1.负责营销模块业务的开发,含九宫格抽奖、裂变有礼等模块,基于用户配置生成预览效果图; 2.参与商品模块的开发,含商品库编辑、详情、展示列表等模块; 3.参与C端小程序开发,提取小程序公共组件,如用户信息,订单信息、地址管理等; 4.通过动态计算页面尺寸,使用canvas绘制海报,在微信分享时可将整个页面生成图片进行分享;
1670零售电商
黑马头条分为: app端:手机登录、浏览新闻、点赞收藏评论等 pc端后台管理:管理黑马头条设置、自媒体人管理、账号管理、文章审核等 PC端自媒体人管理:图文统计、发布文章、编辑文章等 我负责后端的开发 后端采用SpringCloud微服务方式 用到nacos注册中心进行微服务管理、配置管理 三个端分别搭建了gateway网关,登录认证、过滤等 搭建minio进行存储图片、html、js、css等资源 freemarker模板静态化技术进行文章静态化存储 seata进行分布式事务管理AT模式 redis进行缓存热数据、定时任务、延迟发布的鞥等 kafka进行三个端之间的通信,比如后端文章上下架、前端做出相应操作 使用es进行文章的搜索 mongodb保存用户的行为数据 使用xxl-job定时任务,根据用户行为数据计算文章的热点权重 此项目来自黑马程序员,自己根据文档自学从0开始的代码开发 (还有更多的自学项目)
2680JavaJava
主要包含订单管理,仓储管理,结算管理,收发票,财务凭证等模块,帮助客户完成原料加工,原料生产等一体化流程 个人完成项目开发(80%)
1920Java
项目包含后台系统、前端小程序、app等部分。小程序和app又分为司机端、车队长端、货主端。主要的模块有: 1.注册/登录:注册成为司机、货主。注册后提交认证,认证分为个人或公司。 2.审核:后台可对司机、货主提交的认证信息进行审核;对发布得货源进行审核;对绑定得车辆进行审核等 3.发布货源:约定货源有效期、运费、起始位置、所需车型车长、运费、装卸车地点及费用、货物亏损费用等; 4.抢单:车主抢单,或车队抢单,指定给某辆车去运输。 5.运单:分为未装车、运输中、已完成。抢单后,货主确认,生成运单。未装车运单装车后上传榜单,确认后变为运输中。到达目的地后上传卸车榜单,变为已完成。 6.结算:自动结算,计算运费、装卸车费用、亏损赔偿费用、最终结算金额等。生成结算单。 7.个人中心:车队长端个人中心可以认证、添加司机、添加车辆、运单明细、结算金额、提现等。司机端个人中心可以认证、绑定车辆等。货主端个人中心可以进行认证、交易明细、运单明细、结算金额、充值、提现等。 8.统计分析:统计货源情况、货主情况、司机情况、运单情况、盈余情况等。 9.其他模块
990Java小程序
开发环境:VSCode +微信开发者工具 •开发技术:NutUI+Vue+yarn 项目描述: 小程序主要服务有翻译需求的人员,以及有翻译能力的人员,是一个为译者提供工作岗位的招聘平台。平台具有包括完善的项目流程,还包括在线沟通,实时付款等功能。 功能架构: 首页:任务大厅,快速下单,热门任务,推广轮播图 任务大厅:我的发布、我的投递、任务列表 消息:系统通知、客服消息、快速下单沟通、消息列表 我的:基本信息、译员认证、订单管理、我的钱包、专属客服 责任描述: 1. 主要负责小程序开发与部署,与微信接口对接 2. 主要负责在线支付,对接微信在线支付、支付宝在线支付 3. 主要负责基于 webSocket 网络协议开发的在线客服、在线沟通 4. 主要负责订单管理开发,集成微信通知系统,将订单进度及时通知用户
1220Java微信开发/微信公众号开发
系统主要对海量的企业的进行数据分析,数据挖掘,从而提供给客户对这个企业的风险评估。 技术:Spring Boot / Spring Cloud/Redis/MQ/Mysql/MybatisPlus 负责各系统间的接口定义和数据对接,确保企业数据的准确获取。 开发自定义数据模型,对收集的数据进行整理和分析,以完成企业风险评估。 解决项目中的技术难题,如列表查询响应慢(数据大概20w+),同步大量集团数据导致的系统卡顿,重启问题处理。
1570Java
馆陶购是以专业的生产能力与高质量的产品为后盾,为您的办公空间量身定做一体化设计方案。平台独立于各销售终端,打破传统商业模式的物流屏障、降低营销运作成本,形成“厂家—消费者”的简洁物流、信息沟通模式,生产厂家直接提供全面、专业的办公家具咨询、设计、采购等服务。
910
系统主要依托微信小程序进行便民服务,用户可以在线找车、招聘求职、房屋出租、二手物品等交易,并包含后台服务功能。 使用springboot.jpa和vue,前端使用uniapp编写,系统具备支付等功能。
780
一款服务于路亚群体的微信小程序项目 主要担任后端架构的搭建、后管页面的开发、数据库设计、小程序接口、集成微信小程序、集成微信公众号、集成企业微信、集成微信支付等等
950JavaJava
