Mongo

1.数据收集:适配不同设备发送的不同格式信息,格式化为MQTT格式信息,筛选处理序列化为目标格式上传至服务器及Kafka2.网页显示:从Kafka和数据库获取数据,实时显示设备运行状态和统计信息,异常报错

项目实现办公数据自动读取、清洗、分类汇总与导出，支持批量处理Excel/CSV文件。可自动生成统计图表和规范报表，完成数据比对、去重、关键词提取等功能，并提供灵活的任务调度与异常提醒机制，让办公流程更加高效便捷。

【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

根据招投标网公布的项目数据及企业数据，爬取数据并分类以增加的方式写入mongdb。并提供查询分析接口。将任务分为输入服务，输出服务，数据分析服务，同步服务，监控服务...

厨房自动出品，结账,财务分析，多店互联。单店中，收银点单，厨房自动出单。单个菜品可关联不同的做法对应不同的出品点和价格。多店可实现会员卡优惠券的互通,同时也可实现财务的统一管理

本项目是一个基于大语言模型（LLM）的智能Agent系统，旨在提升AI在长期记忆、复杂任务处理与实际执行方面的能力。系统并非将LLM作为单纯的问答工具，而是在其之上构建完整的Agent引擎，使AI能够理解用户意图、拆解任务、执行操作，并在多轮交互中保持上下文连续性。系统核心由Generator执行器

此系统分数据采集层、数据处理层，数据存储层、数据接口层、web应用层。1.数据采集层：基于LORA网关/Socket通讯技术，MQTT、376.1、103/104、Modbus等规约协议采集相关能源数据；数据处理层：利用Rabbitmq、redis、MongoDB解决大数据的并发、减少数据丢失及堆积

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。

WindowsOEM系统定制：支持从Windows7到Windows11各版本的OEM信息预置（Logo、支持信息、主题）、驱动集成、系统优化与精简、激活与授权管理、开机体验（OOBE）定制、特定功能启用/禁用等。