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该应用集多元功能于一体：不仅实时推送前沿养老资讯，还支持用户便捷查看工作站详情并申请试用。其核心工作站设计精巧，能精准梳理不同工作角色的任务清单、简化业务流程、自动留存工作记录，显著提升工作效率。特别配备三大专属助手——院长助手、护工助手、公寓服务助手，其中院长助手尤为突出，使院长及高层管理者可随时

拥有商城系统，用户可以在小程序下单购买商品，拥有土地的土地主可以在平台进行添加土地，上传土地照片，土地可以按照块进行区分，可以按照租赁期灵活租赁。可以对接摄像头进行远程土地查看。

秀场直播、聊天室、连麦多人PK、打赏送礼、粉丝团、福袋等该项目主要实现了直播+社交两大模块。用到的技术包括了：直播推拉流：七牛/阿里/网宿线路切换、视频/语音连麦PK。自定义视频采集、接入第三方美颜SDK、进场队列动画、送礼SVGA队列动画、聊天弹幕、直播间全频道弹幕、聊天室(网易云信IM)，支付宝

1、该产品采用spring和vue 开发，包括一个前端和三个后端服务，中间件包括有mysql，redis，nginx。 2、产品服务配置大概需要8个内存，可部署于linux和windows平台下，可同时接入不同协议的监测站点，接入服务基于netty二次开发。 3、产品由资深开发人员多年技术和行业经验沉淀，适用于农污，环保，水利等相关业务场景。

产品介绍 该产品是一个个人IT技术博客，旨在展示作者的个人品牌、信息和技术实力、案例以及联系方式等。 首页个人介绍： 让读者了解作者的基本情况。 关于人物详细介绍和经历： 详细介绍了作者的个人信息，包括经历、教育背景、技能清单等。 博客关于技术类的分享： 发布作者的技术文章，分享技术知识和经验。 案例展示部分过往案例： 展示作者过往开发的产品，包括技术架构，项目负责内容等。 在线联系作者： 提供作者的联系方式，方便读者与作者联系。 整个博客界面简洁易用，内容丰富。为读者快速了解作者信息和合作联系等提供了便利的平台。 产品目标 1.个人介绍：首页个人介绍栏目，作者可以展示自己的个人信息，介绍自己的经历和教育背景。 2.技术分享：通过博客的博客关于技术类的分享栏目，可以分享自己的技术知识和经验。 3.案例展示：案例展示部分过往案例栏目，作者可以展示自己过往开发的IT技术产品。 4.联系方式：联系作者栏目，作者可以方便地提供自己的联系方式，方便读者与作者联系。 5.交流互动：可以与读者进行交流互动，了解读者的看法和建议，提升自己的技术水平。 6.个人品牌建设问题：通过博客作者可以通过展示自己的个人信息和技术实力，建立自己的个人品牌等。 技术架构 1.前端：原生开发。 2.后台管理：应用VUE开发，后台管理应用ELEMENT UI 制作 2.后端API开发：Node.js 3.数据库：MySQL 4.WEB SERVER：（SSR）渲染 NUXJS框架 5.多进程管理：PM2 6.可扩展集群：可支持 技术组合构成了该博客的技术架构，保证了产品的高效可用、产品稳定、可扩展以及高性能的特点。 负责内容 负责项目的全栈开发工作，从前端页面制作到后台管理开发以及后端API开发，到应用上线部署等所有内容。 产品开发细节 前端没有使用任何框架，使用原生代码进行开发，所有页面自适应。 后台管理应用Vue和Element UI进行开发，使用Vue作为前端框架，Element UI作为UI组件库，提高了开发效率。 后端API通过Node.js开发， 应用Express、JWT、Mysql、socket等模块。 数据库使用MYSQL，使用MySQL进行数据存储和管理，提高了数据的安全性和稳定性。 服务端渲染使用了Nuxt.js，目的主要是解决单页面应用不利于SEO优化的问题，使用NUXTJS可以完美解决SEO的整站优化问题。 服务器应用阿里云服务器可分布式扩展、稳定安全、高可用。 CND应用阿里云CDN，使用阿里云CDN可以实现资源分发和加速，提高了网站的加载速度。

万言国学是以弘扬传统文化、在线教育、商城、服务为一体的线上应用，以互联 网和 AI 赋能，弘扬传统文化的同时，提升用户生活品质与精神境界。 开发工具：XCode14、cocoapods、git、svn 开发语言：objective-c、swift. 负责模块：直播（开直播、看直播）、 IM 即时通讯、短视频、商城、课程、支付等。

