MySQL

详情接口调优主要包含了代码优化、缓存优化、监控优化等几个方面1.代码优化：代码重构，删除SQLServer库代码；业务代码逻辑优化，增加代码可读性；异步数据查询调整；增加限流，控制外部调用频率2.缓存优化：减少数据库的查询；调整缓存失效时间3.监控优化：接口P99耗时监控；外部接口耗时监控；数据库查

1.增加API接口，接口内部仅有对数据库的操作，减少和业务代码的耦合2.公司的DAL框架通过配置可以实现数据双写，在灰度期间原项目代码可以最小程度的改动。在API接口内部有数据对比，数据库字段的映射，监控埋点

该OA系统是一款集办公自动化（OA）与客户关系管理（CRM）于一体的综合性软件，主要功能包括任务管理、文档共享、日程安排、审批流程以及客户信息管理等，旨在提升企业办公效率与客户关系维护水平。‌核心功能模块OA功能‌任务管理‌：支持任务分配与进度跟踪，确保工作按时完成。‌文档共享‌：提供多格式文档上传

访客登记-事务中心1、来访人员信息登记，：姓名、身份证拍照、人脸照片、住址、电话号码；2、健康信息：体温、7日内到访地、交通方式（飞机、火车、地铁、公共汽车、自驾（可以录入车牌号））、上传健康码、行程码、场所码、核酸检测结果（48小时内）截图；3、来访事由：4、随行人员信息：参考1、2；5、接待人信

居家养老：居家养老服务中心、智慧养老平台等；社区养老：日间照料中心、社区养老驿站、社区养老服务站等；机构养老：养老院、养老公寓、敬老院、养老福利院等；地产养老：CRCC社区、养老社区等；医养结合：医养综合体、养老院+医疗、医院+养老、医康养一体机构等；旅居养老：旅居基地等，包括候鸟式、疗养式、文艺鉴

1.参数设置模块：输入各种设备的运行参数，通过上位机下发至下位机进行设置。2.算法管理模块：调用不同的算法，算法由matlab转c++。3.界面显示模块4.网络处理模块6.文件读写模块7.流程管理模块

用户端主要有在线选座购票（覆盖全国超1000家影院，提供在线选座、支付）、优惠活动与积分体系（提供各种优惠活动（如购票立减、会员折扣）和积分系统）、个人中心与订单管理（管理购票记录、订单详情）等。行业端主要有影院经营看板（实时监测影院票房排名、经营数据）、票房预测与收益测算（提供票房预测参考，内置收

