通过读取程序提前保存的数据绘制科研领域需要的图片。可以通过Python的matplotlib库的功能精确控制图片中的具体样式。可以调整图例大小，曲线颜色，图例字体样式，曲线展示效果，控制x轴和y轴字体大小等。

该OMS系统项目需要对接ERP货主、TMS、WMS等系统，涉及到大量的订单数据处理，库存运 算。订单随着后期货主接入，每天订单量预计超过100W，下发WMS后，需要接收不同订单不同 状态回传信息。对数据库在主从同步基础上，实现了分库，读写分离。 接收订单，对订单进行数据校验、库存锁定等业务实现。 针对不同客户系统对接，采用不同的MQ监听配置。 针对不同货主不同业务可采用不同的Excel导入模板，可动态配置。 使用分布式锁解决并发问题，使用RabbitMQ流量削峰以提高性能。

作品描述:Python访问12306的公开链接获取的城市和车站信息，并且将车站信息存入neo4j数据库。 功能描述:可以访问neo4j数据库获取城市和当前城市的车站情况。开发人员可以基于这份数据库进行别的功能的二次开发工作。比如可以基于这份数据开发问答系统，回答城市有哪些车站。开发购票系统，输入城市或车站，再使用12306入口查询票务信息。

基于物联网技术，并借助互联网技术、基础通信网络，构建新型标准化智慧社区监管系统。落实一标三实，标准地址、实有人口、实有房屋和实有车辆 1.后台管理使用 Vue3+TS 进行整体框架搭建 2.C端使用 Vue2+Element 进行整体框架搭建 3. 小程序端使用 uni-app 进行整体框架搭建 4.引入 Bigemap ，负责离线地图的开发 5.对接海康，大华的监控，门禁等

本项目提出了一种深度强化学习算法（多约束的PPO算法）以提高车辆的控制稳定性，本项目基于UE4实现了一个自动驾驶仿真环境，在该环境中跑通了车辆自动驾驶模型的训练、评估，证明了本项目提出算法的有效性。 深度强化学习（DRL）已经在各种具有挑战性的决策任务中进行了研究，例如自动驾驶。然而，DRL通常存在动作抖动问题，这意味着即使状态只有轻微差异，代理也可以选择具有很大差异的动作。这个问题的一个关键原因是DRL奖励的不当设计。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法来将动作的平滑性纳入奖励中。具体来说，我们引入了子奖励，并添加了与这些子奖励相关的多个约束。此外，我们提出了一种多约束近端策略优化（MCPPO）方法来解决多约束DRL问题。大量的仿真结果表明，所提出的MCPPO方法在动作平滑性方面优于传统的比例-积分-微分（PID）和主流的DRL算法。

熙宽信息内部系统 开发本系统主要是为了管理公司内部各种数据，在此之前有一款老版系统，不过因为系统过于老旧不易于更近，而使用主流技术重构系统 主要用于上海熙宽信息内部 使用的内部系统，主要为PC端, 主要功能：客户信息管理、项目信息管理、项目维护管理、计划/任务管理、日程登记/提醒、统计报表，在这些某块下有各种小模块

题目：打印出所有的“水仙花数”，所谓“水仙花数”是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。 例如：153是一个“水仙花数”，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。 程序分析：利用for循环控制100-999个数，每个数分解出个位，十位，百位。

一款类似美图秀秀的图片编辑APP,用户可自行创建自己的DIY图册。圈子模块属社区模块,用户可发布圈子,分享评论作品。图册支持微信和抖音分享,可统计图册被好友的查看次数并生成柱状图,方便直观查看。贴图模块,可自定义个性贴图,也可作为表情包分享给微信好友。

结合jimu和aj两种不同的开源报表平台，通过爬虫和相关文档解析的技术对禅道和企业内部文档相关的管理信息，形成管理报表，便于企业常规管理环节的指标梳理和日常进度管理，辅助相关项目和企业管理人员对项目进度进行整体管理，提升项目管理的精度，保证项目走向正确性，保证项目推动合理快速有效

本项目面向企业内部信息化环节进行新老系统数据初始化使用，主体思路在初始化的三个环节，数据全量导入，增量数据识别，数据增量导入环节进行数据的初始化工作，提升操作效率，同时提供数据整理功能，避免业务人员操作的复杂性

通过该系统解决小型企业库存管理的需求，并且通过简单快速的系统搭建，提升企业需求的响应速度 1.该产品用于个人产品存货的出入库管理，对整体产品的要求响应时效性很高 2.该产品解决一般性的企业内部的业务管理流程 3.通过该系统解决企业常规库存管理问题

本项目主要面向希望在线购买各种商品的普通消费者。无论是日常用品、电子产品还是服装饰品，为用户提供了一个便捷的购物平台。 解决了什么问题： 便捷购物体验：通过集成的搜索、分类和推荐功能，用户可以轻松找到并购买所需商品。 安全支付：采用HTTPS加密，确保用户的支付信息和个人数据安全。 跨平台使用：通过uniapp框架，用户可以在多个平台（如iOS、Android）上无缝使用该App。 实时库存和订单跟踪：提供实时库存更新和订单状态跟踪，提升用户体验和满意度。 相较于市场其他项目，本项目有哪些特点： 微服务架构：项目采用微服务架构，使得系统更加灵活和可扩展，方便后期维护和功能扩展。 高性能：使用Node.js进行后端开发，确保快速响应和高并发处理能力。 统一技术栈：前后端均采用JavaScript，提高了开发效率和团队协作能力。 跨平台支持：通过uniapp，实现一次开发，多端运行，降低开发成本和时间。 前端开发：使用uniapp进行跨平台开发，实现iOS和Android上的统一用户界面和交互体验。 后端开发：使用Node.js搭建微服务架构，实现高效的数据处理和API服务。

