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技术亮点 ​​前端布局​​： 使用CSS Grid/Flexbox实现瀑布流 JavaScript动态计算图片位置 响应式设计（PC/移动端适配） ​​后端架构​​： Spring Data JPA操作数据库 RESTful API设计 三层架构分层（Controller-Service-DAO） ​​性能优化​​： 图片懒加载技术 数据库索引优化 分页加载机制

项目简介 **金融数据管理平台**是一款专业级金融合同管理和计算工具，专为解决金融机构和企业财务部门在融资管理中面临的复杂计算问题而设计。本人独立开发完成核心功能，现寻求合作伙伴或出售源代码。 **技术栈**：Python + Tkinter + SQLite + Pandas **开发进度**：核心功能已完成，可直接使用 ## ✨ 核心功能亮点 ### 1️⃣ 精确的利率计算引擎 - ✅ **支持LPR浮动利率**：自动查询最近LPR，精确计算利率 - ✅ **复杂调息规则**：支持多种调息周期和调息日 - ✅ **首笔提款日机制**：支持以首笔提款日为基准的利率确定 - ✅ **固定利率支持**：支持全期固定利率不调息 ### 2️⃣ 强大的还本付息计算 - ✅ **多笔放款支持**：一个合同下支持多笔放款独立计算 - ✅ **灵活还本方式**：按计划还本、利随本清、到期一次还本 - ✅ **多样付息方式**：定期付息、利随本清、复利计息、还本时结清利息 - ✅ **自定义付息日**：支持自定义各种付息日期组合 ### 3️⃣ 特殊业务场景支持 - ✅ **信托特殊结

1、【30%】本项目面相园区物业，解决了物业对园区房屋以及设施的统一管理 2、【50%】相比市场项目，本项目功能更全面，有园区的一体杆设施控制，还有园区车位监控还有子系统可以接入园区的摄像头 3、【20%】该项目后台可以在线管理园区内的楼宇、企业、车辆和一体杆等资源，可视化大屏通过园区3D模型实时展示园区概况。学员通过该项目能学到如何用qiankun搭建微前端架构、用Echarts进行数据可视化、以及前沿的3D模型展示等技术方案

1.帮助教培行业负责人和内务管理解决学校学员的管理和日常排课消课 2.连接微信公众号可实现消课通知家长 卓凡教培系统是一个专为艺术培训机构设计的管理平台，旨在简化日常教学管理、提升家校沟通效率，并通过微信服务号实现便捷的课程管理和通知服务。系统采用Laravel作为后端框架，DaisyUI和Tailwind CSS作为前端UI框架，实现了响应式设计，可同时适配管理端和移动端访问。 ## 功能模块详解 ### 1. 用户管理系统 - **多角色管理**：管理员、教师、职员、学生和家长等多角色权限控制 - **权限控制**：基于角色的权限分配，确保数据安全和操作限制 - **个人资料管理**：用户可以更新个人信息和修改密码 - **状态控制**：支持用户账号的启用/禁用管理 ### 2. 课程与排课管理 - **课程分类**：支持多层级课程分类体系，便于课程组织和查询 - **课程内容管理**：课程基本信息、课时设置、收费标准等完整管理 - **教室资源管理**：教室信息维护、容量管理和使用状态监控 - **课程排期**： - 固定排课（按周计划）和临时排课功能 - 批量生成

1.全球领先的多语种新闻智能宣传平台，在商业新闻、新闻稿分发市场，以及作为兼职工作场所。用你的时间和资源赚钱很容易。 2.我们正在积极寻求在新闻、影响者和广告领域的合作。我们的目的不仅是合作，而且是获取宝贵的资源。作为交换，我们承诺将这些资产分配到我们广泛的全球网络。我们邀请您考虑这个互惠互利的机会。 3.我们的专职卖家会处理您无法完成或没有时间完成的任务。有了iDoPress，您将有更多时间专注于真正重要的事情——推进您的业务或教育。让我们经验丰富的卖家为您服务。

该项目是试题、试卷、考试等数据管理系统。 主要职责：负责题库管理、试卷管理、考试管理等模块的开发。 1、使用 crypto-js 加密算法库，数据进行加密后传递给后台； 2、使用腾讯云 COS 在课程学习模块将教师或管理员需要上传的视频以及图片进行存储； 3、使用 Ueditor 富文本编辑器对课程学习内容模块进行文本编辑； 4、利用 echarts 绘制折线图和柱状图，提供直观、生动的数据可视化页面。

