前端

本方案是“明海物流”微信小程序，主要面向物流运输行业的司机、车队管理者及相关业务人员。它解决了传统物流运输中司机注册、证件管理、订单管理、运输过程信息上传等环节的信息化、数字化问题，提升了运输流程的效率和透明度，减少了纸质流转和人工沟通成本。 多证件一站式注册：司机注册流程支持身份证、道路运输资格证、驾驶证、行驶证等多证件分步上传与信息校验，极大简化了司机入驻流程。 订单全流程数字化：订单管理支持订单列表、运输详情、上传柜门照片、上传过磅单等，覆盖运输全流程，便于实时追踪与管理。 多端适配：基于uni-app开发，支持微信小程序、H5、App等多端发布，便于不同场景下的使用。 数据统计与客户管理：内置订单统计、客户筛选、港口统计等功能，方便管理者进行业务分析和客户维护。 便捷通讯与操作：如订单页可直接一键拨打客户电话，提升沟通效率。 界面友好，操作引导清晰：注册、上传、订单等页面均有详细的操作提示和步骤引导，降低用户使用门槛。 产品组成： 司机注册与证件管理模块 订单管理与运输详情模块 文件/照片上传模块（如柜门照片、过磅单等） 客户与港口统计分析模块 个人中心与信息管理模块 技

阻抗测试系统用于PCB/线缆进行阻抗测试。系统软件应用网络分析仪的时域反射功能进行快速的自动化的测量. 软件初始化过程中会加载保存的测试参数，如果设置了自动校准，则会进行自动校准功能界面会弹出校准进度条, 校准成功 主界面曲线图上会画出红色虚线代表校准线，校准失败也会有对应的 错误提示框；如果没有设置自动校准则需要进入软件系统后手动点击 主界面校准按钮并且参数界面也会显示设置仪器起始点横坐标位置 编辑框，如果点击校准按钮找原点失败.

高级前端开发工程师 | 全栈技术方向​​ ​​工作经验：4年​​ ​​技术领域​​：全栈开发 | 跨端解决方案 | 工程化建设 | 高性能网站架构 技术能力矩阵 ​​前端核心​​ 框架：Vue3+TS（ElementUI/Antd）、React18+Next.js、Nuxt3服务端渲染 工程化：Webpack5模块联邦、Vite3微前端架构、Electron桌面端工程 跨平台：Uniapp多端开发、微信小程序（原生+Taro）、鸿蒙轻量级应用 进阶：ES6+异步编程、Canvas可视化、WebGL基础、PWA离线方案 ​​后端协作​​ Node全栈：NestJS微服务架构（TypeORM/Mongoose）、Express中间件开发 数据库：MongoDB分片集群、Redis缓存策略、RESTful/GraphQL接口设计 DevOps：Docker容器化部署、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡配置 ​​工程实践​​ 官网架构：主导完成3个千万级PV官网项目（Nuxt/Next服务端渲染优化） 性能优化：首屏加载≤1.2s（Lighthouse评分≥95）、Web Vi

软件面向微型的外卖服务类别，例如大学中跑腿等用户对象，区别使用端与跑腿端， 其中数据存储目前是在本地存储，但是预留扩展性。 项目中大体分为5个功能模块，分别为首页、点餐、饭卡、订单、我的五个功能大类别。主要核心业务以及场景集中在首页与我的中。在首页中、不同学校/单位可以根据，本校的情况进行相关的定制、其中首页中的点评高分以及轮播图可以让相关商家支付一些相关的费用或者达成协议提供推广宣传、其中在商品中可以展示3D预览，在点餐中可以放置各个商家、饭卡业务主要提供刷卡支付服务、我的业务区提供了收货地址、饭卡充值、商家入驻、兼职管理、开始跑腿等业务、以及注册成为骑手后可以进行跑腿端的使用 项目采用双层架构，可以方面模块的扩展与业务的定制

LET-2000D半导体测试系统是一款测量与分析功率半导体器件动态参数的专用仪器，为所有类型的功率半导体器件提供动态参数测量的解决方案。 LET-2000D 半导体测试系统采用12bit示波器，可正确反应波形细节和参数的准确计算，且具备高带宽的电压和电流探测特点，能弥补一般系统对SiC/GaN的测量要求，同时，可以满足上/下管测试要求，可避免频繁连接探头。该系统测量参数齐全，且支持多种器件类型。

