产品系统

1.面向奶茶店商家，解决传统点单方式导致的排队时间长、人工记录易错、营销手段单一等问题，同时帮助商家积累私域流量、降低第三方平台抽成 1. ​面向对象与核心问题（30%）​ 面向奶茶店商家，解决传统点单方式导致的排队时间长、人工记录易错、营销手段单一等问题，同时帮助商家积累私域流量、降低第三方平台抽成。 2.​​轻量化与低成本：无需下载，依托微信生态快速触达用户，开发成本低于原生APP。 ​全链路闭环：支持个性化定制（甜度/加料）、多场景订单（堂食/外卖/自提），提升转化率。 ​智能运营工具：内置会员积分、拼团/秒杀活动、数据分析（热销品/用户画像），助力精准营销 3​前端：微信小程序框架（WXML/WXSS/JavaScript）。 ​后端：Spring Boot（Java），MySQL存储订单及用户数据

我们基于微信公众号，采用Java语言开发了一个拼车信息平台。产品由Java后台和微信公众号前端组成。 优势： 1. 依托微信庞大用户基础，推广便利。 2. 开发与维护相对轻松。 局限性：仅支持在微信公众号内访问，与微信生态强绑定。 目标用户：所有有拼车需求的用户。 解决痛点： 1. 区别于其他需繁琐认证的拼车平台，我们大幅减轻了司机的认证环节。 2. 市面上不少拼车平台会抽取佣金，而我们平台仅作为信息发布与撮合的中介，主要收取少量信息发布费、置顶费以及打赏，不抽取交易佣金。 3. 司机与乘客的交易过程与平台无绑定，自由度高，平台仅负责撮合。

考涯系统主要针对高三学生用与学习、复习以及志愿填报一系列的全方位服务，分为APP端、PC端、小程序端。小程序端主要是用于学生查询院校、专业、信息填报等一些的功能以及学生兴趣测评、性格测评等等。PC端主要是一些课程视频学习、考试等等。APP端分为3端（总管理端、老师端、学生端）：总管理端是只有公司负责人才能登录的，里面主要模块为跟进（每个校区信息增删改查、跟进时间内容以及一些筛选功能）、考核（每个老师完成考核题目的状态及统计功能）、发布（发布通知及任务用于老师端进行相关问题类型填写以及统计功能）、文档（发布通知及任务时上传附件的管理）、我的（可操作所有校区下的负责人及老师）。老师端主要填写通知和任务进行提交、一些关于教学的视频学习及考核、附件文档查看、属于校区及以下老师。学生端是一些课程视频学习、章节考试、问题解答等等。

本方案面向有javascript编程基础的，有远程管理自己的服务器或计算机需求的人员，可以简单地在计算机上进行部署，进行固定成员之间的文件存储与共享。 本方案特点是简单，有完整源码，可根据自己需求进行功能修改、增加或去除。 方案里包含后端和前端两部分。 后端使用Node.js原生功能，附加一些必要的成熟库。 前端使用基本html、css和javascript进行实现，适配手机与电脑，有中文和英文切换，有亮暗样式切换。

成功部署与优化超大参数模型： 在大型算力服务器集群上成功联动部署并优化了V3、R1 671B DeepSeek 满血版等超大参数模型，使用 Ollama、SGLang、KTransformer、Unsloth 等推理框架进行部署对比，提升了模型的推理性能和应用效率。 高效管理多GPU服务器集群： 使用 NCCL 技术完成多GPU服务器联动部署，解决了多机多卡之间的通信与负载均衡问题，成功实现了大规模分布式训练和推理 完成大模型微调： 利用 Ollama-Factory 对 14B 以上大模型进行 Full、Freeze、LoRA 微调，优化了模型精度和运行效率，提升了业务需求的适应性。 搭建前沿AI工作流解决方案： 完成 SD、Flux、Wan2.1 等图文生成、图生图、图生视频应用的部署，并成功搭建 Dify、Coze、ComfyUI 等 AI 工作流解决方案，成功实现大模型在商业应用中的实际落地。 开发大模型代理： 制作多个大模型代理，通过调用大模型工具为具体业务场景提供定制化解决方案，成功实现了商业化应用的落地，在开放API平台上参与Python后端路由开发工作

