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1. 设计了一种新的稀疏存储格式 2. 给予新格式，给出了两种高效的SpMV实现方法，性能超过cusparse; 3. 设计了自适应的kernel选择策略，可以根据稀疏矩阵的特点自适应选择最优的spmv算法 4. 相关成果已经发表了sci论文，后期项目会开源 5. 实现了高效的spmv预处理算法，缩短了格式转化的开销

根据市场运营要求，利于公司搭建的各类健康服务技术平台，结合商业保险服务内容，为保险公司、药企、连锁药房等客户设计的多种线上活动页。根据市场运营要求，利于公司搭建的各类健康服务技术平台，结合商业保险服务内容，为保险公司、药企、连锁药房等客户设计的多种线上活动页。根据市场运营要求，利于公司搭建的各类健康服务技术平台，结合商业保险服务内容，为保险公司、药企、连锁药房等客户设计的多种线上活动页。

1. 软件面向的行业和业务场景 本项目是一个面向个人或小众音乐爱好者的个性化数字媒体平台。其核心业务场景并非针对特定的商业行业，而是为用户打造一个集音乐欣赏、个人作品展示和生活点滴记录于一体的私人在线空间。用户可以在这个平台上，聚合自己喜爱的音乐资源，分享自己的创作，并以图文或视频的形式记录生活，构建一个充满个人色彩和情感记忆的专属“精神角落”。 2. 项目功能模块及实现 从使用者角度来看，本平台主要划分为以下几个核心功能模块： 用户认证模块： 提供完整的用户注册与登录功能。 利用 Token 实现持久化登录，用户刷新页面后无需重新认证。 通过路由守卫实现权限控制，确保“作品”、“日记”和“个人中心”等私密页面只有登录后才能访问。 音乐播放模块： 核心功能：内置一个界面美观的音乐播放器，用于播放在线或本地的音乐/MV资源。 资源代理：后端通过 `qqmusic-proxy` 服务代理了对 QQ 音乐资源的请求，解决了跨域问题，让用户能流畅获取和播放音乐。 个人中心模块： 主页：作为应用的欢迎页面，提供核心功能的导航入口。 个人作品

本项目针对集成电路先进工艺节点下，高精度参数电容提取耗时且困难的行业痛点，提出并实现了一种创新解决方案。核心技术融合了神经网络（NN） 构建高效的电容预测代理模型，利用有限元方法（FEM） 生成高精度训练数据并进行关键区域验证，以及采用多线程框架OMP 等算法优化数据采样与模型训练过程。该方案显著提升了提取效率，在保持与商业工具可比拟的精度的同时，大幅缩短了计算时间。项目成果有效解决了企业的实际工程难题，其性能和可靠性已获得合作企业的正式认可，成功应用于其实际芯片设计流程中，为复杂互连结构的快速精准建模提供了有力工具。

本项目实时从爬取中国天气网爬取全国各省市地区未来7天天气数据，存为json文件，供数据分析和可视化； 相对于常规的pyauyogui手动获取链接，此方案用selenium库动态模拟自动化交互，高效获取所有省市天气页面的url，再连接链接api下载，并且精准。 主要技术是python selenium和requests，bs4和JavaScript网页点击功能，以及 python json库

【项目背景】AGE动漫网站是一个基于Spring Boot + Vue.js构建的动漫资源平台。 【个人角色】作为核心开发者，我主要负责:1. 推荐系统算法设计与实现 2. 后端接口开发与优化 3. 前端界面交互组件开发 【主要贡献】 • 设计并实现了基于用户行为的个性化推荐算法，使用标签偏好权重计算方法，推荐准确率提升40% • 开发了RESTful API接口，设计高效的数据访问层，API响应时间优化50% • 实现了动漫筛选、搜索、分页等核心功能，提升用户体验 • 设计并开发了周更新时间表、播放历史、评论互动等功能模块 • 优化前端组件和后端服务性能，页面加载时间减少30% 【项目成效】 • 用户留存率提升25%，日活跃用户增长35% • 系统并发处理能力提升至500QPS，支持千万级数据高效查询 • 代码采用模块化设计，具有良好的可维护性和扩展性

针对机器人策略在真实环境里学习成本高、难以覆盖复杂场景以及仿真与现实差距大这些挑战，提出一种基于“数字表亲”场景，结合大语言模型的机器人操作数据生成框架，用于合成高质量的机器人操作数据。首先，依靠ACDC框架自动生成和真实场景几何布局以及语义相似的多样化数字表亲仿真环境；接着，把任务指令、仿真状态输入到LLM中，生成一个层次化的技能树；而后，将任务树编译成一组预先定义好的运动原语，这些运动原语是基于OMPL运动规划与GraspNet抓取姿态估计来实现的；最后，在仿真环境中执行运动原语生成的轨迹数据，并检测任务是否成功。本文在两种条件下开展研究：一是仅使用真实数据，二是混合真实与生成的仿真数据，均采用ACT算法进行训练，并在原始真实场景以及物体空间分布具有不同程度变化的测试环境中评估其性能。实验结果表明，混合数据训练策略显著提升了模型在未见目标和变化环境下的泛化能力。本文方法降低了真实数据采集成本，提升了仿真数据的实用价值，为大规模、跨场景的机器人策略学习提供了高效可行的新途径。

