1.本方案面向流量监测场景，解决传监测中存在的三大核心问题： 实时监测缺失：通过MQTT协议实现工控机数据秒级采集，WebSocket确保前端界面毫秒级更新 数据分析滞后：集成ECharts动态图表与MySQL历史数据库，支持压力/沙比等关键参数的实时趋势分析与历史回溯 多维度监控困难：首创"四维监控体系"（压力+沙比+用砂量+用水量）结合4路视频流，构建全景式作业视图 2.方案创新性体现在： ▶ 混合架构设计：分层架构保证模块解耦，微服务思想提升横向扩展能力（如独立部署MQTT消息处理服务） ▶ 双协议数据管道：MQTT+WebSocket组合实现99.9%消息可达率（MQTT保活机制+WebSocket断线重连） ▶ 内存状态映射：基于ConcurrentHashMap的油井状态表，配合事件驱动机制实现全系统状态同步 ▶ 轻量化前端：Thymeleaf模板引擎+jQuery动态渲染，无需复杂框架即可实现10万+数据点流畅展示 ▶ 配置热更新：通过@ConfigurationProperties实现动态区域配置加载，支持不停机调整监测参数 3.核心技术矩阵： 后端

面向客户： 物流企业、第三方物流服务商（3PL）、大型货主企业、电商及零售企业、制造业企业等一切需要高效管理运输环节的组织。 核心痛点解决： 运输成本高企： 人工调度效率低、路径规划不优、运力资源浪费、隐性成本（如空驶、异常）难以控制。 运营效率低下： 订单处理繁琐、信息传递滞后、在途跟踪困难、异常响应慢、对账结算周期长。 协同管控困难： 与仓储、供应商、承运商、司机等多方信息割裂，协同效率低，缺乏统一视图。 可视性差与风控弱： 运输过程不透明，难以实时掌握货物状态，异常事件处理被动，运输风险难以预警和管理。 客户体验待提升： 无法提供精准的运输时效预测和货物状态信息，影响客户满意度。 我们的TMS不仅仅是运输订单的记录工具，而是以智能优化和全链路协同为核心的下一代运输管理中枢： 智能调度与路径优化： 深度融合人工智能算法，基于实时路况、车型限制、货物属性、时效要求、成本目标等多维度因素，实现动态、高效的智能车货匹配与最优路径规划，显著降低空驶率和运输成本。 全链路可视化与透明管理： 集成GPS、物联网设备等多源数据，提供从订单下达、车辆调度、在途运输、节点操作（如装卸货）、签收确认

1.本方案面向使用三坐标测量机（CMM）进行工业测量作业的技术人员，特别是在高精度、重复性操作场景中工作的一线测量员。传统测量流程需频繁使用鼠标键盘进行操作，效率低且容易出错。该语音助手系统通过自然语音交互替代传统输入方式，显著简化操作流程，解放双手，提高测量效率，并减少人为误操作的可能性，特别适用于复杂环境下的辅助操作和高频重复任务。 2.完全本地化运行：无需联网，适用于厂房、保密实验室等网络受限环境，保障数据安全。 高定制化指令系统：内置约60条基础指令，支持模糊语义识别与上下文理解，结合测量业务深度优化。 跨平台集成能力：通过 Python 调用 COM 接口与三坐标测量软件深度集成，可快速部署到现有工业系统。 大模型推理：加入大模型增强语音推理，提升智能化 人性化语音反馈机制：集成本地 TTS（语音合成）模块，增强交互感与用户体验，贴近手机语音助手的使用习惯。

? 项目简介 MyFast-Admin 前端采用 Vue3 + TypeScript + Vite + Element Plus 技术栈开发，提供现代化、响应式的用户界面，支持各种企业管理功能。 ✨ 核心特性 现代化框架：基于 Vue 3 Composition API 和 TypeScript 响应式界面：适配各种屏幕尺寸的设计 主题定制：可定制的主题和布局 权限控制：精细的按钮和页面级权限管理 丰富组件：内置大量业务组件 国际化：多语言支持 API 集成：与后端 API 的无缝集成 状态管理：基于 Pinia 的高效状态管理 ? 技术栈 核心框架：Vue 3 开发语言：TypeScript 构建工具：Vite 4 UI 框架：Element Plus 2 状态管理：Pinia 路由：Vue Router 4 HTTP 客户端：Axios CSS 预处理器：SCSS