省委省政府推动建设的地方金融基础设施。平台依托现代互联网技术研发建设，有效整合政府扶持政策、金融机构融资产品等资源，面向全省中小微企业提供"一站式"综合金融服务"网购"市场。 搭建 MVP 代码架构、封装 Activity、Fragment 基类。 对接、理解产品需求并完成0-1开发 配合后台同事联调接口。

项目背景 本项目是一款基于 UniApp + Vue3 开发的旅游服务类微信小程序，主要面向有旅游出行需求的用户，旨在提供景点推荐、旅行日程管理、文化活动体验以及社交分享等一体化服务。 主要功能模块 用户管理：用户注册、登录、个人信息管理、消费记录查看。 景点管理：展示河南本地景点，后台可进行景点信息的增删改。 推荐系统：根据用户兴趣和历史数据智能推荐景点。 文化活动：结合用户位置推荐当地文化活动、节日庆典与特色体验。 评论与评分：用户可对景点进行评价与打分。 实时信息：提供景点实时天气、交通与导航服务。 旅行日程管理：用户可创建、编辑和管理个人旅行计划。 社交互动：支持分享旅游动态，点赞、评论互动。 预订服务：一站式门票预订。 搜索功能：支持按省市区或景点名称进行快速搜索。 技术栈与实现 前端框架：UniApp + Vue3 界面开发：采用 Flex/Grid 布局，配合自定义遮罩效果，保证旅游图片展示美观。 数据交互：Axios 封装接口，实现前后端数据通信。 运行环境：微信开发者工具，小程序端跨平台兼容。

这是一个直播场控录像复盘，自动录像回看的工具类APP。主要面向播主运维等相关人员，本人初期负责主要项目模块开发后期独立负责，项目采用MVVM 框架开发，项目主体采用android原生开发详情页采用网页webview，登录包含三方的微信登录，数据统计采用了友盟预计服务端后台接口统计，异常捕获采用友盟与腾讯Bugly

在车机系统项目中，我主导并完成了Avatar虚拟形象的全流程开发，程序逻辑实现（包括表情驱动、骨骼动画、口型同步及场景交互），打造了具有品牌特色和情感化表达的车内数字伙伴。面对复杂的系统环境，我成功解决了多操作系统与多硬件平台（不同芯片方案）的融合开发难题，设计并实施了高效的跨平台架构与通信机制，确保了系统的高兼容性与稳定运行。在底层交互层面，我完成了车机硬件（如CAN总线、传感器、音频设备）到上层应用软件的技术对接与驱动开发，实现了车辆状态数据的精准采集、控制指令的可靠下发以及资源（如麦克风、扬声器）的协同管理，为上层功能提供了坚实的支撑。最终，我主导实现了车机系统的核心AI智能对话功能，集成先进的自然语言处理引擎，完成了语音唤醒、意图识别、语义理解、多轮对话管理及TTS语音合成等模块的开发与优化，显著提升了人车交互的智能化水平和用户体验，使车机系统具备了自然、流畅的拟人化沟通能力。

本app是手持采集考勤一体机的配套应用，主要面向需进行人员信息采集与考勤管理的场景（如建筑施工等领域），解决了人员信息采集流程繁琐、考勤方式单一及数据同步不及时的问题。相比市场常规方案，其核心特点在于支持手机端灵活切换采集与考勤模式：采集模式支持NFC刷身份证快速获取身份信息并执行人证比对，和OCR识别实现多方式登记，可以采集参建单位、工种、班组等信息；以下是手持采集考勤一体机安卓App的详细功能列表，涵盖采集模式、人员管理、考勤模式三大核心模块，基于实际需求整合高效解决方案： 一、采集模式功能‌ 手动信息录入‌：支持用户手动录入参建单位、班组信息，便于灵活管理组织架构。通过后台接口自动获取工种、班组、参建单位信息，绑定设备后可直接选择使用，减少重复输入。 NFC身份证采集‌：刷身份证自动读取身份信息（如姓名、身份证号，照片等），并支持录入手机号码、选择工种与班组。 人证比对检测‌：集成算法实时比对身份证信息与人脸特征，确保身份真实性。 OCR辅助登记‌：通过OCR技术识别证件信息，补充NFC采集方式，提升灵活性。 数据上传接口‌：采集完成后一键上传至云端平台，保障数据即时同步。 二、人员下发与存储功能‌ 人员信息获取‌：从平台获取人员名单，人脸照片及详细信息，用于后续考勤比对。 本地管理策略‌：支持人员和人脸信息的本地增改查，优化离线操作体验。 数据存储机制‌：本地存储人员基础信息和照片，确保数据安全与快速访问。 心跳互联机制‌：定期发送心跳包与平台保持连接，实时同步状态更新。 花名册展示与编辑‌：直观展示人员花名册，支持在线修改信息（如工种调整、班组变更）。 三、人脸识别考勤功能‌ 刷脸比对算法‌：基于人脸识别技术快速匹配员工信息，1秒内完成身份验证。 考勤数据上传‌：通过接口自动上传考勤记录至平台，支持失败重传机制。 本地记录查看‌：设备端可实时查询历史考勤记录（如打卡时间、地点）。 续传模式选择‌：支持联网自动续传或手动触发续传，适应不同网络环境。 以上功能结合NFC、OCR和人脸识别技术，实现了采集与考勤的无缝切换，适用于工地、企业等场景的高效人员管理。

