作品名称：智云电子合同管理平台（通用模板）高保真交互原型 作品类型：源于实际项目按照功能重新设计 模板主要适用：企业内部进行对合同统计分析、合同模板、审批、文件、归档等整体流程的全方位管理。 作品页面数量：30页 使用说明：直接使用或者按照具体要求调整细节即可。 应用领域：互联网、公司内部、通用性、专用性的合同管理软件。 作品特色：切合实际项目需求制作的高保真通用类合同管理平台原型 软件版本：Axure 8制作，兼容Axure 9 作品描述： 智云合同管理系统广泛适用于各大企事业单位，高校，各行各业公司的合同管理。是建立在信息技术基础上，利用现代企业的先进管理思想， 为企业提供决策、计划、控制与经营绩效评估的全方位、系统化的合同管理平台。主要包括统计分析、合同模板、审批、文件、归档等整体流程的全方位管理。 系统包括5个功能模块、25个功能点、30个页面。 主要模块如下： 1、统计分析：明确记录合同进度，并与计划情况进行对比，方便领导随时了解合同动态执行的情况，到底完成到何种程度，完成的百分比是多少， 方便领导调整进度，安排下一步的工作。 2、合同模板管理：提供合同示范

可以在系统中对工程项目进行管理， 增删改查主工程 每个主工程，又可以添加多个子工程 实时显示每个主工程、子工程的完成进度 以及每个主、子工程的收、付款情况

此项目是基于springboot mybatis plus与thymeleaf 做的基础的CRUD操作， 页面使用的thymeleaf框架，来进行更好的数据显示。

基于electron的后台框架，闲暇时间写的页面，4成水分，6成实力，包含element ui框架，echarts图标， canvas验证码，

根据公司提供的境外账号，定期采集发帖数据信息，对数据进行清洗，然后存入公司数据库，可检测多账号，可根据不同要求定制开发。

项目名称：机票购买管理系统。类型：Web网站。技术栈：vue，vue-cil，vue全家桶，JavaScript；spring boot，mybatis，spring MVC，MySQL;用户可以购买机票，购买餐饮服务，视图化选座；管理员可在后台管理系统查看用户信息等

能够进行SysY的词法解析并报错；语法解析生成语法树；以及语义部分识别具体语义并且正确生成汇编代码 生成的汇编代码能够被gcc -m32正确编译执行 能支持SysY所有的操作 并在此基础上多实现了指针 bool之类的功能

该项目主要是一个可以在网页端实现ppt制作的功能。主要有图片背景，图片，音乐插入，文本插入，动画制作，中英文处理，模板功能，题库功能等。 使用技术栈：React+redux-saga+mockapi

为企业建立平台生态圈，包括会员管理，会员营销，会员互动，积分系统等，打通各个企业的会员资源，会员属性相接近的企业共享自己的平台会员，让生态促成一个良性的循环，同时为企业提供了大数据分析，让企业或者商户能够实时了解销售业绩以及库存相关的信息。

用户在路边车位直接停车，车位锁检测到有车后自动升起并生成订单，用户扫描车位上的二维码进入路边智慧停车小程序，在小程序中成功支付停车费用后会向车位锁发送NB网络指令和蓝牙降锁指令，降锁成功后方可离开，不成功可反复降锁，用户还可以在小程序中寻找停车位、在线购买月票、开具电子发票、使用优惠券、欠费追缴、问题反馈等。

卡车、商用车的注册，车厂、销售、服务售后店端相关人员的注册及登陆，是一个从车辆订单申请开始，到物流运输，委托改造，运送、财务付款到400派单等售后全系列的管理流程。 app业务属于其中的“指挥棒” 销售方面: app涉及司机打卡运输、加油站加油、订单跟踪以及配件管控检验等等； 售后方面: 涉及服务站自建维修单到维修跟踪一整套流程、车厂端的预授权审核以及全部人员对所有问题的反馈及处理流程。 所用技术: springboot+vue+html5+mysql（微服务）。 项目模块: （1）订单模块:订单的模拟以及正式申请提交审核，需要验证用户的金融账户 （2）物流模块:根据订单是否委改分别有 车厂-委改厂-接车点-经销商or车厂-接车点-经销商 （3）财务模块: （4）400模块:客户拨打电话报修、进行服务评价等400业务 （5）工单模块:对客户车辆问题提交的工单进行维修等一系列业务 （6）索赔单模块（包括旧件）:对因维修保修三包等业务进行业务索赔或追偿的业务体系

