数据库服务器

该系统旨在管理企业核心数据，通过将集团内各个系统的主数据规范化并保存到主数据平台中，并进一步分发至各下游系统。系统的核心功能包括模型管理、字段管理（创建表）、数据维护以及使用RabbitMQ整合并通过Exchange机制分发最新数据给下游系统。这确保了数据的一致性、准确性和及时更新，为企业的高效运作提供了坚实的基础。 相比于市面常规方案来说是成本比较低，是通过开源框架改造而来前端使用vue,后端.net core，可以部署在window服务器也可以部署到Linux服务器，同时支持SQL server和MySQL，并且加上了RabbitMQ可以在更新的第一时间推送到下游系统。

该系统为提高公司员工部门效能，对接jira数据源进行分析和展示来提升部门整体效能为目的而形成。 1. 针对用户提出的重新登录进行权限系统的重新设计和优化 2. 针对系统出现的OOM问题进行问题跟踪和优化 3. 脚本平台出现的慢sql 1. 对于用户提到的数据源变更使用规则引擎实现 2. 对权限系统使用redis做持久层 3. 数据看板特殊数据结构存储在mongo 4. 使用python对原数据进行加工和清洗 5. Xxl-job定时对数据进行更新 6. 技术栈使用到了spring cloud gateway、open feign、eureka、oauth2等

**智能宠物寄养平台** 项目描述 该项目是一个融合 **线上预约+线下无人值守实体寄养店** 的智能宠物寄养平台，支持 **加盟模式**。系统包含 **店家端App**、**小程序** 和 **后台管理系统**，实现宠物寄养、门禁控制、实时监控、订单支付等功能。用户可以通过小程序选择寄养门店并下单，加盟店则通过App进行管理，平台支持24小时无人寄养模式。 主要职责 * 负责 **平台微服务架构设计**，采用 Spring Cloud 构建服务注册、配置中心与网关路由。 * 使用 **Nacos** 实现配置与服务管理，提升系统的扩展性和可维护性。 * 引入 **Seata** 解决跨服务订单支付、积分返利、加盟分账等分布式事务一致性问题。 * 设计 **店家端App** 与 **小程序接口**，实现宠物寄养预约、订单查询、寄养状态跟踪。 * 基于 **Redis** 实现高并发缓存，存储门店可用寄养仓位、实时预约情况。 * 使用 **RabbitMq** 构建异步消息机制，支持订单状态通知、监控告警推送、加盟收益结算等功能。 * 接入 **MQTT 协议** 实现设备实时通信（如门禁开关、摄像头状态上报、环境监测数据采集）。 * 使用 **xxl-job** 定时任务调度，完成订单自动结算、日志归档、加盟收益对账。 * 部署 **Nginx** 作为反向代理和负载均衡，提高系统并发处理能力与稳定性。 技术亮点 * **线上线下结合**：打通小程序端预约、支付与线下无人寄养设备的交互，支持门禁与环境智能化管理。 * **加盟扩展模式**：系统设计支持多门店加盟，收益分账通过 Seata 保证数据一致性。 * **实时监控**：利用 MQTT 实现店内设备（门禁、摄像头、传感器）的实时通信，用户可远程查看宠物情况。 * **高可用架构**：Redis+Kafka 构建高并发订单处理与异步消息机制，保障稳定运行。 * **自动化运维**：结合 xxl-job 和 Nacos 实现动态配置下发、定时对账、故障告警，提升运维效率。

全流程溯源系统通过 “一物一码” 技术，记录产品从 原材料采购→生产加工→仓储物流→终端销售 的全链路数据，确保每个环节透明可查。例如，在奶粉行业，消费者扫描罐底二维码，即可查看 奶源牧场、生产批次、质检报告、物流轨迹 等关键信息，有效保障食品安全。 地理围栏技术则通过 GPS定位+扫码数据，自动监测产品流通范围。一旦发现商品在未授权区域销售（如低价跨区窜货），系统会立即预警，帮助企业打击违规行为，维护市场秩序。 典型案例：某知名奶粉品牌接入全流程溯源后，窜货率下降 60%，消费者投诉减少 45%，同时通过扫码营销活动提升了 30% 的用户复购率。这种技术不仅增强了品牌信任度，还能满足国家对食品、药品等行业的强制溯源要求，实现 防伪、控货、营销、合规 的多重价值。

