MySQL

登录、注册： 注册时要选年级，过滤不同年级的试卷， 账号为：student/123456 首页： 任务中心、固定试卷、时段试卷、试卷可以重复做 试卷中心： 包含了所有能做的试卷，按学科来过滤和分页 考试记录： 所有的试卷考试记录在此处分页，可以查看试卷结果、用时、得分、自行批改等 错题本： 所有做错的题目，可以看到做题的结果、分数、难度、解析、正确答案等 个人中心： 个人日志记录 消息： 消息通知 试卷答题和试卷查看： 展示出题目的基本信息和需要填写的内容 管理系统功能 登录： 账号为： admin/123456 主页： 包含了试卷、题目、做卷数、做题数、用户活跃度的统计功能，活跃度和做题数是按月统计 用户管理： 对不同角色 学生、管理员 的增删改查管理功能 卷题管理：试卷列表：试卷的增删改查，新增包含选择学科、试卷类型、试卷名称、考试时间，试卷内容包含添加大标题，然后添加题目到此试卷中，组成一套完整的试卷题目列表：题目的增删改查，目前题型包含单选题、多选题、判断题、填空题、简单题，支持图片、公式等。 任务管理：对任务进行修改 教育管理：对不同年级的学科进行增删改查 消息中心：可以对多个用户进行消息发送 日志中心：用户的基本操作进行日志记录，了解用户使用过情况 小程序功能 用户登录登出功能，登录会自动绑定微信账号，登出会解绑 首页包含任务中心、固定试卷、时段试卷，和web端保持一致 试卷模块，固定试卷和时段试卷的分页查询，下拉加载更多，上拉刷新当前数据 记录模块，考试结果的分页，包含了试卷基本信息 我的模块，包含个人资料的修改，个人动态，消息中心模块

项目介绍： 客户为了开发市场需要竞品平台的所有产品资料。 项目成果： 在该网站上采集到约3w条产品的相关信息、主配图和辅配图链接，产品信息整理为excel，图片编号打包发给客户。 主要技术： 利用selenium、requests和bs4分步提取整个商城的类目框架及每个产品链接，再通过链接使用多线程采集，检验并破解网站的反爬机制，最终获得所有商品信息和图例。

项目描述：本项目是一个点对点邮件发送机器人，可以快速实现大规模邮件的定制化发送，满足个性化邮件营销、通知推送等多种场景需求。 项目亮点：后端使用Pyhon的Fastapi框架开发api接口，使用mysql保存发送数据 前端使用vue和ElementUI样式开发页面 附件存储使用minio来进行兼容aws协议，可兼容各大云厂商对象存储服务 部署方案可使用K8S进行多点部署

本系统面向监狱、拘留所等人员密集且门禁管理严格的场所，解决如下问题： 1、在紧急情况下（火灾、地震等）一键打开需要区域的门禁，打开逃生通道 2、使用无线局域网通信，解决现有门禁系统没有备份、线路在灾害中易损坏的问题 3、一键警戒功能，在越狱等警情发生时快速锁死门禁。 本方案相比市场现有门禁系统的特点： 1、 无线局域网组网，减少布线施工，减少灾害影响 2、门禁权限自定义，可以快速定义全局、区域门禁权限 3、手持无线终端，可以快速响应 4、基于lora的无线保密通信，避免外界干扰 产品方案组成： 1、系统软件 2、无线信号收发基站 3、无线门禁终端 4、手持无线门禁终端

1，养老院管理系统操作简单、便捷可以大大提高养老院内各部门业务操作的准确性。养老院管理系统系统可以记录各项养老服务项目的具体操作流程和标准，有利于各养老院培养员工和提高服务质量。养老院管理系统的运行可加强各部门间的信息沟通，使养老院在一个有序的经营环境内运作。系统提供的多种安全级别，保证了相应级别操作者的操作和查阅权限，也保证了老人的信息安全和管理机制畅通。 2，本系统的用户包括：系统管理员，护工。护工可以查询薪资，查看请假。系统管理员可以管理老人信息、床位分配、用户信息、事故记录、请假记录等