1、应用面向中小企业，解决了企业的研发、销售、进销存、绩效等一体化的管理需求。 2、应用采用60%原生开发，40%的webview开发，相比市面上应用，一个是高频使用页面原生更流畅，体验更加，不常用的应模块和页面，如表格，则更美观，更易定制化 3、安卓采用MVP架构，Java语言为主，C++为辅，iOS才有OC语言，webview采用Vue框架为主，均为主流框架，兼容性高，稳定迭代，对于B端业务可以更好的应对。

【开发进度30%】 1、根据需求设计合理的游戏系统框架、并在框架内结合功能需求开始制定开发计划，并完成对应美术需求； 2、根据需求进行实际开发，完成核心玩法或核心系统机制； 【开发进度50%】 1、完善核心内容，并围绕核心内容，按照策划需求完成周边重要系统； 2、拼接、调整各类系统功能的交互界面； 【开发进度75%】 1、完成所有策划功能需求，进行系统性测试，排查BUG并修复； 2、开始调整、优化交互体验，包括界面逻辑交互、界面布局交互、交互反馈感等； 3、内部专业数值策划协助需求方完成数值体系构建并填充，调整商业游戏体验水平（可选）； 4、优化性能和消耗； 【开发进度100%】 1、完成产品全部功能，确保无体验无bug并交付； 2、赠送游戏完整管理后台（发送道具、用户行为日志、充值订单查询、游戏运营数据日志报表等）； 3、开启售后保障（例如后续故障排查、功能细节优化等）。

汇通专升本App是一款专为专升本考生设计的一站式学习辅助软件，整合了视频教学、智能题库、互动答疑及教务管理等功能，助力考生高效备考。以下是其核心功能详解： 1. 视频教学（回放与直播） 提供专业课程视频，涵盖高数、英语等专升本考试科目，支持直播授课与录播回放，方便学生根据自身进度灵活学习。课程由资深教师录制，内容紧扣考试大纲，学生可随时暂停、重复观看难点章节。 2. 题库功能 内置历年真题、模拟试题及专项练习，支持刷题与错题、收藏等功能。 3. 问答功能 学生可通过APP与专业教师进行一对一答疑互动，快速解决学习中的疑难问题。 4. 教务功能

一、高度集成化，打破信息孤岛​ 商场综合管理系统将零售管理、会员管理、营销推广、财务管理、物业管理等多个关键业务板块集成于同一平台。例如，在传统模式下，零售业务数据与会员消费数据分属不同系统，难以关联分析。而本系统能使商品销售数据实时同步至会员消费记录，精准洞察会员消费偏好，助力精准营销。同时，财务系统与各业务模块打通，租金、水电费等费用自动核算生成报表，无需人工跨系统整合数据，极大提升数据流转效率与准确性，实现商场运营数据的全方位融合。​ 二、智能化运营，数据驱动决策​ 销售与库存智能管理：系统实时更新库存，依据销售数据预测商品销量，当库存低于安全阈值自动生成补货提醒。如季节更替时，服装商场系统可结合往年销售数据与当前流行趋势，精准预估不同款式服装销量，提前安排补货，减少缺货与积压。​ 客流与营销智能分析：通过摄像头、Wi-Fi 探针等采集客流数据，分析客流动线、停留时长、到访频次等。结合会员消费数据构建 360° 客户画像，为精准营销提供依据。如发现某区域年轻女性客流多且停留久，可针对性投放美妆、饰品类促销活动。​ 三、便捷的租户管理，提升合作效能​ 合同全生命周期管理：涵盖从合同签订、租金调整、续约到终止全过程。系统自动提醒合同关键节点，如租金缴纳、合同到期等，避免逾期风险。以租赁管理为例，可在线完成合同签订，自动计算租金、押金，确保租赁双方权益明晰。​ 运营支持与沟通协作：为租户提供运营数据报表，助其了解销售表现。同时，搭建沟通平台，租户可在线提交装修申请、报修工单等，商场管理方及时响应处理，提升租户满意度与运营效率。

