Nginx

【产品概述】智枢矩阵是一款成熟的AI表单生成系统，支持私有化部署。用户通过自然语言描述即可自动生成表单，无需从零拖拽设计。适用于活动报名、问卷调查、内部信息收集等场景。【核心功能】-AI智能生成表单：输入需求描述（如“做一个活动报名表”），30秒自动生成姓名、手机、邮箱等字段-可视化拖拽编辑器：20

一个具备长期记忆、情感演化与现实干预能力的本地化陪伴/协作智能体。基于Java生态开发的本地化AI智能体系统。核心集成LLM、向量数据库与Neo4j图数据库，构建了高性能多级长期记忆架构(LTM)与GAM-RAG混合检索模型。系统支持MCP协议工具扩展、SSE流式交互及3D记忆图谱可视化，实现了具备

https://github.com/417517338-sketch/hermes-cn-webUIHermesagentwebUI全功能模块。全栈开发。web小程序

**1.产品中心**-公路系列-**砾石与探险系列**-**Gravel轮组**（如AR系列、WR系列）-**Journey碳纤维车架组**（专为Adventure/Tour设计）-**车架几何与规格**（含尺码/胎容/安装孔位）-**用户实拍画廊**-**推荐搭配组合**-山地系列-雪地/胖胎系列

本系统提供完整的充电桩管理解决方案，核心功能包括：设备注册与管理、用户扫码充电、订单推送与结算。支持实时监控设备状态、远程启停充电、故障告警通知，并提供用户账户管理、充电记录查询、多种支付方式接入及数据统计分析，助力运营方高效管理充电网络。

一个基于NestJS(后端)和SolidJS(前端)的餐桌预订系统，使用Couchbase作为数据库，支持Docker部署。1.支持普通用户注册、登陆、发起预定2.支持管理员查看、确认所有预定

这是一个基于对话的agent项目，可以实现多轮会话，上下文管理，工具调用等能力，并且可以作为日常助手使用，可以提问日常各种问题，它都能给到满意的答复。另外还可以通过扩展，实现对接三方服务和工具，非常容易使用。

编辑器参考线基础组件可视化组件媒体组件商品组件拖拽器配置面板表单设计器(多)页面管理(复制,编辑,删除,新建)组件动画组件交互数据源管理快速预览真机预览撤销、重做微信分享快捷键模版库桌面端软件Dooring-electron,支持离线使用增强功能上传json，一键转换为H5图片库出码能力(下载源码,

.核心功能模块：用户身份认证与风险评级（支持实名+人脸识别）贷款申请与智能匹配（基于用户信用评分自动推荐标的）支付清算与资金池管理（集成支付宝/微信支付接口，实现秒级到账）风控引擎（实时监控异常交易，自动触发预警）合规报表生成（支持监管要求的月度/季度审计报告）.主要功能描述：本项目为金融P2P平台

AI-Whodunit是一个结合大语言模型（LLM）的智能剧本杀游戏平台，旨在通过AI技术革新传统的剧本杀体验。系统核心功能包括：1.智能NPC扮演：利用LLM深度理解剧本背景与人物性格，驱动NPC与玩家进行开放式对话。NPC能根据玩家的提问动态提供线索或进行伪装，极大增强了游戏的沉浸感和推理性。2

BookStore是一个基于FastAPI和SQLAlchemy开发的在线书籍管理系统，提供书籍的浏览、搜索、用户注册登录等功能。系统采用前后端分离架构，后端使用FastAPI提供RESTfulAPI接口，前端可以通过这些接口获取数据并展示。

基于BudWk-v8-mini框架增加：代码生成器、编号生成、文件上传配置等基础功能功能 技术栈：java nutz redis mysql vue3 minio等 用户是某线缆企业的检测中心，受理下级单位或代工厂提交的样品进行检测 1、下级单位来中心在大厅终端自助登记，打印二维码，贴上二维码标签在样品上，样品放在指定仓库 2、检验人员扫码受理样品，线下实验，提交实验结果，生成实验excel表，短信通知检验结果 3、外部质检数据excel导入

1.项目介绍：本项目是一个基金投资理财项目，主要实时监控不同策略的交易情况以及实盘机器的各种指标情况(自身的cpu、内存、磁盘、进程、日志等)，针对交易以及实盘的异常进行不同规则的告警，推送给对应人员，让其去处理 2.项目选型：SpringCloud+Nacos+RabbitMQ+ES7.6+MySql8+Mybatis-Plus+Nginx+TDengine

1.项目介绍：和丰本身是一个大型中转站，为几千位供应商以及主机厂进行物料的存放以及配送服务，还有就针对供应商存储物料以及往主机厂配送物料按照不同规则的收费，彻底由之前的人工纸质化 升级为现在的自动化，信息化，大大节约了人力成本(商品出入库的管理、商品结存、成本动态计算、对账) 2.项目技术选型：SpringBoot+Spring security+Mysql8+Nginx+Mybatis-Plus+Rocketmq+Redis+Nacos+Jenkins

