这个是python的小程式，输入月干支、日干支、本卦、之卦，然后在ganzhi.csv比对出适合的日期，然后在排盘网站利用python内建的模组urllib.request填入data，然后排盘网站会送出六爻的资料

换呗商城小程序主要解决了以下几类问题，具体取决于其功能设计和定位： 1. 购物体验优化 便捷性问题：通过小程序的形式，用户无需下载 APP，直接在微信等平台上即可快速进入商城，降低了使用门槛，提升了购物的便捷性。 商品展示问题：小程序通常支持图文展示、视频介绍、用户评价等功能，帮助用户更直观地了解商品信息，减少购买决策的困难。 个性化推荐：通过数据分析，换呗商城小程序可以为用户提供支持个性化推荐功能，帮助用户快速找到感兴趣的商品，提升购物效率。 2. 支付与分期问题 支付方式多样化：小程序可能支持多种支付方式（如微信支付、银行卡支付等），满足不同用户的需求。 分期购物：如果换呗商城支持分期付款功能，可以解决用户一次性支付金额较大的问题，降低购物门槛，让用户更容易购买高价值商品。 信用支付：如果小程序支持类似“先买后付”的信用支付功能，可以进一步提升用户的消费灵活性。 3. 商家管理问题 商品管理：商家可以通过后台管理系统轻松管理商品信息、库存和上下架操作，提升运营效率。 订单管理：小程序提供订单跟踪、物流查询等功能，帮助商家和用户实时掌握订单状态。 数据分析：小程序可以提供用户行为数据

整个平台基于 MQTT 协议消息的流转，使用了 EMQX 作为 MQTTBroker 进行消息的发布和消费，使用 mysql，redis， TDengine 进行消息的存储，使用了 kafka 进行消息的复制和转发。后台基于 springcloud 进行 开发，前端使用 elementUI 进行开发

小马阅卷”是一款专为 K12（小学、初中、高中）学校设计的答题卡扫描阅卷软件，适用于月考、期中考试、期末考试等多种考试场景，提供单校版本和多校联考版本。融合了 AI 智能识别技术、桌面软件技术、Web 技术、高速扫描仪技术以及微信小程序技术，搭建的现代化的智能阅卷平台。 涉及技术：1.阿里云服务产品，云服务器技术、oss对象存储技术。2.opencv图像识别技术，用于识别答题卡。3.客户端连接技术，适配市场上大部分扫描仪协议。4.同时支持微信小程序与pc端。

目标：构建餐饮连锁店的线上菜单系统，提供餐饮菜单配置，菜单生成及线上菜单服务。 1）多品牌支持 2）灵活配置及快速菜单生成。 3）能满足品牌的快速扩店需求。 4）能沟计算品牌未来15天内的菜单并进行预览服务。 5）线上服务快速稳定。 6）目前主要针对咖啡行业进行服务。 7）目前还不是产品形态，在不断完善中。

本技术利用yolov8的架构，结合大连理工大学智能车辆提供的数据进行训练，目标是能够通过图片或关键帧识别出实验室环境下的几种小车的型号和位置，这是一个典型的图像识别的实践案例，具有极强的特异性，即针对指定的数据集，能够较好的完成识别。后期将投放在具有攻击性的环境中，进行交战与合作的服务。

点击"开始录音"按钮进行5秒录音（需麦克风） 点击"添加白噪声"为录音添加噪声 点击"谐波降噪"进行噪声处理 三个播放按钮可分别播放不同阶段的音频 界面下方显示三个阶段的时域波形和频谱图 该程序实现了完整的录音、加噪、降噪处理流程，并提供了直观的图形化结果显示。谐波降噪算法部分可以根据实际需求进一步调整参数（如窗长、重叠率、噪声估计帧数等）来优化效果。

支持私有化部署的教培行业教务管理系统，专为教培行业提供云化管理解决方案，是一套纯springboot+mysql微服务项目。系统在功能上注重教务管理，具有排课、消课和在线购课等核心业务功能；系统采用稳定的微服务架构开发，运行流畅，易于部署扩展，支持私有化部署。应用端包括PC管理端、老师手机端、学生手机端，手机端支持微信公众号版+微信小程序。

基于园区业务，深度挖掘流程与系统的关键结合点，发挥互联网的优势，系统主要实现园区的资产管理，企业服务及档案管理，园区的活动及商城的搭建。 智慧园区是用信息技术为手段、智慧应用为支撑，全面整合园区内外的资源，使园区管理服务等更高效便捷，实现基础设施网络化、管理信息化、功能服务精准化和产业发展智能化， 全面提升园区信息化管理水平。打造城市代言，智慧城市缩影、打造产业基地，谋求跨越发展、传感网、物联网等战略性新兴技术的示范应用；向规模化、集群化、现代化升级、资源集中化，成本优势，规模优势，产业链协同、物流配套畅通。

