MySQL

本系统面向海外繁体市场用户，使用facebook付费流量推广带来流量。挂上谷歌广告变现收益，只要收入大于支出即可盈利。 H5免费站点，容易维护和升级。后台可设置facebook像素，谷歌代码等。内容页面纯静态html，大大降低服务器压力。 产品后台用php开发，前端就是普通的html+css ，海外使用免费的CDN。运营成本不大。有火车头发布内容接口可以更新内容。 后台可以设置不同的二级域名对应不同的facebook像素进行推广。

使用对象 面向口腔诊所 连锁口腔诊所,可本地化和线上部署,方便快捷. 系统分为就诊管理系统和小程序预约系统.本地化无小程序功能 主要功能 1.登记挂号就诊 2.随访跟进 3.患者中心 4.入库功能 5.出库功能 6.库存查询及盘库 7.会员功能 8.病例管理 9.排班号源管理 10.基础信息管理 11.系统管理

本系统基于 Python Flask 框架，结合前端 Layui 组件库，快速构建了一款轻量级、易部署的数据库管理工具。系统支持数据库表数据的可视化查询、条件筛选及分页展示，同时提供表字段的在线编辑功能，便于快速修改和维护关键数据。适用于内网隔离、无法使用常规数据库管理工具（如 Navicat、DBeaver 等）的受限环境，特别适合运维人员或开发人员在无外网权限的场景下进行日常数据核查、配置调整与问题排查。工具部署简单，依赖清晰，界面简洁直观，无需复杂操作即可上手，有效提升内网环境下数据库操作的灵活性与效率，是一款实用的轻量级数据管理解决方案。

该系统为医学生成绩管理系统，有后台管理和小程序端。 小程序端有三个入口，分别为主任端、教师端、学生端三种角色，使用echart饼图和折线图描绘大类技能、专业技能、班级平均分、个人平均分等数据 有评分和评价功能，评价分为教师评，学生自评，和AI评（使用了deepseek接口） 系统使用框架fastadmin，小程序为微信原生开发

智能题库系统后台 1.题库系统。 2.有学科知识分类和标签管理功能。 3.主要功能为试题导入和组卷（导出）功能，以word方式导入现有题库，目前选项是表格方式排版，组卷导出的word版式按提供的版式格式呈现。 4.新导入试题可以对比题库中已存在的试题进行查重提示（如题本40%相同即为重题），同时可以对比互联网上文本内容查重。 5.可以对题本和选项的错别字进行提示，可以对选项的内容重复值进行提示。

1、本产品相较其他翻译工具，集多种引擎于一体，针对不同领域翻译的效果特点，做了对比优化。 2、产品提供多个翻译结果，用户可根据自己的专业选择对应翻译结果。 3、支持文字、语言及图片等类型翻译； 4、以大模型作为基底，能够有效与用户进行沟通。 5、产品能够服务化，支持用户可通过公众号、网站等接入后端服务。

1、本系统面向如下需求：1）股票实时与历史数据获取 2）股票数据分析和选股 3）股票交易信号生成 4）股票实时监测与交易触发 2、系统特点：数据获取多数据源（Akshare Tushare Baostock 通达信），也可根据客户资源实现指定数据源获取；实时数据获取速度快；可根据客户需求灵活定制分析选股策略；其他灵活需求配合； 3、系统采用Python编写 4、如果需求方在广州或者附近，可根据需要线下讨论需求。

本项目旨在解决城市充电基础设施“信息不对称”问题，通过自动化数据采集 → 云端存储 → 实时可视化的完整链路，为用户提供直观的充电站分布热力图，辅助出行决策。 系统包含三大核心模块： 数据采集引擎：自动抓取并清洗多源充电站数据。 云数据库：使用 Supabase 存储结构化数据，支持空间查询。 前端可视化：微信小程序 + 高德热力图 + 实时更新，提供流畅交互体验。