技术描述：Spring + Mybtis + Struts + Mysql + Jdk8 + Nginx 项目描述： 该项目基础ssm架构用于调查各个社区、医院、写字楼满意度情况。其中问卷主要分为两部分。第一部分是系统 管理部分，对应的用户管理、角色管理、权限管理、按钮权限管理、基础字典管理。第二部分就是问卷部分，问卷整体分为 三类。第一类为综合问卷，主要用于调查相关人员对写字楼、医院、社区满意度情况。此类问卷模块是固定的。第二类星级 问卷，采用选择星号的形式就行评价。此类问卷模块是固定的。第三类自定义问卷，可以实现模块的自定义。可以实现以上 两种方式。以上三种问卷均可以实现题型自定义，题目自定义。后台有查看各个问卷答案的列表并有导出功能。 责任描述： 我全面负责从新需求评审与工时评估，到项目库表设计、后台及前端业务代码开发，直至生产问题解决的全过 程。

一、背景描述：基于历史区级项目的实施情况与市场需求，为缩短交付周期，提升交付速度与质量，降低实施成本，拓展境外市场，建设区级接诉即办标准化建设平台。 二、系统简介：主要包括标准化产品+在线设计配置+定制化开发+统计分析（BI）+信创国产化等内容； 1.标准化产品：主要基于区级历史项目，通过抽取基础功能、通用功能、特色功能以及评估功能市场前景等方法，形成区级标准化产品的标准版； 2.在线设计配置：在标准版的基础上，增加系统在线设计配置。将需求变化快，用户定制化高的大部分需求，改为在线设计配置支撑。通过在线设计配置，完成接诉即办系统的开发。即满足用户需求，又可达到快速交付的目标。主要包括元素配置、表单配置、功能API管理，工单状态管理业务列表配置、业务详情配置、规则配置管理、用户管理、字典管理、菜单管理、机构管理、角色管理等。 3.定制化开发：系统标准化中未包含的新功能，且无法通过已有的在线设计配置支撑，则作为单一项目的定开功能实施。 4.统计分析（BI）：基于帆软（FineFR+FineBI），主要包括日周月报、统计报表、可视化看板、单点登录等 5.国产化系统适配： 5.1 替换国产化

电商平台前端+后端全栈 （基于Vue3.0+Node.js技术体系实现） 本方案专为中小型电商企业、新零售创业者及跨境贸易团队打造，着力解决传统电商系统开发的三大瓶颈问题： 开发效率低下：传统前后端耦合开发模式迭代周期长，难以快速响应营销需求变化 高并发支撑薄弱：老旧技术栈在促销秒杀场景下易出现接口崩溃、页面卡死等问题 跨端体验割裂：PC/移动端需重复开发，会员体系与购物车数据无法多端同步 通过Vue3+Node.js全栈技术架构，本方案提供高性能、高可扩展、多端统一的电商解决方案，实现从商品展示到交易闭环的敏捷开发。 相比传统PHP/Java单体架构或SAAS标准化平台，本方案具备显著技术优势： 前后端分离架构 Vue3负责动态视图渲染，Node.js提供RESTful API，双端独立部署，故障隔离性强 极致用户体验 Vue3虚拟DOM优化首屏加载速度，搭配Keep-alive缓存路由组件，页面切换流畅度提升60% 渐进式增强设计 核心功能购物车优先实现 3. 技术架构与核心模块（20%） 全栈技术选型 前端框架：Vue3.0 + Composition API + Vite构建工

