人力资源管理

? 考勤管理系统简介 您的项目是一个完整的考勤管理系统，包含两个核心模块： 考勤模板系统 模板文件: 手工考勤表-XX-模板.xlsx 主要特点: 标准化格式: 统一的Excel考勤表模板，适用于XX部 智能生成: 可根据指定年月自动生成月度考勤表 自动更新: 自动更新年份月份、日期序列、星期信息 公式维护: 自动更新正常工时和加班的合计公式 样式保持: 自动标记周末列为黄色，保持原有格式 生成功能: ✅ 单月生成：python3 generate_monthly_attendance_fixed.py --year 2025 --month 8 ✅ 批量生成：支持连续月份或跨年批量生成 ✅ 智能计算：根据实际天数生成正确的日期序列 ✅ 休息日标记：自动识别并标记周六、周日 ? 考勤校验工具 核心功能: 工时超限检查 自动计算每月工作日数量 计算每月正常工时限制（工作日×8小时） 检查所有员工工时是否超限 请假平衡检查 读取请假数据（第二个sheet） 自动转换请假单位（天→小时，1天=8小时） 验证：正常工时+请假时长=每月正常工时 时间一致性检查 智能解析上下班时间 自动扣除午休时间（12:00-13:00） 结合远程/到岗状态进行智能校验 提供具体问题日期和修正建议 使用方法: py 输出格式: ? 问题汇总表: 快速定位问题类型和员工 ? 详细问题日期表: 显示具体问题日期和详细信息 智能建议: 根据问题类型提供修正建议 ? 系统优势 自动化程度高: 从模板生成到数据校验全流程自动化 智能校验: 多维度检查确保数据准确性 用户友好: 提供详细的错误报告和修正建议 批量处理: 支持单文件和批量文件处理 格式保持: 完全保持Excel模板的原有格式和样式 项目结构 考勤表模板 这是一个非常完善的考勤管理系统，能够满足从模板生成到数据校验的完整工作流程需求！

模块功能方面，系统实现了完整的任务管理闭环与用户交互体系。用户认证环节支持用户名密码登录及角色区分，管理员可通过专属入口创建任务，设置标题、描述、截止时间等参数并分配给指定用户；普通用户能在个人中心页看到实时同步的任务列表，支持按标题、状态筛选，通过日历视图直观查看每日任务安排，完成后可上传多格式附件提交。任务审核流程中，管理员可在审核页面查看所有提交内容、下载附件并更新任务状态（如通过、驳回需修改），所有操作数据通过前后端接口实时同步，确保信息一致性。此外，系统还包含用户管理功能，管理员可添加、删除用户及调整权限，前端页面支持路由跳转实现登录页、任务列表、个人中心等页面的无缝切换。 技术特点上，系统采用前后端分离架构，后端基于 Spring Boot 3.1.2 构建，整合 MyBatis 和 Spring Data JPA 实现数据访问，使用 MySQL 8.0.33 存储数据，通过 Lombok 简化实体类代码，HikariCP 优化数据库连接池性能；前端基于 Vue 3 的组合式 API 开发，结合 Element Plus 提供的表格、表单、对话框等组件构建 UI，利用 Vue Router 实现路由控制，通过 RESTful API 与后端交互，支持 JSON 格式数据传输和 FormData 格式文件上传。界面设计采用 Flex 布局和 CSS 定制样式，背景图与组件样式保持视觉统一，同时前端表单验证、后端数据校验双重保障数据完整性，分页插件 PageHelper 实现大数据量任务的高效加载。 应用场景适用于多角色协作的任务跟踪场景，如企业内部项目管理中，项目经理（管理员）可创建开发任务分配给团队成员，成员通过系统查看任务详情、更新进度并提交成果，经理实时审核把控项目节点；教育机构中，教师（管理员）布置作业任务，学生接收后完成并上传作业文件，教师在线查看、下载批改并反馈结果；科研团队可用于实验任务分配，研究员提交实验数据，负责人审核后归档。系统轻量化的设计使其既能满足中小型团队的日常任务协作需求，也可通过功能扩展适配更大规模的组织管理场景，有效提升任务流转效率与过程透明度。