这个项目在原有基础上进行了二次开发，主要增加了数据可视化和数据处理的功能，使用了 Django 框架作为后端支持，提升了系统的交互性和数据分析能力。项目的核心功能包括支持通过 Excel 文件上传并读取数据，同时还提供了数据下载功能，方便用户进行数据的导入导出操作。 首先，用户可以通过前端页面上传 Excel 文件，系统会自动解析文件内容并将数据存储在数据库中。为了确保数据的准确性和一致性，系统还对上传的 Excel 文件进行了格式和内容的校验，避免错误数据的进入。 其次，新增的数据可视化功能允许用户直观地查看和分析上传的数据信息。通过图表和图形展示，用户可以轻松地分析不同数据之间的关系和趋势，提高决策的效率和准确性。这一部分使用了常见的数据可视化库，如 Chart.js、Echarts 等，确保展示效果美观且易于理解。 此外，项目还提供了数据下载功能，允许用户将数据库中的数据以 Excel 文件的形式导出。这使得用户能够方便地将数据导出进行二次分析或保存，极大提升了系统的实用性。 技术上，Django 后端负责处理数据的存储、读取以及前端页面的数据交互。通过集成第三方库如 openpyxl，实现了 Excel 文件的高效解析与写入。前端使用了 Vue.js 等现代技术，确保用户界面的响应速度和交互体验。 总的来说，二开后的项目在原有功能的基础上，强化了数据的管理和分析能力，特别适合需要大量数据处理和可视化展示的应用场景。用户可以通过简洁的界面完成数据上传、查看和下载等操作，极大地提升了工作效率和数据处理的便捷性

项目背景（25%） 在当前数据驱动的商业环境中，企业需要实时获取市场信息和竞争对手数据。通过开发一个高效的网络爬虫数据采集系统，能够帮助企业自动化数据收集，节省人力成本，提高决策效率。 项目功能模块（50%） 数据采集模块： 使用Scrapy框架构建爬虫，定期抓取目标网站的数据。 支持多线程和异步请求，提高数据抓取效率。 2. 数据清洗与存储模块： 对抓取的数据进行清洗，去除重复和无效信息。 将清洗后的数据存储到MySQL数据库中，便于后续分析。 数据分析与可视化模块： 使用Pandas进行数据分析，生成统计报告。 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，帮助客户更好地理解数据。 项目技术选型和架构特点（25%） 技术栈： 编程语言：Python 爬虫框架：Scrapy 数据存储：MySQL 数据分析：Pandas 数据可视化：Matplotlib, Seaborn 架构特点： 模块化设计，便于后续功能扩展和维护。 使用Docker容器化部署，确保环境一致性和可移植性。 实现了基本的错误处理和日志记录，确保系统的稳定性。 项目成果 成功抓取了超过10,000条市场数据，数据准确率达到95%。 提供了可视化报告，帮助客户识别市场趋势和竞争对手动态。

可实现针对小型企业与个人的个性化网站搭建。该样例为学生信息采集与管理系统网站，设计有精美的UI界面与丰富的核心功能，可便捷访问，对学生信息进行采集与管理，同时支持连接MySQL、Oracle、MongoDB等数据库，高效存储、访问、查询、修改数据。

一、后端部分（Node.js + Express框架） Node.js Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时，它允许JavaScript代码在服务器端运行。 Node.js采用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量级且高效，非常适合处理高并发请求。 Express框架 Express是一个灵活且高效的Node.js Web应用框架，为Web和移动应用程序提供了一系列强大的功能。 Express提供了路由、中间件等核心概念，使得开发者可以轻松地构建复杂的Web应用。 在你的项目中，Express框架负责处理来自前端的请求，并根据请求的内容动态生成HTML页面或返回JSON数据。 二、数据库部分（MySQL） MySQL MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用SQL（结构化查询语言）进行数据管理。 MySQL具有高性能、可靠性和易用性等特点，广泛应用于各种Web应用中。 作用 在你的项目中，MySQL用于存储网站的内容、用户信息等数据。 后端通过Express框架与MySQL进行交互，实现数据的增删改查操作。 前端通过Ajax或Fetch等技术向后端发送请求，获取所需的数据并动态生成页面内容。 三、前端部分（Vue 3 + Vite） Vue 3 Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。它易于上手，且便于与第三方库或既有项目整合。 Vue 3引入了Composition API、更好的TypeScript支持等特性，使得开发者能够更高效地构建复杂的单页应用（SPA）。 Vite Vite是一个面向现代浏览器的前端构建工具，它基于原生ESM（ECMAScript Modules）提供了快速的冷启动和热模块更新功能。 与Webpack等传统构建工具相比，Vite具有更快的构建速度和更好的开发体验。 Vite使用Rollup进行打包，并预配置了许多优化选项，使得开发者能够轻松地将Vue 3项目部署到生产环境。 作用 在你的项目中，Vue 3负责构建前端用户界面，并通过Ajax或Fetch等技术与后端进行通信。 Vite作为构建工具，提供了快速的开发和构建体验，使得开发者能够更高效地迭代和部署前端项目。 四、项目工作流程 用户通过浏览器访问网站。 前端Vue 3应用加载并渲染页面内容。 前端根据用户操作或页面需求向后端发送请求。 后端Express框架接收请求并处理相应的业务逻辑。 后端与MySQL数据库进行交互，获取或更新数据。 后端将处理结果返回给前端。 前端根据返回的数据动态更新页面内容。

