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Data-Hinge 是一站式数据中台解决方案，提供从数据集成、开发、治理到应用的全链路数字化能力。 项目寓意 - 名称来源：星（数据如星辰）+ 枢（枢纽/中枢） - 核心理念：通过可靠的技术连接，化解数据孤岛，实现业务价值 - 产品定位：以数据平台为底座，数据中台为桥梁，机器学习平台为工厂，大模型应用为上游产品 ✨ 系统特性 - ? **一站式解决方案**: 提供完整的数据中台建设所需的所有组件 - ? **企业级安全**: 多租户架构，细粒度权限控制 - ? **高性能**: 分布式架构，支持海量数据处理 - ? **可视化**: 拖拽式开发，丰富的图表组件 - ? **实时处理**: 支持实时数据同步和计算 - ? **全链路管理**: 数据全生命周期管理和血缘分析 核心组件 1. 数据门户：jeecgboot/ruoyi+keycloak 2. 数据调度：dolphinscheduler 3. 离线数据开发：clickhouse/doris 4. 实时数据开发：dinky+flink 5. 全链路数据血缘：openmetadata 6. 数据质量：dolphinschedu

方案介绍： 灯控、电子锁、电子秤、血压计、体温计、血糖仪、手表、手环、单车、房车、拉力计等软硬件方案（以上没提及的可以根据你的需求定制） 终端平台： 安卓、苹果、鸿蒙、小程序 通讯形式： 蓝牙、WI-FI 软件功能： 请联系客服了解 方案价格： 报价是软件基础功能报价，不包含硬件方案报价（具体以最终确定的需求报价为准）

本项目旨在为亚林所内部网络开发一个数据存储和共享平台，支持批量上传和数据可视化功能。随着数据量的增加和需求的变化，系统将逐步扩展功能，并可能在未来向公众开放使用。 需求来源 亚林所目前需要一个高效的数据管理系统，以便存储和共享大量的基因数据。现有的数据管理方式无法满足日益增长的数据量和复杂的分析需求，因此需要开发一个新的系统来提升数据管理和分析的效率。 数据存储与管理：系统将采用关系型数据库（如MySQL或PostgreSQL）来存储和管理数据，确保数据的完整性和一致性。 用户权限管理：通过角色权限控制（RBAC）机制，实现不同用户角色的权限管理，确保数据的安全性和访问控制。 数据上传与共享：支持EXCEL和TXT文件的批量上传功能，方便用户快速上传和共享数据。 数据可视化：利用前端技术（如D3.js、ECharts等）实现多种数据可视化功能，包括中国地图、热图等。 查询优化：采用索引优化、缓存机制等技术手段，提高系统的查询效率，确保在数据量增加的情况下依然能够快速响应。 1.3.1.数据存储与共享 功能描述：网站需要具备数据存储功能，并提供批量上传数据的功能，支持数据共享。 详细说明

项目描述：基于微服务的在线编程平台，支持日常刷题、竞赛评测等功能。 技术实现： 高性能查询：集成 Redis 缓存高频题目数据，结合 Elasticsearch 分词搜索提升并发响应速度。 服务解耦：通过 RabbitMQ 异步通信解耦判题服务，提升系统吞吐量 40%。 安全隔离：采用 Docker 容器化运行用户代码，通过命名空间隔离进程/文件系统/网络资源。 微服务治理：基于 Nacos 实现服务注册与配置中心，Spring Gateway 统一处理 JWT 认证与负载均衡。 工程化管理：Maven 多模块分层开发，统一管理公共依赖，实现后台管理系统独立部署

中国铁建开发了适应中国铁建信息化技术体系标准的“统一的一体化技术平台”，市场第三方承接开发中国铁建相关信息系统时，需要对开发团队进行技术验证，是否通过技术验证是对参与投标资格的基本要求。为验证开发团队能否正确实现对接中国铁建一体化技术平台，确保按照中国铁建统一的信息化技术标准体系开发信息系统，第三方在正式投标前，应组织开发团队基于中国铁建的测试环境(简称“gamma 环境”)正确构建“中国铁建信息化技术验证 DEMO 系统” (一)组织及人员浏览 1、本系统的组织树的数据来自 gamma 环境人力资源管理 信息系统(以下简称“HR 系统”)提供的 API 。本系统无维护组 织管理功能，API 文档及相关参数见《中国铁建一体化技术平台 对接指南V2.0》及其附件。 2、在组织及人员模块，需根据当前登录用户被授权的组织 节点范围，按左树右表形式展示组织及人员信息，本系统的组织 树末级节点为部门(不在组织树上展示岗位)。系统根据被授权的组织节点范围自行组建组织树，组织树须有根节点，根节点统 一名称为“总公司”。列表中所有行的序号必须连续，不得因分 页而重新编号。所有列表或报表必须有将所有查询

