地图相关

面向赛事项目，完成可视化，并集成后端内容.集成一系列相关工具。 ## 1. 探测平台数据展示 1. 3D地球组件展示 - 地球颜色说明 - - 粒子效果 2. 点击详细出现的内容（点击并进行跳转），国家和ASN各点击一个 3. 搜索前缀、国家进行跳转的逻辑 4. 高级搜索中出现的数据统计，以及相应的图片下载功能 5. 协议分析详情页面： 1. ASN列表，并点击一个国家 2. 区域列表 3. 国家列表 6. 不对漏洞分析列表的具体内容进行展示，仅展示其列表内容，后续扫描后进行补充 ## 2. 工具平台的展示 ### 2.1 databse页面 简单展示，简单显示各种页面中所包含的功能 ### 2.2 XMap探测 1. XMap的配置参数展示 2. 扫描指令示意（） ```bash # 扫描指定文件 # 扫描指定前缀 ``` 3. 查看详情以及结果文件 ### 2.3 Zgrab2探测 1. 参数配置说明 2. 扫描及结果文件 ### 2.4 文件管理 1. 页面展示 2. 略微处理几个文件，尤其是结果文件 ### 2.5 JSON文件分析（演示的分析文件不能太大） 1. 结果文件的分析，Zgrab2和XMap各一个 ### 2.6 工作流展示 1. 工作流流程的说明，包括节点的拖拽配置 2. 已配置好的工作流的展示 3. 工作流进行扫描的演示，尽可能地现场配置 ### 2.7 给出未来规划 1. 多种工具集成 2. 工作流完善， 只说有的，不说没的！！！ MCP，自动化，

用友收单报销机器人，主要用于用友的单据报销，识别发票，员工投入机器人识别后进入系统。进行票据报销。 有机器人端与网页端两个入口，分别对应财务人员和报销员工人员使用。网页端可用扫描仪配合使用 使用技术包括，安卓，java,angular，typescrpt等等。友报账也是关联项目 https://ybz.yonyoucloud.com/ybz/#/index/download 友报账致力于为企业提供专业化的报账服务，创造企业财务新价值。 作为企业业务数据采集终端，面向企业全员应用，并整合社会资源，为企业员工提供端到端的一站式互联网报账服务。

1.【30%】本方案面向陪护人员，解决了部分需要陪护的人和陪护人员之间更方便的联系，以及后期的保障。养老服务（居家养老服务）；组织文化艺术交流活动；健康咨询服务（不含诊疗服务）；养生保健服务（非医疗）；智能家庭消费设备销售；护理机构服务（不含医疗服务）；康复辅具适配服务；残疾康复训练服务（非医疗）； 2.【50%】相比于市场常规方案，本方案 简介透明，信息全面，审核严谨 3.【20%】技术选型是 uniapp 同时开发 小程序和 h5,一码多端，方便维护,轻便

专业化WMS子系统，支持立体化仓库、先进先出、按波次批量拣货、各种出入库策略等 提供专业的物流配送模块，支持基于 GIS 的智能配载。并提供和第三方TMS、WMS集成的接口 全面支持 APP 操作，系统中所有的操作（除财务），都可以通过手机来操作 全程支持PDA操作，多达10多种扫描作业方式。 规范化的财务管理解决方案。专业化的对账、暂估、结算流程化管理，并和总账系统无缝对接

项目实现以 “技术适配场景、迭代验证效果” 为路径，分三阶段完成落地：​ 技术选型与架构搭建​ 前端采用 Vue3+ECharts 构建轻量化交互界面，支持病害数据实时可视化与地图联动；后端基于 Spring Cloud 微服务架构，实现识别引擎、数据管理、决策分析模块的解耦，保障高并发场景下的系统稳定性。核心算法层通过 TensorFlow 框架训练专属模型，针对路面光影变化、遮挡物等干扰因素，引入数据增强技术（如旋转、模糊处理）扩充训练集，使模型在复杂环境中仍保持高识别精度。​ 分场景试点验证​ 首阶段选取 3 类典型路段（城市主干道、高速公路、城郊公路）进行封闭测试，累计采集 10 万 + 张实景影像，通过人工标注与系统识别结果的比对，持续优化算法参数 —— 例如针对高速公路车辙病害，新增 “灰度梯度分析” 特征提取逻辑，将识别准确率从 89% 提升至 96%。同步验证 GIS 坐标匹配精度，通过融合北斗定位数据与影像帧时间戳，将病害位置误差控制在 3 米内，满足养护施工的定位需求。​ 全流程闭环落地​ 试点达标后接入实际巡检业务，建立 “影像上传 - 自动识别 - 人工复核 - 数据归档 - 决策输出” 的标准化流程：巡检车辆采集的影像经 5G 实时传输至系统，10 分钟内完成批量识别并生成初判结果；养护人员通过移动端 APP 接收复核任务，对存疑病害进行二次确认，数据同步更新至管理平台；最终由决策系统自动生成养护优先级清单，支撑管理人员快速调度资源。项目上线后，单条 100 公里路段的巡检效率从 3 天缩短至 4 小时，数据复用率提升 70%，验证了系统的实际业务价值。

