个人助理软件

本方案为发票识别验真助手 通过利用票据识别功能对发票文件进行识别处理 根据识别结果自动进行验真核验 为财务人员省去大量的重复录入操作 采用python语言进行开发 本方案为发票识别验真助手 通过利用票据识别功能对发票文件进行识别处理 根据识别结果自动进行验真核验 为财务人员省去大量的重复录入操作 采用python语言进行开发

1、本方案/产品面向国际化，面向全球的用户，解决了用户管理资金困难的问题，方便用户有效的管理自己的收入支出； 2、相比于市场常规方案，本产品利用国际化策略，让来自全球的用户自动归于相应的国家，方便用户使用的同时也方便系统对用户进行管理；资金的管理数据逻辑全部在本地，让响应速度更快，用户使用更加流畅； 3、本方案使用的是原生Android技术，Java+Kotlin语言，数据传输进行加密，使用三方埋点追踪用户以便优化用户体验，代码使用混淆技术，最终为在全球用户Android智能机上运行；

软件面向知识库建设、基于大模型的助手。 项目功能包含前端和后端两个系统， 功能包含用户管理功能，包含用户注册、oauth2认证， 基于大模型知识库Rag，包含文件上传、大模型语义提取、向量存储 基于openai大模型的多轮对话。 技术选型： 1、前端是基于node.js、next-app、shadcn组件 2、后端是Python语言，基于openai大模型接口，提供fastapi服务能力

项目描述：构建动态更新的法律智能问答系统，解决传统方案中法律条文更新滞后、复杂查询精度不足、条款溯源困难等痛点。通过RAG（检索增强生成）与轻量化微调技术结合，实现精准条款引用​（如“《劳动法》第36条”）、多条款关联分析​（如劳动纠纷场景），并支持月度级法律库动态更新。 技术栈： - RAG框架：Llamaindex - 嵌入模型：text2vec-base-chinese - 重排序模型：bge-reranker-large - 大模型：Qwen1.5-1.8B - 向量数据库：ChromaDB

本项目是一款轻量级的桌面辅助工具，主要面向快递公司、打包站点及物流发货场景中对扫码记录、称重打印一体化有需求的中小型企业。系统通过串口方式对接电子秤与热敏打印机，实现了快递面单扫码 → 自动记录重量 → 模板化打印 → 数据导出的闭环流程。 该工具解决了传统手工记录重量、打印标签耗时长、易出错等问题，尤其适用于未使用大型 ERP 系统但又希望简化打单流程的业务场景。 与市面上常规的重量采集+打印方案相比，本系统具有以下优势： 无需安装驱动：只要能识别串口的设备即可使用； 即插即用：界面简洁，部署方便，快速上手； 不依赖第三方服务：本地记录与导出，保障数据安全； 支持脱机打印测试与日志查看：便于问题排查和维护； 便于二次开发：代码结构清晰，功能可插拔扩展。 系统由 Windows Forms 桌面端程序构成，核心技术选型包括： 串口通信（SerialPort） 本地 JSON 配置管理 打印模块（PrintDocument） Excel 与 CSV 导出（基于 ClosedXML） UI 开发使用 .NET Framework 4.6.1，兼容 Windows 7 及以上 该方案适合局域网、无服务器环境等轻量应用场景，具备良好的实用性与扩展性。

个人知识管理工具"QuickNote+"，专为程序员/学习者设计，实现碎片化知识的高效管理。 1、智能分类系统 自动识别内容类型（代码/链接/笔记/图片） NLP关键词提取自动打标签 手动分类支持树形目录 2、闪电记录功能 支持多种输入方式：链接、文本、代码 3、全局搜索系统 关键词高亮显示 支持语法搜索：lang:python 爬虫 搜索结果即时预览 4、数据看板 知识图谱可视化 学习趋势统计 标签云分析

提华西医院某博士做科研课题，处理数万条csv文件数据，主要需求如下： 1、检查所有数据是否有不正常值；-离群值 2、诊断里面共病提出来：包括但不限于支气管扩张，肺癌，低蛋白、肺炎（肺部感染）等 3、所有数据缺失比例 4、缺失值多重插补（R语言mice包）根据数据类型选择mice包里面不同函数 5、多重插补中 6、验证插补合理性 7、进行lasso交叉验证建模 8、绘制log(lambda)路径图 9、绘制交叉验证误差图