人工智能解决方案开发者，专注金融科技与企业服务领域。通过金融聊天机器人解决客服效率与精准应答难题，利用AI验证小程序保障线上交互安全，开发Python数据处理脚本高效处理文本/图像等多源数据，提升决策效率。 核心优势在于深度融合NLP与CV技术：聊天机器人精准理解金融术语与用户意图，验证系统结合图像识别强化核验可靠性。方案突出金融级合规安全，Python脚本具备高度定制化与自动化扩展能力，显著优于通用工具在复杂场景的局限性。 技术根基为Python全栈开发，精通NLP框架（Transformers/spaCy） 实现意图识别、实体抽取，掌握CV工具链（OpenCV/PyTorch） 完成图像识别与验证处理，设计高并发数据流水线支撑端到端AI落地。

平台作为“机构-护士-用户-护工”四方协作的枢纽，实现了各方信息的高效流通和资源的优化配置。 平台整合了各地医疗机构的护士和护工资源，用户可以在平台上轻松选择合适的护工，提高了服务的灵活性。 平台制定了严格的服务标准和流程，对护士和护工进行专业培训，确保为用户提供高质量、标准化的护理服务。 护士资料管理：动态审核与能力标签 小程序下单：就诊人管理与时间预约 订单确认与支付：透明化费用与保障机制

开发工具：delphi ；数据库：SQL Server ;联结方式：ADO； 系统原理：把窗体界面建立在包文件中，其中窗体上的控件全部保存在数据库中，方便更改；再建立主程序，调用包内的的窗体，这样，同类型的界面只要建立一个就可以，现在已经建立了单表，父子表，一对二表格，查询报表的窗体，基本上能满足大部分工厂的运作；还可以量身订做； 功能：用于工厂数据管理系统，所有界面可以跟据工厂的实际流程自定义界面，自定义运作流程；可以针对电梯行业（自动生成电梯的BOM)，制衣特殊行业运作流程可以灵活设置；由于设置系统需要一定的SQL语言基础，如果需要试用，请联系

专为医疗器械行业打造的私域批发平台，主要面向医疗机构、诊所、药店及终端经销商，提供便捷的线上采购、订单管理及供应链服务。平台涵盖各类医疗器械、耗材及康复设备，支持批量询价、专属折扣及快速配送，满足B端用户高效采购需求。 通过会员分级、精准推荐和专属客服，强化私域运营，提升客户粘性。结合行业政策与市场需求，助力合作伙伴优化采购流程，降低成本。现开放优质供应商入驻，共同打造医疗器械垂直领域的闭环生态！