个人知识管理系统：从信息碎片到智慧沉淀的实践指南 在信息爆炸的时代，个人知识管理（Personal Knowledge Management, PKM）已成为知识工作者的核心竞争力。本文从系统架构、工具选择、管理流程三个维度，阐述如何搭建高效的知识管理系统，实现知识的获取、整合、创新与价值转化。 一、个人知识管理系统的理论基础 1. 核心定义与价值 个人知识管理是指通过系统化方法，将零散信息转化为可复用的知识资产，并支持决策与创新。美国学者Dorsey提出，PKM包含信息检索、评估、组织、表达、安全、协同六大核心技能，其本质是提升个人知识生产效率的工具集。 2. 心智模式与流程闭环 ○ 知识输入：通过多渠道（阅读、学习、社交）获取信息，需结合个人目标筛选高价值内容。 ○ 知识加工：分类存储、关联分析（如思维导图、笔记标签化），将显性知识内化为隐性认知。 ○ 知识输出：通过写作、演讲、实践等方式外化知识，形成反馈循环，驱动迭代优化。 二、工具选型：高效系统的技术支撑 1. 任务管理工具 ○ 滴答清单：聚焦短期任务与资源管理，通过「计划-执行-复盘」流程提升执行力。 ○ Notion/语雀

个人站点，各种前端分支技术Demo展示 展示最近研究成果及技术分享的个人站点 http://43.134.141.188:5000/donut 持续构思、更新中，有兴趣可关注； 最近主攻图形学方向； 打通前端、后端、部署、地编、建模、三维； 使用当前热门轮子 vite+Vue3/React18 双版本+threejs+webgl+gltf+glsl+nestjs+mongodb+docker

这个玫瑰曲线演示项目是一个结合数学可视化与Web技术的交互式工具，旨在通过动态图形直观展示玫瑰曲线（Rhodonea Curves）的美学特性及其参数变化规律。以下是项目的详细介绍： ​一、项目背景​ 玫瑰曲线由极坐标方程 r=a⋅cos⁡(kθ)r = a \cdot \cos(k\theta)r=a⋅cos(kθ) 定义，其形状由参数 kkk 决定。通过调整 kkk 值（整数或分数），曲线会呈现出不同数量的花瓣或复杂的对称图案。本项目通过现代Web技术（HTML5 Canvas + JavaScript）实现了这一数学概念的可视化，并赋予用户高度交互性。 ​二、核心功能​ 1. ​多曲线叠加​ ​功能描述​：支持同时绘制多条不同参数的玫瑰曲线，观察它们的叠加效果。 ​技术实现​：通过curves数组管理多个RoseCurve类的实例，每条曲线独立存储参数（如kkk、花瓣数、颜色等）。 ​操作方式​：点击“添加曲线”按钮，基于当前参数创建新曲线。 2. ​实时参数调整​ ​动态控件​： ​​kkk 值​：通过数值输入框调节，支持小数（如1.5）。 ​花瓣数量​：整数输入控

增强版玫瑰曲线演示功能 这个玫瑰曲线演示项目是一个结合数学可视化与Web技术的交互式工具，旨在通过动态图形直观展示玫瑰曲线（Rhodonea Curves）的美学特性及其参数变化规律。以下是项目的详细介绍： --- ### **一、项目背景** 玫瑰曲线由极坐标方程 \( r = a \cdot \cos(k\theta) \) 定义，其形状由参数 \( k \) 决定。通过调整 \( k \) 值（整数或分数），曲线会呈现出不同数量的花瓣或复杂的对称图案。本项目通过现代Web技术（HTML5 Canvas + JavaScript）实现了这一数学概念的可视化，并赋予用户高度交互性。 --- ### **二、核心功能** #### 1. **多曲线叠加** - **功能描述**：支持同时绘制多条不同参数的玫瑰曲线，观察它们的叠加效果。 - **技术实现**：通过`curves`数组管理多个`RoseCurve`类的实例，每条曲线独立存储参数（如\( k \)、花瓣数、颜色等）。 - **操作方式**：点击“添加曲线”按钮，基于当前参数创建新曲线。 ####

