电信号数据,进行分类别可视化处理,之后提取特征数据并进行可视化,最后进入分类器,实现分类,并输出测试混淆矩阵与准确率结果。 (1)分别读取EEG信号数据文件与对应的标签文件; (2)采用巴特沃斯滤波器对读入的数据文件进行0.5-30Hz滤波处理; (3)调用matplotlib.pylab库对原始数据进行分类别可视化处理,并以滤波后可视化图像进行对比; (4)调用numpy库,pandas库函数及自带基础函数,实现数据的特征提取; (5)调用sklearn preprocessing库函数,实现数据特征标准化处理; (6)调用pandas库函数,输出特征提取表,sheet1未标准化,sheet2标准化; (7)读入特征提取表sheet(标准化处理后),进行训练集与测试集划分; (8)调用sklearn库confusion_matrix与 neighbors函数,实现knn分类与测试,输出测试混淆矩阵与准确率结果
1220pythonpython
利用信号处理技术和模式识别理论实现脑电睡眠特征的提取和分类,研究目标是基于单通道EEG的时频特征的提取与分类。主要内容是首先将给定的原始EEG脑电信号数据,进行分类别可视化处理,之后提取特征数据并进行可视化,最后进入分类器,实现分类,并输出测试混淆矩阵与准确率结果。 (1)分别读取EEG信号数据文件与对应的标签文件; (2)采用巴特沃斯滤波器对读入的数据文件进行0.5-30Hz滤波处理; (3)调用matplotlib.pylab库对原始数据进行分类别可视化处理,并以滤波后可视化图像进行对比; (4)调用numpy库,pandas库函数及自带基础函数,实现数据的特征提取; (5)调用sklearn preprocessing库函数,实现数据特征标准化处理; (6)调用pandas库函数,输出特征提取表,sheet1未标准化,sheet2标准化; (7)读入特征提取表sheet(标准化处理后),进行训练集与测试集划分; (8)调用sklearn库confusion_matrix与 neighbors函数,实现knn分类与测试,输出测试混淆矩阵与准确率结果
1490pythonpython
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