1.选用MvBatis+MvBatis-Plus进行数据访问层开发，复用大多数通用方法，并且通过继承定制了自己的通用操作模板大幅提升了项目开发效率。 2.为了明确接口的返回，自定义统一的错误码，并封装了 全局异常处理器 ，从而规范了异常返回、屏蔽了项目冗余的 报错细节。 3.对于项目中的JSON格式化处理对象，采用双检锁单例模式进行管理，从而复用对象，避免了重复创建对象的开销，便于集中维护管理。(双检锁单例模式的实现非常简单，大家百度一下示例代码即可) 4.采用nginx完成前端项目部署、采用docker(Docker)容器完成后端项目部署，并且使用宝塔面板对项目进行运维监控。 5.使用JUn it Jupiter API的@Test注解和断言类实现对用户模块的单元测试，测试覆盖度达到90%。 6.通过Spring Boot的多套应用程序-{env}.yml配置文件实现多环境，并通过指定--spring.profiles. active=prod实现生产环境部署。 7.使用nginx网关统一接受前端页面和后端接口请求，并通过其proxy_pass反向代理配置解决跨域问题。

人脸考勤实现 classly为python的智能分类代码 ClasslyManager为winform的管理界面 使用时先把classly放到ClasslyManager\ClasslyManager的bin目录下 然后把bin目录复制到使用地方，全程路径必须英文。 打开bin目录的ClasslyManager.exe，填写职员信息进行采集。 采集完职员信息点击训练。 实时管理人员进出考勤开发中。

Mall电商项目简介： Mall电商项目是一个功能全面的开源电商解决方案，专为中小企业打造。它涵盖了前端、后端、移动应用（App）以及小程序，旨在提供一个易于维护且可扩展的电商平台。 ‌前端‌： ‌技术选型‌：主要使用Vue.js进行开发，确保用户界面的响应式设计和高性能表现。 ‌特点‌：界面友好，用户体验流畅，支持多种设备和屏幕尺寸。 ‌后端‌： ‌技术选型‌：基于Spring Boot框架构建，结合Spring Cloud实现微服务架构，支持高并发和分布式部署。 ‌特点‌：提供了丰富的API接口，支持多用户管理、订单处理、库存管理、支付集成等功能。同时，采用前后端分离的设计，提高了系统的灵活性和可维护性。 ‌移动应用（App）与小程序‌： ‌技术实现‌：App端可能采用原生开发或跨平台框架（如React Native、Flutter等），小程序则基于微信小程序平台开发。 ‌功能‌：与后端系统无缝对接，提供商品浏览、搜索、购买、支付等核心电商功能。同时，支持个性化推荐、用户中心、订单管理等附加功能。

提供API编排、ETL等能力，支持实现数据库（Mysql、PG、Oracle等）到API的可视化转换，以及多系统API的整合、数据抽取与加工处理、自动依赖分析及数据血缘分析、实时MQTT消息的动态监听等；即可用于与低代码前端工具配合，为低代码前端提供接口，也可当成一个简单的ESB使用或ETL工具或数据中台使用

FinanceSeniorAI 是一个面向金融行业的智能分析平台，核心基于大语言模型（LLM）技术，旨在为金融数据分析、报告生成和智能决策提供高效、智能的自动化解决方案。平台集成了最新的AI大模型能力，实现了对海量金融数据的理解、推理和自动化洞察，助力行业用户实现智能化转型。 核心能力基于通用大语言模型（如GPT、LLM等）深度定制，具备强大的金融知识理解与生成能力。 支持自然语言驱动的金融信息查询、分析与自动化报告生成，大幅提升行业用户工作效率。 模块化设计，便于快速扩展新金融场景和模型能力，具备良好可维护性和可扩展性。

Compass-CI 是一个可持续集成的开源软件平台。为开发者提供针对上游开源软件（来自 Github, Gitee, Gitlab 等托管平台）的测试服务、登录服务、故障辅助定界服务和基于历史数据的分析服务 该平台一个基于linux平台部署运行的开放式的测试系统，以下为主要特性的介绍： 1）系统支持开源软件在线构建、性能、功能等测试活动，此外支持本地化部署 2）本系统自研测试机器的部署与调动，支持大批量、多类型（kvm、docker、物理机等）执行机高效执行测试任务 3）采用ElasticSearch数据库存储海量测试结果，配套自研数据可视化服务，支持测试结果查询，比较，分析 3. 快速上手项目，参考用户指引： https://gitee.com/openeuler/compass-ci/blob/master/README.zh.md https://gitee.com/openeuler/compass-ci/tree/master/doc