这个产品主要针对互联网医院市场部的员工进行线上市场推广使用，它主要包含几个核心功能： 1. 肿瘤相关疾病的科普知识和肿瘤医院医生的信息介绍 2. 线上咨询医生，医生可以通过文字、图片等方式进行咨询 3. 维护患者的病历信息，方便医生查看 4. 医生可以通过后台管理患者的病历信息 整体技术栈包括一个微信小程序，一个web端的后台管理系统，以及基于SpringFramework的后端服务 微信小程序采用Taro框架进行开发，后台web端使用React + tailwindcss + vite进行开发

1. 目标用户与解决的问题 本网站面向广大美食爱好者及烹饪爱好者，旨在解决他们在寻找美食灵感、学习烹饪技巧以及分享个人美食体验方面的需求。无论是忙碌的上班族想要快速找到简单易做的食谱，还是资深美食家渴望探索世界各地的特色菜肴，又或是烹饪新手希望系统学习烹饪基础，本网站都能满足其需求，成为他们美食之旅的得力助手。 2. 方案特点 相较于市场上的常规美食网站，本方案具有以下显著特点： 个性化推荐：运用智能算法，根据用户的浏览历史、收藏偏好、搜索记录等多维度数据，为用户精准推荐符合其口味和需求的美食内容，实现千人千面的个性化服务。 互动社区氛围：打造活跃的美食社区，用户不仅可以发布自己的美食作品和心得，还能与其他用户进行互动交流、点评分享，形成良好的美食社交生态。 专业教学体系：邀请专业厨师和美食达人录制高清教学视频，从食材选购、烹饪步骤到技巧要点，进行详细讲解和演示，帮助用户轻松掌握各种美食的制作方法。 丰富内容资源：整合海量的美食菜谱、餐厅推荐、食材百科等内容，涵盖中西方各大菜系，满足用户对不同美食文化的探索需求。 3. 产品组成与技术选型 在产品组成方面，网站包含美食推荐模块，依据用户

1.该项目采用Vue2+ElementUI为主要技术开发，由原先的线下招投标方式改到线上，很大程度解决了项目招投标问题，极大提高了招投标办事效率。项目根据用户登录权限不同展示不同角色，角色分为采购人、代理机构、专家，电子投标流程逐渐替代了传统的纸质现场投标，根据招标公告需求，进行网上报名，下载招标文件，编制采购需求表并下达计划书，并对采购文件进行编制，然后上传电子标书，标书上传后，等待网上公布开标时间；如上传的标书为加密文件，需要在开标前的指定时间内进行解密； 2.该项目采用vue2.x+elementui+springboot开发，系统简单大气明了，性能卓越页面布局响应自适应操作方便。

研发家用无线路由器软件系统，包括BSP，应用软件，WEB SERVER等所有软件，linux驱动开发，协议开发。主要芯片方案RTK，包括ralink和marvell等，产品型号包括N300，AC1200，到WIFI6等，10年以上工作经历。产品主要销往国外，包括东南亚国家、南美国家和欧洲等地区。包含自主品牌和客户定制软件。包括IPv6，MESH等所有路由器常用功能。

生成带有加密信息的二维码图片，使用系统中特研的加解密函数进行处理，极大提高信息的隐蔽性和安全性。基于二维码的容错机制（如M/Q/H级容错率），秘密信息被编码为二进制序列后，按位翻转数据位完成数据隐藏。

1.本方案面向的是需要高效、智能化知识处理和推理的用户群体，特别是对数据分析、自然语言处理及智能决策支持系统有需求的企业和科研人员。它能够解决信息处理的准确性、效率和灵活性问题，尤其是在面对复杂多变的任务时，提供比传统AI更具智能和适应性的解决方案。 2.相较于市场上的常规方案，本方案的最大特点是其多模型智能聚合架构。它结合了LingtX1（认知核心）、DeepSeek R1（推理引擎）和Tongyi Qianwen（语言处理器）等多个系统，能够在多线程推理和动态神经拓扑重构的基础上，提供更精确和高效的响应。此外，方案具备实时适应性学习和模块化热插拔升级的能力，使得系统能随着时间不断进化和优化。 3.本方案的产品组成包括： LingtX1：作为认知核心，负责理解和处理复杂的知识图谱与推理任务。 DeepSeek R1：推理引擎，支持多线程推理和逻辑推导，能够高效生成多条推理链并评估其优劣。 Tongyi Qianwen：语言处理器，支持自然语言理解和生成。 技术选型上，重点使用了动态神经拓扑重构、多线程推理引擎、双通道知识集成等技术，保障系统能够实时处理和生成高质量的智能响应。 如果你

本项目是一款基于Vue.js的全渠道电商平台，主要面向B2C零售行业，适用于服装、数码、日用品等标准品类的在线销售场景。系统支持消费者端：商品浏览、购物车管理、订单支付、售后服务等完整购物流程,商家端：商品管理、订单处理、数据统计等店铺运营功能 特色场景：秒杀活动、拼团购、优惠券分发等营销玩法，助力商家提升转化率

