React

这是一款chrome浏览器插件：它可以帮助你对自己的粉笔网刷题数据进行可视化分析。 背景： 1、原刷题网站缺少多维度的数据分析。 插件特点： 1、聚合每日的刷题数据，帮你量化每天的学习情况。 2、从宏观上更直观的让自己找准学习的方向。 3、技术栈使用react、typescript、echarts、antv/g2。

项目描述：通过内核与网关通信，维护网关及其子设备且收集其上报数据，统一维护设备物模型，命令下发，控制设备，支撑电网 业务，实现电网互联 负责功能：资产管理，产品管理，功能库管理，设备管理，系统管理，权限管理，标签管理，组织管理，场景联动等 主要技术：umi脚手架，react+dva，ant-design ui库，fetch请求库，crytojs滑动验证加解密，echarts-for-react 对标市场产品：华为云IoT等物联网平台

智能店铺管理系统 - 项目简介 【30% 解决的问题】 传统商业地产管理面临数据孤岛、运营效率低、决策缺乏依据等痛点。租金收缴、合同管理、维护报修等业务分散在不同系统，人工处理错误率高，无法及时预警风险，严重影响管理效率和租户满意度。 【50% 方案特点】 本系统采用Next.js + Prisma + ECharts现代技术栈，相比传统方案具有显著优势：技术架构现代化，支持高并发和弹性扩展；实时数据分析替代静态报表，提供交互式可视化；细粒度权限控制和多租户支持；Excel批量导入和智能数据验证；移动端PWA应用提供原生体验。通过统一数据平台，实现自动化租金计算、智能预警提醒、科学决策支持，效率提升60%，成本降低40%，决策速度提升3倍。 【20% 技术组成】 系统采用三层架构：前端使用Next.js 14 + TypeScript + Tailwind CSS构建现代化界面，ECharts提供专业数据可视化；后端基于API Routes + NextAuth.js实现业务逻辑和身份认证；数据层使用PostgreSQL + Prisma ORM + Redis缓存确保高性能。

本项目主要运用的前端技术：Cesium、Umi、React、TypeScript、Ant-Design、Less。 项目价值与背景：参与杭州无人机测试竞赛项目，旨在面向国家及中国移动重点关注的反无人机领域进行技术竞争，助力公司争取潜在高达3亿元的招标市场份额。在无现成UI设计稿的情况下，通过自身理解与设计，有效达成甚至超出了领导对界面视觉效果及功能性的预期。 核心业务功能：利用无线电频谱侦测设备发现、识别并可视化显示空中无人机信号，重点用于排查和定位“黑飞”无人机信号。 核心平台功能： 1. 基础地理工具：测距、测面积、绘制/管理安全管控区域、图层切换、2D/3D 视图切换、图层缩放控制等。 2. 实时动态监控： • 与后端建立 WebSocket 连接，实现低延迟数据传输。 • 动态可视化展示侦测到的无人机位置、飞手位置、无线电频率信号强度等。 • 实时绘制并更新无人机飞行轨迹线与信号点，通过不同颜色标识区分目标类型或状态。 3. 数据过滤与分析：提供参数设置界面，支持对侦测到的无人机及无线电信号进行动态筛选与过滤。 4. 历史数据回放： • 实现数据回放功能，具

# React-Next 基础用户权限架构优势 ## 架构概述 本项目基于 **React + Next.js** 构建的现代化用户权限管理系统，采用全栈一体化设计，提供企业级的安全性、性能和可维护性。 ## 核心优势 ### 1. 高效打包与部署 #### Next.js 优化打包 - **自动代码分割**: 页面级别的自动分包，减少初始加载时间 - **静态资源优化**: 自动压缩、缓存策略和CDN友好的资源管理 - **服务端渲染(SSR)**: 提升SEO和首屏加载性能 - **增量静态生成(ISR)**: 兼顾性能与内容实时性 #### 容器化部署 ```dockerfile # 多阶段构建，优化镜像大小 FROM node:18-alpine # 健康检查集成 HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3 ``` **部署优势:** - **Docker容器化**: 环境一致性，快速部署 - **健康检查机制**: 自动监控应用状态 - **多环境支持**: 开发

