基于Flask框架开发的教务管理系统，前端由HTML、CSS、JavaScript与Bootstrap框架开发，实现了学生信息管理、课程安排、成绩查询等功能。系统界面友好，操作简便，能够满足高校教务管理的日常需求，提升教学管理效率。此外，系统还具备数据统计分析功能，帮助教育工作者及时掌握学生学习情况，为教学决策提供数据支持。

1.本方案为扫码支付，面向线下市场支付收款，例如：早餐店，菜市场，超市 2.相对于其他的扫码支付，本方案采用小程序跳转支付相比较H5支付的优势在于 （1）用户交互效果好，组件风格统一。 （2）代码更新维护便捷 （3）源码安全系数高，暴露关键信息低 3.本方案采用uniapp开发，是目前微信小程序开发较多的选择，其原因在于内部组件丰富，文档易读易懂，代码结构简单。

高度还原现实场景：通过1:1还原插花场景及相关素材，提供沉浸式体验。支持多种功能：满足教学、练习和比赛需求，提供丰富的功能支持。提升用户体验：通过VR设备和交互功能，让用户身临其境地进行插花创作。功能完整性：系统功能丰富，满足从基础教学到高级比赛的多样化需求。用户体验：通过VR技术提供沉浸式体验，提升用户参与感和创作乐趣。 系统包含： 1.用户管理：通过账号密码登录，保障软件使用安全。 2.作品管理：支持新建、编辑、保存、收藏、删除作品，提供作品列表搜索功能。 3.编辑功能：提供丰富的编辑工具，包括移动、旋转、修剪、弯曲、替换、复制、还原、删除等。 4.素材库：提供丰富的素材库，包括花材、叶材、枝材、器皿、场景等，满足多样化的插花需求。 5.测量与录制：支持长度测量、视频录制及屏幕快照功能，方便教学和比赛评分。 6.场景切换：提供多种场景选择，如会议室、卧室、客厅等。 7.教学与实训：为教师和学生提供教学和日常实训支持。 8.比赛支持：为一带一路暨金砖国家技能大赛等赛事提供技术支持。 个人创作：为花艺爱好者提供创作和练习平台。

我们生活在一个非常激动人心的时代

随着自动驾驶技术的快速发展，汽车目标检测与定位成为实现安全、智能交通系统的关键技术之一。本文基于深度学习方法，探讨了三种经典目标检测模型（YOLOv5、Faster R-CNN、SSD）在Car Object Detection数据集上的应用与性能比较。通过对比三种模型的检测精度、推理速度和计算复杂度，评估其在实际自动驾驶任务中的适用性。实验结果表明，Faster R-CNN在检测精度和mAP（平均精度）方面表现最佳，但其推理速度较慢，适用于高计算资源的场景；YOLOv5则以其超快的推理速度成为实时目标检测的首选，尽管其精度相对较低；SSD在精度与速度之间提供了良好的平衡，适合大多数实际应用。最后，本文探讨了不同模型的优缺点，并提出了未来改进的方向，如多尺度注意力机制、模型蒸馏与量化等，以进一步提高检测性能和计算效率。

深度学习模型以其强大的特征提取能力和适应非线性问题的特性，在时间序列数据建模中展现出了卓越的表现。与传统方法不同，深度学习模型能够通过自动化学习和提取数据中的潜在模式，从而提供更精准的预测结果。本研究选择了 LSTM、GRU 和 CNN 三种具有代表性的深度学习结构，分别从长期依赖关系、短期波动捕捉和特征提取的角度切入，对它们在 Tesla 股票价格预测中的表现进行了深入对比分析。通过这三种模型的探索，我们希望能更全面地了解深度学习在金融时间序列分析中的潜力和局限性，同时为未来的研究方向提供指导。

通过 Unity 进行编辑器研发，包括登录模块、渲染相关模块、地形编辑模块，多人协同模块、实时教学模块、数据存储模块、资源 加载模块、动画模块、更新检测模块等多个模块，进行自定义搭建和场景输出。并添加 ECS 架构进行大场景优化，预添加角色 AI 学习模组进行定制化搭配。 业绩: 通过 Unity 进行编辑器研发，包括登录模块、渲染相关模块、地形编辑模块、多人协同模块、实时教学模块、数据存储模块、资源 加载模块、动画模块、更新检测模块等多个模块

