解决方案和技术选型 1.【30%】本方案面向电商零售企业，解决企业产品线运营管理开发复杂度高的问题； 2.【50%】本方案相比于市场常规的方案的微服务方案，优势在于开发投入和运维投入比微服务方案少，比单体springboot单数据源方案有更多的灵活性，支持跨不同数据库查询和数据操作（内部使用跨库事务封装）； 3.【20%】本方案的产品组成包含以下功能: 3.1产品管理 3.1.1企业门户 3.1.2电商平台 3.1.3论坛平台 3.2系统管理 3.2.1权限设置 3.2.2系统维护 3.2.3数据操作（跨库） 3.2.3.1全局设置(跨库更新) 3.2.3.2数据看板(跨库查询) 3.3 技术选型：SpringBoot，MybatisPlus多数据源（支持跨库事务），Redis，VueJs

新乡文明网是当地政府项目 项目分为俩部分 前端为官网页面展示和设计UI 主要有新闻 头条 视频 外链等内容展示 后端则为内容管理平台 主要有前端内容的管理系统 内容的添加修改删除等 包括新闻提交之后流转到领导和其他部分领导审核 直到审批流程完成才会正式发布到官网

蒙牛鲜语小程序主要是为了配合一物一码做营销活动 小程序端有活动介绍和活动列表 后端有一物一码的生成和管理 活动的生成和管理 绑定活动和某一批码 这样消费者在购买指定批次的产品之后 扫码即可参与对应批次的活动 后端还可以根据活动的参与情况获取数据分析

最早一批的Comfyui插件作者 A100训练过大语言模型，对语言模型数据处理、训练有一定的了解 训练图像模型，在sd模型civitai上有发布有、comfyui插件作者。与达摩院合作开发开源项目 facechain Agent方面：langchain-chatchat贡献者，熟悉langchain、eliza开源项目贡献者

面向学校 方便管理员查看图书借还 使用 vue框架 绘制前端页面 axio配合后端 动态更新页面数据 echarts 完成页面上的图表 方便查看图书使用信息 vue router配置项目路由配合vuex中的module 模块化管理项目 动态路由实现项目中不同角色获取不同菜单 使用jwt模式配合后端对用户实现权限管理

企业管理系统，使用 react+webpack 构建，以插件的方式集成于紫鸟浏览器客户端，并依靠紫鸟浏览器的客户群体，实现为客户防关联的跨境电商店铺管理，可一站式购买国内国外 IP ，实现 IP 绑定店铺账号，一键式打开店铺进行店铺管理工作，可在一个客户端内轻轻松松搞定作为跨境电商卖家的一切店铺行为操作。

“一兜好福利，兜来好运气”，好福兜员工福利商城是一个为企业提供线上配发福利的渠道，宗旨是为企业员工提供高度自由的福利消耗方式和可靠实惠的福利商品。通过严格甄选和管理福利商品，在企业福利投入有限的情况下，为企业员工创造更自由的选择空间，提高企业员工的福利满意度

微信小程序项目，面向企业进行在线宣传，有一个企业形象的展示页面，有一个产品的展示页面，以及一个客户留下意向的页面。在首页企业可以上传自己的官网主图，并且展示一段公司介绍，在产品的页面中，企业展示一些公司的产品，每一个产品都可以点击进去查看详情页，在详情页中，每个产品有自己的图片展示和文字介绍，在底部进行收藏和分享，并且点击留下意向提交意向表单，企业可以在后台查看客户反馈。

1.本项目主要是面向渠道端，通过银行进行信用贷款服务 2.项目主要包含前置服务，业务系统，核算系统和结算系统 3.通过前置系统对接不同的渠道端，网贷通用处理授信用款和还款，与行内各系统进行交互 4.满足客户对线上贷款服务的需求，提高银行的业务能力和市场竞争力，为提高后续资产对接效率，提升自营业务规模

本方案是基于物联网的开发，主要是通过开发板和环境等各种传感器之前通过ONEOS系统将数据整合处理实现在云平台的可视化，实现对环境的检测以及通过云平台可以实施的对传感器和单片机进行控制，该产品主要是用于物联网应用而开发

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房产经纪人SaaS平台采用 ACN 模式，以楼盘字典为核心数据，形成从房源、客源到合同、分佣的多角色协同作业模式。 为品牌、门店、经纪人提供线上办公和引流工具，实现从拓客到签约，再到佣金结算的完整闭环。 平台由 PC 端平台后台、品牌商后台，和工作台 APP端，C端官网和 APP 。使用者包括：平台管理员、品牌商管理员、大区经纪、区域经理、门店经理、销售组长、经纪人，以及购房者、业主。业务范围包括二手房、新房、租房，房产类型包括住宅、别墅、商铺、写字楼。覆盖完整的、标准化的地产经纪业态模式。

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负责用户需求的收集、整理与分析； 负责产品迭代版本的规划及各类设计文档的编写； 负责产品原型、业务场景及核心业务流程的设计； 负责市场、运营、开发及测试资源的工作协调与进度跟进； 参与核心业务功能的实现方案设计。

1. [30%] 面向需求： - 面向需要采集某条数据的创作者 一键式安装不需要任何学习成本 - 解决同行项目信息收集难、效率低的问题 - 自动化采集项目展示平台的作品信息 2. [50%] 方案特点： - 采用无头浏览器技术，模拟真实用户行为 - 支持批量自动化数据采集，效率高 - 数据结构化存储，便于分析和检索 - 采用闭包模式开发，代码安全性高 - RESTful API设计，便于系统集成 3. [20%] 技术架构： - 爬虫模块：实现的无头浏览器爬虫 - 服务层：Express实现的RESTful API - 数据层：MongoDB + Mongoose的数据持久化方案项目亮点 代码采用闭包模式，便于后续加密 错误处理完善，系统稳定性好 模块化设计，便于维护和扩展 数据模型设计合理，支持完整的项目信息存储使用技术（5个核心技术）： Node.js - 运行时环境 Express - Web服务框架 MongoDB - 数据存储 Mongoose - 数据模型管理

AI文本检测系统（网页端+PC端） 作品介绍参考要点： 1. 【30%】本方案面向的问题与解决方案 解决当前AI生成文本快速增长带来的内容真实性识别难题 针对中文文本的AI生成特征进行精准识别和分析 提供专业、可靠的AI文本检测解决方案 满足内容审核、学术检测、教育评估等多场景需求 2. 【50%】相比市场常规方案的特点 采用先进的ERNIE-3.0预训练模型，提升中文文本理解能力 创新的分段检测和加权聚合算法，提高长文本检测准确性 提供详细的分析报告和置信度评估，增强结果可解释性 图形化界面设计，让专业检测变得简单易用 支持批量处理和实时检测，提高工作效率 灵活的参数配置，满足不同场景的检测需求 3. 【20%】方案的产品组成和技术选型 核心检测引擎：基于PyTorch深度学习框架 模型架构：ERNIE-3.0预训练模型优化 界面实现：Tkinter图形界面框架 数据处理：Pandas、NumPy等科学计算库 评估系统：scikit-learn机器学习工具库 开发语言：Python 文本分析：自研的智能分段和特征提取算法 这个作品是一个完整的AI文本检测解决方案，通过先进的技术实现和

开发工厂智能设备相关上位机系统，按设备要求控制下位机和机器人完成相关动作，实时采集设备运行数据上传至物联网平台 C#+modbus+lora+mqtt+influxdb+s7.net 本项目主要负责上位机架构设计，确定ui选型，完成mqtt服务端，客户端开发，完成modbus，lora，485等通讯数据采集，通过s7net完成西门子plc数据采集