Java

Java是一门由Sun Microsystems（现属Oracle）于1995年发布的高级编程语言，其设计核心是“一次编写，到处运行”的跨平台能力。这一特性通过Java虚拟机（JVM）实现，源代码被编译成与平台无关的字节码，由JVM在不同操作系统上解释执行，使其拥有极强的可移植性。Java是一门面向对象的语言，强调代码的健壮性、安全性和多线程处理能力，其严格的类型检查和缺乏指针等设计降低了内存错误的风险。它广泛应用于大规模企业级开发，是构建复杂、高并发后端系统、Android移动应用和大数据平台（如Hadoop）的基石技术。尽管语法相对严谨冗长，但其结构清晰、稳定性极高，拥有世界上最庞大成熟的生态系统和社区支持，历经数十年发展依然是大型、关键业务系统最可靠的选择之一。

该软件主要功能有预算结算、成本管控、利润分析、备件人员管理、欠款跟踪、统计分析等等如预算结算，系统会根据企业实际产生的费用明细，生成相应的账单，方便快捷如利润分析，各项利润及成本费用与收入的情况一目了然，能够及时发现在利润形成过程中的业务管理存在的问题，有利于即使做出各项费用的调整

**工业互联网低代码平台简介** 1. **面向对象与核心价值（30%）** 本平台面向制造业企业、工业软件开发团队及系统集成商，致力于解决工业领域数字化转型中开发周期长、技术门槛高、定制化成本大的痛点。通过低代码可视化开发，用户可快速构建工业物联网（IIoT）应用、智能监控系统、设备管理平台等，实现生产数据实时采集、分析与业务协同，大幅降低工业软件的实施与维护成本。 2. **差异化优势（50%）** - **全栈技术集成**：基于SpringCloud微服务架构与SpringCloud Alibaba组件，支持高并发、分布式部署，结合Redis缓存、RabbitMQ消息队列及XXL-JOB任务调度，确保平台的高性能与可靠性。 - **低代码高效开发**：通过Vue+ElementUI前端框架提供拖拽式界面设计，后端SpringBoot快速生成服务，减少80%以上重复编码，同时支持自定义代码扩展，兼顾灵活性与效率。 - **工业场景深度适配**：内置设备连接协议库、实时数据看板模板及告警规则引擎，无缝对接PLC、传感器等工业设备，缩短从开发到落地的周期。 3. **产品组成与技术架构（20%）** 平台由可视化开发工具、微服务治理中心、工业数据中台及运维监控模块组成，涵盖前端配置、后端逻辑编排、多源数据整合及自动化运维全流程。核心技术采用Java生态（SpringBoot/Cloud）与轻量级中间件（Redis/RabbitMQ），确保企业级稳定性的同时，支持云原生与混合部署。 ——以低代码赋能工业智能化，让复杂系统开发更简单。

1. **【30%】本方案面向谁，解决了什么问题** - **面向对象**：本方案主要面向企业内部物流管理人员、销售/采购人员、承运商、司机及工厂管理人员。 - **解决问题**： - 解决了传统物流管理中依赖手工记录（纸质/Excel）导致的效率低下、人为误差风险高的问题。 - 优化了提货流程，实现从订单下达、车辆预约、自动叫号、一键过磅到离厂的全流程数字化管理。 - 通过车牌识别、地磅数据自动采集等技术，减少人工干预，提高计量准确性和物流管理效率。 - 整合质检、能源管理等模块，实现多业务无缝衔接，提升企业整体管理水平。 2. **【50%】相比于市场常规方案，本方案有哪些特点** - **全流程一体化**：覆盖订单创建、运输计划、车辆预约、智能叫号、过磅称重、质检、能源抄表等全环节，打破信息孤岛。 - **智能化技术应用**： - 车牌识别与地磅数据自动采集，实现“一键过磅”和异常报警（如超载、皮重异常）。 - 微信小程序支持司机自助预约、签到，移动端便捷操作。 - **灵活性与扩展性**： - 支持多终端接入（PC端、移动端）、多系统集成（如ERP、地磅系统）。 - 模块化设计，可后期扩展仓库管理（WMS）、能源管理（EMS）等功能。 - **数据驱动决策**： - 提供领导驾驶舱、多维统计报表（如发货/收货分析、能源消耗），辅助管理层决策。 - **成本与效率优化**： - 通过自动叫号、无人值守过磅减少人力成本；标准化流程缩短车辆等待时间。 3. **【20%】方案的产品组成或技术选型** - **软件系统**： - 智能物流系统框架（含基础信息管理、订单/运输计划、预约叫号、智能过磅等12个子模块）。 - 微信小程序（司机移动端操作）。 - **硬件设备**： - 车牌识别摄像头、地磅数据采集箱、LED显示屏、控制终端等。 - 阿里云服务器（CentOS系统）支持云端部署。 - **技术架构**： - 分层设计（数据采集层、服务组件层、核心应用层等），支持多协议数据集成。 - 采用工业标准协议（如地磅通讯接口）、第三方接口（阿里云短信服务）。 - **安全与标准**： - 符合ISO 15408、GB 17859等安全规范，确保系统可靠性和数据安全。