1.数据中台及子系统的研发 2.数据的可视化展示 3.数据的全链路分析 4.数据中台各个下有多个子系统，子系统实现对数据的采集、脱敏、加密、分析。 5.实现多系统之间的数据交换与数据传递，系统之间存在相互以来的关系。 6.系统可视化分析包括全链路分下、血缘分析、和影响分析。可实时进行快照功能，快捷今个对应分析页面。 7.使用react+umi+ts敏捷开发。代码清晰，开发高效。

统计中心：统计随访任务团队任务数据，提供随访数据的统计和分析功能，为管理决策提供支持。 随访管理：自动生成随访任务，并分配给相关随访人员。 患者360管理：根据患者病情和诊疗计划，制定个性化的随访计划。 任务管理：自动生成随访任务，并分配给相关随访人员。 技术栈： react、react-router、antdesign、antd-ProComponents、monorepo、less、scss vue、vuex、vue-router、axios

创业者可以在网页上与机器人聊天，查看创业政策文章，在地图上查看园区位置，进行股权计算，用户中心页面。 后台管理网站，可以与创业者服务平台的用户进行聊天，上传创业政策文章，上传园区地址。 使用React结合高德地图API开发相关前端页面，使用socket.io实现HTTP 长连接，从而用户与聊天机器人对话，使用G2绘制基本图表，使用less更方便地编写样式，使用antdesign组件库实现丰富的交互功能。使用nodejs中的express框架开发前后端的数据交互接口、构建用户登陆系统、进行文件上传下载处理、mongodb数据库处理等。熟悉linux基础命令，能够使用crontab定时备份mongodb数据库，能在服务器搭建项目生产环境。实现用户权限管理，管理员能够在该后台系统对前台展示的数据进行增删改查，普通用户只能进行查看操作。

项目描述： 该项目为后台管理系统，旨在实现体检流程的数字化、智能化管理，提升用户体验和体检效率。本项目的主要目标是通过体检一体化系统，实现体检流程的自动化管理，支持多维度数据分析，提升体检效率和用户体验。包括覆盖全区10家体检机构、服务用户超过500万人。 技术栈： react、react-router、antdesign、antd-ProComponents、monorepo、less、scss vue、vuex、vue-router、axios

项目概述：进销存管理系统是一款集采购、销售、库存管理于一体的企业级应用，旨在提升企业管理效率与数据准确性。 项目职责： - 主导前端开发框架搭建，选用React+MUI进行项目开发，确保系统高性能与良好用户体验； - 实现整体前端开发，包括页面布局、组件开发、状态管理及路由配置等； - 与后端团队紧密协作，完成数据接口对接与联调，确保系统数据流通顺畅； - 对系统进行性能优化，解决大规模数据展示时的卡顿问题，提升系统响应速度。

【核心功能】 Tiny Sales电商ERP系统专为电商企业设计，解决库存、订单、采购、财务等核心管理难题。系统支持多平台库存自动同步，智能预警缺货风险，优化仓库调拨路径，降低物流成本20%以上。 【技术优势】 采用Spring Boot+React前后端分离架构，支持高并发订单处理。集成Redis缓存和RabbitMQ消息队列，确保大促期间系统稳定。通过MariaDB+MongoDB双数据库设计，兼顾交易安全与非结构化数据存储需求。 【客户价值】 降本增效：订单处理效率提升3倍，人力成本降低40% 精准决策：提供销售趋势分析和库存预测模型 风险控制：实时财务对账，资金流水透明度提升90% 【适用场景】 特别适合多平台运营的中小卖家、有分仓需求的品牌电商，以及需要快速响应爆单的直播电商团队。系统已成功帮助500+企业实现数字化升级。

本项目是一款功能完善的信息流后台管理系统，涵盖订单管理、数据统计、渠道管理、链接配置、屏蔽包设置等核心模块。用户可通过直观的页面操作，灵活选择并订购所需产品，实现高效便捷的业务流程管理。系统具备强大的数据分析能力，帮助运营方全面掌握业务动态，优化投放策略。界面简洁友好，操作逻辑清晰，适用于多角色权限管理和多维度数据监控，极大地提升了信息流广告的运营效率与管理水平，是企业实现精准营销和数据驱动决策的理想工具。