- 核心语言：C++11标准 - 数据结构：结构体嵌套数组 - 关键算法：随机数生成（40-100分模拟） - 编译环境：GCC/Clang（跨平台支持） 1. 多层数据管理 - 教师→学生双向关联（1:N关系） - 动态内存分配（避免内存泄漏） 2. 数据生成系统 - 可控随机成绩生成（rand()优化） - 批量数据初始化（O(n)复杂度） 3. 控制台交互 - 结构化数据展示（缩进层级可视化）

工程项目管理系统 介绍 工程项目管理系统实现工程管理行业的项目立项、招投标、项目规划、预算成本、合同、进度、财务、材料、设备、采购、劳务分包、机械、质量、安全、物联网全寿期一体化管理。核心阶段跨越前期商务、中期实施、后期成本利润自动核算，同时围绕工程物料进行ERP统一管理。 特点 项目全生命周期管理 以项目为中心，实现:项目立项阶段→项目跟进阶段→项目投标阶段→合同签约阶段→项目实施阶段→项目售后阶段→项目结案阶段，项目全生命周期的管理。 建立统一的工程编码规则和台帐管理 解决基础数共享问题,保证了数据的一致性。系统通过建立统一的工程编码规则和台帐管理系统,支持各建设项目的业主、监理、承包商以及工程建设主管部门的协同管理,很好地解决了基础数据共享问题,保证了数据的一致性。 以预算为中心实现项目成本利润核算 以项目为中心，通过全项目生命周期的过程管理，以预算为中心实现项目收入（合同收入，签证收入），成本（材料成本，分包 成本，人工成本，费用成本，资金成本，分摊成本及其它），利润的自动核算 项目360°可视化及各维度统计报表 通过系统数据化的积累形成企业内部的大数据平台，通过多个维度对数据的挖掘实现风险预警并为经营提供决策参考 以项目为中心建立点线面体的流程管理体系 点:岗位/角色；线：业务流程线；面：项目的各个阶段；体：项目工作流程化→流程数据化→数据可视化；理清公司各部门岗位职责，同时实现工作流程的标准化，逐渐从依靠人到依靠流程做事

本系统方案面向中小型企业，是一款可本地化部署的低代码开发平台。相较于市面上传统的低代码平台，此系统从底层构建时加入了“工作量化”特性，在兼顾灵活、易用的基础上，解决了企业对员工绩效考核的痛点。 业务人员也能参与开发： 熟悉业务流程但非专业程序员的人员（如业务分析师、产品经理）可以直接构建简单的应用或流程原型，加速需求落地。 开发者效率倍增： 专业开发者可以摆脱大量重复性编码，专注于核心业务逻辑和创新功能，开发效率提升数倍乃至十倍。 应用交付周期大幅缩短： 从需求到上线的周期从天/周缩短到小时/天，企业能够更快地试错、迭代和响应市场。 降低开发成本与风险： 减少对稀缺的高阶开发者的依赖，降低人力成本；内置的标准化组件和最佳实践也减少了错误率和技术风险。 灵活性与可扩展性： 优秀的低代码平台并非封闭系统，通常提供强大的集成能力（API、连接器）和灵活的扩展选项（自定义代码注入），确保能满足复杂企业级应用的需求。