业务背景 使用了原生微信小程序写的进销存小程序。操作简易方便满足小商户的使用，并且能够导出销售单据，商户自行使用打印机打印。节省了商户的手动输入耗时。使用了worklet的自定义路由功能，实现了类似ios的页中页效果。 功能介绍 主要是进货、库存、销售，3个核心模块。还有供应商、客户、商品、库存管理模块。附带销售的单据打印功能：生成销售单据，在网页端可登录后下载打印。这也是使用者的重点需求。 主要路径很简单：进货、库存、销售 项目实现 技术栈：前端使用微信小程序+Tdesign框架。服务端使用springboot搭建单体架构，添加鉴权、异常处理等基础功能设计。部署使用github action和docker。实现了推送部署全自动流程。

项目简介 本项目是一个综合性的为健身馆服务的平台，旨在为用户提供便捷的课程浏览、购买、预约以及相关服务的管理功能。 1. 软件面向的行业和业务场景: 行业: 在线教育、培训服务、生活服务预约、文化娱乐活动等。 业务场景: 用户侧: 浏览各类课程、会员卡、活动、商品；进行在线报名、预约、支付；查看订单、个人信息；参与评价；接收通知。 机构/教师侧: 管理课程、发布活动、管理学员、处理订单、接收评论。 平台管理侧: 系统管理、用户管理、内容审核、数据统计等。 2. 项目功能模块及使用者实现的功能: 后端功能模块 (服务拆分): web-server: 提供核心Web接口服务。 admin-server: 后台管理服务，支持对用户、课程、订单、活动等进行管理。 jiayun-common: 公共基础服务，提供通用工具和实体定义。 card-server: 会员卡/课程卡管理服务。 activity-server: 活动发布、报名及管理服务。 tags-server: 标签管理服务。 classes-server: 课程信息管理、排课服务。 teacher-server: 教师信息管理服务。

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

面向用户：刚出学校寻求前辈指引的大学生、已经有工作经验的同专业同学校的前辈 软件特点：为两个用户群体，提供付费的咨询辅导平台。通过社交聊天的方式，一对一的提供解答和帮助服务。可以文字，可以语音，可以视频 技术栈：微信小程序作为前端，具备音视频通话、支付等功能。JAVA 作为后端，使用了springboot 技术栈

小程序全栈开发 交差点shop已上线， 包括客户端和管理端可搜索查看 微信生态集成 完整的微信用户授权和信息同步功能 支持微信用户头像和昵称的更新 符合最新的微信API要求 完善的订单系统 支持临时订单管理 具有订单追踪和统计功能 灵活的用户ID管理机制 强大的统计分析功能 商品销售排行统计（TOP 20） 用户消费数据分析 包含详细的数据指标（如销量、订单数、消费总额等） 系统架构特点 采用Java开发 使用MyBatis进行数据库操作 遵循MVC架构模式 模块化设计（Controller, Service, Mapper层分明） 数据展示 支持商品图片展示 用户信息展示（头像、昵称等） 统计数据可视化 安全性考虑 完善的错误处理机制 用户授权验证 数据访问控制（如admin_id的权限控制） 这是一个企业级的电商解决方案，特别适合需要微信生态系统集成的商家使用。系统设计注重实用性、可维护性和扩展性，同时提供了丰富的数据分析功能，帮助商家更好地理解销售情况和用户行为。

一、面向问题 （一）餐饮商家端 多端管理难：传统餐饮管理中，商家在手机、电脑等不同设备操作时，数据难同步，像在手机接单后，PC 端订单信息更新不及时，易造成错单、漏单，“拼搭搭” 小程序 + PC 端的组合，实现跨端数据实时同步，解决多设备管理协同问题 。 运营效率低：人工统计订单、库存、营收等数据耗时耗力，且易出错。平台可自动汇总分析，比如通过 PC 端后台快速查看不同门店、不同时段经营数据，辅助商家精准决策，提升运营效率 。 （二）消费者端 点餐体验差：线下点餐需等待服务员，高峰期易耽误时间；线上若只有单一小程序或网页，部分消费者（如习惯用电脑办公时想提前订餐）操作不便。“拼搭搭” 小程序满足即时点餐，PC 端方便提前规划、批量操作（如企业团餐预订），优化点餐体验 。 互动参与弱：消费者与商家、消费者之间缺乏便捷互动渠道。平台可通过小程序发起拼餐、评价、建议等，PC 端商家及时响应，增强消费互动与粘性 。 二、方案特点 （一）多端协同深度融合 数据实时互通：小程序下单，PC 端后台秒级同步订单状态，商家在 PC 端处理出餐、配送等操作，状态也能回传到消费者小程序，像消费者可在小程序

该项目是为中关村国家实验室研发的一套芯片验证平台系统，系统由刷脸支付系统客户端 + 芯片算力展示平台两部分组成。刷脸客户端通过视频解码可接入设备摄像头，并利用人脸识别算法实时抓拍人脸，并将抓拍后的人脸加密后以socket的形式发送给翠湖系统，翠湖系统对加密的数据再次进行特殊加密处理，并用全同态加密芯片在密态情况下对数据进行计算，并返回计算结果；刷脸支付客户端软件拿到计算后的结果做比对并实现支付。芯片算力展示平台可以呈现每一次密态计算过程时芯片的瞬时算力及平均算力，内存消耗，发热量等芯片数据，以便于展示出芯片运行的整个性能过程。

