Django

?后台管理餐厅设置-设置名称、Logo、主题颜色分类管理-创建和排序菜品分类菜品管理-添加菜品、价格、图片、辣度状态控制-一键启停菜品?顾客端在线菜单-手机扫码直接查看分类浏览-按分类查看菜品菜品详情-图片、价格、描述完整展示主题一致-自动适配餐厅品牌色?分享功能二维码-自动生成，下载打印分享链接-

1、项目包含用户管理模块（账号注册登录、权限控制）、文章管理模块（发布编辑、分类标签管理）、页面展示模块（首页、详情页、分类标签页）、后台管理模块（数据可视化、内容审核）及评论互动模块（用户评论、点赞反馈）等功能模块。2、项目主要功能为支持用户注册登录后发布图文内容，通过分类和标签对文章进行结构化管

前端 (Frontend): 微信小程序 开发语言：TypeScript。为JavaScript提供了静态类型检查，增强了代码的可读性、健壮性和可维护性，特别适合构建有一定复杂度的应用。 核心框架：使用微信小程序原生框架，包含以下核心技术： WXML (WeiXin Markup Language)：负责构建页面的结构和布局。 WXSS (WeiXin Style Sheets)：负责定义页面的样式，语法与CSS高度兼容。 小程序API：深度使用了微信提供的原生API，以实现丰富的系统功能，例如： wx.login / open-type="getPhoneNumber"：构建了符合最新微信规范的安全登录和手机号授权体系。 组件：实现了应用内的自定义相机功能。 wx.uploadFile / wx.request：处理与后端服务器的所有数据交互。 wx.downloadFile / wx.saveFile：实现了报告的下载功能。 wx.previewImage：提供了高性能、带手势缩放的原生图片预览体验。 组件：用于小程序向关联公众号引流。 onShareAppMessage / onShareTimeline：实现了微信好友和朋友圈的分享功能。 后端 (Backend): Django 开发框架：Django (Python)。一个功能强大、“大而全”的Web框架，以其高效的开发效率、完善的文档和强大的安全性著称。 核心组件： Django Models: 定义了数据模型，通过ORM（对象关系映射）与数据库交互，无需编写原生SQL。 Django Views: 编写核心的业务逻辑，处理前端发来的API请求。 Django URLs: 设计了RESTful风格的API路由，实现了清晰的URL结构。 Django Admin: 自动生成了一个功能强大的后台管理界面，用于快速查看和管理用户提交的数据。 API 认证：Django Rest Framework (DRF) + Simple JWT。搭建了一套基于 JSON Web Token (JWT) 的现代化认证体系。用户通过手机号登录后，后端会签发一个有时效性的access_token，前端在后续所有需要认证的请求中携带此Token，保证了API的无状态和高安全性。 图像处理：Pillow (处理图片基础操作) + pdf2image (配合系统工具poppler-utils，将PDF报告动态转换为图片序列)。 服务器与运维 (Server & DevOps) 服务器：阿里云 ECS (Ubuntu 系统)。提供了一个稳定、可扩展的Linux服务器环境。 Web 服务器：Apache。作为前端反向代理服务器，负责处理所有来自公网的HTTPS请求，管理SSL证书，并将动态API请求安全地转发给后端的Django应用。 内网穿透/反向代理：frp。在开发阶段，用于将阿里云服务器的公网地址安全地映射到本地的开发服务器，极大地便利了真机调试。 数据库：SQLite (开发阶段)。Django默认的轻量级数据库，开箱即用，方便快速开发和原型验证。（未来可轻松迁移至 MySQL 或 PostgreSQL）。 安全配置： HTTPS: 在Apache上配置了SSL证书，实现了全站HTTPS加密通信。 CSRF 防护: 通过配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS，在保证API可用的同时，也正确处理了Django的跨站请求伪造防护机制。 防火墙 (ufw): 配置了Ubuntu系统的防火墙，按需开放必要的服务端口。

1.一份眼底照片的数据集（取自ODRI-5k），分为正常眼底和白内障眼底。 2.对数据集进行划分，使用TensorFlow训练两个网络resnet-18和mobilenet-v1分别训练两个模型。测试集上正确率分别达到95%。 3.本地部署一个基于neo4j数据库和医疗问答数据集的KGQA（知识图谱问答）项目。 4.使用Django构建一个本地网站，具备（人脸）注册/登录功能；上传眼底图像，后台对样本进行预测，页面显示诊断结果的功能；诊断结果在QA系统中进行查询， 给出医疗建议的功能；医疗问答页面功能，服务器根据用户输入的疾病相关问题，返回并显示相关答案，同时进行语音播报。