MyFast-Admin 后端采用 FastAPI 框架开发，提供高性能、易于使用的 RESTful API 接口，支持前端各项功能的数据处理和业务逻辑。系统采用现代化的异步处理方式，保证高并发场景下的稳定性和响应速度。 核心特性 高性能框架：基于 FastAPI 和 Pydantic，提供极速的 API 响应 完整的权限系统：基于 RBAC 模型的权限控制 用户认证：使用 JWT 令牌的安全认证机制 ORM 支持：基于 SQLAlchemy 2.0 的数据库访问层 自动文档：集成 Swagger UI 和 ReDoc 的 API 文档 数据验证：严格的请求和响应数据验证 异步支持：支持异步数据库操作和请求处理 系统配置：灵活的系统参数和字典管理 日志管理：基于 loguru 的高效日志记录 定时任务：支持 APScheduler 的定时任务管理 国际化支持：多语言系统配置

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

主要面向企业数据分析师、知识工程师、AI 研发团队以及希望构建智能问答系统、知识管理平台的机构。在知识图谱及动态数据问答分析需求日益增长的背景下，当前知识大脑构建存在诸多痛点：知识建模缺乏灵活且标准化的工具，导致知识结构混乱；知识编辑效率低，难以快速更新与修改；不同来源数据难以融合，形成数据孤岛；数据接入渠道单一，无法适配多样化数据源；数据入图过程复杂，耗时长；数据标引不精准，影响知识检索与应用；知识图谱底层存储性能不足，无法满足高并发、大规模数据存储需求。本方案旨在一站式解决知识大脑构建环节中的这些问题，提升知识管理与应用效率。​ 2.【50%】相比于市场常规方案，本方案有哪些特点​ 一体化全流程覆盖：市场常规方案往往只能解决单一环节问题，如仅提供知识图谱存储或数据接入功能。而本方案涵盖知识建模、编辑、融合、数据接入、入图、标引及底层存储等全流程，各模块紧密配合，形成完整闭环，大幅提升知识大脑构建效率。​ 高度灵活与可扩展性：知识建模模块支持自定义多种知识结构模板，可根据不同行业、业务需求快速调整；数据接入模块兼容关系型数据库、非关系型数据库、API 接口、文件等多种数据源，且能轻松

本项目采用前后端分离架构，前端基于Vue3+TypeScript+Pinia技术栈构建，后端采用Django框架实现，结合协同过滤算法与MySQL数据库，打造高可维护的智能推荐系统。前端使用Vue3的组合式API实现响应式界面开发，通过TypeScript强类型系统提升代码质量，Pinia集中管理用户状态、推荐结果等数据，配合Axios实现与后端的高效通信。后端基于Django REST framework构建RESTful API接口，利用ORM模型高效操作MySQL数据库，其中用户行为数据（如评分、点击、收藏）通过数据表存储，为协同过滤算法提供数据基础。 系统核心采用基于用户的协同过滤算法，通过Python的NumPy/pandas计算用户相似度矩阵，运用余弦相似度算法匹配兴趣相近的用户群体，根据相似用户的偏好生成个性化推荐列表。MySQL数据库设计包含用户画像表、项目特征表、行为记录表等多维度数据存储，支持算法的高效数据检索与计算。该架构兼顾开发效率与系统性能，前端Vue3的模块化开发与后端Django的MTV模式形成解耦，协同过滤算法模块通过独立服务封装，便于后续扩展到

1.【70%】 本APP、微信小程序、H5及PC大屏内100%前端代码及实现页面功能都由我对接处理 2.【10%】 本APP、微信小程序、H5及PC大屏需求收集及整理由我、后端、产品经理共处理 3.【10%】 APP内使用多端嵌套思路由我前端提供，使用APP嵌套H5，搭建框架，H5填充内容 4.【10%】 负责打包及配合服务器部署

技术栈：DDD领域驱动设计、SpringBoot、MyBatis、Redis、OKHttp3、OpenAI、Hystrix、Docker、Nginx 项目描述：此项目是我大学期间真实上线的对接多种大模型提供生成式服务的商业网站，从域名备案、业务开发到运维上线都积累了丰富经验。代码结构以领域驱动分为鉴权登录、OpenAI、订单、微信4个场景，便于维护扩展。 项目亮点： 1.采用DDD架构，一个领域就是一个功能域。提供模型、仓储、事件、服务，更好扩展。 2.对接支付，完成从商品库、下单支付、异步发货、超时关单、掉单补偿、发货补偿等流程。 3.设计ChatGPT/ChatGLM-SDK，允许用户选择模型。采用了Session会话模型和工厂处理服务。采用OKHttp3通信，并使用SSE与OpenAI异步通信。 4.实施敏感词过滤、请求频率、次数限制和JWT认证机制，这些安全措施通过规则工厂整合。 5.基于JWT的Token鉴权，整合公众号验证码登录，Redis存储验证码，确保了分布式部署的可访问性。 6.集成Actuator埋点和Prometheusl、Grafana监控。使用ApiPo