1、本方案面向小微商户/个体户新公司成立，刚开展外卖业务，低成本快速上线运营，免去像美团、饿了么抽成问题。 2、本方案终端为微信小程序端，介于微信用户众多，本系统只发布微信小程序平台。 3、本方案前端开发语言uni-app，后端开发语言PHP,底层框架ThinkPHP6,前后台分离，管理后台ElementUI,具有易开发，易维护

尚品甄选是一个B2C模式的电子商务平台，包含后台管理系统和前台用户系统。项目采用前后端分离开发模式，基于SpringBoot + SpringCloud微服务架构。 spzx-parent： 尚品甄选项目的父工程，进行项目依赖的统一管理，打包方式为pom spzx-common: 尚品甄选项目公共模块的管理模块，父工程为spzx-parent common-util: 工具类模块，父工程为spzx-common common-service：公共服务模块，父工程为spzx-common spzx-model: 尚品甄选实体类模块 spzx-manager： 尚品甄选项目后台管理系统的后端服务

商场小程序 多终端覆盖 PC端，小程序，APP，H5，PC端管理后台 营销拓客 多人拼团，砍价助力，限时秒杀，优惠券，满额包邮 店铺管理 店铺diy装修，线下多点核销，会员系统，客服系统，数据统计，物流查询，发票管理 会员/分销 付费会员,等级会员,会员折扣,会员积分,事业部代理分销,人人分销,指定分销,满额分销

针对现有的一些chm格式生成工具局限性（如Smart Sql存在无法一次生成多个oracle用户对应的数据库说明文档，且未包括存储过程、视图无脚本等问题），基于HTML Help Workshop工具及开发语言自行实现基本的chm工具； 实现方案： 1、基于ado.net完成元数据读取（表、视图、存储过程，包含字段、备注、相关脚本等）； 2、生成对应的html、hhp、hhc文件； 3、调起HTML Help Workshop工具基于步骤2生成的文件编译生成chm数据库说明文件。

本程序致力于提供一个强大且实用的人群计数工具，其核心目标在于精准地检测图像或视频流中出现的人体目标，并高效地统计其数量。为实现这一任务，程序采用了当前深度学习领域的主流框架——PyTorch，构建并部署了一个经过优化的YOLOv3 (You Only Look Once, version 3) 目标检测模型。 YOLOv3 被选为本程序的核心算法，主要得益于其卓越的性能平衡。作为一种单阶段（one-stage）检测器，YOLOv3 以其显著的速度优势闻名，能够在保持较高检测精度的同时，满足实时处理的需求。其核心原理是将目标检测视为一个回归问题，通过单次前向传播即可预测图像中所有目标的边界框位置及所属类别概率。本程序特别利用了 YOLOv3 的 Darknet-53 骨干网络提取深度特征，并结合其多尺度预测机制（在三个不同尺度的特征图上进行检测），使其能够有效应对人群计数中常见的尺度变化大（如近处个体大、远处个体小）和密集遮挡等挑战，精准捕捉不同大小的人体目标。

1. 本项目面向谁，解决了什么问题 目标用户 本项目主要面向 物联网协议开发者、设备驱动工程师、算法工程师及系统集成商。它是edge-gateway项目的功能扩展框架，为希望将特定功能集成到网关中的开发者提供了一套标准、高效的开发工具集。 解决的核心问题 本项目旨在解决边缘网关在面对多样化、非标准化的物联网场景时的功能扩展性与协议适配性难题。 它通过提供一个强大的插件化框架，解决了以下关键问题： 快速适配异构设备：现实世界中存在大量私有协议或非标准协议的设备（如特定型号的PLC、传感器、专有硬件）。通过为这些设备开发专用插件，可以快速将其接入网关，实现“万物互联”。 解耦核心业务与驱动层：将设备驱动、专用算法等易变部分以插件形式独立开发，使之与网关核心业务逻辑（如数据上报、规则引擎）解耦。这使得网关主程序保持稳定，同时插件可以独立迭代和部署，极大地提高了开发效率和系统的可维护性。 实现功能的热插拔：支持在网关运行时动态安装、启动、停止、卸载插件，而无需重启服务。例如，可以在不中断其他设备数据采集的情况下，为一个新增的设备在线安装其驱动插件，实现业务的“零停机”更新。 算法与业务逻辑扩展