废品回收小程序是一个专门为用户提供废品回收服务的便捷工具,它整合了废品回收的各个环节,为用户提供了高效、环保的废品处理方式。以下是废品回收小程序的主要功能介绍: 用户注册与登录:用户可以通过手机号或微信账号快速注册和登录小程序,简化了使用流程,方便用户随时随地进行废品回收操作。 废品分类查询:小程序提供了详细的废品分类信息,用户可以轻松查询各种废品的分类和回收价格,帮助用户正确识别和处理废品。 废品回收预约:用户可以根据自己的时间安排和废品类型,在小程序上预约废品回收服务。选择回收时间、地点和废品种类,提高回收效率,减少等待时间。 废品回收记录与查询:小程序会记录用户的回收历史,包括回收时间、废品种类、数量以及回收金额等信息。用户可以随时查询自己的回收记录,方便管理和追踪。 废品估价与积分系统:小程序能够根据废品种类和数量自动计算废品的估价,并将相应的积分添加到用户账户中。积分可以用于兑换礼品或享受优惠,激励用户积极参与废品回收。 上门回收服务:用户可以通过小程序选择上门回收服务,填写相关信息后,废品回收人员会根据用户的需求和预约时间上
930
实现获客、风控以及运营等功能的金融助贷平台。 主要担任项目框架搭建、模块搭建、资金方接口集成、融担机构接口集成、三方接口集成(face++/百度开发平台/高德地图/富友支付/中金支付/法大大/百融/厦门大数据等)、后管页面开发、报表开发等
930JavaJava
功能模块: 标签创建与管理:提供创建、编辑和删除标签的功能,包括标签的名称、描述和关联属性。 画像的创建与管理:提供创建、编辑和删除画像的功能,包括画像的名称、描述和逻辑等。 用户圈选:用户可以在系统中圈选特定人群,基于其属性或关联标签进行定位。 数据统计与分析:提供对圈选结果的数据统计。 我主要负责整体设计和技术栈的选型 标签创建与管理:采用数据库(如Mysql)存储标签信息,并使用后端服务处理标签的增删改查操作。 标签搜索与筛选:利用全文搜索引擎(如Starrocks)实现快速的标签搜索功能,并结合前端界面实现用户友好的筛选体验。 用户圈选:通过前端界面交互和后端逻辑实现用户圈选功能,包括选择标签、定义圈选条件等。 数据统计:标签数据的清洗开发。 最终成果:成功实现了一个标签平台,用户可以、管理和搜索标签,进行人群圈选,并对圈选结果进行数据统计和分析,为用户提供了有效的人群定位和分析工具。
1380Java大数据
本项目主要包含工地项目信息,考试管理,党建管理,设备管理,危大工程(塔吊,扬尘等),视频对接等 主要负责项目开发整体进度,客户沟通,后台项目,设备代码编写及页面编写;
1310Java计算机视觉库/人脸识别
1、项目包含名师讲堂、在线答疑、教学观摩、教研活动、课题研究等模块,分为应用端和管理端,实现了教学网络化,老师轻松实现跨地域教学,备课电子化很方便的实现课件共享 2、完成管理端网络教研模块中各类教研活动、教研组管理的开发,完成应用端各类教研活动展示及用户个人教研中心的模块开发,推动项目进度,项目采用spring全家桶,quartz框架,前端采用angular
1610Java网站客户端
产品链接:https://zhaoyu.cqqsonline.com 曌宇学习平台主要用作道路运输安全知识学习,平台通过上传相关道路运输安全知识视频或者文档,驾驶员通过平台登录学习
1810JavaVue 组件
该项目分为后台管理系统,ioc大屏,小程序; 包含系统管理,设备管理,能耗管理,资产管理,会议管理等 我负责整体项目开发进度把控,及后台代码编写,前端页面编写等,也可以写app,小程序页面;
1130Java服务框架/平台
产品链接: https://matrix-mes.cqqsonline.com 产业方阵 MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、质量管理、 工作中心/设备管理、成本管理、生产看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、 上层数据集成分解等管理模块,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。
1280JavaWeb框架
该产品用于对汽车各项数据的统计如物模型类型分布、事件级别分布、设备离线图、告警数量单量等系列的数据。其中对证书管理、告警协议、数据通道分类、数据规则。等子项目想完成维护与新增的需求开发技术: react +ts+Ant Designtecharts
1270vue微信开发/微信公众号开发
系统主要包含合同管理、合同模版配置等模块,支持合同创建、签署、回传、归档等完整的流程 我主要负责合同基本功能开发、合同模版动态配置部分功能开发
1100Java
系统以人工智能为载体,以摄像头实时采集的多学生人脸为样本, 将采集到的人脸信息进行多特征点标注,将其与系统中预录入的学生人脸比对从而实现课堂的高效签到。采用深度学习算法,将采集到的面部信息关键帧传输至多层卷积神经网络学习的模型中进行识别并分析结果。
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