本系统基于现代化微服务架构构建，采用SpringBoot技术框架深度整合SpringSecurity安全体系、Redis高速缓存等核心中间件，实现双端协同管理系统（Web管理平台+移动端应用）及类OTA模式的酒店预订门户。主要技术亮点包括： ​​智能权限中枢​​ 通过JWT令牌机制实现动态时效控制，基于RBAC权限模型支撑细粒度菜单权限管理。采用角色/人员双维度授权策略，实现管理端菜单的动态渲染与实时生效。 ​​云原生存储方案​​ 集成七牛云对象存储服务，构建音视图文文件的云端存储体系，通过自动外链生成机制实现资源高效分发与访问加速。 ​​无感验证体系​​ 创新实现双向扫码验证系统：管理端动态生成时效二维码，移动端扫码完成身份双向核验，打造零账号录入的便捷登录体验。 ​​数据治理引擎​​ 利用Easy Excel构建高性能数据管道，支持批量数据导入导出、格式自动转换及异常数据隔离处理，实现业务数据的高效流转。 ​​全场景业务流​​ 覆盖C端用户从在线选房、多模式支付（含支付宝支付网关集成）、电子凭证核销到线下入住的完整闭环，同步支持前台直接入住的无预约业务场景。 ​​动态资源调度​​ 配备智能房态管理看板及可扩展的房间分配算法框架，为后续智能分房策略升级预留扩展接口。 ​​弹性营销体系​​ 搭建可配置化优惠规则引擎，当前支持多类型折扣方案，具备扩展复杂计费策略（如阶梯优惠、组合套餐等）的系统架构基础。 ​​决策支持中枢​​ 管理后台集成E-Charts大数据可视化系统： 热力地图实时呈现客源地分布 复合图表动态追踪订单量/营收趋势 玫瑰图多维分析房型销售结构 实时刷新经营指标监测面板 ​​全链路追踪机制​​ 采用模块化日志架构，按业务域对操作日志进行智能归集，提供多维度日志检索、操作行为审计及异常追踪能力。 ​​支付生态整合​​ 深度对接支付宝官方支付接口，实现交易安全校验、账单自动对账及多状态同步机制，保障资金流与信息流实时匹配。

理发店客户管理系统是一款基于WPF和.NET 8开发的桌面应用程序，主要功能包括： 核心功能 客户信息管理：记录客户姓名、联系方式及备注 预约管理：创建和跟踪客户预约，包括日期、时间和服务类型 数据持久化：使用SQLite数据库存储所有业务数据 技术特点 采用MVVM模式开发，界面与逻辑分离 使用Microsoft.Data.Sqlite进行数据库操作 包含完整的单元测试框架(MSTest) 支持多语言界面(通过资源文件实现) 用户体验 直观的双标签页设计(客户/预约管理) 数据实时刷新显示 提供友好的对话框进行数据录入 系统适合中小型理发店使用，帮助商家高效管理客户关系和预约安排，提升服务质量和工作效率。

1、在顶端有一个为50像素*1920像素的矩形框，颜色为#4A51D9 2、创建登录表单 3、添加表单验证的JavaScript代码 4、实现真实的用户数据库连接 5、添加密码加密功能 6、实现"记住我"功能 7、实现账户锁定机制(防止暴力破解) 8、添加日志记录 9、添加CSRF保护

职师宝测评项目主要是中等职业院校教师测评的系统，一共开发有3端分别为职师宝小程序端、职师宝Web官网端、职师宝Web后 台管理端。主要运用的前端技术栈有Vue3+TypeScript+windCss+Pinia+Vite+axios等，UI框架使用Vue3的NaiveUi框架。 1. 负责职师宝测评系统小程序端、Web 端官网以及 Web 端管理后台的前端开发任务，运用 Vue 3、TypeScript 等技术构建稳定 高效的前端架构，确保系统在不同终端的兼容性和响应性。 2. 基于 Vite 打包框架进行项目打包，优化项目性能，确保系统的快速加载和流畅运行。 3. 使用防抖节流等方法对搜索或者一直点击按钮触发请求等情况进行优化； 4. 利用html2canvas和jspdf插件，实现了动态数据到PDF测评报告的转换，解决固定高度A4纸上的动态分页问题，增强了报告的实用性和专业性。 5. 借助ECharts图表库，我有效地展示了各类测评数据，使复杂信息一目了然，大幅提高了数据解读的效率和准确性。

前端： 1. 通过选择，展示用户所选车型（最多可选1~3种），以纵向列表对车型各参数进行横向对比 2. 经销商用户通过PPN登录，进行车型快速对比 3. 车型分类格式为：大类-车型 如：Macan - Macan、Macan T、Macan S、Macan GTS（可参考Excel：数据速查平台.xslx） 4. 车型比较是可以跨大类的，比如：Macan一个车型可以和911的一个车型进行参数对比 5. 添加评论功能和查看评论功能 管理后台： 1. 管理员维护车型：包括 车型图片、各参数； （增删改） 2. 允许管理员通过Excel导入的形式，进行车型的维护 3. 管理可以通过后台删除和回复评论。 其他： 1. 本项目嵌在百辞域名以及服务器下 2. 前端车型对比支持PC+手机端页面访问