本项目基于Vue3+Pinia+TypeScript技术栈构建现代化电子商城，采用组合式API开发模式充分发挥Vue3的响应式优势。前端架构通过Pinia实现模块化状态管理，结合TypeScript强类型系统提升代码质量与维护性。界面设计呈现简约科技美学，首屏搭载智能自适应轮播图组件，支持手势滑动与懒加载技术，配合CSS3交互动画实现视觉层级流畅过渡。导航系统创新采用隐藏式悬浮下拉菜单，通过防抖节流优化高频交互体验。系统采用严格的前后端分离架构，基于Axios封装RESTful API通信模块，具备完善的请求拦截与错误处理机制。组件库采用原子化设计理念，业务模块解耦度高，支持快速迭代扩展。工程化配置集成Vite构建工具与ESLint规范校验，特别针对Python技术栈优化接口适配层，可无缝对接Django REST Framework、FastAPI等主流后端框架，提供标准的JWT鉴权与OpenAPI文档支持。该项目充分体现当代前端工程化实践，可作为中小型电商平台的样板工程，展示SPA应用的完整开发范式。

晶体定向和投影是矿物学基础中的重要内容，对于描述和研究晶体结构和性质具 有重要意义。 在这个背景下，晶体定向和投影虚拟仿真实验系统的需求变得非常显著。该系统 采用实时生成新技术手段，可以让学生更直观地观察晶体的基本构造，并自行尝试定 向和生成晶体。通过动态生成的晶体，学生可以深刻体验晶体定向中晶面指数各个参 数对晶体生成的影响，从而获得远胜于单纯文字叙述、教师语言灌输、简单的图片展 示或固定的视频播放等途径能获得的感性认识。这不仅可以提高学生的学习热情和积 极性，还可以帮助学生更好地理解和应用矿物学知识。 将该实验系统在WebGL上实现，可以使其轻量化、便捷化。 学生无需下载客户端，只需打开网页，随时随地便可以进行实验，这极大 地提高了学生的学习效率和便利性。因此，该实验系统的设计与开发是具有重要意义 的。

欢迎来到我的技术博客！这里主要分享Python编程、Web开发、数据分析、自动化脚本以及算法学习等领域的实战经验与学习笔记。作为一名热爱技术的开发者，我致力于用清晰易懂的讲解帮助新手快速入门，同时也为有经验的同行提供进阶技巧和优化思路。 博客内容涵盖： Python实战（爬虫、Django/Flask、数据处理） 算法与数据结构（LeetCode题解、优化技巧） 工具推荐（效率工具、开发环境配置） 踩坑记录（常见报错解决、性能调优） 我会持续更新优质内容，希望能与大家共同成长。如果你对某个技术话题感兴趣，欢迎留言交流！?

面向ICU医生和护士的信息化系统，要实现自动记录床边监护设备数据、对接LIS数据、视频监控数据，记录治疗干预和护理事件，生成和打印护理单和各类评分表等功能。 相比同类系统，本项目采用快速定制化方案以满足不同医院的系统需求，减少开发周期，加快上线速度。 1、界面定制化：使用自主开发的生命体征趋势图控件、时间轴控件、护理表格控件，实现按用户需求配置录入界面。趋势图根据采集的设备数据自动生成，并可以修改；表格可逐个单元格编辑数据。 2、报表定制化：每个医院要求打印的表格样式差别很大，并且要求编辑界面与纸质报表保持一致。使用自主开发的表格编辑工具，可快速定制XML格式的报表模板，加载后可自动生成录入界面和打印的报表样式。

