本系统主要针对半无人和真人直播场景设计，结合最新的AI技术、先进的自动化工具以及成熟的团队实践，在追求最佳直播效果的同时，大幅降低对直播人员的技能依赖，显著提升直播间整体效能。 系统包含智能剪辑、话术辅助、AI交互、人机协作、数据分析等，每一个功能都来源于专业团队的成功实践。直播辅助系统功能强大，解决了直播的核心问题，适用于各类业务的直播场景。

在科技时代，技术每天都在进步。AIOT是一种高效的自动化系统，可以帮助工厂减少重复性劳动，减少人力。借助AIOT，系统可以自动执行需要大量精力和时间的常规手动任务，如控制设备自动启停，控制设备角度、压力，自动故障报警检修等。 另一方面，AIOT系统全天候运行，减少了晚班对人健康损耗；同时，在恶劣环境下仍然能够工作，保障人员安全。 福建三明钢铁厂智能降尘系统，正是AIOT落地典型场景，通过摄像头-》人工智能识别-》PLC设备，进行自动化作业；同时依照上级部门要求，对粉尘、PM2.5/PM10等状态进行上传，提供环保达标有力证明。

该机构面临日益增长的业务处理需要，有11个业务员处理线上业务。 自动审批系统以人工智能为大脑、RPA为手臂，进行自动化系统。上线后，业务平均处理时长2s，日处理业务5000+，实现了该部门为纳税人服务、提速提效的需求。

北京柠檬科技创新团队（Lemonsite），成立于2020年，是一家充满活力与创新精神的软件开发团队，专注于为客户提供高质量的定制化软件解决方案。我们汇聚了一群来自不同技术背景的精英，共同致力于将前沿技术与客户需求完美融合，打造出一流的软件产品与服务。 ‌团队构成‌： ‌项目经理‌：拥有丰富的项目管理经验，擅长需求分析、项目规划与执行监控，确保项目按时按质完成。 ‌高级开发工程师‌：由多位具有多年开发经验的技术专家组成，精通Java、Python、C#等多种编程语言，擅长后端架构设计与开发。 ‌前端开发工程师‌：专注于用户体验设计，精通HTML5、CSS3、JavaScript及React、Vue等前端框架，打造美观且易用的用户界面。 ‌UI/UX设计师‌：具备出色的审美与设计能力，负责软件产品的视觉设计与交互设计，提升产品整体吸引力。 ‌测试工程师‌：拥有严谨的测试思维与丰富的测试经验，负责软件产品的功能测试、性能测试与安全测试，确保软件质量。 ‌技术实力‌： 熟练掌握云计算、大数据、人工智能等前沿技术，能够为客户提供智能化的软件解决方案。 深入理解不同行业业务需求，已成功为金

广东省第二人民医院麻醉科公众号主要面向在省二院进行手术需要麻醉的患者及其家属，以及对麻醉知识有需求或疑问的公众。 提供麻醉科的专业知识和科普内容，帮助患者和公众了解麻醉的基本原理、手术前后的注意事项等。整合了麻醉科的业务服务与管理、宣传与科普、患者咨询与获取知识、术后随访与处理、数据收集与管理以及日间手术的管理等多方面功能，为患者提供全方位、一站式的服务体验。利用微信公众号平台，实现麻醉知识科普，线上手术麻醉提醒，术后随访，量表自评、等功能，简化就医流程，提高就医效率。 采用技术： 微信公众号平台：作为服务的主要载体，提供便捷、易用的用户界面和交互体验。 数据库技术：用于存储和管理患者信息、手术数据等，确保数据的安全性和完整性。 移动应用开发技术：多端支持公众号，小程序，移动app开发。

简单的仓库管理系统，使用Qt开发，适用于库存管理、入库和出库操作。系统的界面包括入库信息、出库信息和库存信息显示模块。通过界面，用户可以方便地查看产品库存信息，并执行入库或出库操作，系统会自动更新当前库存数量并记录操作时间。 02功能模块 1. 入库模块： 包括产品名称、产品型号、入库数量、入库人员、入库价格等信息输入。确认入库后，系统会更新库存数量，并在操作记录中记录入库信息。 2. 出库模块： 包括产品名称、产品型号、出库数量、出库人员、出库价格等信息输入。确认出库后，系统会检查库存数量是否充足，若充足则完成出库操作并更新库存。 3. 库存信息显示模块： 实时显示当前所有产品的库存情况，包括产品名称、型号、库存数量和上次操作时间。用户可以通过筛选产品名称和型号，快速查询特定产品的库存信息。