一、面向问题 （一）餐饮商家端 多端管理难：传统餐饮管理中，商家在手机、电脑等不同设备操作时，数据难同步，像在手机接单后，PC 端订单信息更新不及时，易造成错单、漏单，“拼搭搭” 小程序 + PC 端的组合，实现跨端数据实时同步，解决多设备管理协同问题 。 运营效率低：人工统计订单、库存、营收等数据耗时耗力，且易出错。平台可自动汇总分析，比如通过 PC 端后台快速查看不同门店、不同时段经营数据，辅助商家精准决策，提升运营效率 。 （二）消费者端 点餐体验差：线下点餐需等待服务员，高峰期易耽误时间；线上若只有单一小程序或网页，部分消费者（如习惯用电脑办公时想提前订餐）操作不便。“拼搭搭” 小程序满足即时点餐，PC 端方便提前规划、批量操作（如企业团餐预订），优化点餐体验 。 互动参与弱：消费者与商家、消费者之间缺乏便捷互动渠道。平台可通过小程序发起拼餐、评价、建议等，PC 端商家及时响应，增强消费互动与粘性 。 二、方案特点 （一）多端协同深度融合 数据实时互通：小程序下单，PC 端后台秒级同步订单状态，商家在 PC 端处理出餐、配送等操作，状态也能回传到消费者小程序，像消费者可在小程序实时查看 “制作中”“已出餐” 等进度，比传统单一端或数据延迟同步的平台，体验更流畅 。 场景互补覆盖全：小程序主打 “轻、快、即”，适合消费者到店扫码点餐、临时订餐；PC 端侧重 “全、细、规划”，商家用于精细化运营管理（如菜单批量编辑、会员体系深度维护），消费者用于企业订餐、家庭聚餐提前规划等，覆盖餐饮全场景需求，这是多数仅做单一小程序或 PC 管理系统的平台难以实现的 。 （二）功能定制化与智能化 商家功能定制：根据不同餐饮业态（快餐、正餐、茶饮等），在 PC 端后台提供差异化功能模块。比如茶饮店可定制 “原料库存预警 + 配方管理”，当某原料库存低于阈值，PC 端自动提醒，且能通过配方管理确保饮品口味统一；正餐店侧重 “桌台管理 + 菜品沽清” 功能，方便高效安排就餐与菜品供应，比通用型餐饮平台更贴合商家实际运营 。 消费侧智能推荐：基于小程序 + PC 端沉淀的消费数据（如口味偏好、消费频次、时段等），通过算法在小程序为消费者智能推荐菜品、优惠活动。比如上班族午餐时段打开小程序，优先推荐常点菜系、附近热门且有满减的商家，比传统平台单纯罗列菜品更懂消费者，提升下单转化率 。 （三）低成本与高扩展性 成本控制：采用轻量化技术架构，小程序依托微信生态，开发运维成本低；PC 端基于 B/S 模式（浏览器 / 服务器），无需商家额外购置复杂硬件。相比传统本地化部署的餐饮管理系统，大幅降低商家使用门槛与长期成本 。 扩展灵活：支持与第三方系统（如外卖平台、支付系统、配送团队）快速对接。商家可通过 PC 端后台自主选择接入，比如想拓展外卖业务，在 PC 端简单配置就能对接主流外卖平台，数据自动流转，不像一些封闭平台扩展困难，适应餐饮行业多变的合作需求 。 三、产品组成与技术选型 （一）产品组成 消费者端小程序：包含首页（推荐、搜索）、菜单浏览、下单支付、订单查询、评价互动等模块，满足消费者核心点餐、互动需求 。 商家端 PC 管理后台：涵盖订单管理、菜品管理、库存管理、会员管理、数据报表、系统设置等功能，支撑商家全流程运营管理 。 服务端：负责多端数据存储、交互逻辑处理、接口对接等，保障小程序与 PC 端数据流转、功能实现，是平台的 “中枢神经” 。 （二）技术选型 小程序：采用微信小程序原生框架开发，利用其丰富组件与 API，适配微信生态优势，确保在微信内流畅运行、快速打开，提升用户体验 。 PC 端：基于 Vue.js 框架构建前端界面，实现高效交互与组件化开发；后端采用 Node.js + Express 或 Java Spring Boot 等（根据团队技术栈与性能需求选择 ），保障后台管理功能的稳定性与扩展性 。 服务端与数据库：服务端可选用云服务器（如阿里云、腾讯云）灵活部署；数据库采用关系型数据库（MySQL）存储结构化数据（订单、菜品等），结合非关系型数据库（MongoDB ）存储日志、用户行为等非结构化数据，提升数据存储与查询效率 。

