响应式 Web 框架

聚焦花卉零售行业，覆盖花店线上经营场景，适配生日送礼、日常装饰等消费需求。用户端可浏览选购花品、下单结算、预约配送、查询订单，享会员积分兑礼等权益；管理端支持商品库存管控、订单处理、客户运营、数据统计及营销活动设置 。技术采用 Vue.js 做前端，Python（Flask/Django）或 Java（Spring Boot）为后端，搭配 MySQL 数据库，网页版架构轻量化，前后端分离便于开发维护，数据闭环辅助经营决策，助力花店线上高效卖花，提升经营效率与客户体验 。

本项目采用前后端分离架构，前端基于 Ant Design Pro 框架构建，后端使用 Spring Boot 全家桶 实现高效开发。 前端技术栈 Ant Design Pro：基于 React 和 TypeScript 的企业级中后台框架，提供开箱即用的 UI 组件（如表格、表单、布局组件）和工具链，支持响应式设计和国际化14。 UmiJS：作为底层路由和构建工具，支持约定式路由（文件即路由）和配置式路由，简化页面管理和打包流程7。 Dva：集成于 Ant Design Pro 的轻量级状态管理框架，基于 Redux 和 Saga，用于处理复杂业务逻辑的状态管理10。 后端技术栈 Spring Boot：作为核心框架，提供自动配置、内嵌 Tomcat 和标准化项目结构，简化微服务开发913。 Spring Cloud：微服务治理方案，集成服务注册发现（Eureka）、配置中心（Config）、网关（Gateway）等功能9。 Spring Data JPA/Redis：统一的数据访问层封装，支持关系型数据库（MySQL）与非关系型数据库（如 Redis 缓存）39。 Spring S

本平台提供专业、高效的流媒体全生命周期管理解决方案，集流地址管理、实时播放、按需录制于一体。平台全面兼容RTMP、WebRTC、RTSP等多种主流流媒体协议，确保各类音视频流的稳定接入与流畅播放。不仅可为缺乏相关功能的客户提供即用型视频播放服务，还能作为高质量视频采集平台，为AI模型训练提供可靠的数据支持。系统具备高并发、低延迟、易扩展等特性，操作界面简洁直观，管理维护便捷。无论是用于在线直播、视频监控、远程教育，还是作为底层视频处理中枢，本平台都能灵活适配，满足多元化场景需求，助力客户快速构建稳定可靠的流媒体应用体系。

用户进入系统，根据自己的行业需求选择相应的5G信息模板进行编辑，然后录入目标号码群发 用户进入系统，根据自己的行业需求选择相应的5G信息模板进行编辑，然后录入目标号码群发 用户进入系统，根据自己的行业需求选择相应的5G信息模板进行编辑，然后录入目标号码群发 用户进入系统，根据自己的行业需求选择相应的5G信息模板进行编辑，然后录入目标号码群发

一个用于jaka机器人公司进行公司形象展示、产品型号参数的查看、相关资料下载及产品对比功能的官网，会有很多的动画效果。 我所负责的内容： 1.负责整个项目的开发搭建，包括各种动画效果的制作及功能模块的开发。 2.使用rem及vw等多种方式进行适配，以保证不同屏幕尺寸下的官网保持最好的展现形式。 3.对项目进行移动端的适配，方便用户能够使用手机等移动设备快捷访问官网。 4.利用nuxt框架的服务端渲染功能对项目进行seo优化。

技术亮点 ​​前端布局​​： 使用CSS Grid/Flexbox实现瀑布流 JavaScript动态计算图片位置 响应式设计（PC/移动端适配） ​​后端架构​​： Spring Data JPA操作数据库 RESTful API设计 三层架构分层（Controller-Service-DAO） ​​性能优化​​： 图片懒加载技术 数据库索引优化 分页加载机制

这是一个综合性的农作物产量分析与预测系统，结合了现代深度学习技术和Web应用开发。该系统旨在通过分析历史数据和环境因素，预测不同地区、不同作物类型的农作物产量，为农业决策提供数据支持和可视化分析工具。 1. 多模型农作物产量预测 三种预测模型集成： LSTM（长短期记忆网络）：捕捉时间序列数据中的长期依赖关系 ARIMA（自回归集成移动平均模型）：传统时间序列分析方法 CNN-LSTM（卷积神经网络结合长短期记忆网络）：结合CNN特征提取和LSTM序列建模能力 模型集成预测：综合三种模型结果，提高预测准确性 交互式预测界面：用户可输入多种环境和农业参数进行产量预测 2. 多维数据可视化分析 年度产量趋势分析：展示不同作物随时间变化的产量趋势 作物比较分析：对比不同作物在相同条件下的产量表现 气候因素与产量关系：分析温度、降水量、日照时长、湿度等因素对产量的影响 区域产量分布：展示不同地区的产量分布情况 多因素影响分析：分析多种环境和农业因素对产量的综合影响

