该项目通过模块化的设计和清晰的代码结构，实现了考试管理和试题管理的核心功能，为用户提供了便捷的考试项目和试题管理体验。同时，使用 Vue.js 和 Element UI 等技术栈，提高了开发效率和用户界面的美观度。

职工之家，主要功能有： ​​个人信息​​：提供职工档案数字化管理，支持证件信息、考勤记录及隐私权限的集中维护与查询。 ​​活动留言​​：搭建分级讨论社区，实现活动相关话题互动、内容审核及用户投票的社交平台。 ​​活动参与​​：集成线上报名、签到及反馈系统，支持职工全流程参与文体、培训等组织活动。 ​​举报投诉​​：建立匿名/实名双通道反馈机制，提供工单追踪和处置结果公示的权益保障服务。 ​​站点管理​​：配置多分支机构权限体系，实现信息发布、资源分配及人员调度的统一后台管理。 ​​大屏数据管理​​：通过可视化看板实时展示职工活跃度、投诉热点及活动成效的宏观运营指标。 ​​职工认证​​：采用人脸识别与资料核验技术，完成身份真实性审查及岗位权限匹配的准入流程。

使用计算机视觉处理图像数据 特征提取和模式识别算法的应用 实时反馈和手势追踪 手势识别的准确性和实时性 多环境下的适应性 用户个体差异的适应 确定手势识别的基本功能，如识别滑动、点击等 规划高级功能，如自定义手势、手势密码等 明确手势识别在微信小程序中的具体应用场景

1. 软件面向的行业和业务场景 本软件主要面向法律、投诉处理和文本分类领域，适用于需要对大量文本数据进行自动分类和处理的企业或机构。具体业务场景包括： 投诉分类：对客户投诉内容进行自动分类，识别投诉类型（如商品质量、服务态度等），以便后续处理。 法律文本分析：对法律相关文档进行语义理解和分类，辅助法律工作者快速定位关键信息。 NER（命名实体识别）：从文本中提取关键实体（如产品名称、公司名称等），用于进一步的数据分析或知识图谱构建。 2. 项目功能模块及使用者功能 项目分为多个功能模块，每个模块对应特定的功能需求： 数据预处理模块： 功能：清洗、分词、去停用词、生成训练数据集。 使用者功能：提供干净、结构化的数据以供模型训练。 特征工程模块： 功能：将文本转换为数值特征（如词向量、TF-IDF 等）。 使用者功能：通过特征提取提升模型性能。 模型训练模块： 功能：支持多种深度学习模型（如 LSTM、GRU、CNN 和 Transformer）的训练。 使用者功能：根据业务需求选择合适的模型进行训练，并优化超参数。 模型评估模块： 功能：使用交叉验证、混淆矩阵、F1 分数等指标评估模型性

1. 解决的核心问题 为制造业/电商企业提供高并发仓储管理解决方案，攻克： 多系统协同时的分布式事务一致性（SRM/WCS/SAP） 海量库存实时更新的性能瓶颈 AGV自动化调度与人工操作的混合管理 2. 方案技术亮点 ✓ 智能算法引擎 货位推荐算法：融合FIFO规则+热力图分析+路径成本计算 出库分配算法：多目标优化（效期优先+库位聚合+搬运距离） ✓ 高可用架构 基于K8S的弹性伸缩设计，支持200+节点集群部署 自研Redis+Lua库存扣减方案，TP99 B{算法服务} A --> C[事务协调器] A --> D[WCS适配层] B --> E(Redis集群) C --> F(RocketMQ)

技术架构： 前端：Vue 3 + TypeScript + Pinia + Element Plus 后端：Spring Boot 3 + + MyBatis-Plus + Redis + MySQL 功能模块： 音乐播放与管理 高保真播放器：基于HTML5 Audio API，支持播放列表、进度拖拽、音量调节 多格式支持：MP3/FLAC音频上传转码