1.对于每天大于4个小时处理双色球数据的用户，减少其80%的时间 2.分为3个文件，最后构建3个EXE，其中一个处理历史数据，一个处理斜连期，一个处理重号 3.使用openpyxl库获取数据后，使用pandas处理（提取历史数据，斜连期，重号），最后使用pyqt5输出用户界面。然后将处理好的数据导出成TXT

《桌面操作录制回放系统使用简介》 程序功能：本系统可实现对桌面操作（鼠标移动、点击、滚动，键盘按键按下与释放等）的录制、回放，以及记录文件的保存与加载，方便对一系列桌面操作进行重复执行或复盘查看。 界面介绍 控制面板：包含 “开始录制”“停止录制”“回放操作” 按钮，分别用于启动录制、结束录制以及回放已录制的操作。 回放速度：提供多种回放速度选项（1x、1.5x、2x、2.5x、3x），可按需选择快放速度。 文件操作：“保存记录” 用于将录制的操作以 JSON 格式保存到本地；“加载记录” 可加载已保存的操作记录文件。 退出按钮：点击可退出程序；也可通过按键盘上的 ESC 键强制退出。 操作提示：程序启动时会弹出 “操作提示” 窗口，提供基本操作指引。 操作步骤 录制操作：点击 “开始录制” 按钮，此时按钮变为 “录制中...”，即可开始进行想要录制的桌面操作。操作完成后，点击 “停止录制” 按钮，按钮恢复为 “开始录制”，录制结束。 回放操作：录制完成后，点击 “回放操作” 按钮，会弹出对话框让用户输入回放的循环次数，输入后点击确定，程序将按照选定速度和循环次数回放录制的操作。在回放

moeai-c 是一个正在开发的轻量级自动化引擎（Linux内核模块），旨在构建“操作系统级 AI 助手”原型，解决日常桌面环境中重复性任务（如文件处理、自动点击、定时操作等）难以灵活组合与扩展的问题。 项目采用 纯 C 实现，强调可控性、模块化与可嵌入能力，已完成任务调度器、基础任务模型与日志系统的 MVP。设计上支持插件机制与未来接入自然语言指令（LLM），计划拓展为“个人工作流编排工具”。 克隆后可直接运行原型，任务通过配置文件定义，适合对自动化开发、AI 系统集成与操作系统底层感兴趣的开发者快速试用与参与协作。

1. 第三方调用的高可用聊天室业务系统，fast-api 框架开发，为某业务系统提供通讯能力，实现了APP内实现消息触达。 redis 做队列，延迟/及时推送。 2. 基础服务路由系统开发，是基于django框架, 根据不同的商户号，配置其对应的供应商，并通过一系列的规则判断，实现了在多个 第三方供应商选择其中可用的一个；解决了当第三方出现问题不可用的时候，可以自动切换到另外一个可用的第三方供应商,实现 第三方调用的高可用

1.基于tensorflow开发某LED厂芯片检测系统，使用fastapi+MySQL+redis搭建web服务，将算法的模型进行工程化开发，使其 有对外提供检测能力。支持模型的热更新,在不停服不重启容器的情况下,将模型加载到GPU中 2. 基于yolov5/yolov8/pytorch/onnx+fastapi开发某芯片厂封测检测平台, 平台分为三个系统，1.数据处理采集系统，使用多进 程常驻的形式，对元数据进行轮询采集，将数据推入队列，并将推理后的结果写入数据库。 2.推理系统使用fastapi框架搭建，将 算法集成到web服务中，并且支持权重的热更新，对数据系统提供检测的能力。 3.后台系统使用fastapi框架搭建，将数据库中的 数据进行展示，给前端提供接口。 3. 主要用于半导体行业的视觉检测项目