一、【25%】软件面向的行业和业务场景 智能锁工厂客户管理系统是专为智能锁制造企业打造的一站式客户关系管理平台。该系统针对智能安防硬件行业特点，解决了传统CRM无法满足的行业痛点：客户信息分散、订单流程复杂、售后服务难跟踪等问题。系统特别适用于智能锁制造商、代理商渠道管理以及售后服务网络的高效协同。 二、【50%】项目分为哪些功能模块，对用户来说这些功能 系统功能模块划分清晰，为用户提供全面的业务支持： 1、数据分析看板：直观展示客户地域分布、等级分布、增长趋势及TOP客户排名，帮助管理层快速把握经营状况，制定精准营销策略。 2、客户管理模块：实现客户全生命周期管理，支持客户信息加密存储、多维度分类（战略/重点/普通/一般）、标签化管理，并提供客户跟进记录，确保客户关系持续维护。 3、订单追踪系统：提供从订单创建到交付的全流程可视化管理，实时监控生产进度，自动计算客户信用评分，为销售决策提供数据支持。 4、服务工单模块：支持多类型工单管理（安装、维修、更换部件、技术咨询等），通过状态流转（待分配→处理中→已解决→已关闭）实现服务全过程跟踪，并收集客户满意度数据，形成服务质量闭环。 5、消息通知系统：实现实时消息推送，确保重要业务信息及时触达相关人员。 三、【25%】项目的技术选型和架构的特点 本项目采用前后端分离架构，技术选型和架构特点如下： 1、前端技术栈：基于Vue.js 2.x构建，结合Element UI提供统一美观的用户界面，使用Vuex实现状态管理，ECharts负责数据可视化展现，确保良好的用户体验。 2、后端技术栈：采用Django REST Framework构建健壮的API服务，集成Django FSM实现状态机管理，特别是在工单流转等业务场景中发挥重要作用。 3、数据安全机制：实现了敏感数据加密存储方案，特别是客户联系方式等敏感信息采用DataEncryptor加密后存储，保障数据安全。 4、可扩展性设计：模块化的系统架构使各功能模块低耦合高内聚，便于后续功能扩展；采用Celery任务队列处理异步任务，提高系统并发处理能力。 5、多环境支持：系统支持开发、测试和生产多环境配置，通过环境变量控制，便于团队协作和系统部署。

1.hrm系统由gin框架搭建，用于人事的人员入职离职状态记录，工资统计，以及工资发发放，由异步与kafka进行全公司工资的定时发放，也可以手动进行分批的发放，对接与企微邮箱，发放的工资条为加密的pdf格式 2.综合网站有django3.2.22构建，对接多个自定义功能，目前还在增加中，有关于openai的对接，实现语音输入自动生成oa请假条；有mrp的计算，因为就职制造业公司，通过递归将成品计算出所需零组件功能；实现微信小程序关联，工人通过扫码零件装配，实时更新到管理员端，进行监控和工时统计；连接erp进行一键顺丰跨越下单；角色分权等等 3.目前综合网站涉及公司机密众多，目前无法发布，可以私聊我查看；人事系统涉及机密将公布部分代码，不放置截图。

这个项目在原有基础上进行了二次开发，主要增加了数据可视化和数据处理的功能，使用了 Django 框架作为后端支持，提升了系统的交互性和数据分析能力。项目的核心功能包括支持通过 Excel 文件上传并读取数据，同时还提供了数据下载功能，方便用户进行数据的导入导出操作。 首先，用户可以通过前端页面上传 Excel 文件，系统会自动解析文件内容并将数据存储在数据库中。为了确保数据的准确性和一致性，系统还对上传的 Excel 文件进行了格式和内容的校验，避免错误数据的进入。 其次，新增的数据可视化功能允许用户直观地查看和分析上传的数据信息。通过图表和图形展示，用户可以轻松地分析不同数据之间的关系和趋势，提高决策的效率和准确性。这一部分使用了常见的数据可视化库，如 Chart.js、Echarts 等，确保展示效果美观且易于理解。 此外，项目还提供了数据下载功能，允许用户将数据库中的数据以 Excel 文件的形式导出。这使得用户能够方便地将数据导出进行二次分析或保存，极大提升了系统的实用性。 技术上，Django 后端负责处理数据的存储、读取以及前端页面的数据交互。通过集成第三方库如 openpyxl，实现了 Excel 文件的高效解析与写入。前端使用了 Vue.js 等现代技术，确保用户界面的响应速度和交互体验。 总的来说，二开后的项目在原有功能的基础上，强化了数据的管理和分析能力，特别适合需要大量数据处理和可视化展示的应用场景。用户可以通过简洁的界面完成数据上传、查看和下载等操作，极大地提升了工作效率和数据处理的便捷性

Django仓库管理系统项目 仓库管理 warehouse 字段：仓库ID、仓库名称 功能：仓库列表、仓库新增、仓库更新信息、仓库删除 物品分类管理 goods_category 字段：分类ID、分类名称 功能：列表、新增、更改、删除 物品管理 goods 字段：物品ID、物品名称、属于的仓库、物品的分类、额定数量、当前数量、物品价格 功能：物品列表、物品新增、物品更新信息、物品删除 用户管理 user 字段：用户名、密码、角色（管理员、普通用户） 功能：用户列表、新增用户、编辑用户、用户登录 出入库管理 goods_inout_recods 字段：操作人ID、物品ID、操作类型（入库/出库）、操作数量、操作时间、备注 功能：入库操作、出库操作、操作列表、数据查询 数据统计 data_analysis 按天统计（折线图）：库存总数量、库存总价值（价值=数量*价格） 销售统计（柱状图）：历史总入库数量最高的前10个物品 占比统计（饼图）：仓库中每种分类的总价值占比统计

面向在校大学生，以及公司正在做物联网项目的用户，可以更快的帮助用户自建物联网系统，高效联通各大物联网平台，可以测试监测硬件的各项技术指标，更方便的搭建用户控制界面。从硬件到软件，从硬件到平台再到用户双向实时联通监测控制。 系统采用python3.12，django5框架，bootstrap5，其中用到数据库MariaDB(Mysql),django-redis,django队列，以及物联网的mqtt协议和websocket协议等，现已上线，服务器为CentOS8, Nginx, Uwsgi, 因https协议证书太贵，先用http上线，欢迎友朋试用，多多指导。

该系统主要分为以下几个模块： 1、用户注册/登录 2、基于深度学习的新闻评论情感预测（3分类） 3、数据集信息与模型的详情信息可视化 4、模型训练的可视化（包含MLP、RNN、LSTM、GRU神经网络模型） 5、用户登出 技术栈： 1、模型训练框架 Pytorch 2、前后端框架：Django 3、用户信息存储：Mysql