通过PC\VR设备的进行场景模拟，用户可模拟园林设计施工操作，从而加深对专业知识的认知。场景模型复刻真实世界1：1还原国赛优秀作品效果，外部环境优秀呈现园林园艺仿古建筑以及沉浸式游览。系统包含：登陆系统、教学系统、考核系统、多人协同等几大模块。

MES系统的主要功能包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理等。这些功能为企业搭建了一个坚实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

车主可以通过手机银行、支付宝、微信等支付平台搜索并开通无感支付功能。在开通过程中，车主需要输入自己的车牌信息和支付账户信息，并进行相关的授权和认证操作。一旦开通成功，车主即可在支持的停车场享受无感支付的便利。 停车场无感支付是一种高效、便捷、安全的智能化停车收费方式，能够显著提升停车场的通行效率和用户体验。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，无感支付将在未来得到更广泛的应用和发展。

面向群体与核心问题（30%） 本方案适用于希望搭建高性能、易维护的个人博客或内容网站的开发者。它通过 静态生成（Static Generation） 的方式，将 Markdown 作为内容管理方式，使用户无需依赖复杂的数据库或 CMS，即可轻松发布和管理文章。 核心优势与特点（50%） 与市场上的常规博客解决方案相比，本方案具有以下独特优势： 高效的静态生成：基于 Next.js 的 getStaticProps 预渲染机制，实现页面的静态构建，提升访问速度，同时减少服务器负载。 Markdown 驱动的内容管理：所有文章均以 Markdown 文件存储，开发者可直接编写或同步 Git 仓库，无需额外的 CMS 后台。 TypeScript 全面支持：相比于 JavaScript 方案，本项目引入 TypeScript，提供更好的类型安全性和开发体验，提高代码质量。 自动解析与 SEO 友好：利用 remark 和 remark-html 处理 Markdown 内容，并通过 Next.js 内置的优化策略，确保页面在搜索引擎中的良好表现。 灵活拓展性：可结合 灰阶前端（gray-

一款专为科研和实验室管理设计的工具，旨在提升实验室的工作效率和管理水平。该小程序提供了实验记录、数据管理、设备预约、实验室公告等多种功能，方便科研人员随时随地进行信息查询和记录。用户可以通过小程序快速访问实验室资源，分享实验成果，促进团队协作。同时，实验室小程序还支持数据统计与分析，帮助科研人员更好地管理实验进程和结果。通过这一平台，实验室管理变得更加高效、便捷，推动科研工作的顺利进

泰享健康系统(vue3+TS+Vite) 项目介绍: 泰享健康系统涵盖包含医汇保，享约苗，药汇宝，泰享健康，中控管理平台，人伤系统，家医在线 等PC端，另外包含泰享健康小程序（专科版，综合版，院内版，随访通）（uniapp）

1.负责公司项目中的 OA 系统开发，负责广东、安徽、浙江、青海省通服 OA 系统开发和部署。包括前端开发，生产部署，线上问题定位修复，系统代码优化，数据库查询优化等。 2.负责公司 BI 项目开发，负责行政服务中心大屏相关系统开发

该项目是基于 HarmonyOS NEXT 开发的鸿蒙应用，主要包含鸿蒙和前端的企业面试题以及真实的面试经验，还有一些面试辅助类的工具如常用开发单词和面试录音。面试通APP提供了鸿蒙和前端的多种题目和内容，包括基础知识点问题、原理问题、项目问题等，满足不同程序员的需求。同时，面试通APP还包含各大公司的真实面试经验，便于用户找到心仪公司的面经。面试通APP支持用户自主选择学习内容，同时还提供了智能推荐和反馈机制，帮助用户更好地掌握知识和技能。主要功能：刷题系统、项目系统、面经系统、个人中心、历史记录等模块。

本作品是一个面向教育领域的后台管理系统，旨在解决出题者和管理员在出题和人员管理方面面临的痛点。该系统通过自动化流程和统一化的操作模式，显著提升了出题效率、减少了人工干预，并为我们提供了高效、便捷的管理工具。 主要功能特点： 1.问题解决方案： 出题自动化：支持一键生成试卷或题库，解决出题者繁琐的手工操作问题。 人员管理优化：实现了考务人员、学生信息的统一管理和查询，避免了人员管理的复杂性。 技术优势： 跨平台支持：支持多终端设备（如手机端）访问和操作，实现统一身份认证，提升用户体验。 高效数据处理：结合现代化的后台管理系统，确保数据的准确性和安全性，并支持快速查询与更新。 系统架构： 使用 Vue3 + ElementUI 组合技术，提供灵活且易于扩展的前端框架和后端管理功能。Vue3 作为轻量级前后端解决方案，提升了系统的性能和开发效率；ElementUI 提供丰富的组件库，简化了界面设计和维护。 目标用户： 面向教育机构的出题者、考务人员和学生，尤其是技能高考学生群体。支持多角色权限管理，确保操作的安全性和合规性。 应用场景： 提供在线出题、批量生成试题库、智能分组管理等