内容如下 1，包含所有的美术资源，代码，声音，特效，动效，插件，内置工具，外置工具，发布平台等等50多个。 2，编辑器工具有：按钮，对话框，进度条，滚动视图，图集，图片控件，文本，场景，【拍照，录音，翻译，相册，录像，手电筒，分享，二维码，蓝牙，推送，桌面控件 3，千万级别的流水项目，保证每一个开发者快速入手 4，低价出售此游戏，觉得是非常便宜的。

一款基于Three.JS开发的前端BIM模型查看器，能支持gltf, glb, obj, fbx, stl, ifc 等丰富的三维数据格式。 开发了丰富的功能 - 如距离测量、角度测量、面积测量，同时支持吸附功能。 - 面剖切、盒剖切、轴向等剖切 - 集成了框线图、云线图、箭头、椭圆等标注功能。 - 具有良好的加载性能和运行时性能。

本项目从用户端与管理端协同的功能架构出发，设计“展示－互动－管理”闭环服务模式，突破传统平台单向信息输出的局限。用户端采用B/S三层架构与前后端分离架构相结合的设计模式，分别构建了游客模式与权限管理、地图服务集成、红色景区展示与互动交流、景点资源上传等五大核心模块。管理端基于若依开源框架搭建红色旅游后台管理系统，利用若依框架成熟的技术体系与强大的内置功能，实现数据的全生命周期管理，涵盖景点数据管理、红色文化数据管理、评论管理、数据审核等多个关键模块。本项目不仅为区域红色旅游数字化转型提供可落地的技术方案，更通过“地理空间+文化叙事”的融合模式，为同类地区文旅数字化升级提供理论与实践参考，助力红色文化传承与旅游产业的创新性发展。