面向工业物联网平台 面向环境监测通过大数据技术，预测提前告警 随着社会发展和科技进步，环境问题（如空气污染、资源浪费等）受到广泛关注。智能环境监控系统通过实时采集、分析环境数据，帮助用户优化资源管理，提高生活质量和工作效率，具有广阔的应用前景。 依据： 市场需求：智慧农业、智能家居、仓储管理等领域对环境监控系统的需求旺盛。 技术进步：物联网（IoT）技术的发展使低成本传感器和控制器易于获取。AI 模型（如神经网络）在预测和分析方面的能力提高，能够实现数据驱动的智能化管理。 现实意义：减少环境管理中的人工成本，提高监控精度，降低资源浪费。

本方案主要面向 需要进行商品数字化和 SKU 管理的企业与零售场景。 在商品数字化过程中，常见问题包括： 商品图片与数据分散、缺乏统一管理。 上位机采集的数据缺少标准化处理，难以直接应用于业务系统。 商品信息与 SKU 之间关联度不足，容易造成重复录入和数据冗余。 本方案通过 统一的图片与商品数据处理流程，解决了商品数字化的核心问题，帮助企业快速完成 数据采集—处理—管理 的全链路闭环。 完全自主开发 从数据采集、图片处理、SKU 管理到数据管理系统，全链路自研。 避免对外部服务依赖，更好地满足个性化与安全性要求。 自研上位机 + 统一处理 上位机直接采集商品相关数据。 后端统一进行图片与商品数据处理，保证一致性和准确性。 一体化设计 数据采集、处理、管理无缝衔接，减少人工干预和重复工作。 实现从线下商品到线上 SKU 的快速映射。 灵活扩展 技术架构可根据业务规模灵活扩展。 可结合企业现有 ERP、仓储、零售管理系统进行对接。 数据安全与掌控 由于完全自主可控，数据安全性更高。 避免外包方案带来的信息泄露风险。 自研上位机系统：负责商品数据与图片的采集。 数据处理引擎：对采集的数据进行统一的图片处理、格式转换、清洗与标准化。 商品数据管理平台：作为核心模块，提供 SKU 管理、数据检索、可视化等功能。 技术选型： 前端：Vue，便于构建管理界面。 后端：FastAPI+reids消息队列，实现高效数据处理与接口服务。 数据库：MySQLL，用于结构化存储 SKU 信息。 存储：cos对象存储，用于保存商品图片。

本方案面向中小型商家，提供一套通用的商城解决方案，支持多种类型的客户端。该项目是一个电商后台管理系统的前端项目，基于Vue+Element实现。主要包括商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等功能。后端主要使用SpringBoot 、SpringSecurity、MyBatis 框架，数据库使用Mysql、Redis等，前端框架主要使用Vue 、Vue-router、Element、Axios等框架。

技术栈：SpringBoot、MyBatisPlus、Redis、MySQL 项目描述： 设计一个基于改进遗传算法的高校智能排课系统，通过导入任课表(Excel文件，以学期为维度)，利用遗传算法进行自动排课，该算法优化的目标为让课表分布更加均匀合理，构建一个综合考虑多种约束条件的适应度函数来平衡不同约束条件的重要性，将对复杂的教学任课数据进行运算，并对各个班级排课时可能出现的各种冲突判断进行逻辑分析与调整，排课完成后，自动生成的课表以表格形式呈现，提供可视化界面，允许用户手动调整排课结果。

