联网、云计算、大数据和智能化技术的飞速发展为政务服务的发展带来了新常态与新模式。依托“互联网+”、“大数据”、“云计算”、“区块链”、“微服务”等核心技术，以智能大数据分析为基础，着力构建线上线下各类监督协同发力的一体化智慧监督、分析体系，高标准打造“智慧监督”平台

1.利用Selenium库模拟用户操作，实现对视频播放的自动化控制及答题过程的自动化处理。 2.深入分析超星学习通平台的网页结构，为脚本开发提供准确的元素定位和操作逻辑。 3.针对学习通平台的反爬虫策略，研究并实施有效的绕过技术，包括处理网页嵌套和字体加密问题。

本系统广泛应用于银行、信用社、P2P借贷平台、消费金融公司等各类金融机构，用于管理和优化贷款申请、审批、发放及还款等各个环节的客户关系和业务流程,帮助他们更好地管理贷款业务，实现贷款业务的数字化转型，提升业务效率和客户服务水平. 本系统定位于多分公司模式,包含线索管理,客户管理, 客户跟踪日志,贷款申请审批,递件管理,分公司多部门管理,业务员业绩结算等功能

1、项目简介：零担中台是大票零担系统的对接平台，专线系统可以通过接入平台维护商户、线路和报价进行接单、发车、跨平台甩货及签收等履约操作，发货系统可以通过接入平台实现快速询价、下单及查货等操作，运营和客服会通过自研的业务管理平台为货主及专线系统提供便捷服务。 2、项目划分：平台主要包含1个后台管理系统和7个核心模块，一个后台管理系统指的是PC业务管理后台，七个核心模块指的是cus商户模块、uls鉴权模块、oas对接模块、oms订单模块、pus采购模块、prs算价模块、mms商品模块、wbs履约模块等。 3、项目环境：IDEA + Maven + JDK1.8 + Jenkins + GitLab + MySQL + Git 4、技术架构：SpringBoot + SpringCloud + MyBatis + Redis + RocketMQ + Apollo + XxlJOB + Elasticsearch

建立合同台帐管理系统的目的主要在于： 1．规范合同管理：通过建立信息化台账系统，对合同信息进行自动化录入、查询和提醒，避免传统人工管理方式可能产生的错误和遗漏，提高合同管理的规范性和准确性。 2．提高管理效率：信息化管理方式可以实现合同信息的快速录入、查询、统计和分析，极大地提高了管理效率，使企业管理者能够及时了解合同执行情况。 3．降低管理成本：使用电子版台账可以减少人工成本，降低管理成本，提高企业的经济效益。

tinkerbell-ui 是一款基于 Vue.js 2.0 的前端 UI组件库，是个人在工作中为了更好的学习和使用vue相关技术栈而实现的。 本项目的源码和文档主要参考借鉴了 element-ui和 iView以及 bin-ui。分离了常用业务组件并封装，部分组件参考这三个开源库进行了简化实现。现已实现扩展了约 40 个组件可供日常开发。 添加了开源协议，编写本UI库的目的也是为了学习提升，熟悉vue相关技术栈及相关UI控件的实现和开发。

1、本方案主要面向中小企业数字化转型而服务，其中有门户系统，商城系统，工单系统，驾驶舱等。 2、主要技术栈使用的是vue + 微前端。 3、产品能力，可配置化门户；算力商城（中小企业可以入驻，也可购买相关业务系统和资源等）。

该产品对接公司的E 联智校系统，与钉钉合作，为在校学生提供视频通话功能。 产品支持人脸识别和刷卡的方式，能够直接发起钉钉视频通话。并根据通话时长进行扣费。 主要技术： Java，Hilt，Viewmodel，Eventbus，Room，Navigation

Java搭建的流媒体服务器。 spring boot项目，纯Java实现，不使用任何三方工具。 基于Java CV实现转码操作。 实现RTSP/RTMP转Http-Flv、Hls 支持转复用与转码两种形式 记录客户端连接数量，没有客户端连接时，自动关闭服务

易飞所有的单据审核都是调用审核元进行审核的，但是该审核员接口又没有开放，所以只能通过一些老的代码中分析出审核员接口及功能。使用该审核员接口主要是可以与其它系统集成实现单据的审核 //相关参数说明 在压缩包里

1，【30%】定时任务发送邮件功能，以及前端页面开发，使用了缓存队列推送消费 2，RuoYi 是一个 Java EE 企业级快速开发平台，基于经典技术组合（Spring Boot、Apache Shiro、MyBatis、Thymeleaf、Bootstrap），内置模块如：部门管理、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、日志管理、通知公告等。在线定时任务配置；支持集群，支持多数据源，支持分布式事务

通过公开的网络，获取金融数据用于数据分析与建模，对金融投资感兴趣的朋友有很大的帮助，相比于现有平台付费的获取数据，改代码可以自由、低成本获取数据。数据可以用于机器学习和深度学习，深度挖掘金融数据背后的规律和价值。

使用Python爬虫逆向分析加密参数，监控XHR或Fetch请求：找到包含加密参数的请求，并根据加密的逻辑在本地还原加密方式并通过JavaScript的加密方式来模拟这些加密过程，使用Python来模拟JavaScript的执行环境

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Highlights Paraformer-large长音频说话人模型在普通长音频版基础上集成了CAM++说话人聚类分类功能，返回的结果中添加了句子级别的说话人分类结果。 Paraformer-la