其他开发相关

使用基于spring boot+spring cloud的微服务架构（microservice）。 1）设计接口 根据需求说明书和架构设计文档，提取出资源（HATEOAS）/实体（DDD），设计接口说明书略，接口设计方法符合接口规范规定。 使用Spring HATEOAS/Spring REST实现接口。 2）设计业务层前端微服务 根据架构设计文档、需求说明书、UI设计图，提取出业务前端组件和服务，然后考虑调用业务层后台微服务的接口的位置。 使用VUE实现业务前端组件和服务。 根据接口设计说明书，使用SOAPUI或者postman构建接口服务端（桩），然后进行集成测试/自测。 业务层前端微服务负责调用业务层后台微服务所提供的RESTful API。 3）设计业务层后台微服务 根据架构设计文档、需求说明书、UI设计图，提取出业务后端组件和服务。 拷贝admin或者app项目作为原型模板来实现业务前端组件和服务，开源框架采用Spring boot 2.x + Spring cloud 2.x + Spring Data + Spring security + dubbo + nacos

1、开发过漏洞测试教育平台，主要负责前端功能模块的开发，包括了靶场数量展示（通过echart.js图表进行动态渲染）、用户登录注册以及修改密码显示用户操作记录、动态渲染排行榜、接入deepseek大模型进行疑难解答以及其他方面的功能。 2、开发过文档管理系统、后台管理系统等。可登陆后获取用户详细数据，并对数据进行增删改查 毕业于某高校计算机系，在校期间专业成绩优秀，获得多次奖学金。曾参加中国大学生服务外包创新创业大赛并获奖。擅长开发前端开发功能页面包括企业或产品后台管理平台（echart.js图表渲染、xml异步等）、以及其他功能型页面的开发等。更擅长基于vue的uni-app开发。

1. 产品组成（代码结构） 核心模块： 输入验证模块：validateInput（整数）、validateFloatInput（浮点数），确保用户输入符合预期类型。 业务逻辑模块：addStudent（带边界检查和数据校验）、displayStudents（表格化输出）。 交互模块：主循环菜单（do-while+switch），提供清晰的功能选择和操作反馈。 辅助组件： 结构体定义：Student 结构体封装学生数据（学号、姓名、成绩），体现数据抽象思维。 宏定义：MAX_STUDENTS（最大学生数）、NAME_LENGTH（姓名长度限制），便于后期配置修改。 2. 技术选项与实现细节 语言与工具： 编程语言：C 语言（C99 标准），适合底层逻辑练习和算法实现。 编译器：GCC（Linux/macOS）、Visual Studio（Windows），支持跨平台编译。 调试工具：GDB（Linux）、VS 调试器（Windows），配合代码中的输入验证逻辑，便于定位输入相关问题。 关键技术点： 数据结构：数组（存储学生信息）、结构体（数据封装），入门级数据组织方式。 输入输出：sca

1.对接海尔卡奥斯工业自动化平台，进行MES交互获取订单信息，并把设备状态和作业信息回传给MES 2.通过ModbusTcp读取PLC状态数据，读取IO模块当前状态，采集数据并进行数据汇总，报表呈现 3.通过modbusRtu获取力控传感器数据，并进行复位操作、数据记录并图形呈现所记录数据 4.从事工业软件开发十余年，擅长C++程序开发，QT上位机界面开发，工业上位机软件开发，可以对接PLC数据采集，软件集成开发，板卡模块采集控制，MES软件开发及对接 5.PLC 编程，熟悉西门子1200 1500程序开发，SICAR标准编程，三菱FX5U,OMRON NJ软件开发，汇川H5U PLC软件编程，HMI 画面编程，WINCC上位机组态画面开发 6.EPLAN 图纸绘制，电气图纸模板制作，电气图纸输出

【开发目的】 用于进行互联网广告投放业务，包含媒体流量管理，广告主管理，广告投放，数据报表等 【面向领域 / 行业】 互联网广告行业 【软件的主要功能】 互联网广告投放系统,支持互联网广告投放功能，包含服务端，数据处理，流量接入，DSP接入，支持PC端和移动端的广告投放，支持RTB广告竞价投放，媒体端已经对接百度，聚告，今日头条等30多家的媒体流量SDK，广告方对接了众多ADX，支持视频广告，信息流广告，开屏，插屏等多种广告投放形式，支持实时报表数据。