软件架构： Vue+SpringBoot+Mybatis +ElementUl+Vue+springsecurity+docker+minio  责任描述：独立完成。  项目描述： a. 项目主要实现了在线考试的功能，主要功能包括，实时监控，试试抓拍，防切屏处理， 以及只能组卷功能以及调用本地编译器。 b. 用户注册的时候对密码进行加密处理使用 springsecurity 中的哈希加密的方式对密码 进行加密，以及 springsecurity 中的 jwt 认证进行鉴权处理。 c. 通过调用 face-api 接口实现人脸识别以及人脸录入的处理。 d. 利用 minio 存储图片并且生成链接存储到数据库中。minio 使用的是 docker 容器中 的镜像。 e. 使用 nacos 的配置中心来对配置文件进行管理。 f. 前端使用 websocket 进行实时通信处理。 一、系统概述 本在线考试系统基于Spring Boot、Vue.js、Spring Security、MySQL以及MinIO设计，旨在提供高效、安全的在线考试环境。系统实现了用户管理、试题管理、在线考试、成绩管理等核心功能。 二、系统环境要求 服务器：运行Windows Server 2000/2003或更高版本操作系统。 数据库：安装MySQL 5.7或更高版本，并确保已创建相应数据库和用户。 Java环境：安装JDK 1.8或更高版本。 其他依赖：确保已安装Maven或Gradle等构建工具，以及MinIO服务（用于文件存储）。 三、系统安装 后端安装： 克隆或下载项目源码至本地。 克隆：git clone https://gitee.com/xiaoxusmile/onlineexaming.git 修改配置文件（如application.properties或application.yml），配置数据库连接、MinIO服务等。配置好maven后启动后端服务。 前端安装： 下载Vue.js前端项目源码至本地，并在webstorm中打开，安装node.js v16.18.1.，安装npm。 使用npm或yarn等包管理工具安装项目依赖。在终端输入指令npm run serve运行项目，启动前端服务。 MinIO安装（系统文件上传功能）： 在docker中拉取minio镜像 参照MinIO官方文档进行配置。 配置MinIO服务地址、访问密钥等信息至后端配置文件。 数据库配置： 安装navicat将数据库文件下载至本地并导入到navicat中。将数据库信息配置到后端配置文件中。 四、系统使用 学生端 登录：学生通过前端页面输入用户名和密码进行登录。 人脸录入：在考试之前需要先进行实名认证。 在线考试：登录后，学生可加入课程，查看课程中的考试任务，通过人脸识别进入考试，系统自动计时、提交答案。 成绩查询：学生可查询已参加的考试成绩。 错题集：系统提供错题集功能，学生可查看历史考试中的错题及解析。 教师端 考试管理：教师可创建、编辑、删除考试信息，设置考试时间、试卷等。 课程管理：教师可管理自己负责的课程，包括添加课程、上传课程资料等。 试卷管理： 自动组卷：教师可根据题目难度、题型等条件，自动生成试卷。 手动组卷：教师可从题库中选择题目，手动组成试卷。 学生管理：教师可查看所教课程的学生信息，进行学生管理。 题目管理：教师可添加、编辑、删除题目，管理题库。 管理员端 用户管理：管理员可管理所有用户信息，包括学生、教师等，进行用户增删改查操作。 公告管理：管理员可发布系统公告，如考试通知、系统维护通知等。

目标用户： 智联中枢面向中大型企业、数字化转型中的组织以及希望提升办公智能化水平的业务团队，尤其适用于拥有复杂业务系统（如CRM、ERP、OA、HRM等）且面临信息割裂、流程低效、决策滞后等问题的企业。 核心解决的问题： 信息孤岛严重： 企业内部多个业务系统独立运行，数据分散，员工需跨系统频繁切换，效率低下。 操作门槛高： 业务人员需掌握多个系统的操作逻辑，新员工上手慢，流程执行成本高。 决策支持不足： 缺乏统一的智能入口，无法基于全局数据快速获取洞察与建议。 AI落地难： 通用AI工具难以理解企业专属知识和业务语境，无法直接驱动业务动作。 智联中枢通过构建企业专属AI助手，打通系统壁垒，实现“对话即服务”，让员工通过自然语言即可完成业务查询、流程发起、数据分析与智能决策支持，显著提升办公效率与智能化水平。 方案特点： 专属知识库：上传企业文档，构建AI可理解的私有知识库，精准回答内部问题。 对话即服务：用自然语言查询数据、发起流程，如“查上月销售额”“提交请假申请”。 系统全打通：无缝对接CRM、ERP、OA等系统，AI可读数据、也能执行操作。 业务自动化：自然语言指令驱动跨系统任务执行，实现“说即办”。 低代码配置：可视化搭建AI助手，快速发布HR、客服、供应链等场景专用助手。 安全可控：支持私有化部署，权限隔离、操作审计，保障企业数据安全。 让AI成为企业业务的智能入口，一句话，办成事。 产品核心模块： AI助手引擎： 基于大语言模型（LLM）的自然语言理解与生成核心，支持意图识别、对话管理与多轮交互。 知识中枢： 支持文档解析、向量化存储与语义检索的知识库管理系统，集成RAG（检索增强生成）技术提升回答准确性。 流程自动化引擎： 支持将自然语言指令映射为具体业务操作，驱动跨系统流程执行。 管理控制台： 提供知识库管理、对话日志分析、权限配置、助手行为监控等功能。 大模型底座： 支持对接主流大模型，可选公有云或私有化部署。 智联中枢不仅是AI对话工具，更是企业智能化升级的“中枢神经”。它以自然语言为入口，以知识库为基础，以系统集成为能力，让AI真正融入业务流程，成为每个员工的智能工作伙伴，推动企业迈向“对话驱动、智能决策”的新时代。

