个人知识管理系统

题库与组卷‌ 支持单选、多选、填空、问答等8大类题型，。 提供智能组卷策略：固定题序、随机抽题、难度分层，支持单科目与多科目混合组卷。 ‌考试实施‌ 防作弊机制：逐题显示模式、IP锁定、操作类试题文件追踪（如Word/Excel操作记录）。 自动化流程：定时发布试卷、强制交卷倒计时、考生实时成绩预览

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

本项目是一个电子相变半导体材料数据库平台，主要是方便观察电子元素在不同温度下产生的化学反应，将元素晶体结构，测量的发射率-λ升温曲线，ρ-T降温曲线等通过图表，曲线图动态展示。 项目主要使用React框架，Ant Design搭建前端页面，CSS勾出元素周期表，点击对应元素映射基本信息到Table表，并可以依据id动态查看晶体结构，电阻温度曲线，磁学量曲线等。元素每个模块数据结构不同，为了动态显示每个模块的菜单，采用组件的工厂模式动态生成组件。

企业级网站，实现登录，查询，报表等个人数据查询，使用若依框架 RuoYi是一个后台管理系统，基于经典技术组合（Spring Boot、Apache Shiro、MyBatis、Thymeleaf） 我选择的工具是IDEA， 用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。 部门管理：配置系统组织机构（公司、部门、小组），树结构展现支持数据权限。 岗位管理：配置系统用户所属担任职务。 菜单管理：配置系统菜单，操作权限，按钮权限标识等。 角色管理：角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。 字典管理：对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护。 参数管理：对系统动态配置常用参数。 通知公告：系统通知公告信息发布维护。 操作日志：系统正常操作日志记录和查询；系统异常信息日志记录和查询。 登录日志：系统登录日志记录查询包含登录异常。 在线用户：当前系统中活跃用户状态监控。 定时任务：在线（添加、修改、删除)任务调度包含执行结果日志。 代码生成：前后端代码的生成（java、html、xml、sql）支持CRUD下载 。 系统接口：根据业务代码自动生成相关的api接口文档。

用户注册功能：整体是一个register函数来实现用户注册功能，内部嵌套register_confirm函数处理实际的注册逻辑验证和数据库插入操作。 在register_confirm函数中，先获取用户在界面输入的用户名和密码，然后按照设定的格式规则（用户名长度、字符构成以及密码长度要求）对输入内容进行合法性校验。如果输入符合要求，尝试向users表插入新用户信息，若插入时因用户名已存在触发sqlite3.IntegrityError异常，则提示用户名重复错误；若插入成功则提交事务使数据生效，提示注册成功并关闭注册窗口，完成整个注册流程，为用户进入系统提供账号创建的入口功能。 用户登录：通过login函数构建登录界面以及实现登录验证逻辑，其内部login_confirm函数承担核心的验证工作。 在login_confirm函数里，获取用户在登录界面输入的用户名和密码后，通过执行 SQL 查询语句在users表中查找匹配的用户记录。若查询到记录（即用户输入的用户名和密码正确），则提示登录成功，关闭登录窗口，并调用show_logged_in_operations函数展示登录后的操作界面

1、实现低功耗蓝牙传输 2、对接硬件设备私有协议进行交互 3、基于unicloud进行用户登录控制 3、记录用户行为记录上传至服务端

用于社区团购的一款小程序，可以管理多个商户，有完整的后台系统，和uniapp系统页面，已集成微信支持，微信登录，等技术，小程序采用ES搜索引擎和Redis缓存技术，可实现高并发和范围搜索功能，可对接第三方外卖平台，实现外卖配送业务，后台采用的是Ruoyi框架，可以实现多商户的推广和入驻，可以在一个程序进行推广，实现高收益的商务模式

学习系统 前台提供课程资料和试卷试题（硬件软件一体机）学科分有语数外 后台提供课程资料管理和试卷试题管理等

支持多用户管理，为每个用户分配不同的角色和权限，确保系统的安全性和稳定性。 管理员可以方便地设置用户权限，控制用户对知识的访问和操作，满足不同用户群体的需求。 分析知识的使用情况和用户行为，为知识管理提供数据支持。 生成各种报表和图表，展示知识库的状态和趋势，帮助用户更好地了解知识管理的效果和改进方向。

个人学习以及实操的一个小项目 SpringCloud生态的微服务架构设计；熟悉Redis、MQ、分布式事务等常见中间件；具备基础开发平台的设计开发经验； 精通JAVA语言，理解面向对象设计，有良好的编程实践；熟悉多线程，数据库，网络通讯协议程序开发； 掌握Java Socket编程，了解Netty工作机理；掌握tcp\http\webservice\mq等协议的编程； 掌握JavaEE体系，掌握基于Spring体系的JAVAWeb系统开发； 精通关系数据库设计，熟练使用Oracle，以及性能优化相关内容；了解MySQL使用和性能优化； 熟练使用Maven、ANT等项目构建管理工具；了解Jenkins使用