该学生成绩管理系统的代码使用了 Qt 框架来实现一个功能全面的桌面应用。通过合理的模块化设计，系统划分为多个独立的功能模块，包括数据库操作、学生信息管理、用户界面与数据可视化等。 功能总结： 1. 学生管理：通过图形界面，用户可以添加、删除、查询和修改学生信息。信息持久化存储在 SQLite 数据库中，确保数据的长期保存和易访问性。 2. 分数展示与排序：系统提供分数的正序、倒序排序功能，方便用户查看班级成绩的分布情况。 3. 图表展示：通过柱状图显示学生的成绩，直观展示各个学生的分数情况，并使用红色虚线绘制及格线，提醒用户哪些学生未达及格分数。 4. 数据导出与导入：支持将学生数据导出为 CSV 文件，方便进行数据备份或转移；同时也支持从 CSV 文件中导入学生数据，减少用户手动输入的工作量。 5. 样式优化：通过样式表 (QSS)，美化了用户界面，使应用程序更为美观和易用。

智能规划调度渣场设备使用。解决出渣口，渣车，渣包，喷淋头，缓冷工艺，水冷工艺，倒包区域规划。系统为渣车指定工作任务，提供gps定位规划在渣场中行走定位，根据定位完成指定任务。 为渣场工作人员提供工艺时间监控提醒，提醒工人完成指定人工任务。 项目采用前后端分离，前端采用vue，后端stringboot集成quartz定时任务完成工艺计时。

焊接状态检测项目描述 本项目旨在开发一套基于英伟达Orin平台的焊接状态检测系统，利用CUDA加速和卷积神经网络（CNN）模型训练技术，实现对焊接过程的实时、高效监测与质量评估。 项目背景 焊接作为现代工业制造中的关键工艺，广泛应用于航空航天、船舶制造和核工业等领域。然而，焊接过程的复杂性以及高温、电磁干扰等因素，使得实时焊接质量检测面临挑战。随着信息技术的发展，基于视觉传感器的非接触式测量技术逐渐成为焊接质量监测的有效手段。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），因其强大的特征提取能力，在焊接状态检测中得到了广泛应用。 技术框架 硬件平台 项目采用英伟达Orin平台作为核心计算单元。Orin平台以其高性能和低功耗的特点，能够满足焊接状态检测中对实时性和计算能力的高要求。结合CUDA加速技术，系统能够高效处理复杂的CNN模型计算任务，确保检测过程的流畅性。 模型训练与优化 项目基于CNN模型进行焊接状态检测。通过收集大量焊接过程中的图像数据（如熔池图像、焊缝表面图像）和相关特征（如弧光、声音信号），训练CNN模型以实现对焊接状态的精准分类。此外，项目引入了多模型集成学习方法

项目概述 本项目旨在构建一个分布式深度学习训练系统，涵盖客户端、主服务器和从服务器，实现用户登录、数据上传、任务管理、模型训练、监控与可视化等功能。系统支持高并发、易扩展和高容错的训练任务处理，适用于大规模深度学习任务的分布式管理。 客户端功能（PyQt） 客户端基于PyQt开发，提供用户登录、数据上传和任务状态查看功能。用户通过账号密码登录，获取JWT令牌以验证身份。数据上传模块支持多线程上传标注数据压缩包，并提交包含用户信息和任务参数的训练请求。任务状态查看模块定期查询主服务器，以表格形式展示任务列表，支持按状态、提交时间排序和筛选功能。 主服务器功能（Django + Nginx + Kafka + NFS + Prometheus + Grafana） 主服务器采用Django框架，结合Nginx、Kafka、NFS、Prometheus和Grafana，实现用户管理、任务管理、数据存储、监控与可视化功能。 用户管理 使用Django内置用户认证系统，支持用户注册、登录和权限分配。管理员可通过Django Admin界面操作用户数据，实现灵活的用户角色管理。 任务管理 主服务器

1. 本方案主要为汽车供应商，提供测试工具；在整机尚未完成之前，对汽车屏幕做测试，保证客户在交付产品时的质量； 2. 基于Linux系统开发的自动化测试软件，可以点亮屏幕，相当于一个模拟主机（域控功能不做，比如给其他ECU刷机等功能，需额外付费）； 3. 产品技术已经成熟，已经交付50套设备给设备厂商。 方案： 基于周立功m3568核心板进行开发，设计开发底板； Linux驱动移植 QT应用开发

异步爬虫开发 | 百度读书全本抓取工具 基于Python异步框架(aiohttp+asyncio)，实现高效批量爬取书籍内容。核心功能：通过API解析目录结构，动态构建章节请求参数，协程并发下载文本数据并异步写入本地。技术亮点： 模块化设计，分离目录获取与内容下载逻辑； 异步IO优化，提升多章节并发处理效率； 精准参数构造，适配平台接口加密规则； 规范头部标识，降低反爬风险。 适用于文学数据分析、电子书离线归档等场景，体现扎实的异步编程与接口逆向工程能力。