✨ 项目亮点 1. 前沿技术栈 - 基于 React + Ant Design 构建，采用 TypeScript 严格类型控制 - 集成 ECharts 动态可视化与 Mock.js 高效数据模拟 2. 高扩展架构 - 模块化设计，已实现「数据看板」「商品列表」等核心模块 - 预留 API 对接入口，可快速接入真实业务系统 ? 当前阶段 - 已完成：商品列表展示、数据看板框架 - 开发中：物流跟踪、消息推送模块 - 规划中：多语言支持、AI辅助功能 ? 潜在应用场景 ? 电商后台：快速扩展库存管理/促销系统 ? 医疗管理：适配病历数据可视化需求 ? 教育系统：轻松对接考勤/成绩模块 注：本演示版聚焦「技术可行性验证」，实际业务逻辑需根据需求调整

1. 项目背景：本项目主要为全国的学业水平考试而打造，用在桌面端应用中内嵌网页的方式实现更加复杂、用户体 验友好的试题展示界面。并且本项目已成功在广州、深圳、佛山等城市的初高中学业水平考试中正式实施并圆满 完成。 2. 主要技术栈：React、AntDesign等 1. 负责整个项目的搭建及主要功能的实现。

本项目为本人大学科创竞赛全国赛获奖作品，主题为"基于多模态交互的AI智慧政务协同平台"，是一个融合前沿人工智能技术与政务服务的创新性解决方案。平台以RAG（检索增强生成）技术为核心架构，结合智能体（Agent）协同交互机制，实现了现代政务服务的智能化升级。 核心技术创新点包括： 1. 混合架构引擎： - 支持云端大模型（如GPT-4、文心一言）与本地化模型（Llama3等开源模型）的弹性部署 - 采用动态负载均衡技术，可根据业务场景自动切换最优模型 - 内置模型微调模块，支持政务专业领域的持续优化 2. 智能服务矩阵： - 多轮对话Agent实现自然语言政务咨询（支持中英双语） - 智能流程引擎自动处理200+项高频政务服务事项 - 联网搜索验证系统确保政策法规的时效性（准确率98.6%） - 非结构化数据处理模块支持PDF/Excel/扫描件智能解析 3. 特色功能实现： - 政策知识图谱构建（覆盖10大政务领域） - 材料智能预审系统（识别准确率95.2%） - 跨部门业务协同调度平台 - 政务大数据可视化分析驾驶舱 平台在测试阶段已对接3类典型政务场

本项目是一款整合了发帖、浏览、互动等功能的社交平台，引入“谏言模式”图片处理、“匿名提问箱”、“互动地图”等特色功能增强社交体验。 •“谏言模式”图片处理: 一项灵感来源于“魂系游戏”的图片处理功能。利用Canvas API实现前端图片处理逻辑，减轻服务器压力。实现在图片上添加评论框，不仅可以显示定制文本，还能展示帖子内容、点赞和点踩数量等互动数据。此外，我开发了一个多级JSON词库，支持用户选择魂系游戏风格的多语言定型文本，从而丰富社交互动体验。 •“匿名提问箱”状态处理: 采用了状态机的设计思想来优雅地管理不同的页面状态，包括用户登录状态(利用Redux进行登录鉴权)、用户角色（利用Router判断用户id）以及相应的交互流程。通过清晰定义各种状态转换，不仅提升了用户体验，也极大地提高了代码的可维护性和扩展性。通过这个技术点的实施，成功地解决了复杂用户交互场景下的状态管理问题，同时确保了平台的互动性和用户隐私安全。 •“互动地图”实现: 利用高德地图API将用户的帖子与地理位置相结合，为社交体验增添了一个全新的维度。用户可以在地图上直观地查看、发现和互动与不同地点相关的帖子。设计