1.系统主要目标 采用B/S架构，基于Springboot+MyBatis框架,设计完成一个流浪动物救助系统，对流浪动物收容、医疗救治、康复护理等流程进行标准化数字化管理，通过系统最大程度提高流浪动物获救几率。主要目标如下： （1）提高流浪动物的救助效率 通过数字化手段，整合流浪动物的信息（如位置、健康状况、品种等），方便志愿者、救助机构和爱心人士快速找到需要帮助的动物。提供高效的报案机制，让公众可以轻松报告流浪动物的状况。 （2）促进流浪动物的领养 创建一个平台，展示可领养的流浪动物信息，包括照片、性格描述、健康检查记录等，吸引潜在领养人。提供在线申请领养的功能，简化流程，提升用户体验。 （3）提升公众意识 通过系统宣传流浪动物保护的重要性，教育公众如何正确对待流浪动物。分享科学养宠知识，减少因无知或不负责任导致的遗弃行为。 2 .系统主要功能 （1）用户管理模块 个人中心：包括用户的注册、登录及个人信息的修改。注册时，先提交注册申请，成功后将注册信息保存至数据库中，登录之后可对个人基础信息进行修改。 管理功能：对用户信息，资源信息，社区发言信息进行管理，包括信息的增加、删除、修改和查询。 （2）信息管理模块 流浪动物信息登记：用户可通过系统登记发现的流浪动物信息，如品种、所在位置、健康状况等，便于救助人员快速了解情况。 救助记录存储：记录流浪动物收容、医疗救治、康复护理等各环节信息，包括操作详情、时间节点、负责人员等，实现救助流程标准化数字化管理。 （3）领养管理模块 领养信息发布与查询：收容机构可发布待领养动物信息，包括照片、性格特点等；用户能查询符合自己条件的待领养动物信息。 领养审核评估：设立严格领养审核流程，从领养人基本信息、居住环境、经济状况到养宠经验等多维度建立审核标准，系统自动筛选评估。 （4）宣传推广模块： 宣传推广：通过社交媒体集成、线上活动举办等吸引公众关注，如开设微信、微博官方账号，发布救助动态、知识科普、领养信息等，激发公众参与热情。 志愿者服务：完善志愿者招募、培训与管理机制，利用系统线上课程培训志愿者专业知识，记录服务时长与表现，为优秀者提供激励与晋升机会

面向和问题：面向自由行与城市周末游用户，提供“发现目的地—规划行程—出行记录—社交互动”的一体化体验。解决信息分散、攻略真伪难辨、同好连接难、实时位置/线路分享不便、行程协同与提醒不足等问题。 相比常规方案本方案特点：将地图、攻略内容流、行程规划与社交合并到一个App，减少在攻略网站/地图/群聊工具间来回切换。 地理化内容流：围绕POI/城市聚合笔记与短视频，支持“附近/同城/路线沿途”浏览与搜索。 发布更顺滑：图片/视频/轨迹一键关联POI，弱网压缩与断点续传；离线草稿。 行程助手：模板/日程/费用清单/同行协作与提醒，行程与地图联动导航。 社交互动：点赞评论、关注/私信、同行拼团、足迹徽章；通知中心与推送。 安全与治理：内容审核、敏感词过滤、位置模糊化与隐私控制，异常行为风控。 运营能力：话题/目的地榜单、活动报名、用户等级体系与数据分析。 产品组成技术选型：模块：登录与资料、首页内容流、发布/编辑、地图与定位、POI详情、行程规划、消息与通知、搜索与收藏、个人中心与设置。 客户端：Flutter 3 + Dart；状态管理 Riverpod/Bloc；网络 Dio（拦截器、重试、缓存）；本地 Hive/sqflite；图片/视频与压缩；深色模式与多语言。 地图与定位：高德地图SDK（国内）/Google Maps（海外），地理围栏与轨迹记录。 实时与推送：Firebase FCM（海外）/极光或厂商通道（国内）；WebSocket 用于即时互动。 后端：自建 NestJS + PostgreSQL + Redis + 对象存储OSS，CDN加速与内容审核。 质量与发布：Crashlytics/Sentry、埋点分析、CI/CD（GitHub Actions/Codemagic），Android App Bundle 上架。