1. 面向用户与核心价值 目标用户： 个人股票投资者：需要系统化记录交易数据、监控对冲收益的散户。 上班族股民：希望快速查看持仓动态、一键下单，同时不暴露炒股行为的职场人士。 量化交易初学者：需要自动化工具辅助对冲策略验证的用户。 解决问题： 交易记录混乱：手动记录股票买卖易出错，无法关联对冲操作。 收益计算滞后：依赖人工计算动态差价，无法实时监控利润变化。 下单效率低：频繁切换券商APP操作，影响工作效率。 资产统计繁琐：每日手动记录账户资产，缺乏历史趋势分析。 跨终端适配：传统方案无法同时支持桌面浏览器和手机浏览器访问。 2. 方案核心优势 自动记录每笔交易（价格、时间、数量），支持对冲数据关联； 实时拉取股票最新价，动态显示买卖/对冲后的盈亏变化； 一键调用东方财富API，支持单只股票或对冲组合自动下单； 自动记录每日账户资产，页面列表查看； Win系统本地化Java客户端显示动态差价，方便使用； 对冲策略支持，自动识别对冲操作（如卖A买B），计算动态差价并且可列表查看； 支持桌面浏览器和手机浏览器访问 技术亮点： 无侵入式数据获取：通过东方财富开放API获取行

使用bootstrap进行网页布局，网页可响应式导航栏： 使用Bootstrap的navbar组件创建了深色导航栏 包含网站logo和6个导航链接（Bootstrap文档、Sass/Less教程等） 在移动设备上会自动折叠为汉堡菜单 右侧有登录按钮 页面标题区域： 显示"Bootstrap相关优质项目推荐"主标题 配有简短的描述文字 响应式卡片网格布局： 使用Bootstrap的栅格系统(col-xl-3等类)创建了7个项目卡片 每张卡片包含： 项目logo图片 项目名称(title) 简短描述(subtitle) 详细说明文本 布局会响应不同屏幕尺寸自动调整列数 技术特点： 完全基于Bootstrap 4.6框架构建 使用jQuery作为JavaScript依赖 采用了Bootstrap的卡片(Card)和网格系统(Grid)组件 实现了完美的响应式设计，适配从手机到桌面的各种设备 这个页面整体是一个静态的内容展示页，主要功能是展示与Bootstrap相关的优质前端项目信息，设计简洁清晰，导航结构明确。在不同显示器下打开，

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。

海讯社成立于2012年，是一家专业从事全品牌战略服务、国际创意传播和全球媒介资源整合的智能内容营销平台。自成立以来，海讯社秉持“用创意点亮品牌，以营销互享未来”的服务宗旨，以国际视野洞察企业发展方向，以多元战略聚合品牌成长动力，以优质媒体传递品牌荣耀。多年来，海讯社凭借良好的品牌信用和项目运营能力，长期服务于全球各大知名企业，打破了海外媒介机构长期垄断的局面。 "让营销变得简单"是海讯社的使命。目前，海讯社全球优质媒介资源已达4万家以上，同步投放40多种语言，覆盖100多个国家和地区；公司旗下的智能内容营销平台4.0版本，实现了（全球）多语种新闻分发，母语翻译，户外大屏投放，全球KOL，社媒营销，媒体采编，线下活动等立体化媒介全案营销能力。并与美国、阿根廷、西班牙、荷兰、法国、意大利、德国、阿联酋、日本、泰国、越南、印度、印尼、南非和香港地区等诸多媒介机构建立了双向战略合作机制。 “用很少的费用• 实现你的营销目标”是海讯社的核心理念。国内“软文广告”、“自媒体”、“新闻智投”模块采用API/OEM/入驻等方式自由交易，提单即执行无中间环节。国外“海外发稿”、“

技术能力： 前端开发：精通 Vue、React 框架，擅长构建高性能 ToB 管理系统（如权限中心、数据中台），熟练运用 Uniapp、Taro 实现小程序 / H5 多端适配，原生小程序开发经验覆盖企业服务、工具类场景。可快速落地可视化大屏解决方案（ECharts/D3.js），支持数据动态渲染与交互设计。 后端开发：基于 Node.js（Koa 框架）构建高并发接口服务，熟悉 Java（Spring Boot）和 PHP（Laravel）的企业级开发流程，擅长数据库设计（MySQL/PostgreSQL）与 API 安全架构，可独立完成前后端联调与系统部署。 服务场景： 核心业务：ToB 领域深耕，涵盖 OA 系统、客户管理平台、供应链系统等，注重业务逻辑抽象与流程优化，支持定制化功能扩展。 多端延伸：H5 营销页面（活动报名、数据报表）、企业小程序（内部工具 / 客户服务入口）开发，适配微信 / 支付宝 / 百度多平台。 可视化方案：政府 / 企业数据大屏（实时数据监控、趋势分析），支持动态图表、地图可视化、钻取交互等功能。

- 交易引擎(TradeEngine)：负责整体交易流程控制 - 订单管理器(OrderManager)：处理订单的创建、更新和状态跟踪 - 持仓管理器(PositionManager)：管理当前持仓状态 - 交易接口适配器(TradeAdapter)：对接同花顺等交易软件 - 交易监控器(TradeMonitor)：监控交易执行情况

本项目是新能源充电平台，用户端有微信小程序（久润新能源）、安卓（久润新能源）和IOS（久润新能源）。终端用户使用小程序即可完成扫码启动充电。后台管理是能源管理平台，涵盖充电场站管理、光伏、储能等设备管理，以及订单、用户、工单等各功能模块。项目采用前后端分离方式，用户端前端使用uniapp，多端生成微信小程序、IOS和安卓，管理后台前端使用vue3搭配element-ui，后端是java及mqtt。