前端： 1. 通过选择，展示用户所选车型（最多可选1~3种），以纵向列表对车型各参数进行横向对比 2. 经销商用户通过PPN登录，进行车型快速对比 3. 车型分类格式为：大类-车型 如：Macan - Macan、Macan T、Macan S、Macan GTS（可参考Excel：数据速查平台.xslx） 4. 车型比较是可以跨大类的，比如：Macan一个车型可以和911的一个车型进行参数对比 5. 添加评论功能和查看评论功能 管理后台： 1. 管理员维护车型：包括 车型图片、各参数； （增删改） 2. 允许管理员通过Excel导入的形式，进行车型的维护 3. 管理可以通过后台删除和回复评论。 其他： 1. 本项目嵌在百辞域名以及服务器下 2. 前端车型对比支持PC+手机端页面访问

一、项目模块（下面仅展示主要模块）： ①注册登录模块 ②实名认证模块 ③信用担保模块 ④邀请奖励模块 ⑤充值模块 ⑥发布模块 ⑦经验值模块 ⑧签到模块 ⑨圈子模块 ⑩私信模块 二、分工详情 本公司基于Uniapp，unicloud,两者前后端交互，从而开发出该小程序 使用技术栈基于Uniapp，UniCloud,CSS,NodeJs,UniUI，uView等等 三、项目难点 1.私信系统搭建 该小程序的私信功能，并非使用市面上已经成熟的聊天API，而是本公司单独研发的流式响应代码编写，其好处是比市面上现有的聊天接口而言，能够节省至少80%的花费，其中包括数据库访问次数减少，响应时间更快等优势 2.通告统筹系统搭建 统筹系统是该小程序的核心，用来帮助发布通告的通告主，统计当前报名该通告人员的工资、考勤、加班费等明细账，可一键生成工资表数据，无需手动打卡、记账等操作。 与此同时，该系统的难点在于，实时计算用户工资、和工作时长之间的逻辑关系非常复杂，本公司通过不断地优化和测试代码，最终达成了效果

智慧平台包涵政务大屏展示，坐席系统，工单系统，知识库系统，工单超期预警，短信发送，ivr呼叫平台等多种政务系统综合业务系统。 主要成果： 1.平台核心需求开发；维护工单业务流转；告警超期短信发送；知识库公告等业务系统开发搭建；大屏展示后台接口等其他核心需求开发。 2.数据库应用迁移；平台https协议升级；对接第三方接口安全验证设计；权限管理设计；人员组织架构设计； 3.系统生产问题解决；oom问题定位分析；慢sql优化；大批量数据导出优化。

1.参与公司岗前培训，熟悉公司研发的框架与代码编写规范； 2.参与公司项目设计的讨论，与用户沟通确定需求； 3.参与软件系统的设计、开发等工作； 4.负责软件系统中主要功能的代码实现和单元测试，保证项目的质量； 5.编写数据库设计文档与系统接口文档； 6.参与项目的调试、部署与上线；

1、云上聘小程序主体功能：商家端、求职端、两端公用小程序、职位列表、视频职位、个人详情、个人简历、在线简历、在线职位、企业直播、在线实时聊天、工作经历、在线经历、教育经历、求职期望等等功能。 2、本项目的于2023年6月初开始开发，由于部分原因公司前端开发只剩我一个人，公司临时招了一个实习生（项目刚好页面都绘制完毕，接口不会接），基本上都是我一个负责整个项目，主要用的技术栈有：vue2、css、uniapp、uni_modules、高德map、实时通信使用的是：腾讯im即时聊，使用ts、vue3。 3、本项目只遇到视频简历切换界面声音播放问题，后对当前页面进行监听，切换页面将视频标签进行销毁。

【1】权限管理：实现多权限自动生成目录 【2】动态路由：实现根据权限显示路由 【3】二次开发设置：在权限和路由的基础上可以转换成多种管理系统 【4】日志集成：每个请求都会作为日志记录在数据库