Data-Hinge 是一站式数据中台解决方案，提供从数据集成、开发、治理到应用的全链路数字化能力。 项目寓意 - 名称来源：星（数据如星辰）+ 枢（枢纽/中枢） - 核心理念：通过可靠的技术连接，化解数据孤岛，实现业务价值 - 产品定位：以数据平台为底座，数据中台为桥梁，机器学习平台为工厂，大模型应用为上游产品 ✨ 系统特性 - ? **一站式解决方案**: 提供完整的数据中台建设所需的所有组件 - ? **企业级安全**: 多租户架构，细粒度权限控制 - ? **高性能**: 分布式架构，支持海量数据处理 - ? **可视化**: 拖拽式开发，丰富的图表组件 - ? **实时处理**: 支持实时数据同步和计算 - ? **全链路管理**: 数据全生命周期管理和血缘分析 核心组件 1. 数据门户：jeecgboot/ruoyi+keycloak 2. 数据调度：dolphinscheduler 3. 离线数据开发：clickhouse/doris 4. 实时数据开发：dinky+flink 5. 全链路数据血缘：openmetadata 6. 数据质量：dolphinschedu

1.主要涉及到加密通讯 2.主要用于聊天交友 3.主要技术是xmpp+redis+MongoDB InstantMessaging（即时通讯,实时传讯）的缩写是IM，这是一种可以让使用者在网络上建立某种私人聊天室的实时通讯服务。大部分的即时通讯服务提供了状态信息的特性──显示联络人名单，联络人是否在线及能否与联络人交谈。在互联网上受欢迎的即时通讯软件包括 Anychat、百度hi、QQ、Skype、MSN、飞信、微信、有度即时通、YY、FastMsg、imo、AOL Instant Messenger、Yahoo! Messenger、NET Messenger Service、Jabber、ICQ等。 通常IM服务会在使用者通话清单（类似电话簿）上的某人连上IM时发出讯息通知使用者，使用者便可据此与此人透过互联网开始进行实时的通讯。除了文字外，在频宽充足的前提下，大部分IM服务事实上也提供视讯通讯的能力。

**简介** 1. **本项目解决的问题** - **信息过载与检索效率低下**：通过 Paper AI 自动搜索、筛选 ArXiv、PubMed 等平台的学术论文，并生成摘要与结论，帮助用户快速掌握领域动态。 - **通用对话式 AI 的局限性**：Chater 模块支持上传文档并结合 RAG 技术，使 AI 能精准回答特定领域问题（如分析财务报告细节）。 - **图像分类自动化需求**：Trait Recognizer 通过用户提供的“标准”图像自动生成可执行程序（.exe），实现农业、生物学等领域图像的批量自动化分类。 - **部署复杂性**：提供本地运行与 Docker 部署方案，简化环境配置，降低使用门槛。 2. **技术选型与性能特点** - **核心框架**： - 后端采用轻量级 Flask 框架，搭配 Flask-SocketIO 实现实时交互； - 使用 PyInstaller 打包 Python 脚本为独立 .exe 文件，适配无 Python 环境的终端。 - **A

宁夏方言大模型项目简介 这是一个致力于开发宁夏方言人工智能模型的创新项目，主要特点如下： - 开发一个基于大型语言模型的宁夏方言模型，用于语音识别和文本生成任务 - 通过数字化技术促进宁夏方言的保护和传承 - 在有限的本地硬件资源下实现高质量的模型训练和部署 技术特色 - 采用 Qwen2-0.5B 等小型但高效的预训练模型作为基础 - 使用 LoRA 等参数高效微调技术，降低计算资源需求 - 结合最新的低资源语言学习研究成果 系统架构 - 前端 ：基于 Vue.js 的用户界面，提供语音识别和文本处理功能 - 后端 ：使用 Flask 和 Celery 构建的分布式处理系统 - 模型服务 ：支持模型训练、评估和推理的完整流程 ## 应用价值 - 为宁夏方言的数字化保护提供技术支持 - 降低方言识别和处理的技术门槛 - 为其他低资源语言的人工智能应用提供参考方案 项目采用模块化设计，具有良好的可扩展性和维护性，支持后续功能的持续优化和升级。