1.智能饮食推荐引擎：基于大语言模型（Ollama/DeepSeek/Llama.cpp），结合用户年龄、性别、身高体重等个人信息，自动生成个性化饮食方案。采用二级模型架构，一级模型进行营养分析和用户画像构建，二级模型据此生成具体食谱推荐。2.RAG知识库系统：基于ChromaDB向量数据库构建食物

项目包含四端业务闭环：1、顾客点单H5：扫桌台二维码进入，无需关注公众号、无需小程序授权，支持菜品分类浏览、图文展示、购物车、订单备注、用餐中加菜等功能。2、后厨实时看板：三栏布局展示"待接单/制作中/已上齐"订单流转，新单到达响铃+闪烁提醒，支持confirm防误触确认。3、老板管理后台：实时订单

搭建家具租赁全功能页面，实现租赁计算器、下单流程、数据展示；接入AI在线家具设计功能，制作各类交互动效，兼顾视觉体验与操作流畅度。我全程负责乐租购平台的前后端开发与UI设计，用Vue3+Node.js搭建了前后端分离架构，攻克了押金代付的资金流逻辑难点，还接入AI家具设计模块打造差异化亮点，最终实现

1.技术方案选型与验证：采用SpringAI处理订单生成日志，通过MQTT协议模拟设备数据接入，选用MongoDB存储插槽实施数据，完成技术可行性验证。2.对接后台系统和微信小程序登录和微信支付处理3.原型系统搭建：基于SpringCloudAlibaba构建后端服务，使用RabbitMQ解耦订单系

核心功能模块 核心作用 实际业务价值1.生产计划与调度 将ERP订单拆解为工序级任务，基于设备、物料、人员等约束进行优化排产，并支持插单、急单的动态调整。 减少计划变更带来的生产混乱和等待，提高设备利用率（OEE）和订单准时交付率。2.生产跟踪与监控 实时记录每个生产步骤的详细信息（时间、人员、设备

jbs-common—公共工具、基础实体、通用配置与日志等底座能力。jbs-sys—系统核心：用户/角色/权限/菜单、在线表单设计、报表、消息通知、文件与文档、首页指标、ETL，以及AI相关基础能力（尽调、BP阅读、工作报告分析等）。jbs-act—基于Activiti5.x的工作流引擎，覆盖流程配

用户体系：注册登录、个人中心、宠物信息管理宠物档案：宠物信息录入、成长记录、资料管理AI对话：接入第三方AI大模型，实现宠物拟人对话交互社交广场：发布动态、图文分享、互动交流私聊功能：用户一对一消息沟通

项目功能模块系统包含三维场景加载与可视化、自然资源资产专题图层管理、空间查询与分析、资产信息挂接与展示、测量标注与对比分析、权限管理与系统配置六大核心模块。主要功能描述基于超图GIS引擎构建实景三维底座，实现对自然资源资产的立体还原与一体化管理；支持多源数据（DOM、DEM、倾斜摄影模型、资产台账）

vuln_scanner含12个扫描模块+双界面+报告系统，分三层：一、信息收集层子域名爆破—字典+证书透明度+DNS查询发现隐藏资产，支持泛解析过滤。端口扫描—异步并发探测高危端口，识别Redis、MySQL等未授权访问风险。目录爆破—多字典枚举敏感路径，发现后台、备份、配置文件。指纹识别—识别框

1.设备启用时实时定位，在地图上显示设备实时位置2.设置监控区域，设备离开监控区域时告警3告警信息定时推送至主页面，并显示超出监控区域距离4支持地图自定义5支持监控区域绘制6支持与其他第三方系统的接口对接7支持windows，linux，国产操作系统三端使用8.支持语音告警功能，语音告警可以手动配置