面向用户: 这个方案主要面向希望通过蓝牙低功耗 (BLE) 设备（比如心率带、智能手表、手环等）实时监测自己心率的用户。特别是那些希望在电脑工作或娱乐时，能方便、直观地看到心率变化，而不需要频繁查看手机或手腕设备的用户。它可能也吸引那些喜欢个性化桌面工具，或者希望通过有趣的方式（比如一个动态变化的动画角色）来获取身体数据反馈的用户。 解决的问题: 它解决了以下问题： 实时心率可视化: 将来自 BLE 设备的心率数据实时显示在电脑桌面上。 便捷性: 提供一个总是在桌面顶部的窗口，用户无需切换应用即可一瞥心率。 趣味性: 通过一个可爱的动画角色和动态效果（如动画切换、心形跳动）来展示心率状态，增加了监测过程的趣味性。 桌面整合: 将心率监测功能整合到桌面环境中，作为一个桌面宠物式的工具存在。 市场上的常规心率监测方案通常是移动应用程序 (App) 或者设备自带的屏幕显示。相比之下，这个方案的特点在于： 桌面应用: 它是一个运行在电脑桌面上的独立应用程序，而不是手机 App 或网页应用。 桌面宠物式的可视化: 核心特点是将心率数据与一个桌面动画角色结合，通过角色的不同状态和动画表现来间接反映心率，这比简单的数字显示更加生动有趣。 无边框、置顶、透明窗口: 软件界面可以像一个桌面小部件一样，不干扰正常桌面操作，并且可以自由拖动和放置。 轻量级: 相对于功能复杂的健康监测软件或平台，它专注于核心的心率监测和可视化功能，相对轻量。 可定制性（潜力）: 基于开源代码（如果发布的话），用户可以根据自己的喜好替换动画、调整显示样式等。 产品组成: 心形窗口 (HeartWidget): 这是用户主要看到的部分，包含根据心率变化的心形动画、心率数值显示以及根据心率切换的动画角色 (GIF)。 控制面板 (HeartRateControlWidget): 用于扫描蓝牙设备、选择设备、连接和断开连接、显示连接状态的界面。 蓝牙线程 (BluetoothThread): 在后台运行，负责处理蓝牙设备的扫描、连接、数据接收和处理等所有蓝牙通信相关的逻辑。 配置文件: 用于保存和加载默认连接的蓝牙设备信息（default_device.json）。 动画文件: 用于不同心率状态下显示的 GIF 动画文件（如 stand.gif, run.gif 等）。 图标文件: 软件窗口图标（heart_icon.ico）。 技术选型: 编程语言: Python 图形用户界面 (GUI): PyQt5 蓝牙通信: Bleak 库 (用于 BLE 通信) 并发/异步: asyncio (Bleak 依赖) 和 threading (用于在单独线程中运行蓝牙操作) 其他库: Python 标准库，如 os, json, math, random, sys 等。 异步兼容: nest_asyncio (解决 asyncio 在特定环境下的兼容问题)

