postgres

1.用户与权限支持JWT/Session/OAuth2登录，用户分为普通用户、作者、管理员。普通用户可浏览与互动，作者可发布文章，管理员负责全局管理。用户可修改头像、昵称、邮箱等资料。2.文章管理提供文章增删改查，支持草稿、定时发布，分类与标签管理。编辑器支持Markdown/富文本，文章状态包括发

软件面向知识库建设、基于大模型的助手。 项目功能包含前端和后端两个系统， 功能包含用户管理功能，包含用户注册、oauth2认证， 基于大模型知识库Rag，包含文件上传、大模型语义提取、向量存储 基于openai大模型的多轮对话。 技术选型： 1、前端是基于node.js、next-app、shadcn组件 2、后端是Python语言，基于openai大模型接口，提供fastapi服务能力

一个专业的EVM链数据采集平台，通过多种API接入方式和"关注模式"，实现智能化链上数据采集与分析。 项目特点: 多链数据集成：支持以太坊、BSC、Polygon、Arbitrum等多种EVM兼容链 双模式监控：支持RPC轮询和WebHook (如QuickNode Streams)两种监控模式，高效获取链上数据 实时区块监控：追踪区块数据，智能筛选关注项目的交易信息并高效入库 数据采集：调用外部API导入Token持有者（Holder）数据，更新元数据 自动价格更新：定时更新代币价格数据，支持多种价格源 系统资源监控：实时监控CPU、内存和磁盘使用率，确保系统稳定运行 标签分组管理：支持按项目分组管理地址，创建标签关联多个项目 黑名单功能：支持地址黑名单，过滤恶意地址 开放API服务：提供标准化的数据查询接口，支持时间戳和分页查询 日志管理：完整的系统日志记录和查看功能 技术栈: 前端：Next.js 13+, React 18+, TypeScript, Tailwind CSS 后端：Node.js, Express, TypeScript 数据库：PostgreSQL, Prisma ORM 区块链交互：ethers.js, Web3.js 身份验证：JWT, bcrypt 监控：自定义系统资源监控，WebHook监控 任务管理：内置任务系统，支持任务队列、重试和监控

软件面向的行业和业务场景 (25%): 该系统主要面向智慧水务、城市供水管网管理、二次供水监控、消防水压监测以及可能涉及的工业用水等领域。 业务场景聚焦于对供水管网中的水压进行实时、远程的监控和管理，旨在保障供水安全、及时发现管网异常（如爆管、压力不足）、优化供水调度、减少漏损以及满足消防等特定场景的水压需求。 项目功能模块及用户实现的功能 (50%): 实时监测: 核心功能。用户可以通过网页界面实时查看部署在管网各处监测点的水压传感器的当前读数。数据通常以数字、仪表盘或曲线图的形式展示。 地图展示 (GIS): 可能集成地理信息系统，在地图上标注监测点的位置，并直观显示各点的实时水压状态，方便用户快速定位问题区域。 数据查询与历史追溯: 用户可以查询指定时间段内一个或多个监测点的历史水压数据，通常以图表（如趋势曲线）或表格形式展现，用于分析压力波动规律。 报警管理: 系统能根据预设的水压阈值（过高或过低）自动产生报警事件。用户可以查看实时报警信息、历史报警记录，并进行报警确认、处理等操作。报警方式可能包括界面提示、短信、APP推送等。 统计报表: 系统能自动生成水压相关的统计报表，如日报、月报、年报，分析压力合格率、波动情况等，为管理决策提供数据支持。 设备管理: 用户可能可以管理系统中的监测设备（水压传感器、RTU/DTU等），包括查看设备状态、配置信息、维护记录等。 用户与权限管理: （后台功能）通常包含对系统用户的管理，以及不同用户角色的权限分配。 项目的技术选型和架构特点 (25%): 技术架构: 通常采用物联网 (IoT) 架构，包括感知层（水压传感器）、网络层（通过GPRS/4G/NB-IoT等无线网络或有线网络传输数据）和平台应用层（数据接收、处理、存储、分析和展示）。 前端技术: 网页界面很可能使用现代前端框架（如 Vue.js, React, Angular）构建，实现动态数据展示和交互。可能会使用 ECharts、D3.js 或其他图表库进行数据可视化。 后端技术: 后端可能采用 Java (Spring Boot), Python (Django/Flask), Node.js 或 .NET 等技术栈，负责数据处理、业务逻辑、API服务等。 数据库: 可能使用关系型数据库 (如 MySQL, PostgreSQL) 存储设备信息、用户信息、报警记录等结构化数据；使用时序数据库 (如 InfluxDB, TimescaleDB) 存储海量的实时监测数据，以优化查询性能。 通信协议: 设备与平台之间可能采用 MQTT、CoAP、HTTP 等协议进行数据通信。

1. 该大数据项目适用于初创公司在其数据处理（大数据中台）的规划与部署； 2. 该大数据项目分为：架构的服务器选型与规划、各大数据组件高可用规划与部署、各大数据组件安全相关的规划与部署、各组件如何实现用户大统一（超便捷的用户统一管理）； 3. 该大数据项目用到的技术有：Hadoop（HDFS & Yarn）、Hive、Kafka、Ranger、FreeIPA(Kerberos & LDAP)、Spark、Flink、Hudi、Iceberg等；编程语言有：Java、Shell等； 4. 基于大数据15年多的工作经验，为整理该文档耗时6个月（后续还有“开发篇”正在整理中）；

1、该项目是一个自动化脚本，帮助ETL开发人员在需要生成mapping时，减少手动整理费时费力的情况，并能准确的生成数仓血缘关系，保证后续开发的准确性和一致性。 2、改方案支持多种数据库，代码复用性高，效率好，支持多线程，可同时分析多个存储过程。

1. 该项目主要是用于公司内机器学习应用部署的平台，可以进行机器学习模型的训练，部署，管理以及分享，也可以基于已有的模型仓库，生成相应的美术组件，用于支持游戏的开发过程。 2. 项目不要有三大模块：机器学习模型运行平台、后端管理模块、前端模块。 3. 主要的技术栈：Docker, PostgreSQL, GraphQL, VueJS等