在信息爆炸的现代社会，构建一个专属的知识栖息地成为许多人梳理思绪、沉淀智慧的刚需。这样一个聚焦于个人知识储备的博客系统，恰似随身携带的智能知识库，为碎片化学习与系统化整合提供了理想场域。它支持以多元形式随时记录知识轨迹——无论是突发的灵感顿悟、书页间勾画出的重点批注，还是网络课程里截取的精华片段，都能以文字、图片、链接等多媒体形态快速归档，让每一个转瞬即逝的知识点都拥有清晰的坐标。 博主可根据认知习惯自由创建知识碎片单元，如同用积木搭建专属的知识宫殿：既能将复杂概念拆解为便于消化的微型模块，也能通过标签体系建立跨领域的关联网络，让零散的知识节点逐渐生长为有机的认知体系。系统内置的智能模糊搜索功能堪称知识迷宫的导航仪，只需输入关键词片段，便能快速检索到相关的笔记、心得乃至跨文件的关联内容，打破信息孤岛，让知识复用效率倍增。 在使用体验层面，该博客支持多终端同步访问，无论是通勤途中用手机速记灵感，还是办公时在电脑前整理专题，亦或睡前通过平板回顾重点，都能实现无缝衔接的知识翻阅体验。主题切换功能则为知识空间注入个性化灵魂——清晨可切换至清爽的极简白主题开启专注模式，深夜则能调至柔和的墨

1.业务旨在为高端智能家居全屋设计前期提供房屋全方位勘察报告。 2.为企业内部人员使用勘察工具箱（十几种传感器）配套的勘察软件系统。 功能模块： 1.订单管理模块 1）意向订单管理：客户建档 2）勘察订单管理：从意向订单转为勘察订单，记录房屋基本信息 2.勘察任务模块 1）分配勘察员 2）勘察状态转换 3）生成设备清单 4）设备绑定 5）设备数据实时采集 6）设备状态监听 3.户型图管理模块 1）上传户型图。 2）AI模型识别与标记户型空间。 3）根据勘察规则自动生成设备点位图。 4）可人工编辑设备点位 4.短信业务 1）各节点业务状态变换短信通知 2）设备状态短信通知 5.勘察报告管理 1）根据勘察数据自动生成勘察ppt报告（100+页） 6.设备管理模块 1）传感器基础信息配置 2）传感器规则配置 7.用户管理模块 1）用户角色权限控制 2）用户单位部门管理 3）用户功能权限配置 项目开发情况：该项目开发周期3个月。共5人开发，2个硬件开发，前后端个1个，测试一个。本人负责后端开发和服务器运维，其中后

music-web 介绍 基于springboot3+vue3开发的音乐管理、播放平台 开发环境 Ubuntu, Win11 软件架构 数据库：postgresql 文件存储数据库：mongodb 缓存数据：redis 使用框架：springboot3+mybatisplus 项目说明 该项目为音乐管理平台后端项目，主要提供给类接口，包括: 1.用户相关接口，负责处理用户注册、登录、信息完善修改等 2.系统设置相关接口，如主题修改 3.歌手相关接口，包括歌手新增、歌手信息修改、歌手删除、歌手信息查询、歌手信息导入导出、查询歌手歌曲信息等 4.歌单相关接口，包括歌单新增、歌单信息修改、歌单删除、歌单信息查询、歌单的歌曲信息查询等 5.歌曲相关接口，包括歌曲新增、歌曲信息修改、歌曲删除、歌曲播放等 6.歌曲分类相关接口，包括歌曲分类添加、删除等 7.播放列表相关接口，包括播放列表新增、清空列表、添加一首歌曲、批量添加歌曲等 8.歌词处理相关接口，包括歌词解析、歌词文件导出等 9.歌曲收藏相关接口，包括歌曲添加收藏、取消收藏、收藏列表查询等 10.其他公共接口，例如代码表查询、文件上传下载等

专业Python开发与跨领域解决方案提供者 主攻Python编程领域，专注网络爬虫开发与反爬对抗技术，具备定制化数据采集系统搭建能力，可实现高效数据抓取与反爬策略突破（如IP代理池、行为模拟、加密破解），确保数据获取的稳定性与合法性。擅长开发轻量级电脑程序，涵盖自动化脚本、工具软件及GUI应用开发，可满足办公自动化、数据处理、设备控制等场景需求。 在外汇交易领域深耕技术研发，拥有成熟量化交易系统开发经验，支持自定义策略模块（趋势跟踪、套利、对冲）、风险管理系统及实时行情监控功能，系统具备高稳定性与低延迟特性，可根据个人/机构需求灵活定制交易逻辑与风控参数。 跨领域协同优势：结合机械设计能力，可提供“软硬件结合”解决方案，例如开发与机械控制系统联动的自动化交易终端，或通过Python实现机械设备的智能化数据采集与远程操控，助力工业4.0场景落地。