1.本项目为天津大学项目，主要是记录和显示房间环境信息，结合传感器进行实现显示数据 2.此项目核心为实现显示页面数据并每日自动导出excel文件和存储数据，同时使用本地缓存技术系统在更低配置下可以流畅运行，且每月会把当前的数据进行分库分表，导出指定的文件路径进行存储，防止数据丢失。 3.使用技术主要为webSoket、vue、mysql分库分表、java

主要技术栈：Vue3、vite、pinia、axios、element-plus 项目描述：购物网站前台项目，包括首页，购物车，登录模块，填写订单，支付宝支付，中心首页展示个人信息、最近浏览等模块 技术亮点： 前沿框架运用：选用 Vue3 作为核心框架，搭配 vite 构建工具，实现高效开发与快速热更新；借助 pinia 进行状态管理，保证数据流转清晰、高效 。 组件化与美观性：基于 element - plus 组件库开发，打造出美观简洁、交互友好的页面，提升用户视觉体验与操作感受。 性能优化策略：运用 Vue3 结合 Vue - router 构建项目，采用组件懒加载技术，大幅降低初始渲染负载，优化页面加载速度；对 axios 进行二次封装，添加请求与响应拦截器，让前后端数据交互更流畅、安全。 功能细节打磨：为搜索框增添防抖功能，减少用户输入时无效的数据请求，提升系统响应效率；对常用组件（如购物车商品选择功能）进行封装，增强功能复用性，为后续迭代开发夯实基础。 用户体验提升：利用 pinia 将用户登录成功后的 token 进行持久化本地存储，避免用户重复登录操作，优化使用体验。

主要有项目配置，游戏页面，游戏报告三个页面，使用前端Electron框架开发，最后打包生成window桌面应用，分别有初级(9×9，10个雷)，中级(16×16，40个雷)，高级(30×16，99个雷)三个难度级别，用户点击方块可以实现扫雷功能，如果点到雷区，弹框提示扫雷失败，点击确定，生成本次扫雷报告，包括难度级别，错误率等

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。

这是一个面向 大型客服中心（如电信、银行、政务热线） 的 实时监控大屏系统，主要用于可视化展示智能语音导航（IVR）的运营数据、通话状态、服务质量等核心指标，帮助管理人员实时掌握呼叫中心运行情况，优化服务流程。 大屏可视化开发 使用 ECharts 实现动态图表（如实时通话量折线图、坐席状态饼图）。 通过 WebSocket 接收后端推送的实时数据，更新视图（如每秒刷新通话队列数）。 优化大数据量渲染性能（如虚拟滚动、数据降采样）。 交互逻辑实现 设计 数据钻取功能（例如点击某个省份，下钻查看该地区详细数据）。 实现 动态筛选器（时间范围、业务类型、IVR节点联动筛选）。 大屏适配与性能优化 解决多屏异显问题（4K大屏 vs 普通显示器）。 使用 Web Worker 处理大量数据计算，避免界面卡顿。

本方案采用现代化前端技术栈，通过HTML5、CSS3、JavaScript三大核心技术配合rem响应式单位、Swiper轮播组件及媒体查询技术，构建多端一致的用户界面解决方案。HTML5提供语义化标签与原生多媒体支持，确保页面结构清晰且兼容各类设备；CSS3则运用Flexbox/Grid布局系统、过渡动画及阴影效果，实现视觉层次的立体呈现；原生JavaScript负责交互逻辑处理，通过事件委托与DOM操作优化性能开销。 特别采用rem单位作为核心度量标准，结合动态根字体计算机制，使页面元素尺寸能根据设备屏幕宽度自动调整，配合媒体查询（Media Queries）设置关键断点（如1200px/768px/375px），精准适配从27英寸显示器到4.7英寸手机的全场景显示需求。集成Swiper.js轮播库提供流畅的触摸滑动体验，支持手势控制、自动播放及3D切换效果，满足banner展示、产品画廊等交互场景。 技术栈优势在于：通过原生技术组合减少第三方依赖，提升页面加载速度；采用"移动优先"开发策略，确保小屏设备体验优先；借助CSS变量实现主题样式的集中管理，便于后期