本方案专为业务人员和技术用户设计，旨在解决数据处理和采集过程中的技术门槛高、依赖开发团队等问题。通过降低技术复杂性，业务人员可以自主完成常见的数据任务，如报表生成、数据准备和自动化运营等。同时，平台强大的数据采集能力确保了数据的及时性和准确性，减少了数据获取的时间成本和人力投入。 高效的数据采集能力： 多源数据接入： 平台支持从多种数据源进行数据采集，包括数据库、API接口、文件系统、物联网设备等，满足不同场景下的数据需求。 实时数据流处理： 提供实时数据流处理功能，能够对动态变化的数据进行即时采集和处理，确保数据的时效性和完整性。 智能数据清洗： 集成智能数据清洗工具，自动识别并处理数据中的异常值、缺失值和重复值，提升数据质量。 灵活的数据处理与扩展能力： 低代码/无代码操作： 业务人员可以通过直观的界面和简单的配置完成数据处理任务，无需编写复杂的代码。 敏捷构建与快速交付： 技术用户可以根据业务需求灵活扩展平台功能，实现“敏捷构建、快速交付”的数据服务闭环。 丰富的数据处理组件： 提供多种数据处理组件，如数据转换、聚合、过滤等，满足不同数据处理需求。 全面的数据安全保障： 数据加密传输： 采用先进的加密技术保障数据在传输过程中的安全性。 权限管理： 细粒度的权限控制机制，确保数据访问的安全可控。 审计追踪： 完整的数据操作日志记录，便于问题追溯和责任界定。 产品组成： 数据采集模块： 负责从各种数据源收集数据，支持批量和实时两种模式。 数据处理模块： 提供数据清洗、转换、聚合等功能，支持低代码/无代码操作。 数据存储模块： 采用高性能的分布式存储系统，确保数据的可靠性和可扩展性。 数据分析模块： 提供报表生成、数据可视化等功能，帮助用户洞察数据价值。

项目名称：NetPulse - 轻量级实时网络监控平台 面向用户与核心价值 本平台面向运维工程师、开发人员及IT管理员，解决了传统命令行工具（如Ping）无法提供集中式、可视化、可回溯的网络状态监控痛点。通过清晰的Web仪表盘，用户无需部署复杂的Zabbix或Prometheus，即可快速对关键服务与主机进行持续性健康检查。 项目核心特点 实时状态一目了然：采用直观的卡片化设计，所有监控目标的状态（在线/离线）、实时延迟与丢包率数据在首页清晰呈现，助您快速掌握全局网络健康状况。 Web化开箱即用：提供完整的Web操作界面，支持通过浏览器随时随地添加监控目标、启停监控任务，无需任何命令行操作，极大降低了使用门槛。 数据持久化存储：所有监控数据自动保存至数据库，支持查询任意目标的历史状态记录，为诊断偶发性网络故障提供坚实的数据依据。 高扩展性架构：项目采用 Flask + Bootstrap 前后端分离架构，核心监控与UI显示模块化设计，为后续功能迭代（如实时曲线图、多节点监控、告警通知）奠定了坚实基础。 技术选型与组成 后端框架：Python Flask，提供RESTful API与稳健的Web服务。 前端界面：Bootstrap，构建响应式、美观的现代化仪表盘。 数据可视化：已集成ECharts库，为即将上线的实时动态曲线图功能做好技术准备。 数据存储：SQLite（默认，轻量高效），可轻松迁移至MySQL等数据库。 核心功能：基于Python多线程与异步Ping检测，确保监控任务高效并发。

广告聚合平台是专为移动应用开发者设计的一体化流量变现与投放解决方案。平台通过整合多家主流广告联盟（如穿山甲、优量汇，快手等），实现多渠道广告资源的统一接入、智能调度与高效管理。本平台有用户模块，代理模块，结算模块，基础配置，系统管理 五大模块。实现了开发者管理，应用管理，广告位管理，代理管理；实现了开发者不同的结算周期需求，分日，周，月结算。数据报表按应用，广告位，代码位，开发者，代理 立体交叉分析展示。