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一个超大规模的一个全国客户端管理运维系统最小单位到市，运用了一个可视化的数据统计方案，具体功能如下： 1.终端设备的一个状态统计，状态信息展示、软件的远程升级、硬件的售后维护，其中针对这些数据做了一个图表和地图展示的一个信息统计。 2.公网线路检测，所有的终端设备以省份为单位通过VPN连接到中心进行业务的数据交换，真对所有省中心的中心线路做了安全和网络检测，若出现故障第一时间通过邮件和短信的方式通知管理员。 3.异常日志告警，统计包括中心和终端的设备的异常告警日志以方便运维人员找出线路或设备的故障原因。 4.售后模块，针对设备的网络故障、软件故障硬件故障做出售后的数据填写查阅，硬件的更换，返厂记录，订单查询并将这些数据以图表的方式进行统计。 5.用户分权管理对运维系统对不同的维护人员设定不同 的权限管理，如技术人员查看故障日志和设备升级设备信息等关键操作权限，售后人员客服人员且只能有售后模块的权限。 6.智能的数据汇总和表格分析导出方案，真多所有的统计数据均可以以最小分组单位或省份分组单位进行表格文件导出，导出Excle表或图表。

鉴于职高数学立体几何知识的抽象性，以及现有GeoGebra工具操作的复杂性，我开发了这款专为职高数学教学设计的立体几何图像绘制工具。通过简化操作，旨在提升教学效率，帮助学生直观理解并掌握立体几何知识。 我采用Python编程语言，结合matplotlib库进行图形展示，利用tkinter库设计简洁界面。工具实现了三维图形的绘制、旋转、缩放等功能，并融入个性化元素，满足教学需求。 本作品的原创性主要体现在功能设计和实现上。我紧密结合职高数学教学的实际需求，使其能够更直观地展示立体几何知识。同时，我也在工具中融入了个性化的元素，使其更具特色，更能满足职高数学教学的需求。 在创作过程中，我参考了GeoGebra工具的部分功能，并对其进行了深入学习和借鉴。此外，我还查阅了大量相关文献和资料，以确保作品的科学性和准确性。这些资源为我提供了宝贵的灵感和思路，使我能够更好地完成作品的创作。

uni-app + vue3.x 项目工程化搭建 简介 uni-app + vue3.x 项目工程化搭建，集成 ESLint、Prettier、Stylelint、husky、lint-staged 、commitlint等，同时实现了 pinia 在 uniapp 中的持久化插件pinia-plugin-persist-uni以及 storeToRefs 增强插件pinia-auto-refs。 相关文章 - pinia-plugin-persist-uni 在 uni-app 中持久化存储 pinia 相关文章 - 受够了手动 storeToRefs？来试试这个 vite 插件吧 仓库地址 - uni-vue3-vite-ts-pinia 欢迎使用和点亮小星星。 所用技术栈 依赖管理：node v16.x, 如果你已经使用 nvm，可以参考 Github: nvm 来实现 node 版本的自动切换 小程序框架： uni-app 构建工具： Vite 前端框架： Vue3.x 编程语言： TypeScript 代码规范： ESLint Prettier Stylelint

本项目面向政府，给各地区安装路灯及智能设备，通过电信AEP平台或者物联jetlinks与设备进行交互，对设备进行数据读取及指令的下发，功能包含了设备信息及维护，指令下发，统计及地图展示，小程序和网站平台配合使用。 在开发过程中使用了SPringCloud，Redis，MQ等技术，前端使用vue，前后端分离

FE讲台（FECurriculum）是一个视频广场应用，包含PC网页版、移动网页版、微信小程序三个入口，设计思路与主流视频广场应用类似，主要目的是服务于知识付费。用户可以自由的在应用中在线浏览视频、上传视频以及为设置了权限的视频付费等。由于公司缺乏资质，产品在试运营后未正式上线。 核心功能： · 用户身份与信息 · 视频点播 · 付费 · 视频加密（HLS、防盗链） · 视频试看 · 播放器 · 收藏、分享与历史

根据甲方要求，真实界面不便展示，仅展示demo。 此项目为一年营收过亿的模具厂定制的ERP软件，涉及14各部门的工作协同，核心功能中有自主设计、自主研发的生产流程管理系统及配套工具，配套开发了车间各工种的手持设备软件。由于模具厂相比于加工厂有其特殊性，该项目极大的展示了传统软件结构在设计上的灵活性。

基本功能：配合某品牌激光雷达测绘扫描仪配套使用的手机APP，扫描仪（服务端）配合ROS可进行高精度3D建模并执行高效SLAM计算，并将建图结果（包含点云的位置、反射率、颜色等信息，以及实时视频流）实时同步到APP进行可视化。APP可以手势控制展示可视化结果，以及控制SLAM服务的启停和生成LAS文件并下载，在测绘、文物保护、游戏场景建模等领域有深入的应用。 本人负责了APP的全部设计与开发工作，以及服务端的降采样、增量计算、重编码和提供Socket服务的程序的开发。 该应用也可结合点云的语义分割功能。