该项目主要分为三部分，算法、前端和后端，算法读取摄像头数据并实时处理，将处理后的结果发给后端保存，处理后的视频经流媒体发给前端显示；前端使用Vue框架，结合element-ui、Echarts实现了对人流量数据的图表分析功能。后端采用SpringBoot，实现数据的接收发送与用户权限管理。

本方案主要面向中小型企业及销售驱动型团队，旨在解决以下核心问题： 客户信息分散：整合分散在不同渠道（如邮件、社交平台、线下沟通）的客户数据，提供统一管理视图。 沟通效率低下：自动化跟进提醒、批量消息发送等功能，减少人工操作，提升销售响应速度。 客户留存率低：通过数据分析识别高价值客户，制定个性化服务策略，增强客户粘性。 相比传统CRM系统，本方案具备以下突出特点： 智能化分析：内置AI算法，自动生成客户行为洞察与销售预测报告，辅助决策精准化。 全渠道集成：无缝对接主流社媒平台、企业微信、邮件系统及呼叫中心，实现跨平台数据实时同步。 灵活可定制：支持模块化配置，企业可根据业务需求自定义字段、流程及权限体系，适配多种行业场景。 移动优先设计：提供轻量化移动端应用，支持离线操作与实时数据同步，满足外勤团队高效办公需求。 成本优化：采用SaaS订阅模式，免去本地部署成本，按需付费，降低中小企业数字化门槛。 产品组成： 客户数据中心（360°画像管理） 销售自动化模块（线索分配、商机跟踪） 营销工具包（邮件营销、活动管理） 数据分析仪表盘（可视化报表、AI预测） 核心技术： 微服务架构：保

个人知识管理系统：从信息碎片到智慧沉淀的实践指南 在信息爆炸的时代，个人知识管理（Personal Knowledge Management, PKM）已成为知识工作者的核心竞争力。本文从系统架构、工具选择、管理流程三个维度，阐述如何搭建高效的知识管理系统，实现知识的获取、整合、创新与价值转化。 一、个人知识管理系统的理论基础 1. 核心定义与价值 个人知识管理是指通过系统化方法，将零散信息转化为可复用的知识资产，并支持决策与创新。美国学者Dorsey提出，PKM包含信息检索、评估、组织、表达、安全、协同六大核心技能，其本质是提升个人知识生产效率的工具集。 2. 心智模式与流程闭环 ○ 知识输入：通过多渠道（阅读、学习、社交）获取信息，需结合个人目标筛选高价值内容。 ○ 知识加工：分类存储、关联分析（如思维导图、笔记标签化），将显性知识内化为隐性认知。 ○ 知识输出：通过写作、演讲、实践等方式外化知识，形成反馈循环，驱动迭代优化。 二、工具选型：高效系统的技术支撑 1. 任务管理工具 ○ 滴答清单：聚焦短期任务与资源管理，通过「计划-执行-复盘」流程提升执行力。 ○ Notion/语雀

一套前后端分离的管理系统，后端使用flask，前端使用angular，数据库使用mysql 主要功能包括人员，权限管理 业务功能主要包括发运地磅称重管理，发运化验管理，地质地矿化验管理等功能 一套前后端分离的管理系统，后端使用flask，前端使用angular，数据库使用mysql 主要功能包括人员，权限管理 业务功能主要包括发运地磅称重管理，发运化验管理，地质地矿化验管理等功能

项目描述：该项目主要分为以下模块：学生管理（学生档案，班级管理，班级变动，变动记录管理，学年管理，招生计划），职工管理（职工档案，流程管理，请假管理，加班管理，出差管理，我的待办），收费管理（收费模板，收费计划），教学管理（成绩管理，作业管理，题库管理），考勤管理（时间模板，考勤统计，考勤点设置，进出记录），报表管理（报表汇总，数据大屏），会议管理（会议室管理，会议管理）等模块。 职工APP，家长端APP 项目职责：项目负责人，负责整个平台前后端与app的开发、运维、维护。 开发技术： Springboot+springcloud+netty+nacos+mysql+redis+rabbitmq+nginx+emqx+mqtt+jenkins+jenkins+docker

笑个苹果电子科技工作室，专注于打造高效、智能的微信销售客服系统，帮助各行业销售团队高效管理客户、提升转化率、降低运营成本，真正实现降本增效，解放生产力！ 我们提供智能化微信客服解决方案，深度接入微信个人号：不同于市面上依赖企业微信或第三方SaaS系统，我们直接基于微信个人号运行，更符合自然社交互动，避免因工具限制导致封号或触发风控。 基于您的专属资料和个性化信息让您的个人号能够自动回复、高效运营、多账号协同，即便客户众多，也能精准互动，增强客户信任，提升复购率。 依托Docker、工作流自动化、异地登录器、云服务器部署、容器化管理等前沿技术，我们确保系统稳定、安全、可扩展。同时整合Deepseek、Coze、智能微秘书等AI助手，结合宝塔面板、GitHub、本地代理登录器等强大技术支持，让您的业务更智能，运营更高效，业绩更可观！ 选择笑个苹果电子科技工作室，助力您的销售团队高效运作、智能管理、持续增长！

