主要功能 问卷管理：支持问卷的创建、编辑、发布和删除。 结果分析：提供问卷结果的统计分析功能，并使用ECharts展示图表。 Excel导出：使用EasyExcel生成Excel文件，导出问卷结果。 支付功能：集成支付宝SDK，支持支付宝沙箱环境模拟支付。 个人中心：个人基本信息修改，包括密码、邮箱、头像等。

该软件主要功能是把网站的内容离线下载到本地、包括html文件、css和js资源文件，这样即使没有网络的情况下也能正常浏览网页内容；应用场景还是比较广泛的，例如将开发文档或者是帮助教程类的网站整站下载下来，可以把它们制作成chm或pdf文件后保存起来。 开发工具为visual studio 2022，C#语言，maui跨平台框架。

1.1 项目背景 当今，在智能手机的逐步普及下，人们的主要拍照工具逐渐由手机替代。智能手机拍照技术经历了近20年的发展、尤其是近些年的爆炸式技术突破后，如今各大手机厂商都实现了不同层级的技术积累，也发展出了各具特色的拍照体系。其中，AI辅助的智能拍照技术成为新一代手机拍照技术的突出亮点。与传统的拍照技术不同，AI辅助的智能拍照技术基于大数据、深度学习等技术，无需用户具备专业的摄影知识，即可自动完成一系列图像处理工作。在拍照过程中，AI辅助的智能拍照技术可自动识别各类环境，并相应地调整相机的参数设置，以此来让拍摄达到优异的效果。在拍照完成后，AI辅助地智能拍照技术可以按照拍照地模式设置以及用户的需求，对照片进行智能化的处理，例如背景虚化、面部调整等，进一步提高影像的质量。 长期以来，人们在各类集体活动中，例如集体出游、公司庆典、毕业典礼等多种聚会场合都需要拍摄集体照片用以分享与留念。但是，由于集体活动的特殊性和各种个人因素的影响，最终拍摄的集体照片总会存在各种缺憾。例如，拍摄时机和环境因素可能导致集体照片中的部分成员没有露出笑脸、动作姿势与照片中的其他人不协调，或者个人因素可能导致有成

本方案面向工业 4.0 新型工厂，针对传统自动化产线中目标抓取、焊接、打胶等操作需预处理目标的痛点，实现无需人工调整的自动化作业，提升产线灵活性与效率。区别于市场常规方案，采用自主研发的机构光相机采集目标区域点云数据，结合自研算法实现目标的精准识别、定位与控制，具备非接触式测量、环境适应性强、无需目标预处理等优势，可适配多场景自动化生产需求。核心由机构光相机硬件、点云数据处理算法及自动化控制软件构成，通过自研光机电一体化技术，实现从数据采集到执行控制的全流程自主化。

客户购买保险后，保单附赠有车险和非车险的增值服务。用户登录增值服务系统后，根据证件号和手机号查询用户购买的保单信息，以及享有的增值服务，点击对应增值服务进行使用。与外部供应商做对接，完成不同订单状态的交互。使用完成后，可查看对应的订单详情。后台负责保单数据从核心系统的同步，增值服务客服下单，订单审核对账，数据配置等等。 spring 全家桶nacos，getaway，seate，xxl-job,springboot，springcloud，Mybatis-plus，logback，Docker，jenkins 自动化部署。数据库：mysql,redis

**简介** 1. **本项目解决的问题** - **信息过载与检索效率低下**：通过 Paper AI 自动搜索、筛选 ArXiv、PubMed 等平台的学术论文，并生成摘要与结论，帮助用户快速掌握领域动态。 - **通用对话式 AI 的局限性**：Chater 模块支持上传文档并结合 RAG 技术，使 AI 能精准回答特定领域问题（如分析财务报告细节）。 - **图像分类自动化需求**：Trait Recognizer 通过用户提供的“标准”图像自动生成可执行程序（.exe），实现农业、生物学等领域图像的批量自动化分类。 - **部署复杂性**：提供本地运行与 Docker 部署方案，简化环境配置，降低使用门槛。 2. **技术选型与性能特点** - **核心框架**： - 后端采用轻量级 Flask 框架，搭配 Flask-SocketIO 实现实时交互； - 使用 PyInstaller 打包 Python 脚本为独立 .exe 文件，适配无 Python 环境的终端。 - **A