应安家是专为广西应安家科技有限公司开发的一款社区应急响应队平台软件系统，该系统分为PC端和小程序，PC端分为运营端，监管端和队伍端。 工作职责： 在参与"应安家"项目中担任Java开发的关键角色，我主导了整个应用的技术架构设计，采用SpringBoot与MybatisPlus结合MySQL、Redis以及xxl-Job调度框架，辅以Nginx进行负载均。这一架构的实施，不仅显著提升了系统的响应速度和数据处理能力，也确保了系统的稳定性和可扩展性。 1. 数据库架构设计与优化：负责设计和实现核心数据库表结构，通过合理的数据库设计和索引优化，有效提升了数据查询效率，减少了数据库的冗余存储，为系统的高效运行奠定了基础。 2. 接口设计与前后端协同开发：主导接口文档的撰写，推广前后端分离的开发模式，显著提高了开发团队的协作效率和项目的迭代速度。通过精确的接口定义和规范化文档，有效降低了开发过程中的沟通成本和误解风险。 3. 模块化开发与质量保证：负责关键功能模块的设计、编码、单元测试直至联调测试，确保了代码的高质量和模块的可靠性。此外，编写了详尽的开发文档，为团队提供了清晰的

面向小型培训机构中不同班级及分店中对应的班级课程学院教练等数据信息进行管理 功能模块有 班级管理，教练管理，学员管理，上课日志，菜单角色部门管理等等，针对机构中所有人员业务信息进行数字化管理 项目主框架使用springboot，shiro安全控制，VUE前端PC展示，Mysql数据库 地址账号： admin queMINadmin

可小刀，满意为止，自动化测试是提高软件质量与效率的利器，涵盖黑盒测试（侧重功能、无需代码知识）、白盒测试（深入代码结构、注重逻辑覆盖）与性能测试领域。Jmeter作为性能测试的开源工具，擅长模拟高并发场景，精准评估系统响应与承载力，三者协同助力企业实现高效、精准的软件质量保障。

本方案面解决了海鲜礼品储存问题,在过节期间礼品比较集中,但是海鲜类高档礼品无法长期储存,所以我们设计开发"大黄鱼礼品卡"这样用户可以在需要的时间进行兑换,不需要考虑储存问题.目前市面上还未得到普及.市场前景比较大.

#### 软件架构 软件架构说明 1 后台服务：ASP.NET Core8—Core WebApi 2 Orm框架：SqlSugar 3 数据库 ： Mysql 4 前端框架：VueJs 3 + Element Plus 5 架构模式：前后端分离架构 #### 功能介绍 #### 用户管理 1、支持条件查询—前端项目展示支持+后台Api开发 2、新增用户功能—前端项目支持，支持前端验证+后台API开发支持，后台验证逻辑。 3、用户冻结，解冻功能 4、用户删除功能---假删除---修改状态 前端校验数据：为了更好的用户体验 后台校验是为了数据安全； #### 角色管理 1、角色分页列表，条件查询—前端项目展示支持+后台Api开发 2、新增角色功能—前端项目支持，支持前端验证+后台API开发支持，后台验证逻辑。 3、角色删除功能---验证角色名称不能为空—后台验证角色是否已经被使用 --假删除---修改状态 #### 用户分配角色功能 1、单个用户分配角色 2、弹出弹框 3、提交—验证数据 3、添加成

1. 考试管理中心​​ ? ​​智能组卷​​：支持题库抽题/手动组卷 ? ​​考试看板​​：可视化监控进行中/已结束考试（柱状图显示参与率） ? ​​归档管理​​：历史考试分类归档（按学科/年级筛选），支持一键导出 ​​2. 成绩分析系统​​ ? ​​多维统计​​：班级平均分/标准差/分数段分布热力图 ​​3. 错题智库​​ ? ​​高频错题​​：自动标记错误率＞40%的题目 ? ​​知识点薄弱项分析​​：雷达图展示班级知识掌握情况

项目背景与问题 当前基于Transformer的人物-物体交互（HOI）检测方法通常依赖DETR目标检测和多模态视觉语言模型（VLM）的先验知识，虽然精度高，但存在训练时间长、优化复杂等问题，特别是在同时预测物体和交互时，query表示模糊、动词和HOI标签之间存在语义差距。 我们的方法：SOV-STG-VLA 1. 本项目提出了一个新方法 SOV-STG-VLA，由三部分组成： 2. SOV解码器：将主语-宾语-动词解耦建模，独立处理目标检测和动词识别，使用创新的交互区域表示提升表达清晰度。 3. STG去噪策略：引入“特定目标引导”的去噪机制，利用真实标签信息优化query嵌入训练过程，提升训练效果与推理鲁棒性。 4. VLA视觉语言顾问：设计一个融合模块，引入VLM中的视觉知识，与交互区域信息融合，同时通过动词与HOI标签之间的“桥接模块”提升交互理解能力。 实验结果与贡献 本方法在准确率上达到了SOTA（当前最优），同时只用了原有方法六分之一的训练轮数即可收敛，显著提高了训练效率，为HOI任务提供了更高效、更易优化的新思路。