1.本产品面向中石化后台管理,主要是对其在生产石油时的过程监测与分析优化,,将其整个工业流程模拟为一个动态流程图,展示其每个装置流量数据,监测其操作对整个流程造成的影响,诊断分析其可以优化的部分,并给出优化方案和优化预测. 2.相较于市面常规管理系统,本系统增加了流程图的绘画功能,类似于开发出一个绘图软件集成在系统中,项目也集成了python技术,可以对其进行优化分析. 3.本产品运用技术前后端分离,前端vue+Echarts, 后端java+spring boot +Maven+Mybatis+达梦数据库

1.通过合理设计复合索引和覆盖索引，显著提升复杂条件下的分页查询性能 2.抽象封装通用业务组件，设计跨表字段关联组件 3.采用Redis缓存组织树结构，提升公司组织树数据查询效率 4.集成阿里云SMS服务，封装基于HashMap的通用短信发送模块，使用redis防止外界恶意调用服务 5.重构公司scs-project、scs-realname、hgkj-detection三个服务，将原生SQL迁移至Lambda表达式，提升代码可维护性 6.独立负责scs-operation、scs-material服务的微服务架构设计与实现 7.使用Nacos实现服务注册与配置中心管理

. 为了解决SC（总部系统）与DC（各省系统）之间巨量数据（亿级别）的处理。通过Redis+线程池+M Q+Grpc的方式完成性能、告警的等数据拆分、同步、修改，并且支持暂停、恢复功能。实测将每次千 万级数据同步处理由三个小时降低到四分钟。 2. 为了解决模块安全解耦，保证设备配置有很好的拓展性和可维护性。运用命令模式+构造器模式，将请 求和行为拆分。在两个服务间通过命令码执行，达到一个命令可以并发执行不同型号网元的同一或不同 配置操作，实测由 50 Qps（每秒并发数）提升至 1000 Qps。 3. 为了解决巨量数据的查询、备份等问题。负责SC（总部系统）下的巨量数据的SQL语句优化、索引优 化、分库分表，主从备份，并对热点数据实现Redis的主从备份、读写分离、双写一致。实测一个省数 据的查询速度由10s降低到3s。 4. 负责通过Arthas或者日志，线上排查堆、栈内情况、GC情况、并且调节参数，远程解决客户环境线上 出现的相关问题。设计实现JMX+E-chars监控服务器的性能、状态、配置的可视化图表展现模块。 5. 为了提高服务之间消息传递速度，负责优化服务间RPC通信方式，通过引入RxJava实现消息异步发 送、并发发送，实测服务间通信时间优化40%。 6. 负责编写公共工具，整合PDFBox至框架，定制了自己的通用操作模板，简化繁琐的使用过程继承，大 幅提升了项目开发效率。 7. 为了解决消息队列代码冗余，维护升级RabbitMQ模块，通过自定义注解优化了MQ开发流程，设置死 信队列+定时任务解决单网元时候消息的堆积、过期

该平台基于微服务架构，集成了多种先进技术，为智能设备提供高效、 稳定且安全的数据传输、处理及管理服务。通过运用 Spring Security 和 OAuth2， 构建了一套完善的认证鉴权机制，确保了平台数据的安全性和用户访问的权限控 制。平台采用了先进的技术栈，确保了系统的可扩展性、高可用性和安全性。通 过分布式事务管理与缓存优化，显著提升了系统处理性能与用户体验。实现了高 效的设备固件升级功能，简化了 OTA 流程，提高了运维效率。

该方案是针对客户公司的产品线上商城需求进行的开发，是客户公司主要的线上销售渠道。 整体框架采用next + ts构成，包括服务端渲染SSR和客户端渲染，并且集成Bloomreach 和 TailWind.css样式库

此项目本人单独负责前后端，技术采用的是混合开发，由于后面要求小程序重新写的，但是小程序端可以打包app， 目前是使用的cordova打包的app，冶金行业的app，技术采用传统方式，难点在于冶金行业每个厂都是单独的数据库，每个账号登录的时候访问的都是不同的数据库 ，数据库用的是sqlserver，接口统一调用存储过程，因为每个现场的库虽然差不多，但是也有很多不同的地方，所以采用调用存储过程，整体来说不难，但是稍微麻烦

1.该系统主要面向能源行业能源设备工作时温度监测的一个平台，通过将传感器的数据回传到系统进行预警。 2.该系统主要包括报警管理、实时监测、站点管理、设备管理、传感器管理、报警规则管理、用户管理；系统通过Restful API方式对接了传感器的实时回传数据。 3.技术栈:Java+Spring Boot+Mybatis+Mysql+Swagger+多线程+Vue3+TS+Node.js+nginx+docker+ElementUI

面向建筑领域的数字化产品 一款集材料商城、信息共享、信息匹配、信息管理的软件应用，提供材料交易、材料送检、劳务分包、专业分包、招投标采购服务。 全网协同，任务众包；海量商机，线上管理。 生产模式组织改革，借助科学管理方法和先进管理工具的需求；借助互联网实现管理与计划信息透明化扁平化的需求；借助互联网进行大量社会协作，以解决企业人力资源配置的需求；借助大数据实现智能匹配和标准化复用的需求。

