Docker

Moqui ERP 是一个开源企业资源计划（ERP）系统，基于Apache OFBiz架构优化而来，专注于灵活定制和高性能。其核心特点包括： 模块化设计：支持按需扩展，涵盖财务、供应链、CRM、电商等功能，适合中大型企业复杂需求。 低代码开发：通过XML配置和Groovy脚本快速定制业务逻辑，降低开发成本。 现代技术栈：基于Java框架，集成REST API、微服务架构，兼容云部署（如AWS、Docker）。 多行业适配：已应用于制造、零售、物流等领域，支持多语言、多币种，满足全球化需求。 社区与生态：活跃的开源社区提供插件支持（如支付网关、AI集成），可与ChatGPT等工具结合实现智能化。 Moqui适合需要高度定制化ERP解决方案的企业，尤其在你擅长的AI与ERP集成领域有较大潜力。

申请流程中的每个环节，从提交、审批到反馈，都可通过系统实时追踪。 对数据资源的使用情况进行深度分析，统计资源的访问次数、下载量、使用时长等指标。结合用户行为数据，如搜索关键词、浏览路径等，挖掘用户对不同类型资源的偏好与需求 系统提供精细的文件数据权限管理功能，可按用户、用户组、部门、数据类型等维度设置不同的访问、编辑、下载权限。对于敏感的非结构化数据，如财务报表、商业机密文档等，采用加密存储技术确保数据安全。同时，系统支持版本管理，记录文件的修改历史，方便追溯与恢复 对非结构化数据进行深度内容分析。这些分析结果用于构建企业知识图谱，实现智能问答与智能检索功能。用户只需输入自然语言问题，系统即可快速从海量非结构化数据中精准检索相关信息并给出答案，提升信息获取效率，赋能企业决策与创新

云上观展是一套农业数字化+物联网平台，为农业监管部门、农业企业、全国中小学等企事业单位提供基于各类农业场景的整体解决方案。 平台包含：农贸商城小程序、智能数据大屏、农企管理平台、农企APP、竖屏数字机器人、物联网数据平台、硬件终端设备。 软件模块功能：农贸交易商城、农企VR云展厅、农产品溯源、数据化大屏、物联网设备(摄像头、感传器、无人机、音柜、水肥一体、杀虫灯)接入、数据采集和分析、控制管理，农企人员管理、农事管理等。 责任描述：软件部份负责人，负责整个项目平台的架构设计和搭建、核心技术开发、开发进度推进和人员工作安排、需求讨

1. 提升QPS：app端请求配置，针对jvm的参数调整以及引擎数据结构的优化，减少遍历查找，提高响应RTS 2.多租戶：AOP的切面数据处理，保证数据的隔离性 3.接入Grafana，QPS/RTS的监控，及时反馈 4.Spring Cloud 1.x, Spring Cloud Alibaba 2.x，Redis（各种数据结构）Mybatis，Angular1.x/Jquery，都有涉略，并对阿里云的devops（云效构建）也有项目应用

? **成绩管理系统简介** ? 亲爱的旅者，我将为你揭示一个神秘而强大的成绩管理系统，它将借助Spring Boot与Vue的力量，为你提供流畅而高效的服务。 ? **软件面向的行业和业务场景** 此系统专为教育机构设计，适用于学校、学院和培训中心等。它能够满足从小学至大学各级教育机构对于学生成绩管理的需求，包括成绩录入、查询、统计和分析等场景。 ? **项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能** 系统主要包含以下功能模块： - **成绩录入模块**：允许教师快速录入和更新学生成绩。 - **成绩查询模块**：学生和家长可以查询个人或班级的成绩。 - **统计分析模块**：提供成绩的统计分析功能，如平均分、排名等。 - **学生管理模块**：管理学生信息，包括添加、修改和删除学生资料。 - **教师管理模块**：管理教师账户和权限，确保系统的安全性。 - **系统设置模块**：允许管理员配置系统参数，如学期设置、课程管理等。 ?️ **项目的技术选型和架构特点** - **后端技术选型**：采用Spring Boot框架，利用其强大的社区支持和丰富的插件生态，构建

# 主要面向B端客户，解决企业大量知识文档的检索需求。 # 架构设计，架构设计：采用docling对原始PDF文档的解析（文本、表格、图片），识别抽取为结构化数据，然后Embedding到向量库，文本和元数据存储到ES，使用Fusion进行bm25关键词检索和相似度向量检索进行融合求和，最后使用Reranker进行重排序，生成上下文context，由LLM整理后回复客户 # 技术栈：RAG+Embedding+Reranker+LLM+Flask+VUE