项目背景与公司需求说明 在实际生产环境中，企业部署的大量终端设备（如工业控制板、嵌入式系统、网络网关等）长期运行过程中可能因文件系统异常、电源中断或频繁读写导致 SD 卡异常（如分区损坏、只读挂载、启动失败等），需要通过串口或远程网络手段进行维护和修复。 公司目前面临以下典型问题： 现场维护成本高，设备数量庞大，手动修复效率低； 多数设备支持 RS-232 串口或 SSH 协议登录，但缺乏统一的工具批量执行维护命令； 需要模拟人为操作，如登录终端、执行分区挂载、fsck检查、重启命令等； 修复流程应保持稳定性和线程隔离，避免因一个设备异常而影响整体进程； 要求提供图形化管理界面，便于非技术人员使用。 因此，公司提出开发一套基于 Qt + C++ 的跨平台桌面程序，用于通过 串口或 SSH 通道远程登录设备终端并模拟命令输入，实现 多线程并发执行维护操作，以快速修复设备 SD 卡异常，提升维护效率。 系统设计目标 通信支持 串口（RS-232）：支持设置串口号、波特率、数据位、校验等参数； SSH：支持 IP/端口配置、用户名/密码登录认证，连接池复用； 批量控制与多线程并发 支持从配置文件/手动输入加载多个设备； 每个设备维护任务在独立线程中运行，互不干扰； 支持状态实时反馈（连接中/命令执行中/成功/失败）； 命令模拟输入 支持自定义指令列表（如：mount、fsck、df、reboot）； 可模拟控制台输入行为并判断返回信息； 自动处理密码输入、yes确认等交互； 图形化界面 使用 Qt Widgets 提供可视化界面； 支持设备管理、任务启动、状态监控、日志导出； 进度条与彩色状态标签清晰反映执行结果； 模块化设计 通信层（Serial/SSH）与指令执行逻辑解耦； 支持日志输出与错误处理模块； 可拓展支持 Telnet/ADB 等新协议； 稳定性与异常处理 遇到中断或异常自动重连/跳过/记录日志； 保证执行顺序与连接稳定性； 支持超时重试与命令返回值校验。 技术架构与实现要点 模块 技术说明 串口通信 使用 Qt 的 QSerialPort 实现，监听数据回传并写入缓冲区统一解析； SSH 通信 基于 libssh2 或 QProcess+ssh 实现异步远程登录和命令执行； 多线程管理 每个设备任务使用 QThread 或 QtConcurrent::run 创建独立线程，信号槽更新 UI 状态； 指令输入模拟 内部维护命令序列队列，按顺序模拟回车输入并等待回显； 日志记录 所有设备的交互与状态输出记录至本地日志文件，便于追踪问题； UI 交互 使用 QTableWidget 展示设备状态，QPushButton 控制批量操作，QTextEdit 查看日志。

卷宗智能服务系统 - OCR辅助工具 ## 项目简介 本工具是面向法院卷宗智能服务系统的OCR辅助工具，主要用于卷宗目录的智能识别、校对和导出。通过OCR技术实现卷宗目录的自动化处理，提高法院卷宗管理的效率和准确性。

电商账号管理，商品管理，商品信息采集，订单管理，发货管理等电商日常营运辅助功能。 开发环境及技术栈为C#，Python, ASP.NET, MySQL等。 电商账号管理，商品管理，商品信息采集，订单管理，发货管理等电商日常营运辅助功能。 开发环境及技术栈为C#，Python, ASP.NET, MySQL等。

‌一、核心技术架构‌ 本工具基于OpenAI Whisper大型语音识别模型深度优化打造，采用模块化设计架构，支持Windows/macOS/Linux多平台运行。安装包内置完整运行环境，用户只需双击执行"一键安装"程序即可完成部署，无需配置Python环境或额外依赖项。所有语音数据处理均在本地计算机完成，从音频输入到文本输出全程隔绝网络传输，彻底杜绝云端服务可能导致的隐私泄露风险。 ‌二、军工级安全防护‌ 系统采用AES-256加密算法对原始音频文件及转录文本进行端到端加密，密钥通过PBKDF2算法派生，符合FIPS 197安全标准。特别适用于政府机关、金融机构、医疗系统等对保密性要求严格的场景，可完美满足董事会会议、司法审讯、涉密研讨等关键场合的录音转写需求，所有数据均以加密形态存储于本地可信执行环境(TEE)中。 ‌三、智能扩展能力‌ 系统预留AI能力升级接口，未来可通过插件形式实现：

1、指导微信小程序个人、公司申请，从开发到发布。 2、服务器Centos7.9，部署各种springboot项目从数据库到前后端登项目部署。 3、下面是我制作的个人小程序，微信搜索小程未来规划旅途，主要用于销售行业的推广