德龙集团招标平台，统一集团内的招标工作。 分为供应商管理系统和管理后台系统。 供应商管理系统包含：供应商注册、资质管理、投标、报价、中标信息查询等； 管理后台包括：采购申请发起，招投标发起、开标、中标信息发送、合同管理等；

港机物联是帮助港口吊机企业提高生产作业效率和安全性。通过收集和分析吊机传感器数据，我们的产品可以提供实时性能指标和生产统计，帮助企业实现数据驱动决策，并优化作业流程。此外，我们的产品可以实时监控生产环境中的安全隐患，并在出现问题时提供及时预警，最大程度地减少事故和损失。可以帮助企业节约成本、提高生产效率和安全性，并为企业未来的发展奠定坚实的基础。 平台可以高效地收集、分析和可视化吊机传感器数据，支持门机各类传感器姿态数据动态实时采集，可达到毫秒级延时，可以实时监控生产动态。帮助企业实现数据驱动决策和优化生产流程；安全生产预警，故障数据跟踪，监控生产过程的安全，并能够实现及时预警，降低事故风险和维护成本。提供综合报表及运营决策分析功能，方通过对生产过程数据的收集、统计分析，结合不同维度的算法，多方位呈现生产过程数据，辅助生产管理有效决策。 平台主要由数据采集前端设备、无线数据通讯设备、安装在云服务器端的数据解析存储软件及数据管理软件等组成。其中前端设备包括显示器、主机箱、重力传感器、角度传感器、高度传感器、方位传感器、总电能表、幅度传感器、4G/5G工业路由器、天线。

以BIM技术为核心，以数字孪生为载体，整合各类桩基施工现场信息，建设可视化的桩基信息管理与服务的模式，借助前端传感器设备，利用5G物联网、互联网等基础网络实现信息的智能化推送，从而达到信息的高度整合。项目特点：充分利用信息手段提升监管工作的效率，提高对现场情报的高效预警能力，具备多终端随时随地一站式接入、无感知数据采集、智能预警推送等核心能力。

解决企业未落实安全生产责任制、安全管理制度、安全操作规程，安全管理混乱，监管方式落后、单一、工作效率不高监管点多、线长、面广，风险隐患多、非法违法多，基层基础薄弱，任务繁重。政府监督考核企业安全生产主体责任落实情况指标量化难，企业安全管理机制不健全，人员安全意识淡薄，企业安全生产主体责任落实不到位，企业安全生产主体责任落实不到位，管理制度建设不完善，风险预防、管控和化解机制不健全。 平台依托大数据手段对企业进行管控，提升日常监管效率，提升企业发现隐患和安全生产自查自改能力；信息实时互通，问题及时预警，闭环整改具体到人，提升隐患复查整改率，降低企业风险； 落实企业主体责任，让整个安全管理无缝对接，弥补安全监管人手不足，安全监管脱节的现象，切实做到安全生产管理全覆盖；实现企业安全生产管理的信息化、电子化，实现安全生产的无纸化管理。

在数字化时代，随着企业业务的快速增长，信息安全与合规性已成为企业可持续发展的基石。面对层出不穷的网络威胁、数据泄露风险以及严格的行业监管要求，如何及时发现并响应潜在的安全事件，成为了每个企业必须面对的重要课题。 在此背景下，日志审计系统应运而生，它作为信息安全管理体系中的关键组成部分，扮演着“数字世界的守护者”角色。日志审计系统通过全面收集、集中存储，为企业提供了一扇洞察系统运行状态和安全态势的窗口。 本系统旨在构建一个高效、智能、可扩展的日志审计平台，旨在帮助企业： 1．提升安全防御能力：通过实时监控日志数据，及时发现异常行为、潜在的安全威胁和入侵尝试，为安全团队提供快速响应的依据，有效遏制安全事件的发生。 2．确保合规性：满足国内外各类信息安全法规和标准（如GDPR、HIPAA、PCI DSS、等保2.0等）对日志记录、保留、审计的要求，降低合规风险。 3．增强决策支持：提供丰富的报表和可视化分析工具，帮助管理层全面了解系统安全状况、性能表现及用户行为，为业务决策提供有力支持。

百度搜索引擎后台索引检索系统： 搜索引擎（英文名：search engine），是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出指定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。 [

研发本项⽬的⽬的是为了解决在制造型企业中， ⽣产订单的复杂性问题。在制造型企业中，⽣产订单多元 化，物料的信息多样化，物料组成bom的复杂度，⼀度成为 ⽣产主管部⻔的⼀⼤痛点，本项⽬能够解决⽣产订单的⾃动 排布，信息流的⾃动化，能够节省企业中很多的⼈⼒与物 ⼒。

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1，解决工厂单据人工记录的问题，每个部门，每个角色看到的数据范围不同； 2，由于业务关系，单据类型不确定，系统可以自定义单据类型，自定义每种单据内容，每种单据的操作，自定义短息通知； 3，系统前端用vue，后端用springboot实现