餐馆在线预订系统简介 本系统基于Java技术栈开发，提供一站式数字化订餐管理解决方案。后端采用SpringBoot+MyBatis框架，实现桌位动态分配、预约订单管理、微信/支付宝支付对接及短信邮件提醒功能；前端使用Vue.js+ElementUI构建响应式界面，支持实时查看桌位状态、菜品预览和在线选座。系统集成Redis缓存优化查询效率，通过RabbitMQ异步处理高并发订单，并采用JWT鉴权保障数据安全。管理员可通过Spring Security控制台管理预订规则和营销活动，适用于中小型餐厅快速部署智能化服务，降低人力成本，提升顾客就餐体验。 技术实现亮点 智能桌位调度：贪心算法动态匹配空闲桌位与订单时间； 多端适配：H5页面兼容微信/小程序/PWA应用； 可视化看板：ECharts实时展示客流高峰数据； 容灾设计：Nginx负载均衡+数据库主从备份。 （代码架构可扩展至外卖/排队叫号场景）

产品面向中国大学，为大学提供留学生的招生、在校、教务等方面的管理系统，高峰时系统日活1w+；个人初期完成系统95%开发。系统功能如下： 1.招生管理 申请管理 在线浏览学生信息和材料，处理学生申请；在线打印录取通知书和 JW202 表；学生黑名单管理； 中介管理 分配中介账号，批量录入学生；管理中介信息，统计中介学生数据；中介佣金结算等； 住宿管理 在线处理学生宿舍申请； 接机管理 在线处理学生接机预定； 2.在校管理 迎新注册 新生报到注册，包括住宿、保险、缴费和学籍注册等内容；报到数据统计等； 在籍学生 在校学生档案管理；老生报到办理；奖惩管理；签证管理；突发事件管理等； 奖学金管理 奖学金分配及发放数据统计； 缴费管理 学生缴费信息，缴费统计，欠费提醒等； 住宿管理 学生住宿分配及住宿信息管理； 提醒管理 证照到期、欠费到期、学生毕业和考勤异常等情况提醒； 专业的来华留学服务机构 教务管理 学校排课管理、学生考勤、成绩录入及管理；教学计划管理等； 毕业管理 毕业管理 毕业生去向管理及统计；毕业生实习就业推荐；招聘企业管理等； 报表统计 报表统计 自定义报表统计、371 高基表

兴溪官网首页（基于HTML5+CSS3+jQuery技术实现） 本方案专为中小型农业合作社、农产品品牌商及地方特色产品推广机构设计，聚焦解决传统农产品线上展示的三大痛点： 展示形式单一：传统静态页面缺乏动态交互，难以凸显农产品特色与品质细节。 跨设备兼容性差：老旧代码结构在手机端易出现布局错乱，影响消费者浏览体验。 内容更新依赖技术：非技术人员难以快速更新产品信息，导致营销时效性滞后。 通过轻量化前端技术组合，本方案提供高颜值、强交互、易维护的农产品展示门户，助力农业品牌高效触达目标用户。 相比通用建站工具（如CMS模板或SaaS平台），本方案具备独特竞争力： 原生技术轻量化部署 纯前端实现无后端依赖，页面加载速度提升50%，适配低带宽农村地区访问需求。 零成本动态更新 jQuery驱动异步内容加载，支持管理员直接修改JSON文件更新产品价格、库存状态，无需编程基础。 营销友好型设计 内置“一键分享到微信/抖音”功能、限时优惠浮动标签、农产品溯源二维码生成模块，直击农产品电商转化痛点。 技术栈 基础框架：原生HTML5语义化标签 + CSS3 Flex/Grid布局 交互引擎：jQue

产品面向中国大学，为大学提供留学生的招生、在校、教务等方面的管理系统手机端小程序，小程序功能如下： 1.招生管理 申请管理 在线浏览学生信息和材料，处理学生申请； 中介管理 分配中介账号，批量录入学生；管理中介信息 住宿管理 在线处理学生宿舍申请； 接机管理 在线处理学生接机预定； 2.在校管理 在籍学生 在校学生档案管理；老生报到办理；奖惩管理；签证管理；异动管理等； 奖学金管理 奖学金分配及发放数据统计； 缴费管理 学生缴费信息，缴费统计，欠费提醒等； 住宿管理 学生住宿分配及住宿信息管理； 提醒管理 证照到期、欠费到期、学生毕业和考勤异常等情况提醒； 教务管理 学生考勤、成绩管理； 报表统计 报表统计 自定义报表统计等； 系统亮点： 1.移动端操作 2.在线审批 3.快捷登录：微信、手机号 技术选项 前端：javascript、vue2、uniapp、html、css 后台：VS2022 、.net framework 4.8、Freesql、OSS、NPOI、Autofac、Cache、Redis、SqlServer