一、核心价值：解决企业级后台开发的核心痛点 开源企业级后台管理系统框架，核心目标是降低后台开发门槛、提升项目交付效率，针对性解决企业开发中的三大核心痛点： 重复开发问题：封装后台系统 “通用基础模块”（如用户管理、角色权限、菜单配置、日志记录），避免企业每次开发新系统都需从零搭建基础功能，减少 60% 以上重复编码工作； 权限管控复杂问题：提供细粒度权限控制（按钮级、接口级、数据级），支持多角色动态分配权限，解决传统系统 “权限配置繁琐、安全性不足” 的问题，适配企业多部门、多岗位的权限隔离需求； 前后端协同低效问题：采用标准化前后端分离架构，定义统一 API 接口规范，配套自动生成接口文档（Swagger），避免前后端开发 “接口理解偏差、联调耗时” 的问题；同时内置 Excel 导入导出、定时任务、数据可视化等高频功能，无需额外集成第三方工具。 二、技术选型与核心特性：稳定、高效、可扩展 企业管理系统技术栈围绕 “企业级场景需求” 设计，兼顾稳定性与扩展性，核心技术选型及特性如下： 1. 技术选型：主流生态 + 成熟组件 层面 核心技术 选型理由 后端 Spring Boot + MyBatis-Plus 简化 Spring 配置，MyBatis-Plus 提供 CRUD 通用接口，减少 80% 持久层代码；搭配 HikariCP 连接池（性能比传统 C3P0 提升 3 倍以上） 安全 Spring Security + JWT 支持无状态认证（JWT 令牌），适配分布式部署；内置密码加密、接口鉴权、防 XSS/CSRF 攻击，满足企业级安全需求 前端 Vue 2.x/Vue 3.x + Element UI/Plus 组件化开发效率高，Element 系列提供 100 + 后台专用 UI 组件（表格、表单、弹窗等），支持响应式布局 数据存储 MySQL（默认）+ Redis MySQL 适配多数企业关系型数据场景，Redis 用于缓存高频数据（如权限列表、字典数据），降低数据库压力，接口响应速度提升 50%+ 辅助工具 Lombok + POI + Quartz Lombok 简化 JavaBean 代码，POI 支持复杂 Excel 操作，Quartz 实现定时任务（如数据备份、报表生成） 2. 核心技术特点 低代码特性：支持 “在线表单配置”“菜单可视化生成”，非技术人员可通过界面配置实现简单功能，开发效率提升 40%； 模块化设计：系统拆分为 “基础模块（权限、用户）”“业务模块（示例代码）”“工具模块（Excel、日志）”，可按需删减模块，适配从小型项目到大型系统的不同需求； 多环境适配：支持开发、测试、生产多环境配置切换，配套 Docker 容器化部署脚本，解决 “环境不一致导致的部署故障” 问题；同时兼容 Windows、Linux 服务器，支持 MySQL/Oracle/SQL Server 多数据库切换。 三、快速上手：3 步启动系统，1 小时完成基础定制 1. 环境准备（10 分钟） 安装基础软件：JDK 1.8+/11（推荐 1.8）、MySQL 5.7+/8.0、Redis 5.0+、Node.js 14+（前端依赖）、Maven 3.6+（后端构建）； 2. 系统启动（20 分钟） 后端启动： 导入 MySQL 脚本： 修改配置文件：打开application-druid.yml，配置 MySQL 连接地址、账号密码；打开application.yml，配置 Redis 地址； 启动服务：用 IDE（Eclipse/IDEA）运行MainApplication.java，或通过 Maven 打包（mvn clean package）后执行 Jar 包。 前端启动： 进入前端目录，执行npm install安装依赖（首次安装约 5-10 分钟）； 执行npm run dev启动前端服务，默认端口 80。 3. 基础定制（30 分钟） 访问系统：浏览器打开http://localhost，用默认账号（admin/admin）登录； 快速定制：通过 “系统管理 - 菜单管理” 添加新菜单，通过 “代码生成” 功能（导入数据库表）自动生成前后端代码，直接复制到项目中即可实现新功能模块（如 “商品管理”），无需手动编写 CRUD 代码。