1.海思创学致力于提供外贸实战课程，包括出口实操商务英语培训、英语口语、国际品牌营销资源整合等，同时为您提供跨境电商媒介资源、全球化智能AI工具、全球媒体投放与海外传播服务。海思创学平台招募知识导师，一起分享传奇经历，传承全球文化。 2.无论您是想学习还是分享您所知道的，您都来对地方了。我们为出海企业提供基于实战的媒介推广策略和在线营销课程，我们精心策划的商业和技术课程合集可帮助公司、政府和非营利组织将学习置于其战略的中心，从而走得更远。

知识产权项目： 项目1、电商知识产权市场化专业服务O2O平台：专注解决电商知识产权热点问题,汇集全球知识产权服务机构资源和国内外专业人才智库，建立知识产权服务机构与企业更广泛、更高效的服务连接。以专利检索、风险预警、知识产权电子数据存证、知识产权地图为特色服务,打造可信公立的第三方知识产权专业服务平台,为电商企业提供优质、价美、高效的知识产权保护与促进服务。 项目2、为用户提供规范取证,安全存证,便捷出证电子证据综合服务,与司法鉴定无缝对接,将电子数据与法律、时间戳、电子签名技术高度融合,提高电子证据法律效力,助力企业和个人对交易凭证、数字作品原创保护及知识产权侵权取证,有效降低知识产权保护门槛,让维权变得更加简单快捷。提供固化存证、数字签名、时间戳服务接口。

旨在提升机构的运营效率和管理水平。该系统涵盖了招生管理、教务管理、教学管理、家校服务、数据分析、财务管理等多个核心功能模块，满足机构在日常运营中的各种需求。 首先，在招生管理方面，系统支持意向学员信息的批量导入和跟进，将潜在客户转化为正式学员，并通过高效的报名收费流程，加速招生进程。教务管理模块则提供智能排课、上课点名、作业发布等功能，同时支持学员的转班、续费、退费等操作，大大减轻了教务人员的工作负担。 教学管理模块允许教师轻松管理课程内容和学生表现，通过在线作业提交和成绩录入，实时跟踪学生的学习进度。家校服务功能则通过移动端APP或微信平台，让家长随时查看孩子的课程安排、出勤情况、成绩报告等，增强了家校互动。 系统还具备强大的数据分析能力，通过收集和分析招生情况、学员表现、课程评价等数据，生成各类报表和统计图表，为机构的决策提供科学依据。财务管理模块则全面覆盖收款、退款、物品管理等流程，确保财务信息的准确和透明。

1. 【30%】项目定位与价值 本方案面向电力巡检、安防监控、应急救援等需高频使用大疆无人机的单位。针对当前无人机管理分散、数据孤岛化、实时监控能力不足等问题，提供一套集中式云管理平台。通过统一管理多架无人机的飞行任务、实时数据采集与分析，解决传统模式下人工调度效率低、数据利用率低的痛点，助力单位实现智能化、可视化管理。 2. 【50%】核心优势 多路直播与实时监控：支持多台无人机同时视频直播，用户可并行查看多机位画面，实时掌握现场动态（如输电线路巡检、灾害区域覆盖）。 智能航线规划：基于任务类型（如巡检、测绘）自动生成最优航线，结合地理围栏和避障算法，降低人工规划成本，提升飞行安全性。 AI目标识别与追踪：集成AI模型，自动识别输电塔故障、非法入侵目标等关键对象，并实时标记与告警，减少人工判读误差。 深度数据分析：对飞行轨迹、设备状态、图像数据等进行多维分析，生成巡检报告、风险预警及趋势预测，辅助决策优化。 高可用架构设计：前后端分离架构（Vue + Java）保障界面响应流畅与后端稳定运行；MQTT/WS协议实现毫秒级数据同步，满足工业级实时性需求。 3. 【20%】技术选型 前