当前，传统铁路轮对维修管理模式已难以适配行业数字化转型需求，在轮对选配精准度、调度效率及全生命周期管理等方面存在明显短板。为突破这一瓶颈，本方案聚焦铁路维修领域的信息化、数字化管理升级需求，致力于设计并开发一套面向铁路轮对的智能选配与智能调度 MES（制造执行系统） 。通过该系统的构建，将实现轮对维修全流程的数据化管控、智能化选配决策与高效化调度协同，从根本上提升轮对维修质量与管理效率，为铁路列车安全运行筑牢技术支撑 一、智能选配：精准计算最优组合，保障检修质量​ 系统以列车标准钩高参数为核心依据，结合当前轮对库存实时数据，通过智能算法开展组合计算：首先自动筛选出所有符合标准要求的轮径、心盘垫板高度组合解，再从多组可行解中精准定位最优方案，最终确定适配的轮对与心盘垫板组合。该功能不仅从源头提升检修质量，更有效规避了传统选配中因钩高测量不符导致的二次架车、返工等问题，大幅减少无效作业成本。​ 二、全流程质量管控：多层校验，杜绝配错风险​ 入库前参数纠错：轮对入库前，系统自动对关键参数进行校验，若检测到不符合标准的轮对，立即触发提示功能，引导检修人员针对性处理，从入口端把控轮对质量；​ 适配性过滤：基于检修车辆的具体技术要求，系统自动过滤不符合车辆适配标准的轮对，从流程上杜绝 “错配” 风险；​ 出库前人工审核：在轮对出库环节设置人工审核节点，与系统智能校验形成 “双重保障”，进一步确保出库轮对的适配性与安全性。​ 三、库存智能管理：动态监控，激活闲置资源​ 系统具备库存轮对时效监控功能，当检测到库存时间过长的轮对时，自动向员工发送处理提示；待员工按规范完成维护处理后，轮对可重新进入候选库存池，实现闲置资源的高效激活，避免轮对因长期闲置导致性能损耗，同时优化库存周转效率。​ 四、自动化调度：升级作业模式，降低劳动强度​ 轮对入库、出库环节采用桁架自动化调度方案，并搭载优化后的调度算法：一方面大幅提升轮对出入库的作业效率，缩短周转时间；另一方面替代传统人工搬运操作，显著降低员工劳动强度，推动检修作业向 “少人化、自动化” 转型。​ 五、生产决策支持：实时节拍管控，辅助科学指挥​ 系统可实时计算转向架检修节拍并动态展示，既能为现场人员提供数据支撑，以便及时调整后续检修生产节奏，确保流程顺畅；又能为管理层提供精准的生产数据参考，助力其科学开展生产指挥与决策，提升整体生产管理效能。​ 综述​ 轮对智能选配系统通过两大核心突破提升检修效能：一是以最优组合算法为核心，精准匹配轮对与心盘垫板，使车辆安装后钩高无限贴近标准值，同时自动屏蔽不合格轮对，从根本上保障修车质量；二是以电子标签、拨轮器为技术支撑，结合桁架自动化调度，实现轮对出入库全流程自动化，既大幅提升劳动效率，又有效降低员工劳动强度，为铁路轮对检修数字化升级提供关键支撑。

一个个人博客网站，可以编写文章供其他人查看,主要面向于个人开发者，便于技术于项目经验分享，也拥有自己独立的后台系统 优势： ·轻量化设计，部署简单，维护成本低 ·响应式布局，适配各种设备屏幕 ·完整的后台管理功能，便于内容管理 ·访问统计与数据分析功能，了解访客情况 ·自定义设置选项，如时区配置、鼠标光标等 ·安全机制，包括IP封锁、登录尝试限制等 产品功能 1. 文章管理 ·支持文章的创建、编辑和删除功能，提供简洁的编辑器界面，方便内容创作和发布。 2. 访问统计 ·通过ECharts图表库实现数据可视化，包括： -按小时、日、周、月、年统计访问量 -中国地图显示各地区访问分布 -访问量趋势分析 3. IP地理位置分析 ·集成百度地图API，自动获取访问者IP的地理位置信息（国家、省份、城市），并记录到数据库。 4. 管理员系统 ·管理员账号创建与权限管理 ·登录尝试限制与IP封锁功能 ·会话超时管理 ·登录记录与IP追踪 5. 自定义设置 ·全局时区配置 ·自定义鼠标光标样式 ·个性化界面设计