本系统方案面向中小型企业，是一款可本地化部署的低代码开发平台。相较于市面上传统的低代码平台，此系统从底层构建时加入了“工作量化”特性，在兼顾灵活、易用的基础上，解决了企业对员工绩效考核的痛点。 业务人员也能参与开发： 熟悉业务流程但非专业程序员的人员（如业务分析师、产品经理）可以直接构建简单的应用或流程原型，加速需求落地。 开发者效率倍增： 专业开发者可以摆脱大量重复性编码，专注于核心业务逻辑和创新功能，开发效率提升数倍乃至十倍。 应用交付周期大幅缩短： 从需求到上线的周期从天/周缩短到小时/天，企业能够更快地试错、迭代和响应市场。 降低开发成本与风险： 减少对稀缺的高阶开发者的依赖，降低人力成本；内置的标准化组件和最佳实践也减少了错误率和技术风险。 灵活性与可扩展性： 优秀的低代码平台并非封闭系统，通常提供强大的集成能力（API、连接器）和灵活的扩展选项（自定义代码注入），确保能满足复杂企业级应用的需求。

1.本软件为iOS移动端软件项目，提供远程1v1，1vN视频语音多媒体教学。支持电子白板，视频，语音，教材，课中交互等功能。可供相关机构使用，以及技术支持。 2.本软件支持，手机端，iPad端使用。支持丰富的课中交互。视频，语音流畅稳定，功能新颖多样，如上台发言等。支持查看多人课中状态，包括举手，禁言等。 3.本软件产品支持后续更多功能扩展。

本项目为多商户B2B2C综合电商平台，支持零售与批发双模式运营，覆盖PC端与移动端（H5/小程序/APP）。系统采用分布式架构，包含商品管理、智能定价、会员体系、多级分销、在线支付（支持账期）、物流跟踪、数据看板等功能模块，适配不同终端响应式布局。批发模块支持阶梯定价、大宗采购与合同管理，零售端集成个性化推荐与营销工具（拼团/秒杀/优惠券）。后台提供供应链协同、财务结算及AI数据分析，助力商户高效运营。通过OAuth2.0保障交易安全，依托云计算实现高并发处理，为消费者提供无缝跨端购物体验，赋能企业数字化转型。

宁夏方言大模型项目简介 这是一个致力于开发宁夏方言人工智能模型的创新项目，主要特点如下： - 开发一个基于大型语言模型的宁夏方言模型，用于语音识别和文本生成任务 - 通过数字化技术促进宁夏方言的保护和传承 - 在有限的本地硬件资源下实现高质量的模型训练和部署 技术特色 - 采用 Qwen2-0.5B 等小型但高效的预训练模型作为基础 - 使用 LoRA 等参数高效微调技术，降低计算资源需求 - 结合最新的低资源语言学习研究成果 系统架构 - 前端 ：基于 Vue.js 的用户界面，提供语音识别和文本处理功能 - 后端 ：使用 Flask 和 Celery 构建的分布式处理系统 - 模型服务 ：支持模型训练、评估和推理的完整流程 ## 应用价值 - 为宁夏方言的数字化保护提供技术支持 - 降低方言识别和处理的技术门槛 - 为其他低资源语言的人工智能应用提供参考方案 项目采用模块化设计，具有良好的可扩展性和维护性，支持后续功能的持续优化和升级。