软件集成 APP 应用支撑系统、账户与支付系统、数字票务运营系统、聚合商业服务系统、大数据 运营系统，整体打造交通生态服务平台并进行智能硬件系统的升级，改善出行服务质量、降低交通运营成本、 提升交通商业价值，打造智慧出行交通生态圈，实现跨区域、跨业主、跨应用数字票务平台的互联互通

模拟人头部积液渗漏原型描述 1. 作品系统架构 模拟人头部积液渗漏原型的系统架构结合了硬件模拟、传感器数据采集、数据处理与反馈、以及图像和声音的呈现，整体架构包括物理模拟层、传感器与反馈层、控制与数据处理层、以及用户交互与显示层。具体架构如下： 物理模拟层：使用软质材料（如硅胶）制作模拟头部模型，通过内置管道和泵系统来模拟积液的渗漏过程。模拟物理液体流动的同时，还可能包含一些温控装置，模拟不同温度下的积液渗漏效果。 传感器与反馈层：集成传感器（如压力传感器、流量传感器、温度传感器等），实时监测渗漏的压力、液体流动情况及温度变化。传感器的数据将反馈至处理单元，进行分析并控制相应的模拟操作。 控制与数据处理层：嵌入式控制系统或计算机系统，负责接收传感器数据并控制模拟渗漏过程。使用专门的算法处理模拟液体的流动、渗漏情况，并依据预设的场景和变量进行实时调整。 用户交互与显示层：通过触摸屏、显示器或虚拟现实界面与用户进行交互。显示层不仅提供实时数据反馈，还可能通过图像、声音等方式表现渗漏的过程，使用户更直观地理解积液渗漏的生理机制。 2. 业务模型 模拟人头部积液渗漏原型的核心业务模型主要集中在

1. 作品系统架构 课程预约系统原型的系统架构通常采用分层架构模式，确保系统的模块化、扩展性和可维护性。整体架构包括前端展示层、业务逻辑层和数据存储层2. 业务模型 课程预约系统的核心业务模型围绕用户、课程和预约三大核心实体展开： 用户管理：包括学员、教师和管理员三类角色。学员可以查看课程、进行预约、取消预约；教师可以查看自己授课的课程并管理课程；管理员可以管理所有课程、预约和用户。 课程管理：管理员可以添加、删除、修改课程信息，包括课程名称、时间、地点、教师等信息。教师也能在权限范围内对自己的课程进行管理。 预约管理：学员可以查看课程并进行预约，每个课程会设定最大人数限制，系统会根据用户的预约情况自动更新剩余名额。如果名额满了，系统会提示用户无法预约。预约可以进行修改或取消，且每个用户在同一时间只能预约一门课程。 通知和提醒：系统会在预约成功、课程变更、预约临近等情况下向学员和教师发送通知提醒，以保证信息及时传达。 3. 功能结构 课程预约系统原型的主要功能模块包括以下几个部分： 用户模块：支持用户注册、登录、身份验证（学员、教师、管理员角色）。学员和教师通过用户模块管理个人信息，系

基于某集团战略目标以及数字化转型需要，为了系统地解决品牌方业务核心痛点，并推动某草本酒向更高效、更灵活、更具创新力的方向转变，为以下内容提供业务咨询及软件设计方案，实现代客下单场景全覆盖：  通过“先订后出”业务实现渠道商先下单后出货的业务场景闭环，实现与现有平台的互联互通，满足销售场景入口统一；  完善“挂账支付”、“现金支付”的支付链路，实现“从订单出货到支付”的系统一体化闭环流程作业，落实“专款专户”，增强品牌对渠道商销售及价格的管控力，降低资金风险和转账费用；  整体上通过“代客下单”项目，实现订单管控升级，做全、做实、做准客户数据、订单数据、支付数据。