内容创作者：包括博主、短视频制作者、社交媒体用户等，他们经常需要将视频片段转换为GIF以在平台上分享或嵌入文章。 开发者与程序员：需要集成视频转GIF功能的网站或应用开发者，可以利用本项目提供的API或源码进行快速集成。 教育工作者：在制作教学材料或演示文稿时，可能需要将视频中的关键帧转换为GIF来辅助说明。 市场营销人员：用于制作广告素材、产品演示等，GIF格式因其循环播放的特点，非常适合快速传达信息。 便捷性：用户无需下载多个软件或学习复杂的命令行操作，即可快速将视频转换为GIF。 效率：通过优化FFmpeg参数，大幅缩短了转换时间，同时保证了GIF的质量和大小。 定制化：提供丰富的参数设置，如分辨率、帧率、颜色深度等，满足不同场景下的转换需求。 跨平台：基于Node.js的后端服务确保了服务可以部署在多种操作系统上，前端Vue框架使得前端界面能够在各种设备上流畅运行。 高度集成与易用性：集成了FFmpeg的强大功能，同时通过Vue构建了直观易用的用户界面，降低了技术门槛。 高效处理：通过智能分析视频内容，自动选择最优的转换参数，确保转换效率与质量的平衡。 云端部署支持：支持云服务器部署，用户无需在本地安装任何软件，只需通过网页即可享受服务，适合大规模用户访问。 API接口开放：除了前端界面，还提供RESTful API接口，方便其他开发者集成到自己的项目中，扩展性强。 实时预览与编辑：在转换前，用户可以在前端界面实时预览视频片段，并进行简单的编辑（如裁剪、调整速度等），提高了转换的精准度和灵活性。 安全与隐私保护：所有上传的视频文件在转换完成后会自动删除，不存储用户数据，确保用户隐私安全。 后端技术： Node.js： 作为服务器端运行时环境，Node.js 提供了高性能的异步I/O操作，非常适合处理文件上传、转换等I/O密集型任务。 使用Node.js的Express框架搭建服务器，处理HTTP请求，提供RESTful API接口。 FFmpeg： FFmpeg是一个开源的多媒体处理框架，能够解码、编码、转码、混流、过滤和播放几乎所有已知格式的音视频文件。 在本项目中，FFmpeg被用作视频转GIF的核心工具，通过Node.js的子进程模块调用FFmpeg命令行进行视频处理。 文件系统操作： 使用Node.js的文件系统（fs）模块进行视频文件的上传、存储、读取和删除操作。 数据库（可选）： 如果需要记录转换任务的状态、用户信息等，可以使用MongoDB、MySQL等数据库。但考虑到本项目的核心功能是即时转换，不存储用户数据，因此数据库可能不是必需的。 前端技术： Vue.js： Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。它易于上手，同时提供了强大的数据绑定和组件化开发能力。 使用Vue CLI快速搭建前端项目，通过Vue Router实现页面路由，Vuex管理全局状态。 前端UI框架（如Element UI、Vuetify等）： 为了提升用户体验和界面美观度，可以选择使用Element UI、Vuetify等基于Vue的UI框架来构建前端界面。 文件上传组件： 使用Vue的文件上传组件（如vue-file-pond、vue-upload-component等）实现视频文件的上传功能。 前端数据处理与展示： 使用JavaScript进行前端数据处理，如视频预览、转换进度展示等。 使用Vue的模板语法和指令进行数据绑定和动态渲染。

微信小程序H5 或者PC官网，商城类不等 购物，选品，登录，历史，订单，分类，购物车，支付，商品管理，用户管理，订单管理，菜单管理等 使用springboot架构，mybatis，mysql数据库，redis缓存，linux云服务器，前端采用的vue及uniapp

解决方案和技术选型 1.【30%】本方案面向电商零售企业，解决企业产品线运营管理开发复杂度高的问题； 2.【50%】本方案相比于市场常规的方案的微服务方案，优势在于开发投入和运维投入比微服务方案少，比单体springboot单数据源方案有更多的灵活性，支持跨不同数据库查询和数据操作（内部使用跨库事务封装）； 3.【20%】本方案的产品组成包含以下功能: 3.1产品管理 3.1.1企业门户 3.1.2电商平台 3.1.3论坛平台 3.2系统管理 3.2.1权限设置 3.2.2系统维护 3.2.3数据操作（跨库） 3.2.3.1全局设置(跨库更新) 3.2.3.2数据看板(跨库查询) 3.3 技术选型：SpringBoot，MybatisPlus多数据源（支持跨库事务），Redis，VueJs