教育信息化管理：解决传统学校管理中学生信息分散、成绩统计困难、权限管理混乱等问题 多角色协同工作：支持管理员、教师、学生三种角色，实现分级权限管理 数据标准化处理：统一学生信息、课程管理、成绩录入的数据格式和处理流程 自动化计算系统：集成GPA自动计算、成绩等级转换等智能化功能 轻量级架构：采用传统Servlet/JSP技术栈，部署简单，维护成本低，适合中小型学校 现代化UI设计：集成Bootstrap 4 + AdminLTE，提供响应式、美观的用户界面 完整的CRUD操作：涵盖学生、教师、课程、成绩、用户管理的完整增删改查功能 数据导出功能：支持Excel格式数据导出，便于数据分析和报表生成 智能GPA系统：自动进行成绩到GPA的转换，支持A-F等级制度 权限精细控制：基于角色的访问控制，确保数据安全和操作规范 后端技术：Java 8 + Servlet 4.0 + JDBC + MySQL 8.0 前端技术：JSP + Bootstrap 4 + jQuery + AdminLTE 构建工具：Maven 3.6+ 服务器：Apache Tomcat 7 数据库：MySQL 8.0

系统实现体检业务全流程闭环管理，从团体和个人体检预约、建档，到科室体检、总检审核等环节，为临床医生提供标准化、规范化的操作流程。在科室检查环节，医生扫码可自动带入体检人员信息，检查数据支持模板导入并自动生成科室小结，同时根据阳性体征自动关联诊断，还具备默认正常结果及快速录入阳性体征模板功能，大幅减少医生手动录入工作量，降低人为错误风险 ，提高诊断效率。总检环节支持查看本次科室体征、诊断及小结，以及过往历史报告并进行对比，便于医生综合分析，得出更准确的诊断结论。

1.本项目是面向短视频达人群体，帮助用户解决批量剪辑视频、批量录入口播文案等问题 2.相对于市场上的剪辑软甲更加轻便简单，利用AI技术，做到识别视频内容，根据口播文案智能混剪出不同的短视频，用于视频矩阵的搭建 3，该项目使用了AI视频识别、AI文案生成，AI视频剪切等技术，帮助用户更快更简单的生成产品宣传视频，用于产品的推广售卖

1、本方案是面向半导体行业的抛光机和清洗机，将8寸和10寸晶圆进行抛光和清洗结合的方式进行一体控制。 2、市场的抛光机和清洗机是分开的两种机器，这种一体机的方式在抛光完成后，立即进行清洗，一次性完成工艺流程。 3、本方案与两个三菱Q系列的PLC进行实时通讯，同时控制机械臂的搬运进行上料和下料，将晶圆放入料盒中。

# 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

1、负责半导体晶圆的的光谱检测，在经过机械手将晶圆运送到位后，光谱仪触发，检测数据 2、与PLC交互，控制气缸动作，观察光谱变化，实时显示光谱曲线 3、包含了与PLC交互的控件，以串口通讯的方式连接光谱仪，在测试时将光谱仪的数据实时显示曲线，并保存数据 4、是通过C#的Winform界面进行控制和操作。也可以优化成WPF界面。

# 主要面向B端用户，解决工控领域的网络安全事件的监测与预警。 # 架构设计，采用采用分层架构设计，应用架构为前后端分离设计，前端采用VUE+ElementUI，后端采用SpringCloud微服务+ES+PG，数据层采用ETL（Flume）+MQ（Kafka）+Flink实现通信会话数据的采集、预处理、异步分发和后处理。

1.系统架构设计：主导积分系统微服务架构搭建，基于 SpringBoot + SpringCloud + Mybatis-plus 实现模块化拆分，设计公共组件（如分布式锁、幂等校验），支持横向扩展； 2.高并发处理：通过 Redis 缓存热点数据（如用户积分余额）、读写分离（MySQL主从集群）及 Nginx 负载均衡，将核心接口响应时间优化至 100ms 以内； 3.功能模块开发：完成积分任务中心、多级审核工作流（基于 Flowable）及自动化结算模块开发，上线后用户参与率提升 35%；

BBS（Bulletin Board System，电子公告板系统）论坛是一种基于网络的交流平台，允许用户通过发帖、回帖等方式进行异步讨论。以下是其核心特点及发展简介： 1. 基本功能 版块划分：按主题分类（如科技、娱乐、生活），便于内容管理。 发帖回帖：用户可创建新话题或参与讨论，支持文本、图片、链接等。 用户等级：通过积分或活跃度提升权限（如发帖限制、版主资格）。 私信/通知：支持用户间私聊和动态提醒。