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（IoT）开发者、边缘计算工程师及系统集成商。它是一个部署在边缘硬件（如物联网网关、工控机、ARM开发板）上的核心应用程序，旨在赋能边缘节点，使其具备强大的数据处理和通信能力。 解决的核心问题 本项目是一个智能边缘计算网关（Intelligent Edge Gateway），核心是解决物联网场景中，现场设备与云端平台之间的数据连接、处理与智能响应的难题。 它具体解决了以下关键问题： 海量设备接入与数据采集：通过 MQTT 等标准协议，安全、可靠地连接南向的各类传感器、执行器和控制器，实时采集现场数据。 边缘实时分析与决策：内置了可配置的规则引擎。用户无需编码，即可定义规则（如 温度 > 50 AND 湿度 < 60%），网关会根据实时数据流进行本地计算。这是项目的核心价值之一，它将计算能力下沉到离数据源最近的地方。 本地实时告警：基于规则引擎，网关能够实现毫秒级本地告警。一旦数据触发告警规则，可立即生成详细告警信息并进行本地处理（如联动控制），无需等待云端指令。这对于生产安全、设备预警等时延敏感场景至关重要。 数据清洗与转发：在数据上云前，可在网关侧进行过滤、聚合、格式转换等预处理，减少无效数据传输，节约带宽成本，并降低云端计算压力。 边云高效协同：通过工业级消息队列 RocketMQ，将处理后的有价值数据高效、可靠地推送到云端大数据平台或业务应用，实现云边数据协同。 断网续传与本地缓存：利用轻量级的 SQLite 数据库，在网络中断时缓存数据，待网络恢复后自动续传，保障了数据的完整性和连续性。 灵活的二次开发能力：项目采用插件化架构 (plugin-loader)，允许开发者针对特定的工业协议（如Modbus, OPC-UA）或私有协议开发新插件，实现对任意设备的兼容，具备极高的扩展性。 2. 相比于市场常规方案，本方案有什么特点 核心优势：内置数据规则引擎，实现真智能 不同于仅做数据透传的“哑”网关，本方案最大的特点是内置了一个功能完善的规则引擎。用户可以通过配置界面动态创建和修改规则链，实现 “数据采集 → 本地计算 → 实时告警 → 数据上报” 的完整闭环，让边缘节点真正“智能”起来。 高性能与现代化架构 全面响应式：基于 Spring WebFlux 构建，采用非阻塞I/O模型，能以极低的资源占用处理海量设备并发连接，性能卓越。 技术栈前沿：采用 Java 21、Spring Boot 3 等最新技术，享受语言和框架带来的性能红利与开发便利。 为容器而生：通过 Jib 深度集成 Docker，不仅能一键构建跨平台（x86, arm64）镜像，还针对容器环境进行了精细化的JVM性能调优，确保在资源受限的边缘设备上也能稳定高效运行。 高度可扩展的插件化体系 系统的 plugin-loader 机制是另一大亮点。它提供了一套标准的插件开发规范，使第三方开发者或集成商可以轻松地扩展网关功能，例如添加对特定PLC型号、数控机床、或非标设备的支持，方案的适应性和生命力远超固定功能的传统网关。 专业的通信与存储设计 混合通信模式：整合了 MQTT（设备端）、RocketMQ（云端）、WebSocket（本地Web端）等多种通信方式，为不同场景选择最优通信方案。 轻量级持久化：选用 SQLite 作为本地数据库，在满足配置存储、数据缓存等需求的同时，完美契合边缘设备资源有限的特点。 3. 方案的产品组成或技术选型 开发语言：Java 21 核心框架：Spring Boot 3 Web/响应式框架：Spring WebFlux 数据库层：Spring Data JPA, Hibernate, SQLite 消息与通信： 设备接入：MQTT 云端上报：RocketMQ 实时Web交互：WebSocket 核心功能模块： 插件加载器 (plugin-loader) 规则引擎（自定义实现，包含 RuleNode, RuleMatcherService 等组件） 告警服务 (AlertService) 构建与部署：Maven, Docker (via Jib) 辅助工具：Lombok

本项目基于 ​Vue3 + Cesium + OpenLayers + JavaScript​ 技术栈构建，实现政务信息化场景下的多维度地理空间数据管理与实时物联监测。系统以某城市影像服务系统为原型升级，重点突破大规模GIS数据前端解析、二三维联动可视化、多源传感器数据融合展示等关键技术难题。 技术架构与创新点 ​二三维一体化引擎​ 采用 ​Cesium-OpenLayers集成框架​ ，实现三维地球（Cesium）与二维地图（OpenLayers）的无缝联动，支持视口同步、图层叠加与动态投影转换，满足规划审批、应急指挥等场景的协同作业需求； 通过 ​WebGL硬件加速​ 优化渲染性能，支持单场景加载10万+矢量要素，并集成3D Tiles规范实现倾斜摄影、BIM模型的流畅展示。 ​多源数据融合处理​ 前端动态解析 ​GeoJSON/Shapefile/CZML​ 等格式的政务GIS数据，结合 ​Turf.js空间分析库​ 实现缓冲区分析、路径规划等核心功能； 集成 ​MQTT/WebSocket协议​，实时接入气象、交通、环保等领域的传感器数据流，通过热力图、轨迹动画等形式动态呈现环境PM2.5、车流密度等指标。 ​智能交互与性能优化​ 开发 ​自适应渲染策略​：根据设备GPU能力动态切换Canvas/WebGL渲染模式，移动端兼容性提升40%； 实现 ​LOD（多细节层次）加载​，针对大规模影像瓦片采用分块加载与LRU缓存淘汰机制，首屏加载速度优化至3秒内； 内置 ​时空数据回溯模块，支持历史影像对比与传感器数据时序分析，辅助政府部门进行灾害评估与决策推演。 典型应用场景 ​智慧城市治理​：通过三维管网模型与实时传感器数据叠加，实现地下管线泄漏预警； ​生态环境监测​：融合卫星遥感数据与地面传感器，构建大气污染扩散模拟可视化平台； ​公共安全应急​：联动110/120物联设备，实时标注突发事件位置并生成最优救援路径。 扩展性设计 预留 ​AI分析接口​，支持接入深度学习模型实现卫星影像地物自动识别； 采用 ​微前端架构​，可快速集成第三方政务系统（如国土空间规划“一张图”）； 遵循 ​等保2.0标准​ 设计数据传输加密体系，通过国密算法保障敏感地理信息安全