AI云社区交流平台 使⽤技术：Spring Cloud Alibaba + MySQL + Mybatis-Plus + Redis + XXL-Job + MinIO + ShardingSphere-J DBC + Spring Cloud Alibaba Sentinel + Spring Security + Canal + KafKa 项⽬介绍：AI云社区交流平台是⼀键式⽣成所有⼤模型结果的平台，⽬前⽀持聊天对话功能以及图⽚⽣成等功 能，⽀持近百种⼤模型调⽤（本地⼤模型+云端⼤模型），还有社区交流和评论等功能。 主要职责： 1.负责 AI 云端⼤模型+本地⼤模型部署的对接功能实现和后端接⼝幂等性处理以及业务接⼝开发等⼯作。 2.负责数据库的设计和基础公共功能的开发，例如 Spring Security Util，MinIO Util，AuthUrlUtil 等。 3.负责项⽬分库分表功能的设计与代码的实现，并且使⽤开源的数据同步组件 Canal 通过监控 MySQL 的 Binlog ⽇志解决数据库和Redis的数据⼀致性问题，消除数据不⼀致导致的业务差错，保障了业务流程的顺畅运⾏。 项⽬亮点： 1.为保证⼤模型接⼝调⽤在⾼并发场景下的安全性与稳定性，引⼊分布式锁机制。使⽤Redisson 实现分布式锁， 通过在锁值中记录持有锁的线程标识及重⼊次数，防⽌前端调⽤接⼝时在30秒内重复调⽤的问题。 2.使⽤消息队列KafKa 实现系统的削峰填⾕，将⽤⼾的请求异步发送到 KafKa 的队列中,避免系统因瞬时的⾼流量 ⽽崩溃，并且设计了消息确认机制和重试策略以及将消息持久化到磁盘避免消息的丢失，保证程序执⾏的完整。 3.在云端⼤模型⽅⾯⽀持 ChatGPT、通义千问、⽂⼼⼀⾔、讯⻜星⽕、⾖包、Kimi 等近百种不同类型⼤模型以及 本地⼤模型Ollama的调⽤，⽤⼾可根据⾃⼰需求与成本的的需要，智能便捷的切换调⽤不同模型。

1.本方案面向需要引用AI智能助手的用户，解决了系统智能化AI落地问题 2.相比于市场常规方案，本方案有如下优点： 能支持各种主流大模型，集成Milvus向量库实现了本地化RAG，支持AI翻译、PPT制作、语音克隆和翻唱等多媒体功能 3.方案的技术选型 后端：基于Spring Boot框架，结合MyBatis-Plus、Redis等技术，提供高性能和高扩展性 前端：采用Vue3、Vben Admin、Naive UI 等现代前端技术栈 移动应用：使用uni-app开发框架，实现一次开发多端兼容

自动化客户合同生成与管理工具（非完体全脚本 ，仅作为一个小展示） 项目概述： 为提升办公效率，减少文员日常工作中重复性劳动，特开发此自动化工具。该工具不仅能够从Excel文件中提取客户信息并自动生成格式统一的PDF合同文档，还提供了直观易用的可视化界面，使得操作更加简便高效。此外，计划实现邮件自动发送功能，以进一步简化工作流程（当前代码中该部分功能待完善）。 核心功能： 数据提取： 通过用户友好的可视化界面，轻松导入指定格式的Excel文件，从中高效、准确地读取客户相关信息。 文档生成： 基于预设模板，利用提取的数据自动生成专业的PDF合同文件，确保所有文档的一致性和专业性。可视化界面允许用户实时预览和调整生成的文档。 可视化界面： 提供一个简洁直观的操作界面，让用户无需编程知识即可完成从数据导入到文档生成的所有步骤，极大降低了使用门槛。 扩展功能： 计划实现邮件自动发送功能，支持将生成的PDF合同直接通过电子邮件发送给对应的客户，极大提高工作效率。（注意：此功能尚未在现有代码中实现） 服务承诺： 我们致力于根据客户需求提供定制化的解决方案，并愿意就任何未完善的功能或额外需求进行深入沟通和优化。选择我们的服务，让您的日常工作更加轻松高效！ 联系我们： 如果您对该工具感兴趣或有任何特定需求，请随时与我们联系，期待为您提供最优质的服务和支持。

本项目是由我自主开发的留言板项目，使用 uni-Cloud 技术实现了前端编写用户登录、注册， 用户交互等功能。相比传统前后端分离开发，此方式具有更高的开发效率。使用 uni-app 实现了留言管理， 自动获取并保存留言信息，留言内容分页显示，“刷新”等功能（URL：http://123.56.165.54:5665）； • 所用技术：Vue、uni-app 、uni-Cloud；