项目简介 1. 目标受众与解决的问题 本方案主要面向加油站、便利店等商业场所的运营管理者，旨在解决他们在市场分析、客户管理、销售数据统计等方面面临的问题。具体而言，它能够帮助管理者实时掌握店铺的各项运营数据，如便利店和洗车店的客流情况、新增客户数量、油品销售数据等，从而为决策提供有力支持。通过对比不同时间段的数据（同比、环比、对比时间），管理者可以清晰地了解业务的增长趋势和变化情况，及时发现问题并采取相应的措施进行调整和优化。 2. 方案特点 相较于市场常规方案，本方案具有以下显著特点： 多维度数据分析：不仅提供了常见的销售数据统计，还涵盖了客流分析、客户分析、热区分析等多个维度。例如，在市场分析中，不仅统计了进店总人数、洗车总人数等基本数据，还对不同区域的客流量进行了详细分析，包括各热区的客流量占比、环比和对比时间的变化情况，帮助管理者全面了解店铺的运营状况。 可视化展示：大量运用了图表和进度条等可视化元素，使数据更加直观易懂。如使用环形进度条展示各热区的客流量占比，用饼图展示不同类型客户的比例，让管理者能够快速把握关键信息，提高决策效率。 灵活的对比分析：支持同比、环比和对比时间等

其软件主要辅助激光甲烷监测硬件系统进行激光甲烷泄漏的检测， 1.面向对象： 主要面向石油、天然气等行业的安防与监测部门，以及物联网硬件集成商。适用于需要远程监控甲烷泄漏的固定场景（如化工厂、管道站场等），需高精度、自动化监测的场景。 2.解决问题： 替代传统人工巡检或非智能云台，解决离线环境下云台精准控制问题（如无网络时的本地操作）。通过自研云台硬件适配，实现多功能一体化控制（激光甲烷检测+云台操作），降低第三方硬件依赖成本。 3.方案核心特点（对比市场常规方案） 高度定制化适配： 专为自研云台模块优化，相比通用云台（如海康、大华），深度集成激光甲烷检测功能，避免外挂传感器导致的兼容性问题。 离线优先设计： 支持无网络环境下的全功能操作（如角度指定、雨刮/补光控制），而市场方案多依赖云端指令。 多功能集成： 将甲烷遥测与云台控制（速度调节、角度定位、环境适配如雨刮/补光）整合，市场方案通常需多设备协作。 轻量化指令集：通过简化通信协议（如串口指令），降低硬件响应延迟，提升控制实时性。 4. 产品组成与技术选型 硬件组成：自研云台模块：支持±180°水平/垂直旋转，集成步进电机、补

增云科技是一家专注于餐饮行业企业和门店数字管理的SaaS服务提供商。我们团队有超过10年的行业系统开发经验，并协助客户在超过1000+门店成功落地运营。以大数据和 AI技术为核心，通过业务和数据的技术架构，为品牌方提供扫码点单、会员营销、供应链管理、收入成本可视化、音乐氛围控制、数据分析辅助决策等赋能工具，帮助客户门店降本增效，提升管理，增加销售，构建私域用户运营体系，推进品牌数字化转型和商业创新，实现品牌健康、可持续发展

本方案专为高等院校及教育机构设计，旨在解决传统学校官网存在的三大痛点： 多端适配不足：传统网站常因缺乏响应式设计，在手机、平板等移动端显示效果差，影响用户体验。 开发维护成本高：静态代码或复杂CMS系统需专业团队维护，学校技术团队难以快速上手。 视觉与功能陈旧：界面风格过时、交互单一，难以满足现代用户对美观性和便捷性的需求。 通过Bootstrap框架，本方案为学校提供低成本、高效率、高兼容性的官网建设能力，助力教育机构快速构建现代化数字门户。 移动优先，全端适配 基于Bootstrap 4的响应式栅格系统，自动适配PC、平板、手机等设备，兼容Chrome/Firefox/Safari等主流浏览器。 组件化开发，快速迭代 复用Bootstrap预置组件（导航栏、轮播图、卡片布局等），搭配定制化学校主题色与UI扩展，开发周期缩短40%。 轻量易维护，低技术门槛 前端代码结构清晰，支持非技术人员通过注释修改内容；结合静态页面生成器，无需依赖数据库即可更新新闻、公告等内容。 3. 技术架构与产品组成（20%） 技术选型 前端框架：Bootstrap4 核心语言：HTML5/CSS3/Ja