好的，我们来将这段关于企业内部绩效打分系统的介绍进行扩充，使其内容更丰满、逻辑更清晰，更能体现其专业性和重要性。 企业内部绩效管理与评估系统介绍 核心定位与目标 本系统是一套专为本企业量身打造的、结构化、多层级的绩效管理与评估工具。它旨在通过科学、公正、透明的评价机制，精准衡量各级员工的价值贡献，明确个人发展方向，并最终驱动组织整体战略目标的实现。 该系统的核心目标在于： 战略落地： 确保公司战略目标能够有效分解，并与各级员工的日常工作紧密关联。 公正评估： 建立一套基于岗位职责和价值贡献的标准化评分体系，最大限度地减少主观偏见。 激励发展： 识别高绩效员工，为其提供晋升与发展的依据；同时帮助待改进员工找到差距，并制定提升计划。 人才盘点： 为人力资源部提供精准的数据支持，用于人才梯队建设、薪酬调整、培训发展等关键决策。 评分架构与层级 本系统采用自上而下的级联评分模式，以确保管理层级的连贯性和评价的有效性： 高层领导为中层领导打分： 评分重点： 高层领导对中层领导的考核，更侧重于其团队管理能力、部门战略贡献、跨部门协作以及关键业务指标（KPIs）的达成情况。权重会向战略性、领导力及创新性等维度倾斜。 打分类型： 主要以目标达成评估（MBO/OKR）、管理行为评估（如360度评估的领导力部分）以及关键事件评估为主。 中层领导为基层员工打分： 评分重点： 中层领导对基层员工的考核，将更聚焦于其岗位职责的履行情况、工作任务的完成质量与效率、个人工作态度及团队协作精神。 打分类型： 评分将包含量化指标（如销售额、生产率）和非量化指标（如客户满意度、工作主动性）的组合。权重会根据不同岗位的核心要求（如技术岗、销售岗、行政岗）进行差异化设置。 评分标准与权重 为保证评估的针对性和公平性，系统内置了动态的、基于岗位的评分标准库。 差异化权重： 每个岗位的评分维度及其权重都经过精心设计。例如，研发岗位的“技术创新”权重会高于行政岗位的“流程执行”权重。所有权重标准均由人力资源部协同各业务部门共同制定，并定期回顾优化。 多元化打分类型： 绩效指标（KPIs）： 针对可量化的工作成果，进行客观数据评分。 能力素质模型： 评估员工在工作中展现的核心能力，如沟通能力、解决问题能力等。 工作态度与价值观： 考量员工的行为是否符合公司倡导的文化和价值观。 最终得分汇总与应用 所有层级的评分完成后，系统将自动进行数据汇总与加权计算，生成最终的绩效得分。 绩效核算： 人力资源部作为最终得分的汇总与核算部门，将负责： 数据审核： 确保评分流程的合规性和数据的准确性。 绩效排名与等级划分： 根据最终得分，将员工划分为不同的绩效等级（如“卓越”、“优秀”、“符合预期”、“需改进”等）。 生成报表： 输出多维度的绩效分析报表，供管理层决策参考。 结果应用： 绩效核算结果将直接应用于： 绩效薪酬： 作为年终奖金、季度奖金等浮动薪酬发放的核心依据。 晋升与调岗： 优秀绩效者将获得优先的晋升和职业发展机会。 培训与发展： 针对绩效结果中暴露的短板，制定个人化的培训发展计划（IDP）。 人员优化： 对于长期绩效不达标的员工，启动相应的绩效改进计划（PIP）或人员调整流程。 通过这套完善的闭环管理系统，我们致力于打造一个“人人为自己的绩效负责，管理者为团队的绩效负责”的良性工作生态，最终实现员工与公司的共同成长。

1. 协议栈开发专精：10年+专注通信协议栈开发，尤其擅长层二（L2）协议设计与优化， 包括MAC层调度、信道管理、数据封装/解封装等核心模块开发。 2. 深度技术积累：精通GSM/TD-SCDMA/TD-LTE层二协议栈全链路开发，熟悉3GPP标准， 能快速定位协议兼容性、吞吐量优化等复杂问题。 3. 嵌入式协同能力：具备层二协议与硬件（如基带芯片、射频模块）的联合调试经验，确 保协议栈高效运行于资源受限的嵌入式环境。

（一）运游一体化服务。整合旅游交通资源，开展旅游交通综合运行分析，政企合作推动旅游客运班线、景区公交、偏远景区客运服务等资源优化配置，服务乡村振兴战略。推动运输客票、景区门票等票务系统衔接，开展车票、船票、门票等一体化预订和结算服务；针对不同旅游出行群体，提供旅游包车、拼车、直通车、小件快运、房车等个性化接送服务。 （二）旅游交通市场协同监管。加强交通、旅游等部门间信息双、多向整合应用，推动执法信息互联互通，实现旅行社、导游、景区景点、包车、班线、汽车租赁、汽修服务等信息查询服务，有效遏制“黑社、黑团、黑车、黑导”等违法行为。由山西、江西、湖南重点实施。 （三）景区集疏运监测预警。推动重点景区和周边路网动态运行监测数据跨部门共享，综合利用互联网等社会数据资源，加强重点时段、重点景区的客流预测，开展景区周边路网客流监测预警，防止景区游客滞留或客流积压，支撑联合开展应急救援服务。 （四）旅游交通精准信息服务。依托市场力量，开展旅游交通特征分析，根据旅游特征、节庆活动安排、交通拥堵规律等情况，开发特色交通旅游增值服务产品，创新运用北斗、大数据分析等技术，实现精准服务。积极推动政府部门与互联网企业间信息双向开放，提供更加丰富、便捷的旅游要素（吃、住、行、游、购、娱等）综合信息服务。