项目背景：农聚福商城，用户量百万级，业务覆盖生鲜、日用百货等品类。 核心功能优化： 1. 分享分佣机制设计与实现： 采用三级分销模型，支持不同层级佣金比例配置。 通过责任链模式实现用户等级动态判定与佣金计算。 构建分佣任务异步处理机制，保障高并发下数据一致性。 上线3个月拉新1万+，GMV提升40%。 2. 拼团功能分布式改造： 引入Redisson分布式锁解决超卖问题，确保库存扣减原子性。 设计本地缓存预热+定时刷新机制，降低Redis访问压力。 实现拼团订单状态机，支持自动成团/超时退款等复杂业务。 活动期间订单处理效率提升50%，系统吞吐量达1000TPS。 3. 高性能会员系统搭建： 基于MySQL分表方案（64张表）存储亿级会员订单&奖励分配数据。 设计会员积分实时计算引擎，支持复杂积分规则配置。 构建会员等级晋升自动化评估系统，提升用户活跃度。 亿级数据量下核心查询响应保持在50ms以内。 个人贡献： 主导分佣算法设计与架构实现，建立完善的分佣监控体系，监控指标包括分佣成功率、佣金计算准确率、延迟等。 设计拼团功能高并发解决方案，保障大促期间系统稳定。 规划会员系统存储架构，确保海量数据下的高性能访问。 优化核心业务链路性能，关键接口响应时间缩短80%。 设计风控系统，对订单分佣、佣金溯源进行风控 通过用户行为埋点采集数据，经 Kafka 流转清洗后，由 ELK 存储可视化，再用 Flink 进行用户行为分析。    

1、主导超复杂业务流程的 SaaS 化电商平台架构设计与落地实施： 负责品类过百万、交易额过亿的 B2B 电力招标采购 SaaS 平台及供应链金融系统的整体架构设计，涵盖权限控制、数据隔离、多租户支持、招标流程引擎、消息推送等多个关键模块，支撑高并发、高可用、可扩展的业务场景。 2、构建安全可靠的多租户权限体系： 基于 Shiro 实现 SaaS 平台的细粒度权限控制机制，支持企业级角色划分与员工权限隔离，确保不同客户、不同岗位之间的访问控制严格合规，保障系统安全性。 3、采用微服务架构提升系统稳定性与扩展能力： 使用 Dubbo + Spring Cloud Alibaba 技术栈搭建分布式服务体系，实现模块解耦、服务自治和弹性伸缩，系统可用性达 99.95%，并发处理能力提升 3倍以上。 4、设计基于 Activity 的自定义工作流引擎，提升审批效率： 主导开发基于 Activity 工作流的任务调度模块，支持灵活配置招标、开标、评标等业务流程，使流程发起与审批效率提升 200%，显著缩短业务周期。 5、构建智能数据分析与规则引擎模块，赋能招标决策： 设计并实现数据分析模块，结合动态规则引擎提供实时评分、风险预警等功能，为招标过程中的关键节点提供数据支撑，提高评审准确率和透明度。 6、基于消息队列实现高效招标信息推送机制： 引入 RocketMQ/Kafka 消息中间件，实现招标需求定向推送与广播通知功能，大幅提升投标人参与率，关键项目的投标响应率提升 200% 以上。 7、数据架构优化与多数据库同步体系建设： 采用数据聚合与逻辑隔离策略，满足多租户下的数据安全与共享双重要求； 利用 Canal 实现主从数据库与跨库数据同步，确保数据一致性与高可用，数据延迟降低至 1秒以内。 8、DevOps 与 CI/CD 体系建设，提升研发效率与质量： 自建开发环境，部署 Linux、JDK、MySQL、Git、Jenkins 等基础组件，构建完整的 CI/CD 流水线，自动化构建与部署覆盖率超过 80%，上线效率提升 40%； 与华为云、腾讯云、IDC 供应商对接，完成测试与生产环境的多点部署，提升系统稳定性和容灾能力。 9、项目管理与质量保障体系落地： 使用 Jira 进行项目任务拆解、WBS 分解与里程碑管理，实现项目进度可视化，交付准时率达 100%； 推动单元测试、集成测试与自动化回归测试全面覆盖，测试覆盖率高达 100%，线上事故率为 0%，显著提升产品质量。