1.解决什么问题？ 用户手动采集各电商平台商品详情页图片时操作繁琐，要按个点击图片，然后右键保存，最后还要整理到某个文件夹。 2.技术选型？ 考虑到爬虫的不合规性，加上用户的使用场景，选择Chrome插件的方式。Chrome插件是基于html、css、JavaScript等前端技术开发，集成于Chrome浏览器中，使用方便，对性能几乎没有要求。 3.如何快速上手本项目？ 参考Github的使用说明

系统总体分为数据采集模块，数据传输模块，数据可视化模块。在设计与实现时，系统选择Flask框架。数据采集模块编写一个Python程序爬取所需要的赛事数据，将其保存到MySQL数据库中，接着对其进行预处理，保证数据的准确性。数据传输模块再将数据封装，编写一个数据模型模块，让其可以直接与数据库连接，并且可以读取数据，让数据可以传送到前端。数据可视化模块利用ECharts制作具有直观的交互和动画效果的数据堆叠图和雷达图展示英雄数据和选手数据，利用JQuery库和CSS语言来实现数据传输、轮播动画和页面布局。通过这些可视化图表，可以更加直观地了解英雄的强度、选手的表现和战队之间的差距等内容。

为应对多维度数据分散管理难题，以公司项目为核心，主导构建覆盖公司 / 单位层级的数据整合与可视化系统，致力于实现数据对比分析、绩效关联考核及卡片式数据封装，为管理层决策提供坚实的数据支撑。 2、 协作工具：蓝湖（UI 对接）、SVN（代码管理）、Jira（需求跟踪）。 3、 核心框架：Vue3 + Vite + TypeScript + Element Plus项目职责： 1、 Vue3 + Vite + TypeScript + Element Plus，结合 ECharts 实现数据可视化大屏开发。 2、 设计并实现 数据卡片组件库，支持动态数据包生成，提升数据流转效率 35%。 3、 定制开发 多维数据对比分析组件，支持拖拽筛选、时间轴联动等交互。 4、 通过 SVN 规范化管理代码，编写详细的技术文档，保障团队代码质量与开发效率。

本项目主要开发设计了基于yolov11+SE的垃圾分类系统，本系统集成yolo模型以及引入se注意力机制，开发了一款app，界面简约，功能完善。可以用来学习如何调用yolo模型！以下是摘要介绍： 在当今这个城市化快速发展的时代，城市里的生活垃圾产量一直在持续不断地攀升，传统的人工进行垃圾分类的方式，它的效率特别低下，而且分类的准确性也不怎么高，很难契合现在资源循环利用以及环境保护方面的需求。本系统专门设计并且实现了一个基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统，这个系统借助了比较先进的图像识别技术，能够实现垃圾的自动化精准分类。凭借这样的分类方式，就可以提高垃圾分类的效率，还可以降低对环境的污染，促进资源的循环利用，在系统开发的过程当中，凭借多种不同的渠道去收集数据，把公开的数据集进行整合，收集到的数据经由去噪、标准化以及数据提高等一系列的预处理操作之后，按照7:2:1的比例划分成训练集、验证集和测试集，系统选用了YOLOv11模型，并且结合SE注意力机制来进行特征提取和模型训练，还利用Pytorch库对特征选择进行优化。在系统架构方面，前端是基于Vue.js框架来构建交互界面的，后端运用

python爬取全国大学官网公开的手机号 1、在华禹教育网获取全国大学网站 2、根据目标网站爬取全站链接，包括关联站 3、纯文本直接正则匹配爬取 4、其他格式的数据，通过关键字匹配后下载解析，再匹配爬取 。

对卡的操作,102卡,4442卡. 写卡,擦卡,清零,回收,充值,开户. 熟悉卡的所有业务和流程. 客户群体是一些燃气卡表的用户, 保证了内存的正确释放,不存在内存泄漏问题. 完整的业务逻辑,保证在非正规的操作时候也能及时的提示错误. 项目的动态库主要是C++开发,界面用到delphi,和C#都用到. 熟悉各种技术开发

北京博大新元房地产开发有限公司（以下简称“博大新元”）于 2008 年注册成立，是经开区一级国企北京亦庄国际人才发展集团全资子公司。作为满足经开区打造高精尖产业人才高地战略需要的重要实践，实现经开区“产城融合、职住平衡”的重要部署，博大新元聚焦经开区“四区一阵地”的发展定位，以“服务人才需求、支撑区域发展”为出发点，以落实北京城市总体规划、亦庄新城规划为抓手，按照政策性功能性导向、企业化管理、市场化运作、可持续发展的推进原则，通过构建精准化、多层次、全方位的人才住房供应、管理及服务体系，为经开区及亦庄新城创新发展引聚活力人才群体