一、用户制作表情包的效率问题 传统方式繁琐耗时 在没有自动裁剪和生成工具之前，用户如果想要制作一个 GIF 表情包，往往需要先使用专业的视频编辑软件。这些软件通常有复杂的操作界面和众多的功能选项，对于非专业用户来说，学习成本很高。例如，用户需要在软件中导入视频，然后逐帧寻找想要的片段，调整剪辑点，设置帧率、分辨率等参数来生成 GIF，这个过程可能需要花费十几分钟甚至几个小时，而且还可能因为操作不熟练而无法达到理想的效果。 自动裁剪视频并生成 GIF 表情包的项目可以大大简化这个过程。用户只需要上传视频，通过简单的拖动滑块或者输入时间范围，就能快速裁剪出自己想要的视频片段。然后，项目软件会根据预设的优化参数（如合适的帧率、尺寸）自动生成 GIF 表情包，整个过程可能在几分钟甚至几秒钟内完成，极大地提高了制作效率。 跨平台操作不便 不同的设备和操作系统可能对视频编辑软件有不同的兼容性要求。例如，一些专业的视频编辑软件可能只有桌面端版本，当用户使用移动设备时就无法方便地进行操作。而且，即使有移动应用，其操作方式和功能可能与桌面端不一致，用户需要重新适应。 本项目可以开发跨平台的应用程序，无论是在网页端、手机端还是平板上，用户都可以使用统一的操作界面和流程来制作 GIF 表情包。这样，用户可以在不同的场景下（如在电脑前浏览视频网站，或者在手机上观看短视频），随时随地制作自己需要的表情包。 二、表情包质量参差不齐的问题 画质和尺寸问题 很多手工制作或者简单工具生成的 GIF 表情包存在画质模糊、尺寸不适合的情况。这是因为用户在制作过程中可能没有正确设置参数，或者为了减小文件大小而过度压缩，导致表情包在社交平台上显示效果不佳。例如，在一些高清屏幕的设备上，低质量的 GIF 表情包会出现锯齿状边缘或者色彩失真的情况。 自动裁剪视频并生成 GIF 表情包的项目可以通过智能算法，根据视频的原始画质和目标平台的要求，自动优化 GIF 的画质和尺寸。比如，对于用于手机聊天的表情包，可以生成合适手机屏幕分辨率的 GIF，并且在保证文件大小适中的情况下，尽可能提高画质，使表情包更加清晰、生动。 内容相关性和趣味性问题 现有的表情包市场中，有很多表情包内容比较单一或者不符合用户特定的表达需求。用户在寻找能够准确表达自己情绪或者与聊天话题相关的表情包时，往往需要花费大量时间筛选。 该项目可以提供丰富的视频素材库，并且通过标签分类、智能推荐等方式，帮助用户快速找到与自己想要表达的情感或主题相关的视频内容。同时，自动裁剪功能可以让用户精准地提取视频中最有趣、最有表现力的片段，制作出更具针对性和趣味性的 GIF 表情包，从而丰富表情包的内容，提高其在社交交流中的实用性。

教师上班打卡系统.py"是一个基于Python编程语言开发的自动化管理系统，主要用于帮助学校或教育机构的教师进行日常上下班的打卡记录。该系统设计的目的是为了简化和规范教职工的考勤管理流程，确保考勤数据的准确性与及时性，同时减轻行政人员的工作负担。 系统核心功能包括： 用户身份验证：每位教师通过唯一的账号（如工号）及密码登录系统，保证打卡信息的真实性和安全性。 打卡操作：教师可以在规定的时间范围内（如上班前和下班后）进行打卡操作，系统自动记录打卡时间与地点（如果集成GPS定位功能）。 迟到早退提醒：系统会根据设定的作息时间表，自动判断并记录教师的迟到、早退情况，并可选择通过短信或钉钉消息等方式通知相关教师。 出勤统计与报表：自动生成每日、每周、每月的教师出勤报表，包括出勤天数、迟到次数、早退次数等，方便管理者审查和存档。 异常处理：提供请假、出差等特殊情况的申请与审批功能，确保打卡数据能准确反映实际工作状态。 移动友好：考虑到教师的实际需求，系统通常设计为支持移动端访问，如通过钉钉小程序或网页形式，便于随时随地完成打卡操作。 此系统不仅提高了考勤管理效率，还促进了工作纪律，增强了教职工的时间管理意识，是现代教育机构数字化管理的重要组成部分。

本项目是一款使用 Egg.js 和 Umi 开发的全栈 Web 应用，主要功能是上传论文并在线对论文添加批注，包括文字、横线、方框等，并能够方便他人实时查看。 技术亮点： 使用了 pdf-lib 和 canvas 对论文进行图形绘制，实现了对论文的高效处理和显示。 使用了 Sequelize ORM 来操作数据库，简化了数据的操作流程，提高了数据的安全性和可靠性