Mongo

系统包含四大核心模块。数据采集引擎支持多线程并发采集,可配置采集规则和目标网站,自动处理分页和反爬机制。数据清洗模块提供去重、格式化、字段映射等功能。任务调度中心支持定时采集、增量采集和全量采集模式,具备任务状态监控和失败重试机制。数据管理后台提供搜索结果展示、数据导出(Excel/CSV/JSON
260Mongo开发工具
提供海报设计,图片编辑的系列功能,AI时代的到来,得以扩充文生图,图生图,文生视频,图生视频、AI扩图等AI功能,让广大海外用户可以依靠该工具生成自己需要的AI图片,主要核心功能为:早期的图片裁剪、翻转功能,目前的AI文生图、图生图、职业照、模板设计、文生视频、图生视频、模板视频等,文生图功能中,用
470Java开发工具
本平台专为规模化研发团队打造,提供一站式集成化解决方案,全面覆盖项目管理、需求跟踪、设计资产与文档中心四大核心模块。通过统一的工作流引擎,实现需求从提出、评审、开发到上线的全生命周期可追溯,确保团队目标对齐、进度透明。项目管理模块支持敏捷与瀑布多种模式,灵活适配不同团队节奏,提升任务分配与协作效率。
530Java汽车
简记分产品系统
1、房间模块,创建房间、邀请玩家(房间号和扫码分享)、结算房间,还可以查看当前分数的情况以及变动记录。2、玩家模块,可以对房间玩家进行更换位置、分数给予等功能,也可以查看玩家分数。后续功能:分数计算的功能,某些牌型规则复杂,玩家难以计算牌型。
590Mongo电商
【1.0.0版】1、读写器管理2、IC卡管理3、读写测试(可定制扩展属性)4、系统消息5、版本更新6、卡信息AES加密7、(随机)存取密码A+(固化)存取密码B保护【2.0.0版计划功能项】1、二开插件授权管理和下载2、插件更换绑定读写器3、插件更换绑定计算机4、读写器和IC卡导出EXCEL5、批量
760C#开发工具
1.活动桌多人在线玩法,定时开启,根据参赛人数进行奖励。2.千人大战玩法,常驻玩法,支持千人在同桌进行游戏。3.直播桌直播互动,主播直播与玩家一起游戏,并可与玩家互动。支持打赏
910Python内容平台
主要负责收集应用交付平台在整个DevOps流程中产生的有价值的数据(价值流),为企业用户提供能效看板,可以通过多种自定义组合维度查看企业在真实研发流程中产生的研发能效相关信息。
1450Mongo云计算
1、数据源管理:目前支持包括关系型数据库、mongodb、es、kafka等数据库。2、数据采集任务流程配置:使用antv的流程画布功能实现了数据采集任务的可视化流程编排设计。3、数据清洗规则配置:支持数据清洗规则的配置,配置完成的数据清洗规则可以通过拖拽加入到任务流程画布中,实现数据清洗。4、数据
2560Java开发工具
本方案面向基础设施监测、工地安全监管、水利工程等场景,解决了人工巡检效率低、监测数据获取滞后、无法实时预警等问题。通过部署各类传感设备(如水位计、倾角计、位移计、轴力计等)并接入自动化监测平台,实现对关键监测点的实时数据采集、远程监控、智能预警与历史分析,大幅提升监测工作的效率与准确性,有效降低人力成本并提升响应速度。 本平台相较于传统监测系统,具备以下技术与业务优势: 多协议兼容:支持 TCP、MQTT、HTTP 等多种数据上传协议,适配各种厂商设备; 高扩展性架构:基于微服务和消息队列架构设计,便于模块扩展与系统集成; 边缘计算能力:支持边缘网关设备进行本地数据预处理与缓存,保障断网期间数据不中断; 多终端支持:平台兼容 Web、iOS、Android、小程序,实现多场景可视化展示与数据联动; 智能分析与预警:内置异常检测与多级预警机制,可按项目配置阈值并推送告警通知; 设备管理一体化:提供设备生命周期管理、运行状态监控与远程参数配置功能; 数据可视化:内置丰富图表与地图组件,支持数据趋势分析、空间分布与历史对比。 产品主要由以下几个核心模块组成: 数据采集层:通过传感器设备采集数据并通过 TCP/MQTT/HTTP 上传; 数据接入网关:采用 C/C++ 实现轻量网关,支持协议解析、边缘处理与缓存; 服务平台层:基于 Java 全栈技术开发,使用 Spring Boot + MyBatis + Redis + Kafka 构建高性能后端; 数据分析与预警模块:基于 Python 实现数据清洗、统计与 AI 异常检测; 前端展示层:使用 Vue.js + Ant Design Vue 构建 Web 管理平台,支持大屏可视化; 移动端:支持 Android / iOS 原生开发与微信小程序,用于现场查看与告警响应; 数据库:使用 MySQL 存储结构化数据,MongoDB 存储非结构化监测记录与日志。
3990Java任务/项目管理
1. 提升QPS:app端请求配置,针对jvm的参数调整以及引擎数据结构的优化,减少遍历查找,提高响应RTS 2.多租戶:AOP的切面数据处理,保证数据的隔离性 3.接入Grafana,QPS/RTS的监控,及时反馈 4.Spring Cloud 1.x, Spring Cloud Alibaba 2.x,Redis(各种数据结构)Mybatis,Angular1.x/Jquery,都有涉略,并对阿里云的devops(云效构建)也有项目应用
1670KafkaSpringCloud
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