1. 【30%】本方案旨在提高点餐效率，减少人工错误，降低服务员工作量，提升餐厅服务水平。 2. 【50%】相比市场常规方案，本系统更高效、易用、灵活，具备良好的扩展性，适应不同餐饮企业需求。 3. 【20%】系统由点餐管理、财务报表、预定服务、库存管理和员工管理等模块组成，采用C#和SQL Server数据库，确保高效运行和数据安全。

1.产品线规划：主导AMR技术平台全生命周期管理，构建"数据采集-业务应用-决策支持"三层产品架构，支撑5类能源计量场景 2.需求转化：年均完成50+招投标技术方案设计，将客户需求转化为可落地的产品功能模块，中标率提升至68% 3.平台化建设： 设计可配置化报表引擎，支持客户自主生成12类业务报表，实施周期由3周缩短至3天 开发电网异常预测算法模型，准确率超92%，助力产品溢价15% 4.生态构建：建立设备数据开放平台，制定标准化API接口规范，接入3家硬件厂商形成行业解决方案 5.数据价值挖掘：构建能耗分析指标体系，通过BI看板实现客户用能成本可视化，助5家客户达成节能降耗KPI

责任描述：负责实现购物车系统开发 负责商品搜索系统开发 负责实现无状态是用户注册登陆 负责后台管理系完成商品管理模块 软件架构：Spring+SpringBoot+Springcloud+SpringMVC+Mybatis 项目描述：整体架构基于rest风格开发，规范了请求动作，URI的风格 随着互联网技术的快速发展，外卖、生鲜时代的到来，电子商务已经成了商业发展的必然趋势。我们与当地超市，特产店，百货店等联合，致力于打造用户能买的安心的网上商城。 该项目，包含后台管理系统、前台系统，搜索系统，订单系统，会员管理系统，登录系统等其他系统

主要为海底捞提供照片打印的服务 1、前台公众号h5上传照片，后台对照片进行剪切，缩放，添加边框，多张合并等操作，然后生成订单（海底捞积分支付，微信支付，免费打印），并把照片传到阿里云的oss上，最后通知打印端进行照片的打印。 2、前台小程序上传照片，通过ai接口，制作ai合并的照片。 3、每天订单量大约10w+，照片只保存12小时，定时清理。 我主要负责后台api接口的开发及后台管理系统的开发 微信搜索：岚印象，或者海底捞现场体验打印照片

该系统为山东高速集团提供了济宁范围内的桥梁监测服务，通过集成传感器、实时数据采集和分析，帮助政府相关部门实时了解桥梁的健康状态，及时进行维护和修复，确保道路交通的安全性。