管理13人产品研发团队，负责系统总体架构设计、迭代开发计划制定与分工、对接资源与任务协调、项目进度跟踪等事项，2个月时间完成智慧康养平台建设并交付项目实际使用。 组织建设自动化构建部署和运维监控体系：基于gitLab+sonar+jekins+docker搭建了CI/CD平台，基于Prometheus和Grafana搭建了运维监控平台

基于开源项目jeecg-boot-master做二开，具体实现目标： 1、库存管理精细化，提升运营效率。本系统显著提升了库存管理的精细化水平。通过实时数据更新与可视化展示，我们能够精确掌握各网点的库存状态、商品流通情况及兑换记录，为库存调配、补货决策提供了强有力的数据支持。这不仅有效降低了库存积压与缺货风险，还显著提升了库存周转率，优化了资源配置。 2、合规管理强化，保障业务安全。本系统通过内置的拍照、上传、审核等流程控制机制，有效强化了日常业务的合规管理。这些功能不仅简化了合规操作流程，还提高了审核效率与准确性，确保了业务流程的规范性与透明度。同时，系统还具备强大的日志记录与追溯功能，为合规审计与风险防控提供了有力保障。 3、成本管理精准化，提升盈利能力。本系统还实现了成本管理的精准化转型。通过提供多维度、多层次的成本查询与分析功能，我们能够轻松掌握各网点、各时间段的兑换成本情况。这不仅有助于我们及时发现成本异常与浪费现象，还为我们制定成本控制策略、优化成本结构提供了科学依据。在此基础上，我们可以更加精准地评估业务绩效与盈利能力，为企业的可持续发展奠定坚实基础。

宠物上门服务小程序概述 我们专注于为宠物主人提供一系列专业且便捷的上门服务，包括但不限于宠物的日常清洗、定时喂养、定期遛弯以及疫苗接种等。这些服务旨在满足宠物主人因工作繁忙或其他原因无法亲自照顾宠物的需求，确保宠物在主人不在身边时也能得到妥善的照顾。 在后端方面，我们的工作重心在于订单管理。通过高效的订单处理系统，我们可以实时追踪服务状态，确保每一项服务都能按时、按质完成。同时，我们也与微信支付等第三方支付平台进行了深度对接，为用户提供安全、便捷的在线支付体验。 此外，我们还提供了完善的后台管理系统。通过该系统，我们可以对服务人员进行有效的调度和管理，确保他们能够以最佳的状态为用户提供服务。同时，后台管理系统还可以帮助我们实时监控业务数据，为未来的业务发展和优化提供有力的数据支持。 总的来说，宠物上门服务小程序为用户提供了便捷、专业的宠物照顾服务，同时也为后端管理人员提供了高效、全面的业务管理工具。

1、该项目前端采用react框架，结合umi、乾坤微框架，后端采用spring cloud框架、Postgres数据库； 2、系统主要包括个人中心、地图、基础数据、系统管理、合同管理、计量支付、统计查询、日常养护、定期检查等模块 3、该系统针对公路养护分布广、单体小、数量多、集中管理难度大等显著特点，综合运用北斗、倾斜摄影、激光点云、全景影像等先进技术，形成了基于低成本数字化技术的数字环境快速构建、基于BIM的设施构件精微化管理、基于智能装备的自动化作业、基于大数据的智慧化决策等四大能力，构建了全数字化设施资产的多层次、立体化的业务运行与监测检测体系。基于性能衰变机理和数字孪生的评定、预测、决策算法模型，实现了日常养护、大中修工程、定检专检、安全、应急救援、运营监控等全业务、全过程、全要素的智慧养护运维业务应用。