本程序是一个精心打造的类似个体用户的商城项目，它成功部署在稳定高效的云服务器上，确保了系统的流畅运行与数据的安全存储。在微信小程序平台，仅需轻松办理完善相关流程，即可让该商城项目迅速上线，直接投入运行。程序集成现代UI设计，操作简便，界面美观，能为用户提供足够的产品展示空间与便捷购物流程。同时，它为个体商户提供强大的后台管理功能，涵盖商品上架、订单处理等全方位服务，助力商户轻松开启线上销售之旅，实现商业价值的快速提升。无论是小型商家还是创业新手，都能借助该平台拓展业务范围，增强市场竞争力。

该项目为PC端在线教育互动平台，集官网、在线课程、直播回放、在线答题、老师入驻、商城购买等核心功能为一体。整个项目共投入2个人力，3个月完成从0到1的建设。项目解决了求知者和共享知识者之间的供需连接，产出用户可以通过平台为自己的知识收费，学习用户可在pc端方便的进行各种模式的学习。技术架构采用ssr渲染模式，技术栈nuxt+elementui+vue全家桶+es6

该项目电商平台运营管理人员，商品编辑与审核人员，订单处理与客服团队，数据分析和市场营销人员。 解决电商多品类、多商户、多促销活动的管理难题，应对海量商品、订单、用户数据的高效处理与展示，确保库存、订单状态等关键信息的实时更新。 按功能划分独立模块（商品、订单、会员、营销等），适配不同设备的管理需求，批量处理、快捷操作等效率优化

一、目标用户：媒体、翻译公司、翻译从业者、各行各业的翻译岗位（法务、专利、技术、外贸等） 二、解决问题： 1. 根据客户所提供的词汇对照表进行定制翻译及对已有翻译进行勘误 2. 操作简洁，直接输入中文原文/中文+译文/译文，自动触发翻译/勘误/勘误功能。 三、相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 1. 自动化，操作简洁，非技术人员快速上手，体验佳 2. 实现简单，1天快速搭建，维护成本低 3. 可扩展性强，低代码调整工作流结构满足定制需求 4. 输出效果好，结构清晰，翻译效果好 四、方案的产品组成或技术选型 扣子智能体、扣子知识库、扣子数据库 向外提供API接口

1.本方案面向企业，解决了客户频繁的手动处理excel文档的内容统计及数据采集的问题，只需上传表格会进行多方面分析，并生成统计图表直观的展示数据，可根据多种维度对每个文件进行对比。 2.本方案的优点就是方便快捷，能精准分析每个文件及多个文件一起对比，同时还支持用户管理，可给用户提供单独的账号使用不用来源的数据进行分析。

1.作为某学校的宿舍管理系统，由学校需求方向我提供需求文档，主要实现了：学生报修、宿管审核、维修工接单、维修工确认完成情况、学生评价等功能。 2.主要用到Vue和Springboot，前后端分离式项目。前端通过Vue创建角色功能页面和数据传递组件，后端则完善数据传递方法以及角色类的实现，通过各种工具类完成项目逻辑的实现。 3.项目交付时间快，完成质量高。项目接单后在3个工作日内完成基本需求，并在客户提出需求更改后于3个工作日内完成。客户好评。

项目为客户成功获得香港政府投资资金，为香港宠物品牌量身定制了一款多功能宠物APP+电商平台，整合宠物社交、健康管理、线上购物及服务预约等功能，采用React Native跨平台框架开发，实现iOS与Android（APK）版本同步上线，显著降低客户开发与维护成本。 核心亮点与成果 1. 技术选型高效降本 - 选用React Native同构开发，节省30%以上成本（相比原生双端开发），同时保障流畅用户体验。 - 集成AWS云服务实现高并发支持，确保香港地区稳定访问。 2. 功能模块全覆盖 - 电商系统：商品展示、支付接口（支持支付宝HK、PayMe）、物流追踪。 - 健康管理：AI宠物健康建议（合作本地兽医诊所）。 3. 政府基金申请成功 - 协助客户通过香港创新科技署「科技券计划」（TVP），获批基金补贴，覆盖部分开发费用，提升项目ROI。 客户价值 1. 快速上线：3个月内完成MVP开发并迭代优化。 2. 本地化适配：支持繁体中文、英文双语，符合香港用户习惯

应用大模型能力，建构各类自动系统。 1.RAG。 2.分析网络应用。 3.机器人训练。 4.自动测试。 5.大模型部署. 大模型（Large-scale Models）是人工智能领域的核心技术突破，通过海量数据训练和参数规模扩展（通常达数十亿至数千亿），实现了对复杂任务的强泛化能力。其核心价值在于从“专用AI”向“通用AI”演进，成为驱动各行业智能化升级的基础设施。 示例：某电商平台部署千亿参数大模型后，商品描述生成效率提升80%，用户点击率提高15%，年节省人工撰写成本超亿元。