GUI 测试工具

本系统是一个基于Python技术栈构建的分布式任务调度与处理平台，采用前后端分离架构实现任务提交、执行与管理的全流程自动化。系统整合了多款主流开源框架与工具，具备高可用性、可扩展性和实时交互能力。 核心架构 后端服务层： 基于Flask轻量级框架构建RESTful API服务，提供标准的HTTP接口规范 集成Celery分布式任务队列，支持异步任务调度与并行处理 采用Redis作为消息代理和结果存储，实现高速缓存与状态持久化 任务监控模块实时追踪执行进度，历史作业可追溯 前端交互层： Vue.js框架构建响应式SPA应用，组件化开发模式 Element UI组件库保证统一的操作体验 Axios处理异步请求，WebSocket实现实时状态推送 自适应CSS布局兼容桌面与移动端访问 任务处理能力： 支持同步/异步任务提交模式 任务优先级队列管理 失败任务自动重试机制 执行日志实时采集与分析 资源占用可视化监控 系统优势 高可靠性：Celery Worker支持水平扩展，单点故障不影响整体服务 实时反馈：WS长连接确保任务状态即时更新，进度条可视化展示 开发友好：清晰的API文档配合Swagger UI，降低集成难度 运维便捷：Flower组件提供Celery集群监控界面，RedisInsight辅助缓存管理 本系统已成功应用于数据分析、批量处理、定时任务等场景，日均处理任务量可达10W+，平均响应时间

这是一款面向AI开发者的智能图像处理工具，集成了从数据标注到模型训练的全流程功能。 该工具具有三大核心特点：1）内置智能标注系统，支持语义分割/实例分割的交互式标注，标注效率提升300%；2）可视化训练模块，用户通过GUI界面即可完成数据增强、超参数调节等深度学习全流程，无需编写代码；3）预置ENet、UNet等主流网络架构。系统兼容windows/linux框架，已成功应用于医疗影像分析、自动驾驶等场景，显著降低AI开发门槛。

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。

平台简介 Cat2Bug-Platform是一套永久免费开源的Bug管理平台，可以完全私有化部署，它利用目前比较流行的AI大数据模型技术作为辅助，快速提升软件管理的质量，我们将毫无保留给个人及团体免费使用。 它的使用人群锁定个人或中小型软件开发团队，Cat2Bug的理念是免去了项目管理中各种重度管理，让个人或团队可以快速上手，把控软件质量。 平台采用JAVA+VUE前后台分离模式开发，支持在各系统平台部署使用。 内置功能 仪表盘：统计缺陷、成员、计划信息。 团队管理：管理团队中的项目、成员。 项目管理：管理项目中的缺陷、成员。 用例管理：管理测试用例 缺陷管理：管理BUG、需求、任务。 交付物管理：维护项目中的可交付物品。 报告管理：显示团队、项目、测试用例、缺陷、交付物等的相关数据指标。 API管理：用于管理API接口密钥 文档管理：留备项目中所用到的各种文档 通知管理：发送系统业务通知到系统内部、邮件、钉钉等平台中。 最新版本更新说明 当前最新版本是0.5.1 添加仪表盘; 在测试用例中添加按级别查找功能; 在测试计划中添加取消通过功能; 在admin账户中添加权限管理; 修复系统功能BUG; 特色 开源私有化AI+BUG系统部署; 通过AI技术自动生成测试用例并录入到系统，解决费时费力录入用例的痛点; 已测试平台为生态中心，衍生多种缺陷监控测试框架，可以一站式解决软件生产运维中的诸多痛点； 自主研发报告模版，可轻松、快速、动态的生成项目所需管理及交付文档，较免管理人员编写文档的时间成本; 专注于软件的缺陷的跟踪管理，简单直接，即开即用，减少学习成本；