1.页面采用自适应布局，完美匹配任何屏幕大小； 2.实现三维地图效果，立体结构引人入胜，并且用户可点击地图图标，弹出相应弹框展示各类信息，交互效果流畅，用户视觉体验良好； 3.使用easyplayer视频插件，实现视频流实时播放功能； 4.使用丰富的echarts图表，使页面更直观利落的展现数据； 5.严格按照UI图实现页面构建；

通过全员互动式分工点名，将标准化作业要求从理论转化为实际操作，确保每名职工明确岗位职责和操作规范，避免因人为疏忽导致的作业风险。 ‌ 风险防控机制完善 该项目将事故防范转化为超前风险防控，通过点名环节的动态检查，及时发现并纠正不规范操作，减少因习惯性违章引发的安全隐患。 ‌ 职工参与度提升 通过全员参与的互动式点名，增强职工对安全生产的责任感，同时将日常检查与绩效考核挂钩，推动职工从"要我安全"向"我要安全"转变。

1. 方向 本方案面向县/区级中医院临床科室及收费药房窗口管理系统； 核心解决 ： 传统医院信息系统与中医特色脱节：处方模板、煎药流程、医保中医诊断编码靠人工补录，易错漏； 数据孤岛：门诊、住院、药房、财务系统各跑各的，月底对账耗时 3–5 天； 医护操作重复：挂号、开方、划价、发药需 4 次录入同一患者信息，高峰期排队 >15 min； 监管上报困难：中医病案首页、药监局饮片追溯报表需手工导出再加工。 2. 差异优势 数据整合：一体化微服务架构（挂号→门诊→住院→药库→财务→医保实时共享） ， 对账时间从 3 天缩至 30 min 医护体验 ：一患一码、扫码通办（挂号码贯穿收费、药房、煎药室），窗口排队 ↓60 % 扩展成本 ：低代码可视化配置（新增协定处方 10 min 完成，零代码） ， 年度运维费 ↓50 % 3. 产品组成与技术选型 前端：WPF + MaterialDesignInXAML。 后端：.NET 6 + sqlsugar + sqlserver（主库）+ Redis（缓存）+ RabbitMQ（煎药

使用java开发搭建SLG手游的服务器部分，开发了一款丧尸末日风格的SLG游戏，主要是面向海外市场。并且独自搭建了游戏的GM管理后台，以及负责对接SDK和上传数数日志。开发环境：SpringBoot + + MySQL +JDBCTemplate + Mybatis+ Netty + Linux+ Shiro + Redis

1.【30%】本方案面向谁，解决了什么问题 面向用户：海外主流短剧平台及重度用户 解决海外用户跨地区观看的卡顿问题 破解短剧内容精准检索的技术难题 提升海量短剧内容的分类效率 2.【50%】相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 极速体验：通过全球加速节点实现

纽约市共享单车需求预测系统 项目简介 本项目是一个基于机器学习和深度学习的纽约市共享单车需求预测系统，通过分析历史骑行数据、天气数据和时空特征，实现对未来单车需求的精准预测。 功能特性 ? 多维度数据分析: 时间、空间、天气等多维度特征分析 ? 多模型预测: 集成8种机器学习和深度学习模型 ? 可视化分析: 丰富的数据可视化和交互界面 ? 精准预测: R²达到0.85以上的预测精度 ⚡ 实时预测: 支持多步预测和多区域并行预测

团队主要维护的项目，基于用户和寺庙的在线聊天直播业务系统+商城，包含后台管理系统+用户端和寺庙端 技术栈： uniapp+websocket+腾讯云IM+Vue+VueRouter+VueX 职责描述： 1.负责福加加项目的基础层，路由设计，共享状态，模块导出，组件库设计 项目收获： 1.提取公共路由，状态管理模块，支持增量更新和多技术栈 2.熟练掌握了服务器和客户端通信的方式，增强了前后端开发的沟通能力。通过在uniapp开发的不断迭代中，增强了自己跨平台多端开发的能力。并且对直播，在线聊天，在线商城系统有了更多的了解 项目地址：https://www.fojiajia.com/stage-api/religious/version/redirect/appLatestInfo/memberios/ 微信或者浏览器复制打开即可下载安装