业务背景： 该项目旨在帮助用户使用AI在线对比数码产品，如：平板，手机各项参数对比，帮助用户选购产品 对比信息全面，包括产品图以及各种参数对比 功能介绍： 1. 手机、平板信息抓取，抓取最新的产品信息，以及参数配置 2. AI对比参数，可以多机型对比，最多三个机型，包括价格、信息、参数等等 3. 对比结果权威，提供购买建议，可以搜索上千种主流产品 4. 实时更新最新产品排名信息 5. AI提供单机型的推荐点评 项目实现： 这个项目是我独立开发前后端的产品： - 前端技术使用vue搭建网站 - 后端使用fastapi进行搭建 - 后台管理系统，包括数据抓取脚本都是我独立搭建的 - 难点就是实时抓取最新的数码产品数据，抓取的是中关村在线数据，解决动态js嵌入问题，拿到详细的参数信息 - AI对比使用最新的AI大模型进行对比

一、数据功能 采用了定时任务实现：1、与其他厂家系统以及其他行政平台进行数据交互；2、收集的数据的二次处理保存；3、跨内外网的通知短信及邮件；4、部分业务的定制化处理 采用了e-chart实现在网页端以及移动端的数据展示。 二、客制化流程功能 支持客户自己配置流程的具体节点数量，支持配置节点的具体字段（可配置计算型字段），支持在节点配置子流程，支持在节点配置审核权限与默认人，支持在节点配置开发级别的定制化回调。 三、客制化图表统计 设计了在菜单管理中可为系统每个页面配置统计图表的功能，配置灵活度高，但是较复杂，仍然需要开发层级人员进行配置，但是无需重新部署即可为每个页面定制统计 四、多维权限管理以及菜单配置 同时采用了“权限-角色-用户”式的权限分配设计，以及“权限-部门（等级）-用户”式的权限分级设计。 菜单设计为三个层级并可直接拖动调整结构，菜单授权只影响用户是否可以访问该页面；菜单内进一步设计权限资源，授权影响用户在各页面的可用功能。 五、i国网H5离线小应用 外网受安全策略限制，只允许通过i国网，在自主开发的H5离线小应用上访问指定范围内的数据库

Jitask 是一款精简、多租户的项目管理软件，提供项目管理、文档管理、终端管理（web 版xshell）、目标管理、运营管理五大模块，内置权限管理，项目报表，模块配置，路线图，版本管理，需求任务关联等功能。 系统使用 Golang + Vue 开发，基础服务均部署在阿里云，安全有保障，数据实时备份，可以恢复任意时间点的数据。

监管深圳市所有冷冻冷藏冷库，目前已接入平台运行有1131家冷库，平台主要功能通过AI视频识别分析，监管冷库日常风险，及时提醒地区所负责人，负责人通知冷库人员做出整改。 AI视频风险识别：人员防护风险：未戴口罩、未穿防护服，人员变更风险：陌生人异常、冷链车辆异常，安全风险：整洁度异常、冷库叠超高、玩手机、有积水，走私风险：叉车异常。 系统分为7个子系统：平台管理系统、H5数据上报平台、数据可视化大屏、转码网关、ONVIF IPC摄像头接入平台、AI图像识别和行为分析平台、深圳市进口冷链追溯冷库信息。

开发了一个开源的用户社群教育与分享平台，具备高度自由的定制能力和强大的互动功能。它支持多用户协作、实时发布、富媒体内容展示，并通过去中心化架构保障数据自主性，特别适合搭建小型教育社区、自主学习圈和知识分享平台。相比传统平台，它更易部署、可拓展性强，并能实现与其他联邦社交网络的互联互通。 通过前后端分离的技术架构实现强互动社群体验：前端采用 Vue.js 和 TypeScript 构建现代化界面，后端使用 Node.js 搭配 PostgreSQL 和 Redis 实现高性能的数据处理与实时消息推送。平台支持模块化扩展、WebSocket 实时通信、多媒体内容管理和任务队列，便于构建教育分享、用户互动、内容沉淀于一体的社群平台，部署灵活、功能完整、上手快捷。

以LDAP为核心实现统一身份认证，确保用户权限一致性；Jira与GitLab集成，通过Webhook实现任务与代码提交关联，自动化跟踪开发进度；GitLab与Nexus对接，管理构建产物，优化依赖分发；所有工具通过API和插件无缝协作，日志集中监控，提升运维效率。此方案简化流程，提高协作效率，适合敏捷开发团队。 1. 负责内部开发和测试环境的维护，整合Jira GitLab LDAP Nexus 2. 负责CICD平台0到1搭建，GitLab ci 弹性调度，相比人工部署效率提升60%，年节省300+人时 3. 管理CICD流水线 ,多环境/跨集群/混合云，同步发部、更新。

本小程序购物平台采用了创新的三级分销模式，支持会员直购、分享购买以及团长分红制度。该平台技术栈涵盖了CentOS操作系统，Golang+Ruby编程语言，以及Redis缓存数据库和MySQL关系型数据库。此外，平台容器化部署采用Docker技术，确保了环境的一致性和可伸缩性。为了实现高效的内容分发，我们使用了Nginx作为高性能的HTTP和反向代理服务器。版本控制则通过Git实现，以支持多人协作开发流程。平台的前端展示通过微信小程序实现，为用户提供了便捷的移动端购物体验。