(1)项目名称: 项目描述: 这是一款物业管理系统专门为小区提供数字化管理平台比如房产信息管理记录管理区、大楼、楼层、房、 间及配套硬件设施的基本信息、用户管理和权限管理、数据统计、首页大数据展示、小区车辆停车管理等 技术栈:Vue3、Pinia、Vite Ant-Design-Vue、TypeScript、Axios、Echarts.js 个人负责: 1权限管理,实现不同用户登录所拥有不同的菜单及按钮权限2使用 proxy 代理,配置解决开发环境中的跨越问题 3对 Axios 进行二次封装,使用拦截器,开启关闭进度条,请求头携带公共参数,简化服务器返回的数据,4使用 Pinia ,统一管理多个组件间共享状态数据5封装常用的公共组件给项目团队使用 6通过懒加载,防抖节流,图片压缩以及分包进行项目优化7使用 Echarts.js (图表插件)做首页大数据展示8对页面首屏加载速度进行优化

个人站点，各种前端分支技术Demo展示 展示最近研究成果及技术分享的个人站点 http://43.134.141.188:5000/donut 持续构思、更新中，有兴趣可关注； 最近主攻图形学方向； 打通前端、后端、部署、地编、建模、三维； 使用当前热门轮子 vite+Vue3/React18 双版本+threejs+webgl+gltf+glsl+nestjs+mongodb+docker

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从系统框架搭建到主要物联网技术、资源储量一张图、数据可视化等核心功能的开发。主要采用WebAPI进行数据采集的接口开发，利用fabric.js绘制GNSS平面位移情况，整合GNSS位移监测站、水温水位传感器、水质等设备数据流；.Net Core + YiShaAdmin框架的搭建；Cesuim结合矿山开发利用规划、资源储量等图件（二维）、天地图底图等功能开发；通过GB28181协议接入监控视频实现矿区视频监控及预警集成。

本系统采用PC端，B/S架构实现，面相无人机航拍和摄影测量，图像处理分析行业。采用大疆无人机进行数据的采集。图像处理库进行图像的分析和检测。应用场景是在图像分析比较图像的这个对比。以及异常检测。还有不同的高空位置的这个图像的分析。

本项目面向带孩子的家长，提供一个带孩子进行亲子活动的地图，展示好玩的去处，以及家长们交流互动的平台，还为商家和家长之间搭建服务的桥梁。 本项目以地图驱动，分类展示亲子相关的地点，包括地点介绍，提供的服务，预约，下单，评价等，另外提供家长们互动的平台。 本项目是一个微信小程序，前端使用小程序开发工具，使用HTML5,CSS,JavaScript，后端使用Java，基于SpringBoot构建，数据库使用MySQL。

此项目是杭州市民政局为进一步着力夯实“数智”社会民生底座，推出的数字化民生平台；该项目主要分为：杭州民政大 脑、全面从严治党、善养、善助、善治、善举、善亲等七大模块。其中本人主要负责整个项目的前端开发任务，以及需求迭 代、日常维 护等。

面向企业级三维地理信息应用系统的开发，提供丰富的地理信息数据可视化及分析量算功能。 具体包括： 1、基础地图场景 实现快速接入百度、高德、天地图、腾讯等影像或矢量底图，提供了基于Vue2.0开发的地图场景中常用的交互控件，包括二三切换维控件，放大、缩小控件、导航球控件（控制地图场景旋转）、快速定位组件（可以预设一些位置信息，或者输入经纬度信息，确定后，地图场景通过飞行动画切换到相应位置）、鹰眼控件、经纬网控件、信息框控件、提示框控件等。其中信息窗控件支持传入自定以的dom元素，信息窗的界面、样式、内容可自由扩展。 2、要素标绘 提供基本覆盖物的构建API，包括圆形、线段、点、矩形、扇形、广告牌、文字等，支持通过鼠标在地图上绘制、选择、编辑各类覆盖物的功能，方便用户在操作完成后获取覆盖物信息。 3、图层管理 提供图层的统一管理功能，包括基础地图图层管理API以及覆盖物图层管理API，支持图层的添加、移除及显隐控制API。基础地图图层一般用于底图的管理。覆盖物图层主要用于标绘、模型等元素的分层分类管理。覆盖物图层包括Vector和Tileset两种，Vector主要支持通过Entity构建的元素的组织，而Tileset主要支持Primitive形式的元素的组织。通过Tileset来组织管理标绘、模型等元素可以获取较高的性能。 4、基础量测 集成距离量测、面积量测、高程量测、高差量测及土方量测等常用的地图量测功能。 5、空间分析 以DEM及数字地球场景为依托，利用三维地理信息技术、结合空间数据矢量算法，实现交互式空间分析功能，包括通视分析、可视域分析、剖面分析、坡度坡向分、缓冲区分析以及等值线分析等常用空间分析功能。 6、场景特效 场景特效能够更加生动逼真地表现战场态势环境，增加用户的沉浸式体验感。平台支持态势推演中常见的各类场景特效，包括雨、雪、雾、风场等天气特效以及火焰，爆炸等粒子特效。 注：如对项目源码有购买意向，请联系本人。

