springBoot

面向工业物联网平台 面向环境监测通过大数据技术，预测提前告警 随着社会发展和科技进步，环境问题（如空气污染、资源浪费等）受到广泛关注。智能环境监控系统通过实时采集、分析环境数据，帮助用户优化资源管理，提高生活质量和工作效率，具有广阔的应用前景。 依据： 市场需求：智慧农业、智能家居、仓储管理等领域对环境监控系统的需求旺盛。 技术进步：物联网（IoT）技术的发展使低成本传感器和控制器易于获取。AI 模型（如神经网络）在预测和分析方面的能力提高，能够实现数据驱动的智能化管理。 现实意义：减少环境管理中的人工成本，提高监控精度，降低资源浪费。

这是一个基于SpringBoot和Vue构建的前后端分离个人博客系统。 后端：使用SpringBoot提供稳健的RESTful API，集成MyBatis-Plus、JWT鉴权与Redis，高效处理业务逻辑与数据持久化。 前端：采用Vue生态链（Vue Router, Pinia, Element Plus）构建单页面应用，提供清晰现代的用户交互体验。 项目从数据库设计到前后端开发、最终部署均由我独立完成，完整实践了现代Web应用的开发流程

Java商城 免费 开源 CRMEB商城JAVA版，SpringBoot + Maven + Swagger + Mybatis Plus + Redis + Uniapp +Vue+elementUI 包含移动端、小程序、PC后台、Api接口；有产品、用户、购物车、订单、积分、优惠券、营销、余额、权限、角色、系统设置、组合数据、可拖拉拽的form表单等模块，大量的减少了二开的成本。

公司致力于各项软件开发项目，有多次大型政府项目系统开发经验，在软件开发项目上有丰富经验，研发及维护团队均是著名开发公司人员，致力于软件开发质量和服务的提升，软件开发是一个充满创造性和挑战性的领域，它将逻辑思维与解决问题能力相结合，旨在打造改善人们生活和工作的数字产品。它不仅仅关乎技术，更关乎团队协作、沟通和对用户需求的深刻理解。希望这篇介绍能为您打开一扇了解这个广阔世界的大门！

业务背景 1、本项目拟整合少油设备非电量监测数据，基于人工智能技术对非电量监测数据进行智能分析，为设备故障事前预判，为运维人员提供辅助决策，显著提高少油设备非电量监测运维水平和质量。 2、整个项目从开发到交付历时半年，并顺利通过国网验收。 功能介绍 系统包括“数据概览、设备分析、装置分析、异常装置筛选、智能告警、变电站管理、设备管理、传感器管理、诊断规则管理、分组管理、用户管理”等功能模块。 1、数据概览：实现整体数据进行汇总统计，提供辖区设备概况、地图动态展示、设备状态评估、设备状态统计、实时告警信息浏览功能。 2、设备分析：可查询辖区内所有设备汇总分析报表，实时同设备对比分析、查询及下载设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、深度数据分析等功能。 3、装置分析：可查询辖区内所有装置汇总分析报表，实时同类型装置对比分析、查询及下载该在线监测装置对应的设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、装置深度数据分析及导出报告功能。 4、异常装置筛选：可查询辖区内所有装置异常筛选统计功能，提供筛选条件配置功能、异常数据详情功能。 5、智能告警：实时接入数据，通过系统管理中配置的告警规则对辖区内的所有在线监测装置实时告警。 6、变电站管理：变电站管理提供辖区内变电站的登记、修改、查看、删除、上传设备及监测装置台账功能。 7、设备管理：设备管理提供辖区内设备的登记、修改、查看、删除功能。 8、传感器管理：传感器管理提供辖区内设备上绑定监测装置的登记、修改、查看、删除、查询并删除及恢复监测数据的功能。 9、诊断规则管理：诊断规则提供自定义诊断规则的维护功能。可实现批量配置不同监测指标的告警级别、三相差告警阈值、极大极小告警阈值、突变告警阈值。可批量关联监测装置。提供登记、修改、删除功能。 10、分组管理：分组管理提供辖区内设备三相数据分组管理，配置运行初始化的压力、温度监测项的初始化差值，可以根据诊断规则进行差值告警。提供分组数据初始化功能，可根据更换或维修之后，配置分组备份启用的初始化差值的时间，用于确保监测项的初始化差值运行标记。 11、用户管理：用户管理是提供可登录本平台的账号及权限信息。 项目实现 1、项目从立项到交付历时6个半月，项目参与人员8人，有需求分析、功能设计、代码开发、功能测试、项目部署等角色，最终顺利通过国家电网哈密公司的验收。 2、系统采用java语言开发，java后端使用spring boot框架，前端使用vue技术，数据库使用了Postgresql+ElasticSearch结合的方案，保证了数据的稳定性以及大数据量的分析和统计效率，项目交付使用docker容器技术进行安装部署。

1、面向中小物流企业，解决提送货、运输、收入/支出结算、车辆管理、司机管理、合同维护、异常管理、回单管理、客服跟踪、提成管理等物流企业众多常见需求；提供微信小程序端，方便客户快速下单、查货、查价等； 2、提供TMS定制化解决方案，解决蓝桥等通用软件无法解决的痛点，为物流企业降本增效； 3、可单独部署，也可托管或Sass方式部署。对接中交兴路，实时查询车辆位置，也可对接第三方定位设备，达到车辆效率管理的目的。