主要有项目配置，游戏页面，游戏报告三个页面，使用前端Electron框架开发，最后打包生成window桌面应用，分别有初级(9×9，10个雷)，中级(16×16，40个雷)，高级(30×16，99个雷)三个难度级别，用户点击方块可以实现扫雷功能，如果点到雷区，弹框提示扫雷失败，点击确定，生成本次扫雷报告，包括难度级别，错误率等

✨ 项目亮点 1. 前沿技术栈 - 基于 React + Ant Design 构建，采用 TypeScript 严格类型控制 - 集成 ECharts 动态可视化与 Mock.js 高效数据模拟 2. 高扩展架构 - 模块化设计，已实现「数据看板」「商品列表」等核心模块 - 预留 API 对接入口，可快速接入真实业务系统 ? 当前阶段 - 已完成：商品列表展示、数据看板框架 - 开发中：物流跟踪、消息推送模块 - 规划中：多语言支持、AI辅助功能 ? 潜在应用场景 ? 电商后台：快速扩展库存管理/促销系统 ? 医疗管理：适配病历数据可视化需求 ? 教育系统：轻松对接考勤/成绩模块 注：本演示版聚焦「技术可行性验证」，实际业务逻辑需根据需求调整

订单管理系统主要面向直销类制造业企业，通过自有商城下单，订单管理系统通过接口从商城中订单获取到订单管理系统中。 订单管理系统自动进行订单分仓、合并，拆分预售订单等 系统管理员通过订单管理系统，对订单进行审核（同时进行库存校验），审核通过后，推送到立体库系统进行发货 立体库发货成功后，将订单信息再次推入订单管理系统中，订单管理系统负责快递轨迹订阅，做销售出库单推入ERP，同时将物流信息反写到商城。 订单管理系统还具体售后功能，通过接收商城的售后订单和实物进行检验，通过后，将消息推回商城，同时将已检验成功的产品推入ERP。

1.购物商城平台主要面向零售行业，涵盖了众多业务场景，致力于为消费者提供便捷、全面的一站式购物体验。 2.项目分为商品展示，个人页面介绍，注册与登录的，购物车以及订单的管理。 3.后端技术 ：采用 [具体后端开发语言，如 Java Spring Boot] 框架构建商城的后端服务，具有良好的扩展性和稳定性。Spring Boot 提供了丰富的功能组件，方便快速开发和部署，能够高效地处理业务逻辑和数据存储操作。同时，结合 [具体数据库，如 MySQL] 作为主要的数据存储系统，通过合理的数据库设计和优化，确保数据的高效存储、查询和更新，满足商城在高并发访问情况下的数据处理需求。 前端技术 ：前端使用 [具体前端框架，如 Vue.js] 框架进行开发，Vue.js 的组件化开发模式使得代码结构清晰、易于维护和扩展。它能够实现动态页面效果，为用户提供有价值的流畅的交互体验，如页面的无缝切换、商品列表的动态加载等。此外，采用响应式设计原则，确保商城在不同终端设备（如电脑、平板、手机等）上都能完美展示，适配各种屏幕尺寸，提高用户体验的一致性。

练手学习的一个小玩意 springboot+ mysql+redis + docker + nginx + vue 主要就是一个基础的web开发套包把，有需求可以直接进行业务代码，基本不用动了 这个练手项目后端目前没有增加微服务，消息中间件等；就是一个正常大众的一个管理系统 根据开源大佬若依的单机版根据自己喜好优化修改后的·，替换了一个内容

后端基于spring boot MVC框架构建，基于spring cloud的分布式微服务架构购物系统，数据库映射基于MyBatis实现用户注册与管理，商品管理，商家增删改查商品，用户添加至购物车购买等功能，代码主要分为用户信息模块、商品模块、购物车模块等等。前端使用Vue+ElementUI组合构建，提供axios与后端建立联系，进行交互，最终实现智慧购物系统服务

智能排班管理系统项目简介 项目概述 智能排班管理系统是为医院超声科室量身定制的一款专业排班软件，旨在优化医生及录入员的工作排班流程，提高科室管理效率。系统采用C/S架构，结合Python Flask后端框架和QT客户端技术，为医院超声科室提供高效、智能的排班解决方案。 系统架构 架构类型：客户端/服务器(C/S)架构 服务端技术：Python Flask框架 客户端技术：QT框架实现 数据库：SQL Server(可根据医院需求配置) 核心功能模块 数据字典管理模块 维护科室、人员、职称等基础数据 支持多级权限管理 提供数据备份与恢复功能 请假管理模块 在线提交请假申请 多级审批流程 请假记录自动统计 与排班系统实时联动 休假管理模块 年假、调休假等各类休假管理 休假额度自动计算 休假申请与审批 休假历史记录查询 智能排班模块 基于规则的自动排班算法 考虑医生职称、专业方向等因素 支持多种排班模式(轮班、固定班等) 冲突自动检测与提示 预排班模块 支持未来多周期排班计划 排班模板管理 批量排班操作 排班方案对比与评估 调换班模块 在