电子商城采购，信息公开透明，所见即所得，提高了采购准确性，提升需求人的到货体验;电子商城采购活动是人与机器之间的互动，有别传统采购方式人与人之间的互动，大大降低廉洁风险，开展电子商城采购分成“采”和“购”的职能分商。初流部负责批是“采”，需求人员进行分批“购”。是提高采购效率和加强采购监管的最佳平衡点。 另一方面，三方工业品超市，无法融合自有优势渠道、及寄售采购、框架等多种采购方式的要求，范围仅限于、办公劳保等费用化商品。对于库存管理商品不适用。 同时，相对于传统的商品采购，正从需求提出到供应商发货时间需8-15个工作日，时效性差，而电子商城采购端提前进行商务协议，按协议上架商品，需求部门选品提交审批后供应商便收到订单，可以安排发货。审批时间1-3天即可。

本方案面向工业 4.0 新型工厂，针对传统自动化产线中目标抓取、焊接、打胶等操作需预处理目标的痛点，实现无需人工调整的自动化作业，提升产线灵活性与效率。区别于市场常规方案，采用自主研发的机构光相机采集目标区域点云数据，结合自研算法实现目标的精准识别、定位与控制，具备非接触式测量、环境适应性强、无需目标预处理等优势，可适配多场景自动化生产需求。核心由机构光相机硬件、点云数据处理算法及自动化控制软件构成，通过自研光机电一体化技术，实现从数据采集到执行控制的全流程自主化。

面向大众 解决民众日常使用问题 影响力巨大 此Python后端作品使用Flask框架构建。它实现了基本的CRUD操作。通过定义路由处理函数，前端可与后端交互获取或修改待办事项信息。使用SQLite数据库储存数据。代码结构简洁，易于扩展，有效地实现了待办事项管理的业务逻辑。

本网络库基于Go语言与Linux epoll机制深度优化，采用高效IO多路复用架构实现百万级并发连接处理。通过环形缓冲区实现零拷贝数据读写，结合多级内存池降低GC压力。独创协程级负载均衡策略，动态分配goroutine资源，支持轮询/权重/最小连接数等算法。内置TCP拆包/心跳检测/连接池等模块，实测单机吞吐量达120万QPS，时延控制在200μs内，特别适用于高频交易、即时通讯等场景，为分布式系统提供底层网络通信保障。

本项目是基于Spring Boot + MQ + AIGC 的智能数据分析平台。区别于传统 BI，用户只需要导入原始数据集、并输入分析诉求，就能自动生成可视化图表及分析结论，实现数据分析的降本增效。 1、后端自定义 Prompt 预设模板并封装用户输入的数据和分析诉求，通过对接 AIGC 接口生成可视化图表 json 配置和分析结论，返回给前端渲染。 2、由于 AIGC 的输入 Token 限制，使用 Easy Excel 解析用户上传的 XLSX 表格数据文件并压缩为 CSV，实测提高了 20% 的单次输入数据量、并节约了成本。 3、为防止某用户恶意占用系统资源，基于 Redisson 的 RateLimiter 实现分布式限流，控制单用户访问的频率。 4、由于 AIGC 的响应时间较长，基于自定义 IO 密集型线程池+ 任务队列实现了 AIGC 的并发执行和异步化，提交任务后即可响应前端，提高用户体验 5、由于本地任务队列重启丢失数据，使用 RabbitMQ（分布式消息队列）来接受并持久化任务消息，通过 Direct 交换机转发给解耦的 AI 生成模块消费并处理任务，提高了系统的可

1. 面向高校/培训机构教师、学生，解决课程作业/小型教学场景中，学生基础信息（姓名、学号、成绩等）的录入、查询、修改、删除及统计需求，替代手动表格管理的低效方式。 2. 相比市场复杂系统，本方案轻量易部署（纯控制台运行，无需额外环境），代码简洁易懂，适合教学演示或小团队快速上手；支持增删改查核心功能，还可按学号/成绩排序、统计平均分，满足基础数据管理刚需。 3. 基于 C++ 控制台开发，用  vector  存储学生对象（含学号、姓名、多科成绩字段 ），通过  cin/cout  交互，利用循环、条件判断实现功能逻辑，无第三方库依赖，编译即可运行。

1.本产品面向软件开发或者测试者，提供便捷的方式进行接口的测试或者回归，并提供可视化的HTML报告呈现； 2.不用代码，仅需将入参登基本参数提供即可进行测试； 3.选用Jmeter作为后台，Allure作为最终的展示工具