技术架构 后端技术 Hadoop & Hive：用于存储和处理大规模的旅游数据。Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供高效的数据存储，Hive用于数据分析和查询。 Pandas：用于数据清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。 Flask：轻量级Web框架，用于构建Web应用的后端服务，处理用户请求和响应。 前端技术 ECharts：用于数据可视化，展示旅游景点的评分分布、用户评论情感分析结果等，为用户提供直观的决策支持。 HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户友好的界面，确保系统的易用性和交互性。 算法 推荐算法：结合协同过滤和内容推荐的混合推荐算法，通过分析用户的浏览历史、评分和评论等数据，生成个性化的旅游推荐列表。 情感分析：利用自然语言处理技术分析用户评论的情感倾向，进一步优化推荐结果。 系统特色 1. 大数据技术支持 本系统采用Hadoop技术处理大规模数据，确保在高并发条件下依旧能够快速响应用户需求。通过对用户行为数据的深度分析，系统能够挖掘用户的隐性需求，从而提供更加符合用户兴趣的推荐内容。 2. 多维度个性化推荐 系统整合了景点、美食、购物和活动等多方面的旅游资源，结合用户的历史浏览记录、评分和评论等数据，利用先进的推荐算法为用户生成个性化的旅行推荐列表。同时，情感分析技术的引入，使得系统能够进一步理解用户对不同旅游资源的情感倾向，优化推荐结果。 3. 直观的数据可视化 通过ECharts进行数据可视化展示，系统不仅为用户提供了直观的推荐结果，还展示了热门景点的评分分布、用户评论情感分析结果等，帮助用户更好地做出旅行决策。 4. 完善的用户交互界面 系统采用Flask框架开发Web应用，提供用户友好的界面设计。用户可以轻松地浏览推荐内容、进行个性化搜索、查看详情以及发表评论。同时，系统还提供了登录和注册功能，保障用户数据的安全性和隐私性。 系统功能 1. 景点推荐 根据用户的浏览历史和其他用户的评价数据，通过算法模型分析出用户可能感兴趣的景点，并提供推荐列表。 2. 智能搜索 用户可以通过输入关键词搜索景点、酒店、美食等旅游相关信息。搜索系统能够根据用户的输入提供相关的搜索建议和自动完成功能。 3. 评论与评分 用户可以对访问过的景点或体验过的服务进行评分和评论，这些数据将反馈给推荐系统，用于优化未来的推荐结果。 4. 个性化旅游路线规划 系统能够根据用户的时间、预算和兴趣爱好自动规划个性化旅游路线，用户还可以手动调整路线并即时看到调整后的效果。

技术架构 后端技术 Spark：用于大规模数据处理和分析，利用其内存计算的优势，高效地处理和分析大规模天气数据。 Selenium：用于自动化数据采集，模拟用户操作，自动化地从网络上抓取天气数据。 Pandas：用于数据清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。 Flask：轻量级Web框架，用于构建Web应用的后端服务，处理用户请求和响应。 前端技术 ECharts：用于数据可视化，展示天气数据的分析结果，包括气温变化、空气质量指数等，为用户提供直观的决策支持。 HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户友好的界面，确保系统的易用性和交互性。 系统功能 1. 数据采集 使用Selenium从指定的天气网站上抓取历史天气数据，并将数据保存为CSV文件。采集的数据包括每个月的平均高温、平均低温、极端高温、极端低温、平均空气质量指数等，以及每日的详细天气情况。 2. 数据清洗 使用Pandas对采集到的原始数据进行清洗，移除冗余符号，将字符串类型的数据转换为数值类型，并对日期格式进行处理，确保数据的一致性和可用性。 3. 数据分析 在Linux环境下使用Spark进行数据分析，提取有价值的信息。分析内容包括每个月的平均气温、空气质量指数、极端温度、最常见的天气类型、降水天数和晴天数等。 4. 数据可视化 通过Flask和ECharts进行数据可视化展示，将分析结果以图表的形式直观展示给用户。用户可以通过Web界面查看每个月的平均气温变化、空气质量指数分布、极端温度变化、天气类型分布等。 系统特色 1. 全面数据处理 系统涵盖了从数据采集、清洗、分析到可视化展示的完整流程，确保数据处理的高效性和准确性。 2. 高效大数据处理 利用Spark的内存计算优势，系统能够高效处理和分析大规模天气数据，快速提取出有价值的信息。 3. 直观的数据展示 通过ECharts进行数据可视化，系统能够以直观、易理解的方式展示天气数据的分析结果，帮助用户更好地理解数据。 4. 用户友好的界面 系统采用Flask框架构建Web应用，提供简洁、易用的用户界面，用户可以轻松浏览和查询天气数据的分析结果。

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首先使用python的senlenium+xpath爬取安居客的北京租房信息数据，然后使用pandas对爬取的数据进行预处理，然后使用pymysql将数据写入mysql以及hadoop大数据平台。然后使用sparksql对数据进行数据分析，将分析的指标存入mysql，然后利用flask+echares从mysql里面抽取数据进行数据分析的可视化