【30%】面向对象与核心价值​​ 面向农业从业者、科研机构及政府监管部门，解决传统农业数据分散、分析滞后的问题，提供实时、精准的农田监测与决策支持。 ​​【50%】差异化优势​​ ​​多源数据整合​​：融合卫星遥感、IoT传感器及气象数据，实现全维度动态分析； ​​智能预警系统​​：基于机器学习预测病虫害风险与产量趋势； ​​交互式可视化​​：通过拖拽式仪表盘降低技术门槛，适配移动端与PC端。 ​​【20%】技术架构​​ 采用Python可视化引擎

饭你是一款为追星提供服务的软件，可以帮助用户更好的追星，对自己喜欢的明星有更多的了解，实时的关注明星的动态，进入平台就能够快速的进行使用，满足你的使用需求，获得优质的追星服务，快速的解决用户的追星问题，让你可以和志同道合的好友一起追星；这款软件有强大的应援宣传资源，用户在线能够清楚的查看，选择你需要资源信息，更好的进行追星，更大化的助力爱豆出圈，清楚的了解明星的信息，更好的使用；而且支持在线交流，让用户在平台里能够实时的沟通，了解更多的信息，获得优质的追星服务。

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加盟系统是为公司社区店项目招商加盟量身打造的系统，主要功能包含资料提交、加盟物质选购、加盟费用支付、3公里区域保护、动态生成加盟协议、刷脸线上签署加盟协议（具有法律效力）、业绩考核、审核结果和资料提交提醒的短信与公众号消息推送、关联企业微信（二次验证）、通过企业微信自带机器人发送需审核通知等，同时该系统关联了公司其他多个业务系统。采用 PHP 为基础语言、Laravel 框架、MySQL、MVC 开发模式。

1.看板面向大众化，以每人每天的需求为载体 2.项目分为echarts绘图模块，css的独立样式管理，实现了页面变化的实时自适应的效果 3.纯自研css样式构图方式，体验更上一步 4.整体页面经过特殊设计，可以更好的兼容不同的大屏设备 5.框架版是指有border搭建的框架，不代表最终品质，可以自己DIY修改 6.给予的数据源码都是去除过API地址的，需要自己填写API地址

1、介绍：自主设计和开发的高效爬虫系统，由前端服务、后端管理服务和爬虫调度服务三部分组成，实现了任务管理、任务调度、数据采集、数据清洗和存储、数据下载等功能。 2、主要功能： 1）任务管理：可选择服务，配置单次、定时、间隔、手动调度方式，选择容器或本地环境执行，保存任务配置信息并发布； 2）任务调度：根据任务配置信息进行调度并执行，通过服务管理器初始化任务并启动，通过回调管理端实现任务状态更新； 3）数据采集：可扩展的分布式爬虫系统，可定制化开发任意爬虫，注册到服务管理器后即可经过前端进行任务配置； 4）数据清洗和存储：通用的数据清洗框架，可针对每个任务定制化开发数据清洗任务，并可选多种数据格式进行存储； 5）数据下载：任务批次完成后经清洗后的数据保存在云端，可供随时下载。

这是一个简单的Python日期计算程序，主要用于计算两个重要时间节点： 已过去天数计算：从固定的起始日期(2024年7月27日)到当前日期的总天数统计 高考倒计时功能：自动计算距离下一次高考(每年6月7日)的剩余天数 技术特点 使用Python内置的datetime模块进行精确日期计算 自动处理年份更替，确保高考日期计算始终准确 简洁高效的日期差计算逻辑 控制台直接输出结果，清晰明了 核心代码仅需20行左右，展现了Python在日期处理方面的强大能力和简洁性。