这个小程序电商管理项目主要致力于提供用户友好的购物体验，包括商品浏览、购物车管理、订单下单、 商品模糊搜索、订单状态管理、购物车、全选反选和 sku 规格管理等。同时，它还注重用户数据的安全 性和隐私保护，以满足用户和法规的要求。项目的主要目标是促进销售、提高用户满意度和简化电商管理。 1.实现用户登录注册功能，方便用户访问个人信息以及购物车 2.管理用户权限，确保只有授权用户可以进行购物和订单管理 3.使用Vue实现商品列表的动态渲染以及展示 4.使用uniapp路由实现商品跳转到详情页，包括商品描述、规格、评论等信息 5.使用Pinia状态管理工具完成用户购物车的增删改查操作，以及计算订单总额 6.让用户创建订单，包括选择商品、填写收货地址和支付方式、提供订单状态跟踪，让用户了解订单的处理进度 7.实现了省市区联动， 富文本解析、商品详情页跳转和轮播图效果，商品的分类以及添加商品 8.实现未登录拦截、修改个人信息、以及多机型适配，确保项目在各终端上的无缝运行

本方案面向短视频内容创作者和观众，解决了短视频内容创作效率低、个性化推荐不足以及观众互动体验差的问题。通过AI技术，我们提供了一个智能化的短视频创作和推荐平台，旨在提升创作者的工作效率，同时为观众提供更加精准和个性化的内容推荐 利用AI技术自动生成视频脚本、编辑视频内容，降低创作门槛，提高创作效率 通过深度学习用户行为和偏好，实现精准的内容推荐，提升用户观看体验 通过AI分析观众反馈，实时调整推荐策略，增强观众与内容的互动 AI视频编辑器：集成了视频剪辑、特效添加、音频处理等功能，支持自动化编辑流程。 深度学习推荐引擎：基于用户行为数据，采用机器学习算法进行内容推荐。 大数据分析平台：收集和分析用户数据，为内容创作和推荐提供数据支持。 跨平台发布系统：确保内容在不同社交媒体和视频平台上的兼容性和高质量展示

科技管理信息系统是实现科技成果上报和审核，以提高科技业务管理行政效能和公共服务能力。为申报人提供“一站式”服务，实现申报人一个帐户完成所有科技成果办业务的申报和管理。科技成果鉴定申报业务关系到申报人、申报单位、各级科技主管部门、科技成果办业务受理窗口、科技成果办业务处五种角色。其中每个角色的详细功能说明如下： 1、申报人：即具体负责业务申报的人。该角色由申报人自行注册，对于之前已经在本系统登记过项目的申报人，可以不用重新进行注册直接使用本系统。在成果申报登记流程中，该角色负责具体的成果登记申请表的填写。 2、申报单位管理员：即申报人所在的单位的成果审批管理员，也是申报项目的承担单位。该角色所有功能由系统的申报单位科研管理员角色执行，由科技主管部门指定各个申报单位科研管理员。在业务申报流程中，申报单位主要有申报人管理、单位信息维护和向科技主管部门提交本单位申报书等功能。 3、科技成果办管理员：所有的科技项目的登记与审核最后都要归到科技成果办进行审核。科技成果办受理窗口主要负责受理各级科技主管部门提交的申报书。管理本地区或辖下的申报单位和申报人，审核申报单位提交的申报书，提交通过审核的申报

成功部署与优化超大参数模型： 在大型算力服务器集群上成功联动部署并优化了V3、R1 671B DeepSeek 满血版等超大参数模型，使用 Ollama、SGLang、KTransformer、Unsloth 等推理框架进行部署对比，提升了模型的推理性能和应用效率。 高效管理多GPU服务器集群： 使用 NCCL 技术完成多GPU服务器联动部署，解决了多机多卡之间的通信与负载均衡问题，成功实现了大规模分布式训练和推理 完成大模型微调： 利用 Ollama-Factory 对 14B 以上大模型进行 Full、Freeze、LoRA 微调，优化了模型精度和运行效率，提升了业务需求的适应性。 搭建前沿AI工作流解决方案： 完成 SD、Flux、Wan2.1 等图文生成、图生图、图生视频应用的部署，并成功搭建 Dify、Coze、ComfyUI 等 AI 工作流解决方案，成功实现大模型在商业应用中的实际落地。 开发大模型代理： 制作多个大模型代理，通过调用大模型工具为具体业务场景提供定制化解决方案，成功实现了商业化应用的落地，在开放API平台上参与Python后端路由开发工作