1.本方案面向谁，解决了什么问题? 目标用户： 核心客户：生物科技行业上下游企业（如医疗机构、科研合作单位、供应商）； 次要受众：投资者、行业媒体、求职者。 核心痛点： 传统企业官网信息分散、技术价值传递不足，难以快速展示企业核心竞争力和业务场景； 静态页面交互体验弱，无法支持动态数据展示（如研究成果更新、合作案例库）； 缺乏移动端友好性和SEO优化，导致目标用户触达效率低。 2.相比于市场常规方案，本方案有哪些特点? 特点一：模块化信息架构，精准传递技术价值 分层内容设计： 首页置顶「3秒读懂格物致和」动态信息图（分子结构动画+核心专利数据轮播）； 独立「科研合作入口」与「商务合作入口」，区分B端/G端用户需求。 场景化案例库：通过时间轴+标签筛选，展示不同领域（肿瘤诊断、基因编辑）的合作成果。 特点二：高性能与轻量化兼备 秒级加载体验： Vue前端静态资源懒加载 + Redis缓存高频访问数据（如新闻动态、荣誉资质）； 图片自动压缩为WebP格式，体积降低70%。 响应式交互设计： PC/移动端自适应布局，Pad端独立交互优化（如横屏展示实验流程视频）。 特点三：低成本高效运维 PHP管理后台：基于Laravel开发可视化CMS，非技术人员可快速更新： 一键发布研究成果（支持LaTeX公式渲染）； 合作案例多维标签管理（领域/技术/地区）。 SEO深度优化： 自动生成XML站点地图 + 结构化数据标记（ScholarlyArticle规范）； 行业关键词智能密度分析（如“单细胞测序”“IVD试剂盒”）。 3.方案的产品组成或技术选型 技术架构 前端：Vue3 + Vite（极速构建）+ Element Plus（高可定制组件库）； 后端：PHP 8 + Laravel框架（高开发效率）+ MySQL 8（事务型数据支撑）； 性能优化：Redis 6（页面片段缓存）+ Nginx动静分离。 核心功能模块 动态内容引擎： 科研成果时间轴（PHP异步加载 + Vue虚拟滚动）； 合作案例多维度筛选（MySQL全文索引 + Redis缓存结果集）。 安全防护： HTTPS强制跳转 + 阿里云WAF防火墙； 每日MySQL自动备份至对象存储OSS。 运维工具链 内容管理：Laravel Nova后台（支持角色权限分级）； 监控告警：Prometheus + Grafana（服务器性能监控）

1.熟练Java基础和面向对象编程思想，拥有良好的代码编写习惯。 2.熟练Spring，SpringMVC，Mybatis，SpringBoot，SpringCloud等技术型框架，并且可以根据需求快速搭建项目。 3.熟悉SpringCloud微服务组件，对Nacos，OpenFeign，Ribbon，Sentinel，Gateway都有了解并在项目中多次使用。 4.熟练MySQL关系型数据库，具有良好的SQL编写及优化能力。 5.熟悉使用Linux操作系统的命令以及使用Docker进行容器化部署。 6.熟悉RabbitMQ消息队列，有过手动消息确认、消息持久化、交换机队列定义的实践。 7.熟悉Redis非关系型数据库，掌握Redis分布式锁，用Redis搭建集群等。 8.了解HTML，CSS，JavaScript，JQuery等技术，使用过Vue+Element构建页面。 9.熟练使用Git、Maven、Postman、Apifox、Swagger等工具协助提高开发效率。

本项目是一个基于内存的搜索软件 可以把一个大型的txt文件载入内存，搜索指定的字符串 然后搜索的效率大大提高 这个软件主要解决的是一个在客户遇到需要搜索大型txt文件的时候的一个需求 原理是把txt文件存在硬盘上的时候 搜索效率较低 然而全部存入内存之后 搜索效率大大提高

对电子商务平台上的产品的评论数据进行分析和挖掘，可以为潜在买家提供有用的购买建议，还可以发现产品在某些方面存在问题。本文基于电商产品的评论数据，研究电商产品评论的情感分析及可视化, 首先，采集电商产品的评论数据，为后续的研究提供数据支撑。选取京东商城作为评论数据采集的目标源网站，并对其进行分析，再基于网络爬虫技术设计、编写数据采集程序，并确保数据采集程序可以正常运行。对采集到的电商产品评论数据，存储到数据库中，方便后续使用。 其次，对采集到的电商产品评论数据进行情感分析及LDA主题分析，使用数据清洗、分词、去停用词等对评论数据进行预处理，使用Word2vec模型对评论数据进行向量化表示，为提取评论数据的深度情感特征，使用栈式自编码网络对评论数据做特征提取，使用LSTM模型对评论数据进行情感分析，对情感分析后的积极评论和消极评论分别进行LDA主题分析，分析评论数据中的潜在主题。 最后，对电商产品评论数据的情感分析结果和LDA主题分析结果进行可视化，设计并实现分析结果可视化系统，以饼图、词云图和表格的形式展示评论数据的情感分析结果和LDA主题分析结果，提供清晰、直观的可视化展示