使用PyCharm开发工具进行开发，利用Tkinter框架制作了一个较为美观并且具有交互性以及动态性的前端界面，在后端使用PyTorch框架实现了模型推理，负责文件上传、数据预处理、模型推理、结果可视化等功能。 前端界面针对用户需求设计了许多功能，用户可以在该系统中上传图片来进行验证码识别。此系统对干扰线有很强的抑制作用，能够很快的从图片中把字符序列和干扰线分布以及对应的置信度水平识别出来，把识别的结果和原来的图放在一起。用户可在系统中一次上传多张图片，系统对其进行实时处理后，将识别结果传送到界面并将统计报表返回用户来观察自身效果，此外识别结果还以CSV的方式保存起来用于之后的数据分析。

1、本方案面向家中 有老人、宠物、小孩子等等的家庭，需要这一套系统可以很好的观察家中的状态，同时也可以远程对家中的家居进行一个操控 2、相比于市场常规方案，该方案成本更低，包容性更高，可以根据客户的需求灵活进行更改 3、本方案主要有 C++、QT 来进行上位机的编写，使用STM32 作为下位机，使用了 ModBus、RS485、RS422、蓝牙、WIFI等方式进行家居的控制

使用aardio桌面开发工具开发了一系列实用工具，包括字符生成工具、tcp、udp、websocket调试工具、串口、二维码等工具。这些工具经过精心设计和优化，能够帮助您更高效地进行开发和调试工作。 产品在dist文件夹中提供了编译好的二进制文件，方便您直接运行和使用。

1、使用MVVM架构设计，集成自主设计的通讯协议 2、前后端分离架构设计，软件易于维护 3、使用LightningChart控件，数据显示速度更快。 4、参数的保存和恢复，完善的异常处理机制

实时行情库：能够实现秒级的全盘（5000多只个股）的行情数据扫描 历史行情库：存储股票交易历史数据 自动化交易算法：分为接口型和界面型，可以自动买入卖出，撤回 交易策略：盘口资金追踪，热点扫描，行情分析，关联共振等 回测：

C#桌面应用程序，负责连接短信猫，进行短信的收发。 支持连接业内3种短信猫池； 整个系统确保代发短信在2秒内通过猫池发送出去； 记录短信收发日志，以便对账和稽核； 支持大规模短信自动发送

1 工具类开发 ： 利用openwrt开发环境 搭建django 开发web功能 。 2 主要负责django前后端设计 vuejs pyhton3 等开发 。 3 openWRT 优化裁剪

爬取数据，分析，用WindowsAPI来绘制，全自动化每天都操作全无人工干预，分析结果自动预警，在windows平台上处理，

编写测试用例，执行测试用例，输出测试报告 及时报告项目风险，并与开发人员一起提高测试效率 执行根本原因分析，确定测试范围 准备测试数据 使用Postman执行API测试

与业务分析师一起设计数据库表架构； 准备SQL DDL来创建数据库； 根据业务需求准备测试数据，通过sql DML导入数据库； 基于OpenAPI文件，在Postman中用JavaScript编写API测试用例； 基于Selenium框架编写UI Java测试用例； 为开发人员提供支持，帮助重现问题、找出根本原因并修复错误； 参与测试用例的同行评审，以及自动化脚本编写；

项目分为串口显示，串口参数调整，串口发送接收相关模块 我负责了全部串口设计以及调试功能，使用了c++/QT技术栈

编程APP，用于汽车胎压监测，升级车辆ECU，对车辆状态进行管理的APP主要用于全国维修门店的技师对用户的车辆传感器进行检测和编程 1.NFC SRAM 2.蓝牙BLE 3.阿里OSS 4.OCR 5.MQTT

PhantomCSS 是 CSS 回归测试工具。一个通过 PhantomJS 或者 SlimerJS 和 Resemble.js 进行自动视觉回归测试的 CasperJS 模块。 示例代码： ...

Viff 测试框架，它可以不同环境和浏览器下的 Web 页面的视觉差异。 示例代码： var Viff = require('viff');var viff = new Viff('http...

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Dagger是网易杭州研究院QA团队开发的一个轻量级、运行稳定的WebUI自动化测试框架，主要基于Selenium及TestNg可以认为是对Selenium进行二次封装的一个框架（俗称 造轮子 ...