项目背景:这是一款拍照工具类的app，app内有几百种各式各样的姿势类型，用户可以选择指定类型，按照类型标定好的姿势进行拍照，解决拍照时不知道怎么拍照或者拍照难看的问题。 项目选用了flutter进行双端开发，解决了一套代码多平台使用问题，项目中使用了camera进行拍照功能，利用flutter_image_gallery_saver进行图片保存到本地相册，使用in_app_purchase完成app内购模块的实现。

项目背景:一款全民品质购物APP，其主要能力是通过公司对产品质量的严格筛选，然后通过短视频的方式对产品进行二次宣导。 项目职责: 我在此项目中担任客户端负责人的角色，主要工作职责是负责i0S、Android端和前端的开发进度推进疑难问题的解决，跨部门之间的技术沟通;对项目框架的持续优化，App 性能的调优，线上业务问题以及崩溃问题的定位和解决，新技术从技术调研到方案落地等工作。 主要成绩: 1.客户端设备绑定模块的重构。 2.项目整体框架的搭建和优化。 3.安卓端隐私权限整改，以及问题查找，使之满足工信部的隐私安全检查。 4.安卓端技术优化，以及处理原生和h5网页之间的通信，制定交互规则，动态调整各种需求。 5.对视频播放进行性能优化和处理。 6.自定义推送组件，与服务端一起搭建一套满足公司运营需求的推送系统。 7.自定义商品抽奖大转盘和轮播商品组件，还有商品卡片叠加翻页组件等自定义组件。

面向的使用群体非常广泛 学生群体 普通用户 办公人员 可能需要将研究资料从 Word 格式，转换为 PDF 格式进行提交，确保格式的稳定性和兼容性 操作简便：界面设计简洁明了，操作流程简单易懂，通常提供一键转换功能，即使是没有专业技术知识的用户也能快速上手。一些工具还支持将文件直接拖曳到工作界面进行转换，进一步简化操作 安全性高：重视用户数据的安全和隐私保护 高转换质量：能够精准转换，尽量保持原文件的排版、格式、字体、图像等元素，确保转换后的文档与原 PDF 文件在内容和外观上高度一致，减少用户后续的调整工作 在线工具无需安装，方便用户随时随地通过浏览器访问和使用

业务背景：这是一款对乐器学习市场方面的探索项目以及对工程师在flutter技术方面的一个知识锻炼。 业务目标：对音乐教培市场进行一个探视和flutter技术的一个训练，为日后公司在其他项目方面做好用flutter作为开放语言打好坚实基础，充实技术知识和锻炼学习能力。 主要成绩: 1.项目是用了getx来管理页面数据状态和路由管理，也对项目进行了多语言的国际化实现，目前支持10国语言； 2.在项目中使用了dio进行http请求，对dio进行了二次封装，统一了各种事件的异常处理，对其进行解耦； 3.在项目中使用了channel进行与原生之间的调用； 4.项目中实现了apple和Google内购支付功能； 5.项目在接入了Google广告和firebase统计； 6.项目中使用了flutter_audio_capture，并进行二次改进进行声音的录音及识别处理； 7.使用pitch_detector_dart进行了实时音频音高检测，对返回音频进行结果处理.

广告投放管理后台基于ruoyi-vue-pro框架进行二次开发，各服务通过dubbo+zookeeper进行通讯，消息队列采用rocketmq，缓存中间件采用redis，数据dao层采用mybatis-plus，安全认证框架采用spring-security 主要功能模块：数据分析、投放广告、基础数据、素材管理等模块 需求场景：为实现在各广告平台，如：百度、快手、小红书平台，通过广告投放员进行广告投放，并统计数据消耗及使用情况。

1. **面向用户 & 解决问题**（30%） - 面向**设计师、自媒体创作者、壁纸爱好者**，提供**高质量、自动化**的壁纸采集方案。 - 解决**手动下载效率低、图片源分散、版权不清晰**等问题。 2. **核心优势**（50%） - **智能去重**：基于**哈希/相似度算法**，避免重复爬取。 - **自动分类**：按分辨率、风格（如4K、动漫、风景）自动归档。 - **反反爬策略**：动态IP池 + 请求头轮换，稳定采集主流壁纸网站（如Wallhaven、Unsplash）。 - **轻量API支持**（可选）：通过Flask提供RESTful接口，方便集成到其他应用。 3. **技术选型**（20%） - **爬虫框架**：Scrapy（分布式）或Requests+BS4（轻量级）。 - **存储方案**：MongoDB（非结构化图片元数据） + 本地/云存储（图片文件）。 - **可视化**（可选）：用PyQt/Dash搭建管理后台，查看爬取统计。