乌鲁木齐奥体中心的场馆预订系统通过微信小程序提供以下功能： ‌场地预约‌：用户可选择运动项目、场地类型及时间段进行在线预约，支持实时查看可用时段‌。 ‌费用管理‌：部分场馆限时免费开放，游泳馆半价收费；线上支付后若遇活动调整可原路退款‌。 ‌会员服务‌：注册登录后可管理个人预约记录、消费明细，享受会员权益‌。 ‌信息查询‌：展示场馆设施、开放时间及活动预告，辅助用户决策‌。 ‌实时更新‌：动态调整场地状态和预约情况，确保信息准确性‌。 ‌入口整合‌：通过微信公众号菜单栏一键跳转小程序，简化操作流程‌。

项目概述 一款基于AI算法的衣物管理小程序，支持用户上传衣物、智能搭配推荐已有、自由搭配已有衣物、衣柜分类管理，已独立完成全流程开发并部署至阿里云。 技术架构 前端：uniapp + Vue3 + ColorUI 后端：Node.js/Express + PostgreSQL + Nginx + Redis AI能力：集成阿里云大模型API实现穿搭推荐 部署：Nginx反向代理 + 域名备案 + HTTPS 核心功能 衣物管理：图片上传、标签分类、季节筛选 、衣物分析 推荐穿搭：基于用户已有衣物的智能推荐 自由搭配与评价：自由搭配自己的衣物、评价他人衣物 项目亮点 解决大多数人不知道穿什么的烦恼 项目状态 已完成内测（可联系我体验） 待上线审核

本项目主要用于零售或批发，相比平常的商城页面视觉有较大的优化，适用范围在国内；整套系统包括小程序客户端，后台管理系统，收银端； 客户端：面向消费者，主要功能有微信授权登录，商品选购，添加购物车，订单支付，订单查询，订单消息生成二维码，用于到店取货时扫码核销； 后台管理系统：用于商户管理，可编辑商品信息，添加优惠券，添加积分规则； 收银端：可用于商场线下收银，也可处理网单，点击核销可对在小程序下单的订单扫码核销，完成订单。 前端使用技术栈：uniapp、vue 后端使用技术栈：php、thinkphp、mysql

1.本方案面向谁，解决了什么问题 本方案面向小微园智能制造产业园的数字化建设项目，包括1个数据中心，3个平台：实景可视化平台、数字化园区业务平台、智能制造服务平台，提供业务上云、设备上云，解决传统工业园区的数据孤岛、安全管理响应滞后、资源浪费不透明、能效低下、招商困难、产城分离和配套缺失等问题。 2.相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 项目是一套专门针对小微工业园区的管理软件，通过一卡通管理园区企业员工的消费、门禁、考勤等日常行为； 集成了车辆管理系统，对进出园区车辆有了更好的控制，对园区的安全有了更大的保障; 集成了智能水/电表管理系统，更加方便的管理园区使用水电等能耗情况； 集成了电梯控制系统，可以对厂房电梯分权控制，对应的企业控制电梯的相应楼层，安全保障了园区企业资产的安全； 设计开发了基于机器视觉和 DJL 模型的人工智能监控系统，使用javaCV视觉库和ffmpeg技术开发和封装视频流编转码、转封装、中继拉推流、基于 Onvif 协议的云台反控等流媒体功能； 封装人脸/口罩/人体/车辆识别/区域入侵/烟火识别/图像对比/流量统计/OCR等AI算法接口，提供封装了行业经验的A