1、面向单体以及连锁酒店，提供酒店的所有配套客房服务，提升酒店管理服务。包括功能有：客房服务、我要吐槽、智识库、信息通、商城、工单服务等。 2、提供扫码充电小程序，解决用户充电问题。使用蓝牙连接设备，付款成功后可立即充电，用户可提前结束充电，未使用金额会原路退回。 3、公司中台管理系统，包括供应链管理、CRM等系统服务。解决中小企业客户关系管理，为企业提升管理效率和服务。

gin框架+前端layui+mysql+redis 管理后台，可根据需求定制crm数据管理系统， 完善的权限系统：管理员权限，功能模块权限，管理员操作记录（更改删除记录） 数据列表操作（根据需求开发）：数据搜索/按需排序/筛选/导出excel/增删改/审评/状态更改。。。 可根据平台已有数据库数据进行开发。

旅游资源整合型平台，涵盖旅游全周期，使用平台解决游客买票，吃饭，住宿，导游，约车等。 项目研发过程中与甲方充分沟通，满足全部客户需求。 ‌地图导航‌：便于用户查找和到达旅游目的地。 ‌门票预订‌：‌支持景区门票在线购买‌，方便快捷。 ‌住宿服务‌：提供酒店和民宿的详细信息及‌预订功能‌。 ‌特产购买‌：展示并销售当地特色商品。 ‌美食推荐‌：推荐并‌可预订‌当地特色餐饮。 ‌导游预约‌：用户可‌预约专业导游‌，提升旅游体验。 ‌交通服务‌：提供景区内的‌约车服务‌，出行无忧。 ‌管家服务‌：满足用户个性化需求，提供‌管家预定‌功能。 实际的前端应用场景丰富，如： 1. 景点终端机； 2. 景区官网模板（PC+移动端）； 3. 景点官网模板（PC+移动端）； 4. 酒店终端机； 5. 整体后台管理； 6. H5；

在中小学生心理压力越来越大的背景下，客户结合学校开展研发云平台。 涵盖了人机（心理机器人）互动，心理健康测评（51套心理学量表），心理疗愈，中小学心理课程，心理指导等心理相关全流程，过程中与客户邀请的某大学教授研讨心理测评结果算法。 由4大子系统组成，分别是：诊疗机器人OS、心理健康测评系统、心理成长系统、心理健康教育系统，四个系统以心理健康诊断为基础展开不同场景下的二级业务，系统开发阶段又客户提供心理答题数据和解析分析，代码实现51个量表的答题诊断开发；在心理机器人系统中，实现了语音唤醒机器人、语音识别、分词打分匹配、智能语音合成聊天，解析用户行为，推荐后续动作；在心理健康教育系统中，我们对接了智慧笔硬件，实时链接socket，收集学生心理课堂手写信息，后台回显对应笔记。

在传统企业库存管理流程中，实物盘点作为资产核查的重要环节，通常要求员工逐项核对库存系统记录与实际物品的一致性。当前公司采用的"手持终端+人工录入"模式存在以下显著痛点，每项物资需扫描条码、核对数量、手动录入差异，单次盘点耗时长达数小时。连续作业易导致视觉疲劳，平均每百项物资出现2-3次录入错误。需在手持终端与ERP系统间反复切换，操作步骤繁琐。盘点结果需二次整理导入系统，无法实现实时校验。针对上述问题，构建了基于Python+Selenium的自动化盘点系统，通过模拟人工操作。实现了实物盘点后的录入自动化操作。

在实际开发、创作或项目管理过程中，市面上多数 ToDo 应用偏向复杂、依赖图形界面、难以与开发者日常工作流（如 Git、终端）集成。特别是针对偏好终端操作的程序员或技术用户，缺乏一个轻量、结构化、具备层级关系的 CLI 待办工具。 todo-cli 正是为了解决以下问题而设计： 开发者希望在命令行中快速记录、组织、归类任务； 需要以项目为单位组织任务，并具备树状结构（父子节点）； 需支持状态变更（完成/未完成）、时间戳记录； 可在无图形界面的环境下使用（如远程服务器、嵌入式终端）； 数据保存在本地，确保私有性、安全性，无云端依赖。 市面上虽有不少 ToDo 工具（如 Todoist、TickTick、Notion、Workflowy），但大多为 GUI 或 Web 工具。而 todo-cli 具备以下独特优势： 纯 CLI 操作：无需图形界面，启动即用，适合开发者日常工作流； 树状结构支持：每条 ToDo 可设定父节点，天然适合项目与任务的层级组织； 自动时间戳记录：任务创建时间、完成时间自动打点，方便后续统计与回顾； 可导入 TAPD 格式数据：支持自动解析字段，辅助与外部项目管理