1、项目分为职位、精选、学技能、消息、我的模块，使用者可以发布兼职或找兼职； 2、我主要负责用户信息，发布需求；

老板爽办公平台名称是一款功能强大且全面的办公平台，致力于提升企业或组织的工作效率和管理水平。该平台集成了丰富多样的模块，满足日常办公的各种需求，主要有以下模块： 1.考勤模块：方便员工进行考勤签到，确保工作时间的准确记录。 2.审批模块：实现了流程的电子化，使审批工作高效便捷。 3.会议模块：助力安排、组织和记录会议，提升会议效率。 4.工作汇报模块：让员工能够及时总结和提交工作进展。 5.邮件模块：让员工可以快速、直接地与同事、上级以及外部合作伙伴进行信息传递和交流。 6.文库模块：让员工可以更规范的管理文档、资料及更便捷的共享文件等。 7.学习中心：对于企业来说：增强企业的竞争力，通过持续提升员工的能力，使企业能更好地适应市场变化和行业发展；对员工来说：提供了自我提升的途径，员工能够不断充实自己，拓宽职业发展道路。 8.系统管理：①方便对员工账号进行集中管理，包括新增、修改、删除用户等，保持企业人员信息的准确和及时更新。②可以根据企业的特定需求和业务变化灵活调整系统的各项参数和设置，使系统更好地适应企业运营。③记录系统操作的历史信息，便于追踪和审计，有助于发现问题、排查故障以及进行合规性检查。④实时监测系统的运行状态，及时发现并解决潜在问题，保障系统的稳定运行。 我全程深度参与了这款办公平台的建设，在整个过程中，我不仅参与了各个功能的具体设计，还与团队紧密协作，共同探讨最优方案，不断优化和完善每一个细节，力求为用户带来极致的使用体验，推动办公平台发挥出最大的效能，助力企业提升管理水平和工作效率。

此功能主要提供对各种对象的管理，例如文件管理，车辆管理，会议室管理等，可以根据具体业务扩展不同的功能，此功能从设计到开发都是本人一人完成。

项目概述： 参与开发信人AI客服项目，一个集成了AI大模型和知识库的智能对话系统，旨在通过先进的技术提升AI员工的对话效果和客户互动效率。 技术演进：项目经历了从AIAGENT和RPA技术结合的初步方案，到利用rerank技术和FAQ集成的进阶版本，实现了更精准的意图识别和客户服务。 工作内容： 1. 数据库开发： 利用Milvus和Pinecone进行向量数据库的开发，优化大规模向量检索性能。 - 使用PostgreSQL和MongoDB进行关系型和文档型数据库的开发，确保数据的高效存储和查询。 2. 对话系统框架搭建： 采用LangChain和Flask框架，构建了对话系统的整体架构，支持灵活的插件式服务和API集成。 3. Embedding模型选型与应用： 负责Embedding模型的选型，为RAG系统中的文档检索和重排提供高效的文本向量化表示。 4. LLM集合应用开发： 结合百川、ChatGPT、ChatGLM等多种大型语言模型（LLM），开发了集合应用，增强了对话系统的理解和生成能力。 5. 自动化测试与质量保证： 使用Python编写自动化测试脚本，确保代码质量和系统稳定性。 6. 文档处理与算法开发： 开发了PDF读取和文档分块算法，提高了非结构化数据的处理效率。 7. 日志监控与系统维护： 利用LangSmith进行日志监控，及时发现并解决系统运行中的问题。 8. 应用部署与容器化： 采用FastAPI、LangServer以及Docker技术进行应用的部署和容器化，简化了环境配置和持续集成流程。 9. 行业知识分享与科普： 定期进行AI行业现状的科普，分享最新的技术进展和市场趋势，提升团队的知识水平和行业敏感度。 RAG技术相关经验： 在信人AI客服项目中，深入应用了Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术，通过构建和优化资源池、实现文档检索与重排算法，显著提升了对话系统的准确性和效率。 参与设计并实现了RAG系统中的关键组件，包括资源池管理、文档检索、文档重排等，特别是在`combined_rag_chain.py`中实现了创新的文档处理链。 利用`MongoDBRetriever`高效地从MongoDB中检索文档，并在`id_rating_parser.py`中解析和处理评分数据，为RAG系统提供了准确的输入。 通过VSCode进行代码调试，并使用LangServe Playground和LangSmith进行功能测试和日志监控，确保了系统的稳定性和可靠性。 在生产和测试环境中部署应用，使用Portainer和ngrok进行远程访问和管理，优化了部署流程和维护效率