该系统旨在管理企业核心数据，通过将集团内各个系统的主数据规范化并保存到主数据平台中，并进一步分发至各下游系统。系统的核心功能包括模型管理、字段管理（创建表）、数据维护以及使用RabbitMQ整合并通过Exchange机制分发最新数据给下游系统。这确保了数据的一致性、准确性和及时更新，为企业的高效运作提供了坚实的基础。 相比于市面常规方案来说是成本比较低，是通过开源框架改造而来前端使用vue,后端.net core，可以部署在window服务器也可以部署到Linux服务器，同时支持SQL server和MySQL，并且加上了RabbitMQ可以在更新的第一时间推送到下游系统。

1、主导永辉、中百、无限极等超大型企业电商系统架构设计与数字化转型落地： 负责 SKU 过亿、交易额超百万的电商平台整体架构设计，涵盖智慧供应链、仓储物流、订单履约等多个关键模块，支撑高并发、高可用、高扩展性的业务场景。 2、制定企业级 IT 技术战略与架构演进路线： 结合企业业务目标与市场趋势，主导长期和短期的技术选型、架构升级路径及数据体系建设方案，明确微服务治理、云原生演进、数据中台建设等关键技术方向。 3、完成企业现有系统架构反向工程与现状分析： 梳理并绘制企业原有系统的架构图与功能依赖关系，识别系统瓶颈与技术债务，为后续改造提供清晰蓝图。 4、基于 DDD 的系统建模与边界划分： 主导业务需求调研与领域驱动设计（DDD）建模，完成核心业务域拆分与限界上下文定义，统一业务与技术人员的认知，确保系统设计与业务逻辑高度对齐。 5、构建高可用、可扩展的微服务架构体系： 使用 Spring Cloud Alibaba 技术栈搭建分布式服务体系，解决原有系统老旧、启动慢、难扩展、信息孤岛等问题；通过异步解耦、服务自治等方式提升系统稳定性与响应能力。 6、数据架构优化与海量数据处理能力升级： 对 TB 级数据表进行 DDD 驱动的业务模型重构，合理拆分为 1000w 级别的业务表，提升查询效率； 实施分库分表策略，实现业务隔离与数据安全； 引入 Canal + MQ + ES 组合方案，实现数据实时同步、分发与多维查询，支持实时 BI 和智能推荐场景。 7、缓存体系与高并发访问能力设计： 设计本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存（Redis Cluster）+ 搜索引擎（ES）三层缓存架构，有效应对高并发访问压力，系统吞吐量提升 3倍以上，用户请求响应时间下降 60%。 任务调度与定时任务体系优化： 基于 Spring Boot + Quartz + XXL-JOB 构建分布式任务调度平台，简化开发流程，使定时任务模块开发效率提升 200%，任务执行成功率接近 100%。 8、构建 DevOps 与监控运维体系： 通过 Jenkins + Docker 实现 CI/CD 自动化流水线，部署效率显著提升； 利用 Prometheus + Grafana 实现全链路监控告警机制，保障系统运行稳定性； 配合大数据部门建设供应链智慧化平台，结合 AI 与大模型技术（如 Spring-AI、ChatGPT）实现智能预测、自动决策等功能，推动供应链智能化升级。 9、跨团队协作与问题攻坚： 担任供应链领域的技术负责人，协调产品、前端、测试、大数据等多个团队，推动集团整体数智化方案落地；深入一线解决复杂系统故障与性能瓶颈，保障平台稳定高效运行。