**专业级LED灯具布局控制软件** 本软件是一款面向舞台灯光、建筑照明及灯光秀设计的专业控制平台，提供沉浸式灯具布局与效果编程体验。核心界面采用**C++语言开发，基于Qt框架全手工自绘**，摒弃原生控件以实现高度定制化视觉效果。通过集成**DirectX图形加速技术**，显著提升渲染效率，确保在复杂的最大1000×1000网格化布局画布中实现流畅的灯具拖拽、旋转及实时效果预览。 **界面与功能亮点：** - **左侧端口管理区**：支持多端口灯具分组控制，勾选即显对应设备状态 - **中央设计画布**：DirectX加速的网格化布局区域，直观呈现灯具空间关系 - **右侧效果控制区**：提供实时测试/控台测试双模式，内置闪烁/渐变等特效引擎 - **底部参数面板**：支持亮度、渐变速率等参数的滑条与数值双精度调节 **技术优势：** 1. **高效渲染架构**：DirectX驱动Qt自绘界面，轻松承载大规模灯具阵列的动态渲染 2. **精准色彩控制**：RGB基础色+自定义调色板，满足专业级色彩调配需求 3. **多协议扩展**：底层支持DMX

这是一个用于下载HTML页面中的资源并将其本地化的工具。它解析HTML内容，识别并下载所有外部链接的资源，然后将这些资源的URL替换为本地路径。EnhancedHTMLViewer 类则是一个基于Tkinter库的增强版HTML编辑器，提供了打开网页、保存文件、运行HTML预览等功能，并支持基本的语法高亮显示。这两个类共同为处理和编辑HTML页面提供了便利。

大客户预存管理系统 ——合规预存 · 实时核销 · 营销赋能 · 资金联通 一、面向客户与核心痛点解决 目标用户： 应收账款风险高、资金流动性强、价格敏感型大企业客户（如快消、制造、批发行业）。 解决三大难题： 合规性风险：→ 原线下无协议预存存在刑事违规隐患，现通过定制化预存合同+资金存管，实现100%合法预收。 资金效率低下：→ 原月结核销周期长达数日，现升级为开单实时核销，客户余额秒级更新，杜绝超额发货风险。 营销与资金僵化：→ 打破"事后返现单一营销+部门资金隔离"瓶颈，支持跨部门资金调度+组合营销策略，助力销售快速突破客户。 二、核心突破： ► 风控前置化：预存不足自动拦截开单，坏账率降低90% ► 营销武器库：8种促销策略自由组合，一线销售竞争力提升 ► 资金流动性：集团内"预存金"秒级跨部门调用，打破业务壁垒 三、产品架构与技术选型 双端协同架构 技术栈亮点： 前端：微信小程序原生框架 + TDesign组件库 | PC端Vue3+TypeScript 后端：Spring Cloud微服务 + 分布式事务（Seata） 风控核心：R

本商城项目聚焦全品类零售场景，打造集商品展示、在线交易、会员服务于一体的数字化平台。涵盖 3C 数码、服饰美妆、家居生活等 20 + 品类，支持多端适配（PC、移动端、小程序），以智能推荐算法精准匹配用户需求。核心功能包括一键下单、在线支付、物流追踪及 7 天无理由退换货，搭配会员积分体系与专属优惠活动提升复购率。采用分布式架构保障高并发稳定性，数据加密与风控系统确保交易安全，致力于为用户提供便捷、安全、个性化的购物体验，助力品牌实现线上业务高效增长。

基于 B/S 架构设计并实现了一个云备份管理系统，旨在为高校教学资源的集中存储、分类管理与安全备份提供一站式解决方案。系统支持多用户访问控制，、自动压缩归档与访问频率感知等机制，有效提升了系统的可维护性与数据安全性。项目部署在 Linux 服务器环境中，，具有良好的应用前景和推广价值 服务端两大模块构成：管理模块和业务模块 •管理模块：管理模块分为两个小模块 配置信息管理 config、数据管理 data。主要功能是对已上传的文件信息和一些重要配置进行管理，便于后续业务处理 •业务模块：业务模块也分为两个小模块 热点文件管理 hot、上传下载请求服务service。主要负责对上传的非热点文件进行压缩处理和相应用户的上传下载请求，并且支持下载的断点续传 •客户端框架：数据管理和文件备份 •数据管理：内存中使用Hash表存储提高效率，持久化存储使用文件存储管理备份数据 •文件备份：基于C++17文件系统库，获取指定文件夹下的所有文件，搭建http客户端上传备份文件