GTWR (Geographically and Temporally Weighted Regression) 是一个用于地理和时间加权回归分析的Python包。它适用于需要分析地理和时间数据的研究和应用场景，例如环境科学、城市规划、公共卫生、社会经济研究等。在这些领域，数据的空间和时间维度对于分析结果有着重要的影响，GTWR包通过引入地理和时间权重，能够更加准确地捕捉这些影响，从而为用户提供更为精确和可靠的分析结果。 __init__ 模块: 功能: 初始化包，导入必要的模块和函数，使得包能够被正确加载和使用。 作用: 用户可以直接使用 GTWR 包中的各种功能，无需手动导入各个子模块。 diagnosis 模块: 功能: 提供诊断工具和方法，帮助用户评估模型的性能和准确性。 作用: 用户可以使用该模块进行模型诊断，如残差分析、模型评价指标计算等，确保模型结果的可靠性。 function 模块: 功能: 包含各种辅助函数，这些函数在数据预处理、计算过程中起到重要作用。 作用: 用户可以使用这些函数进行数据操作和处理，简化分析流程，提高工作效率。 kernel 模块: 功能: 提供不同的核函数，用于计算地理和时间权重。 作用: 用户可以选择和使用不同的核函数，根据具体需求调整权重计算方式，从而优化模型性能。 model 模块: 功能: 实现 GTWR 模型的核心算法和方法，包括模型拟合、参数估计等。 作用: 用户可以使用该模块构建和拟合 GTWR 模型，进行回归分析，得到模型参数和预测结果。 obj 模块: 功能: 定义和管理 GTWR 模型中的各种对象，如数据对象、模型对象等。 作用: 用户可以通过该模块管理和操作模型对象，使得数据和模型的使用更加方便和高效。 sel 模块: 功能: 提供变量选择和模型优化的方法和工具。 作用: 用户可以使用该模块进行变量选择和模型优化，提升模型的准确性和稳定性。 setup 模块: 功能: 配置和安装 GTWR 包。 作用: 用户可以通过该模块进行包的安装和配置，确保包的正确安装和使用。 项目技术选型与架构特点（25%） 技术选型: Python: 选用Python作为开发语言，具有良好的数据处理和分析能力，广泛应用于数据科学和机器学习领域。 Numpy、Pandas: 用于高效的数据处理和操作。 Scipy: 提供数学、科学和工程计算的基础函数。 Geopandas: 用于地理数据处理和分析，支持空间数据操作。 架构特点: 模块化设计: 项目按照功能划分为多个模块，结构清晰，便于维护和扩展。 面向对象编程: 采用面向对象编程思想，定义和管理各种对象，增强代码的可读性和可维护性。 灵活性和扩展性: 用户可以根据需求选择和使用不同的模块和函数，具有很高的灵活性和扩展性。 高效性: 通过选用高效的数据处理和计算库，提高了包的运行效率，能够处理大规模数据。 这个包的设计和实现，既考虑了使用者的需求，也注重了技术选型和架构设计，确保了包的功能性、易用性和高效性。

项目包含个人、企业主、管理后台子模块，个人可以同过定位查看附近临时用工需求、应聘需求、打卡、结算、提现、评价，企业主可以发布需求、管理应聘订单、申诉订单，后台管理端包含会员管理、企业管理、订单管理、财务、消息管理、系统管理、系统工具、系统监控等