硬件环境：Window 技术应用：springboot+layui+jsp、svg 责任描述： 1.部分数据库表的设计。 2.读取信号灯推送数据并进行业务接口开发。 3.前后端业务功能开发。 项目概述： 全部重新构建旧平台前端和对应信号机业务接口，模仿重新编写海信路口管理平台由C/S架构转移到B/S架构平台，包括路口绘制、实时信号推送读取、信号灯相位配置、调度计划等等功能

湖北工业MES智能生产系统 硬件环境：Linux 技术应用：springboot+vue+elementui+sap 责任描述： 1.部分数据库表的设计。 2.SAP客户端业务接口开发。 3.前后端业务功能开发。 项目概述： 面向车间生产的管理系统，负责监控和管理实际生产过程。生产现场的监控、控制和执行，包括生产调度、工艺控制、物料管理，库存管理等

1.软件是一款在线教育软件，主要面向的是在校的护理专业的中专和大学生群体。 2.app提供在线题库相关的各种功能。如章节练习，考点记忆，错题本，收藏夹，模拟考试，还有提升优选的4大块内容，分别是高频考题，冲刺密卷，易错题集和历年真题。app内的AI智能计划是拳头产品，底层使用海量的大数据为依托，训练专业护理学习模型，每个考生只要完成对于的里程碑，就可以轻松完成备考。AI智能计划会根据考生的当前的水平动态调整学习计划，让考生不再烦恼今天学什么，昨天没学会要学几遍的问题。也真正做到了关心每一位考生。 3.app前端的技术选型，使用更稳定，兼容性更强的Java为核心开发语言。 UI框架为原生XML+Java及大量自定义组件。UI上有一些动效使用的则是lottie，节约内存，提高流畅度。 ‌Retrofit + RxJava‌作为网络层：通过Retrofit定义REST API接口，结合RxJava处理异步请求和响应式数据流。 ‌SQLiteOpenHelper + GreenDAO‌：使用原生SQLite数据库，搭配轻量级ORM框架GreenDAO简化CRUD操作。 ‌Glide‌：高效加载

1. 用户定位与问题解决 目标用户： 微信公众号管理员：希望通过多元化功能提升粉丝互动率和活跃度； 用户群体：希望有一个便捷、有趣的工具来帮助自己坚持日常习惯，如健身、阅读、学习等。 解决问题： 微信公众号的用户活跃度一直是运营者关注的重点。传统单一的打卡方式难以持续吸引用户参与，且缺乏有效的激励机制和互动功能。此外，用户的数据管理与展示也不够直观和个性化。 本方案通过提供多种打卡形式、丰富的奖励机制以及社交互动功能，解决了上述问题，从而提升用户的参与度和留存率，帮助公众号管理员更好地维护粉丝群体，并为用户提供一个高效、有趣的打卡体验。 2. 市场差异分析 常规方案不足之处： 市场上现有的打卡工具大多功能单一，仅限于文本或图片打卡，缺乏多样化的互动方式； 用户数据管理不完善，缺乏直观的数据统计和趋势展示； 激励机制简单或缺失，无法有效调动用户的持续参与热情。 本方案独特之处： 社交互动功能：打卡分享增加了竞争与合作的趣味性，促进用户间的互动； 数据可视化：以图表形式展示用户打卡数据，增强数据的可读性和激励作用。 3. 产品组成和技术选型 产品组成： 前端：基于uniapp框架，确

这是一款功能全面、架构清晰的企业级后台管理系统，专为需要快速开发复杂业务场景的团队量身打造。系统采用模块化设计，支持高度可扩展性，能够轻松应对企业级应用的多样化需求。内置强大的RBAC权限管理系统，确保角色与权限的精准匹配，满足复杂组织架构下的访问控制需求。工作流引擎灵活可配置，支持多级审批、任务流转和状态跟踪，帮助企业优化业务流程，提升协作效率。多租户架构设计则为企业提供数据隔离和资源共享的双重保障，特别适合SaaS平台或需要支持多客户场景的业务。系统还提供丰富的API接口和完善的文档支持，帮助开发团队快速集成第三方服务，缩短开发周期。无论是初创企业还是大型组织，这款管理系统都能成为数字化转型的得力助手，助力团队高效协作、敏捷迭代。