一、核心价值：解决企业级后台开发的核心痛点 开源企业级后台管理系统框架，核心目标是降低后台开发门槛、提升项目交付效率，针对性解决企业开发中的三大核心痛点： 重复开发问题：封装后台系统 “通用基础模块”（如用户管理、角色权限、菜单配置、日志记录），避免企业每次开发新系统都需从零搭建基础功能，减少 60% 以上重复编码工作； 权限管控复杂问题：提供细粒度权限控制（按钮级、接口级、数据级），支持多角色动态分配权限，解决传统系统 “权限配置繁琐、安全性不足” 的问题，适配企业多部门、多岗位的权限隔离需求； 前后端协同低效问题：采用标准化前后端分离架构，定义统一 API 接口规范，配套自动生成接口文档（Swagger），避免前后端开发 “接口理解偏差、联调耗时” 的问题；同时内置 Excel 导入导出、定时任务、数据可视化等高频功能，无需额外集成第三方工具。 二、技术选型与核心特性：稳定、高效、可扩展 企业管理系统技术栈围绕 “企业级场景需求” 设计，兼顾稳定性与扩展性，核心技术选型及特性如下： 1. 技术选型：主流生态 + 成熟组件 层面 核心技术 选型理由 后端 Spring Boot + MyBatis-Plus 简化 Spring 配置，MyBatis-Plus 提供 CRUD 通用接口，减少 80% 持久层代码；搭配 HikariCP 连接池（性能比传统 C3P0 提升 3 倍以上） 安全 Spring Security + JWT 支持无状态认证（JWT 令牌），适配分布式部署；内置密码加密、接口鉴权、防 XSS/CSRF 攻击，满足企业级安全需求 前端 Vue 2.x/Vue 3.x + Element UI/Plus 组件化开发效率高，Element 系列提供 100 + 后台专用 UI 组件（表格、表单、弹窗等），支持响应式布局 数据存储 MySQL（默认）+ Redis MySQL 适配多数企业关系型数据场景，Redis 用于缓存高频数据（如权限列表、字典数据），降低数据库压力，接口响应速度提升 50%+ 辅助工具 Lombok + POI + Quartz Lombok 简化 JavaBean 代码，POI 支持复杂 Excel 操作，Quartz 实现定时任务（如数据备份、报表生成） 2. 核心技术特点 低代码特性：支持 “在线表单配置”“菜单可视化生成”，非技术人员可通过界面配置实现简单功能，开发效率提升 40%； 模块化设计：系统拆分为 “基础模块（权限、用户）”“业务模块（示例代码）”“工具模块（Excel、日志）”，可按需删减模块，适配从小型项目到大型系统的不同需求； 多环境适配：支持开发、测试、生产多环境配置切换，配套 Docker 容器化部署脚本，解决 “环境不一致导致的部署故障” 问题；同时兼容 Windows、Linux 服务器，支持 MySQL/Oracle/SQL Server 多数据库切换。 三、快速上手：3 步启动系统，1 小时完成基础定制 1. 环境准备（10 分钟） 安装基础软件：JDK 1.8+/11（推荐 1.8）、MySQL 5.7+/8.0、Redis 5.0+、Node.js 14+（前端依赖）、Maven 3.6+（后端构建）； 2. 系统启动（20 分钟） 后端启动： 导入 MySQL 脚本： 修改配置文件：打开application-druid.yml，配置 MySQL 连接地址、账号密码；打开application.yml，配置 Redis 地址； 启动服务：用 IDE（Eclipse/IDEA）运行MainApplication.java，或通过 Maven 打包（mvn clean package）后执行 Jar 包。 前端启动： 进入前端目录，执行npm install安装依赖（首次安装约 5-10 分钟）； 执行npm run dev启动前端服务，默认端口 80。 3. 基础定制（30 分钟） 访问系统：浏览器打开http://localhost，用默认账号（admin/admin）登录； 快速定制：通过 “系统管理 - 菜单管理” 添加新菜单，通过 “代码生成” 功能（导入数据库表）自动生成前后端代码，直接复制到项目中即可实现新功能模块（如 “商品管理”），无需手动编写 CRUD 代码。

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

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。

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。