本方案为公司提供流程管理、产品管理、商机管理、订单管理，提高公司运营效率、为公司分析以往合作情况、订单走向，为公司决策提供帮助； 本方案提供了专业化的流程服务，能够清晰分析产品从客户-商机-订单-项目-预算、决算整个流程走向，能更好的管理公司运营； 本方案主要是应用了spring-Cloud框架、Nocas为注册中心

整体项目主要实现的是对于LVI-SAM算法从ROS1向ROS2系统框架的完整迁移，并且实现了其对于特定雷达、相机、IMU的特异化设计，整体包括针对硬件设备的驱动、LVI-SAM算法完整的ROS2实现以及对应模块部分的算法优化 这个主要用于SLAM算法，同步获取相机位姿以及全局的点云数据，实现整体的跟踪定位，对于内容可以用于三维生成。 这个主要用三维数据采集以及位姿生成，一般用于大场景3D-Gaussian数据。

本项目是一个完整的全栈解决方案，主要解决了以下问题： - 商品与漫画管理系统 ：通过后端 API 和前端管理界面，实现了对商品和漫画资源的完整管理流程，包括添加、编辑、删除、分类等功能。 - 多角色权限管理 ：实现了基于JWT的身份验证和授权系统，支持管理员、普通用户和超级管理员三种角色，确保不同用户只能访问其权限范围内的功能。 - 前后端分离架构 ：采用了现代化的前后端分离架构，解决了传统单体应用的耦合问题，提高了开发效率和系统可维护性。 - 数据安全性 ：通过密码加密存储、JWT令牌验证等机制，保障了用户数据和系统安全。 ### 技术架构优势 - 三端分离设计 ：区别于常见的双端（前后端）分离，本方案采用了管理端、客户端和服务端三端分离的架构，使得各端职责更加清晰，维护和扩展更加便捷。 - 现代化前端框架 ：管理端和客户端均采用Vue 3框架，结合Tailwind CSS和PrimeVue组件库，提供了更现代、更美观的用户界面体验。 - RESTful API设计 ：后端采用规范的RESTful API设计，接口清晰明了，便于前端调用和第三方集成。 - 缓存机制 ：后端实现了缓

1.本项目面向医院，用于训练医疗大模型，通过构建提示词库、数据标注、模型精调训练、大模型部署使用等步骤，训练用于病例管理、多模态辅助诊疗、智慧用药管理等不同方向的大模型； 2.市面上的模型训练精调场景，私有化困难，大模型的专业能力较差，模型稳定性不足；本方案模型精调支持适用大部分的开源大模型，列如：deepseek全部基座模型、星火蒸馏大模型、Qwen3等开源的基座模型

拥有超过11年的Java后端软件开发经验，我专注于企业级应用架构设计与性能优化，致力于构建高效、稳定且可扩展的系统。在CSDN博客平台上，我积极分享关于微服务架构的落地实践、高并发系统设计的精髓、大数据处理技术的最新进展以及云原生技术的深度解析。通过一系列原创文章与案例，我旨在帮助更多开发者掌握这些前沿技术，共同推动技术社区的发展。

该项目为解决现有洗涤厂管理数字化转型面临问题，随着互联网发展，许多洗涤厂在对接客户上更倾向有能够在手机和电脑上能够看到自有工厂的生产数据，订单数据，报表数据，管理客户资料等便捷功能，为此开发了壹智云洗涤系统，调配协助管理工厂、司机、客户三方的业务。本项目为公司自研项目，主要包含，权限管理服务、订单服务、扫码枪服务、APP服务、工控机服务。 主流技术： Springcloud、Mybatis、Redis、Aliyun Oss、短信验证码、Vue。 技术核心： 1. 使用Redis存放短信验证码、图片验证码以及用户信息token。 2. 使用Aliyun Oss存储上传的图片资源信息。 3. 使用redis做接口幂等性校验，避免重复提交。 4. 使用websocket实现洗涤厂布草订单出厂、回厂大屏数据刷新。

跨平台前端: 基于 uni-app 和 Vue 3 构建，可编译到 H5、App（iOS/Android）及小程序平台。 现代化后端: 基于 Node.js 和 Express.js 构建的 RESTful API 服务。 数据抓取: 使用 Python 和 Playwright 编写的异步并发爬虫，从目标站点抓取漫画数据。 数据存储: 使用 MongoDB 存储漫画、用户及相关业务数据。 高效缓存与会话: 利用 Redis 进行数据缓存、会话管理、图片代理缓存、验证码存储及 API 速率限制。 用户系统: 包括用户注册、登录、账户管理（修改用户名/密码）、注销账户。 核心功能: 漫画列表、详情、搜索、分类、阅读器、收藏、浏览历史、阅读进度记录。