1、本系统面向所有中小型企业，志在为企业提供优质的仓储管理解决方案。 2、系统包含权限管理、人事管理、采购管理、订单管理、仓储管理、应收应付账款管理。 3、系统根据采购、订单、出入库资料，提供各类报表，实时显示企业经营状况。 4、可定制开发。

1.班级优化大师目前用户超过5000万 2.日活超过300万 3.负责这个app开发时间为 3年，负责新功能开发和技术路线选型 4.负责Android端信息安全的整改，最终符合国家安全合规要求 5.更新app整体技术路线，使得整个app的维护成本降低

项目需求：小雅回收是做全自动自助废品回收项目，用户扫码开启环保屋的锁，此时环保屋锁定该用户，当用户将回收物放至称重设备上，后端通过消息队列（rabbitmq）实时获取重量信息并根据客户选择的回收产品类型自动计算价格，自动转账到账户账号中，环保门口有自动售卖机，可使用回收货款付款也可用微信支付。用户也可提现余额到微信上。用户还可搜索附近环保放（elasticsearch搜索引擎） 核心功能实现： 1.订单支付过期时间库存等问题结合xxljob和rabbitmq的延迟队列解决。 2.rabbitmq传输重量存入redis，接口调用时利用redis获取重量。 3.将需要使用es搜索引擎的数据在添加修改删除时进行es数据同步。 4.利用es搜索引擎的坐标功能进行搜索附近功能的实现。 5.利用云物联网平台远程调用门锁、自动售卖机接口实现远程控制。 涉及中间件技术：redis、elasticsearch、rabbitmq、xxl-job 工具：idea、Sourcetree、vscode、Docker-Desktop、Apifox 负责任务：全部的建库建表、和接口开发、接口测试、编写接

项目介绍：某网红需要手机自己的抖音评论数据并进行分析，判断讨论内容中讨论视频货物的占比，通过ai进行数据分析、统计，从而判断视频的转化率，我通过easyclick+SpringBoot+JeecgBook实现数据抓取和、数据存储、数据展示。 技术难点：主要是对数据的抓取正确率，需要通过逻辑代码来保证数据的抓取是精准的不遗漏，还有视频评论抓取的效率。 开发工具：idea + Sourcetree +Apifox+VScode

项目功能：该项目是做一个工厂工序情况和工序汇报的系统，由于畅捷通 T+系统操作太过繁琐，工人用起来不方便，于是边基于原来的数据库另作开发，使用同一个数据库，对工序功能做增强，额外做成一个程序，方便工人使用方便工人使用。 技术难点：主要是对原有的数据库表逻辑进行复盘，我使用了sql监听器去监测每步操作的sql语句，从而解析具体的逻辑关系。对功能点进行全方位测试，对原有数据进行优化，在不用原数据库结构的情况下实现需要的功能。 技术栈：后端springboot+mybatisplus+sqlserver+redis 前端uniapp + nginx 代码管理：Sourcetree（git） 测试工具：Apifox

根据微医网网站抓取里面医生列表的信息，包括医生姓名, 图片, 职称, 科室, 就诊医院, 擅长, 图文问诊, 视话问诊，医生图片网址。抓取每个医生的具体信息，批量下载医生图片以及批量制作医生名片。 使用的技术包括：requests网络请求，re正则表达式，json数据解析，CSV文件格式文件的读写操作以及docx文档的读写模版的操作

内容: 开发出一款服务于 ADAS 域控感知融合精度评测的工具，真值系统为激光雷达或 RT-Range ，满足评价指标计算、评价报告生 成、评测结果可视化等需求 业绩: 1、评价指标计算的准确性和高效性：工具能够准确计算各项 ADAS 域控感知融合精度的评价指标，如目标横纵向精度、定位精度 等。工具的计算过程高效，能够在短时间内处理大量数据，并给出准确的评价结果。 2、评价报告生成的全面性和易用性：工具支持自动生成详尽的评价报告，报告中包含各项评价指标的数值、图表等内容。 3、评测结果可视化的直观性和互动性：工具提供丰富的可视化功能，能够将评测结果以图表、图像等形式直观地展示出来。用户 可以通过交互操作，如缩放、拖动、筛选等，进一步分析和挖掘评测数据中的信息。 4、用户反馈和满意度：用户对该工具的评价普遍较高，认为其提高了 ADAS 域控感知融合精度评测的效率和准确性。

内容: 本软件是一款 ADAS 域控制器数采可视化上位机工具，功能包括数据采集、数据可视化、数据分析、场景打点、数据切片、生成报告 等功能，支持 ADAS 功能的调试开发。 业绩: 1、提高数据分析和处理效率：通过工具，ADAS 域控制器产生的海量数据能够被高效地收集、整合和分析。这极大地提高了数据 处理的速度和准确性，使得工程师和研究人员能够更快地识别问题、优化算法。 2、加速故障诊断和排查：数采可视化工具能够实时展示 ADAS 域控制器的运行状态和数据，帮助工程师迅速定位潜在故障。 3、优化系统参数和性能：基于数采可视化工具提供的数据分析结果，工程师可以对 ADAS 域控制器的参数进行优化调整，以提升 系统的性能。 4、提升决策支持能力：数采可视化工具为决策者提供了直观、全面的数据支持。通过可视化展示和分析结果，决策者可以更加准 确地评估自动驾驶系统的性能、预测潜在风险并制定相应的策略。