三端同步，刷题更方便：面试鸭支持网页端、小程序和 IDE 插件，全端数据同步，真正做到随时随地刷题，轻松备战求职面试。 题目全面，命中率高：面试鸭涵盖了 几乎所有主流编程方向 的面试题，Java 后端/ C++ / Python / Go / 前端 / 运维 / 计算机基础 / 408 考研，200+ 题库、9000+ 高频面试题，还有秋招热题、企业真实面经、刷题路线等，帮助你 360° 全方位无死角吊打面试官！ 题解更优质：我们深知大家背题刷题的效率很大程度上取决于题解的质量，所以专门邀请了多位大厂面试官来创作和优化题解，保证题解是正确易懂的。 更新更频繁：我们现在每天都在高速更新题解、同时优化系统功能。未来也会紧跟面试趋势，持续更新题库和题解，及时添加当下企业面试新题、新知识、新技巧，让你始终走在前列，不要浪费时间在过期的题目和知识上。

多商户平台个人零售商城外贸团购外卖直播竞价下单商城应用方案 方案介绍： 商户门店、直播展示、外贸商城、团购外卖、竞价下单、个人零售等应用方案 终端平台： 安卓、苹果、Web、H5 软件功能： 软件功能，请联系客服了解具体功能和定制所需要的功能费用 方案价格： 方案价格，请联系客服了解具体功能和定制所需要的功能费用

慈善会管理主要涵盖慈善会信息维护及地慈配套管理，包括新增/编辑慈善会信息，添加地慈配套条件及配套条件实施管控等业务功能 地慈端主要包括：登录、修改密码、请款列表、报销历史、患者列表、资金发放列表、个人中心等功能模块。 领导端主要包括：登录、修改密码、代办列表、历史列表、我的等功能模块 录入员端主要包括：登录、修改密码、患者列表、报销历史、报销补件、邮寄原件、个人中心等功能模块 后台管理主要添加app端使用用户，用户分三个权限：录入员权限、地慈权限和领导权限

本方案主要面向医院行业客户端软件的授权管理所用的，能够满足甲方在医院端进行行业客户端软件部署时的授权管理需求。 本方案包括云端授权管理系统、本地离线授权用客户端软件等构件组成，能够满足部分内网用户的授权需求，也可以进行在线云端时时授权，保障软件授权安全。 该系统支持在线授权、离线授权、授权记录查询等功能，适用于医疗机构、企业等需要严格软件授权的场景。

方案介绍： 视频语音交友、多人直播间、直播带货、婚恋交友、同城交友、语聊房、社区圈子、短视频、游戏娱乐等应用方案（可根据用户需求定制所需要的功能） 终端平台： 安卓、苹果 软件功能： 软件功能，请联系客服了解具体功能和定制所需要的功能费用 方案价格： 方案价格，请联系客服了解具体功能和定制所需要的功能费用

料通邦小程序是开发的集行情、资讯、供求货源、厂家互动为一体的小程序，前端用户端使用微信小程序，通过uniapp进行搭建，前端管理端是Umi 后端是Springboot3，主要用于金属行情资讯发布，货源采购资讯发布、企业黄页：展示生产资质、产能、主营产品，支持在线询价、收藏关注。跨平台效率：uniapp 实现前端一次开发多端部署，降低维护成本。全保障：后端 JWT 认证 + 接口加密，敏感数据权限控制。

林安智能视频分析系统采用嵌入式开发，硬件采用nvdia xavier nx或国产边缘计算盒做为载体，操作系统采用jetpack4.6.1（nvdia）和ubuntu/LiteOS，应用界面采用java加vue开发，调用底层算法模型进行推查，并将分析结果推送出去。通信方式支持与第三方向系统接口对接，也支持sip协议

本项目旨在构建一个服务于长线投资者的智能化基金推荐平台，以数据驱动和算法为核心，提供具有参考价值的投资建议及透明的决策依据。项目将系统性地实现以下核心目标： 1.自动化基金数据获取与处理： 构建高效稳定的数据管道，通过自动化爬虫技术（如Scrapy/Selenium/API集成），实时或定时抓取权威金融平台（如天天基金网、晨星网、交易所等）的基金每日动态信息（包括但不限于净值、规模、持仓、经理变动、费率、业绩排名、风险评估指标等）。针对获取的多源异构数据，设计并实现鲁棒的数据清洗与预处理流程，包括处理缺失值、异常值、格式标准化、特征工程（如计算夏普比率、最大回撤等衍生指标）以及数据归一化等关键步骤。清洗后的高质量数据将自动化转化为结构化格式，并高效持久化存储于选定的数据库系统（如MySQL、PostgreSQL或时序数据库如InfluxDB），为上层应用提供坚实、可靠的数据基础。 2.智能化推荐引擎构建与可解释性呈现： 基于历史与实时数据，研发核心基金推荐算法模块。该模块将融合多维评价指标（长期业绩稳定性、风险控制能力、经理经验、费用成本、行业配置契合