前端

功能类别 功能名称 描述 优点核心功能 表单 快速创建自定义表单以收集和组织业务数据。 易于使用，多种数据类型支持，无需编程知识。流程 设计工作流程图，自动化审批和协作过程。 提高效率，确保一致性，减少手工操作。数据 存储和管理所有通过表单收集的数据。 一站式数据管理，简化数据筛选、排序和分析。报表

本研究致力于设计与实现一套基于深度学习的遥感影像分类识别系统，旨在通过先进的算法与桌面应用程序的结合，提供高效、准确且用户友好的识别系统，为自然资源管理、环境监测等领域提供智能化解决方案。具体内容安排如下：1.高精度遥感影像分类算法选型与适应性优化：调研并对比分析当前主流的图像分类算法，如深度学习中

1.智能找空间按类型（自习室/会议室/直播间等）、位置、价格、评分筛选；查看空间实景图、设施清单（Wi-Fi、电源、投影仪等）、开放时间；实时显示当前可预约时段与占用状态。2.灵活预约&支付支持按小时、半天、全天或套餐预约；多种计费模式：标准价、会员价、新客优惠、节假日特惠；微信支付一键完成，支持开

web中集成了研报浏览、管理系统、滚动特效等多个重要模块研报浏览：实现用子页面集成的pdf阅览器管理系统：背后是vercel和supabass云服务数据库滚动特效：大量使用了tailwindcss和原生css实现网页动态效果对接figma实现百分百的设计复刻

1.AI智能问答模块：集成OpenAIGPT-4，支持自然语言提问，流式输出答案，多轮对话记忆上下文，支持化学方程式和公式的Markdown渲染，为学生提供24小时在线答疑服务。2.3D分子模型可视化：使用Three.js技术实现分子结构的3D渲染，支持旋转、缩放、平移交互，内置20+常见分子库（H

MCP多终端为AI助手提供多线程终端管理，并支持实时网络监控解决终端阻塞问题-命令异步运行，绝不阻塞AI操作。支持同时监控多达100个终端，并具备智能清理和系统跟踪功能。主要特性核心功能异步执行-命令绝不阻塞AI操作多线程-使用ThreadPoolExecutor支持100个并发终端自动清理-智能检

‌1.全景漫游‌支持150个空中全景和38个地面全景影像，覆盖全省21个地市，用户可虚拟游览中央红色交通线大埔中站仓库旧址、“八一”南昌起义南下部队总指挥部旧址等场景‌2.‌精准查询与路线规划‌提供红色地标精准定位、周边地理要素分布及交通路线规划功能，辅助用户策划红色旅游线路‌3‌.动态更新‌截至2

1.项目有哪些具体功能模块表面缺陷区域自动检测模块（无监督神经网络）缺陷类型分类与分级模块（深度神经网络分类器）数据采集与预处理模块缺陷标注与结果展示模块缺陷检测结果存储与报表分析模块系统接口与生产线联动模块2.项目的主要功能描述系统首先通过无监督学习的神经网络模型自动检测彩涂板表面的疑似缺陷区域，

1.知识中心、概念配置、关系配置、多数据源抽取、图谱探索、知识图谱血缘可视化。2.知识融合，融合多源异构知识，通过策略优化提升知识的一致性、准确性和可用性；知识推理，利用逻辑推理技术挖掘知识间的潜在关联，增强系统的语义理解和智能决策能力。3.RAG知识智能问答，构建基于大语言模型（LLM）与知识图谱

该系统支持遥感图像上传与管理、多模型（如RT-DETR、YOLO系列）目标检测任务动态调度、检测结果可视化标注，并集成本地大模型（如DeepSeek-R1、Qwen3.0、Gemma3）对识别结果进行语义理解与专业解读，例如生成地物分类报告、变化检测分析或应急响应建议。同时提供用户权限管理、任务历史

项目有哪些具体功能模块：1）用户系统模块：微信登录认证、用户信息管理、权限控制；2）AI对话模块：多智能体支持、实时流式对话、打字机效果、消息历史记录；3）多模态交互模块：文本输入、语音识别、图片上传、文件处理；4）商业化功能模块：积分充值、微信支付、使用统计、成本控制；5）内容安全模块：文本内容审

1、项目管理2、电表管理3、采集器管理4、用电量数据导出5、客户管理智能电表、采集器选择http://doc-api.tqdianbiao.com/#/home/welcome

从零到一开发，项目训练并调用chatgpt，实现矿业相关法律的咨询，合同审查，和合同草拟功能三大功能，项目采用响应式设计和媒体查询适配移动端，首页介绍项目主要功能，注册并登录后可以进入到咨询页，此处可向ai提问与聊天，与chatgpt体验一致。左侧导航栏可以切换到合同审查页，此处可以上传pdf或doc，随后ai会给出相关审查结果，合同草拟页是一个动态表单，根据选择的合同类型，显示不同的表单，填写信息后ai给出草拟结果，跟ai交互时都是通过 stream 接口，可以实现逐字渲染，与chatgpt体验一致 在草拟结果中，可以对段落再次进行优化，选中文字后会在文字下方显示优化方案按钮，拿到选中的文字再次向ai请求优化方案列表，然后选中某条方案后可以替换调选中的文字，这里实现比较复杂，通过监听mouseup使用getSelection、range获取到选中的文字和范围，再通过getBoundingRect 获取到选中文字下方的top和left，显示优化方案按钮并设置top和left，选中，点击按钮后，传递选中的文字给gpt进行优化，获取到优化方案列表，点击某条优化方案后通过 replace 替换选中文字为优化方案

1.该项目是一个检测发动机污染程度的平台，该平台利用客户上传的数据集训练模型，通过发动机不同部位的图片训练不同的模型，使用模型检测客户汽车发动机的污染情况并生成报告，给客户一个建议。 2.我在该项目中担任前端开发工程师，参与需求评审，高度还原产品原型以及设计稿，配合后台对接数据，最终将项目部署上线提供给客户使用。 3.该项目中一大特点是部署使用到了docker容器技术。