系统概述 本系统是为实体商户量身打造的一站式支付与经营管理解决方案，集成了多渠道支付处理与完善的后台管理功能。系统采用领先的技术架构，致力于为商户提供安全、高效、便捷的收银管理与店铺运营服务。 技术架构 后端框架: Spring Boot 2.7+（提供稳定的微服务基础） 数据持久层: MyBatis-Plus 3.5+（增强的ORM操作与数据访问能力） 缓存系统: Redis 6.0+（高性能缓存与会话管理） 数据库: MySQL 8.0（可靠的数据存储方案） 核心功能模块 支付钱包系统 多渠道支付接入: 整合微信支付、支付宝、银联云闪付等多种支付方式 统一支付接口: 标准化支付API，简化接入流程 交易流水管理: 完整的交易记录与对账功能 资金账户管理: 商户余额、交易统计与资金明细查询 风控系统: 实时交易监控与欺诈交易识别 后台管理系统 完善的权限体系: RBAC角色权限控制，精细化的操作权限管理 商户信息管理: 商户入驻、资质审核、合同管理一体化 交易数据看板: 多维度的数据统计分析可视化 系统监控看板: 实时系统健康状态监控与预警 参数配置中心: 灵活的系统参数配置与管理 用户认证体系 多因子认证: 支持短信验证、邮箱验证等多种认证方式 会话管理: 基于Redis的分布式会话管理 安全审计: 操作日志记录与安全事件追踪 密码策略: 可配置的密码复杂度要求与定期更新策略 系统特色 高可用架构: 支持集群部署，保证系统7×24小时稳定运行 高性能处理: 优化后的支付交易处理，支持高并发场景 安全可靠: 多层次安全防护，保障资金与数据安全 扩展性强: 模块化设计，支持快速对接新的支付渠道 操作便捷: 直观的用户界面，降低商户使用门槛 适用场景 零售门店、餐饮店、连锁超市等实体商户 需要统一收银与会员管理的经营场所 希望数字化转型的传统实体商家 需要完善后台管理功能的支付服务提供商 该系统致力于帮助实体商户降低运营成本，提升收款效率，实现数字化经营管理的全面升级。

XS-Assistant 是一款由独立开发者打造的 多端智能生活助手应用。它旨在帮助用户更好地管理生活和学习事务，通过创建提醒事项、学习笔记和任务清单，让用户在日常生活、学习和工作中都能高效管理信息。 ✨ 功能亮点 • 智能提醒：支持创建待办、计划、事件提醒，帮助用户科学安排时间。 • 学习笔记：支持知识整理、分类和搜索，打造个人学习资料库。 • 跨平台支持： • Winform 桌面客户端：适合办公环境，高效快捷。 • Web 管理端：随时随地在线管理数据，支持浏览器访问。 • iOS 与 Android 客户端：移动端同步使用，贴心提醒不遗漏。 • 多端同步：不同设备间实时同步，保证信息一致性。 ⚙️ 技术架构 • 后端技术栈： • Spring Cloud 微服务架构，保证系统的 高可用与扩展性 • MySQL 分库分表，应对大规模数据存储与高并发场景 • Redis 缓存提升访问效率 • Elasticsearch 提供 全文搜索 能力 • MongoDB 存储非结构化数据，灵活应对多样化业务需求

本系统是一款专为高中年级开发的综合性成绩管理与学情分析平台，旨在提升教师工作效率、优化学生管理流程，并通过数据分析助力教学决策。系统采用前后端分离架构，前端基于 WinForm 桌面应用开发，后端采用高性能的 Spring Boot 框架构建，确保系统稳定性与扩展性。 ? 核心功能模块 1. 班级与学生管理 • 支持多个年级、班级的分层管理 • 学生信息的批量导入、导出与编辑 • 动态关联学生与考试记录 2. 考试与成绩管理 • 支持多场考试的数据录入与成绩统计 • 快速查询某次考试的某个班级所有学生成绩 • 一键打印考试成绩报告，自动格式化输出 3. 临界生管理与预警机制 • 自动识别成绩波动大的“临界生” • 支持个性化的跟踪与干预建议生成 • 提供图表化的成绩趋势分析 4. 班级协同率与贡献率分析 • 协同率指标：衡量学生与教师协作情况 • 贡献率指标：分析各班对整体年级成绩提升的贡献 • 多维度对比分析图，支持导出与打印 5. 学情跟踪与智能分析 • 基于历史成绩数据进行学生学习路径分析 • 支持成绩预测与风险预警模型 • 提供教师决策支持建议，如分层教学策略等 ? 项目实际应用效果（某高中年级真实数据） • ? 教师成绩管理效率提升 80% • ? 教师与学生的协同率提升 120% • ? 年级整体成绩平均提升 20%

1: 我们主要是承接ToB类型的项目，有着多年的企业级应用系统的开发，有大厂的工作经验。如果贵公司需要建设一套新的系统，我们提供这样的系统研发服务。 2： 于现有的系统维护，如果贵公司恰好也是使用JAVA技术，我们刚好有多年的研发经验，技术面更广更成熟，可以提供相关的技术支持服务。 3： 我们多年的项目经验，常规问题的处理能够做的更好，具备小规模的团队开发管理的能力，能够较好的满足您的需求。

基于自主研发的社区电商SaaS平台, 整合公司前期围绕流量、话费、虚拟产品、短彩信等业务, 并逐步接线下、线上实物商品，打造SaaS平台+供应链+运营赋能物业社区私域SaaS电商解决方案; 根据社区场景化, 可以灵活定制福利商城、积分商城、私域商城、O2O商城、分销商城、集采商城等不同品牌风格的商城。

后台系统需要把“人（User）- 角色（Role）- 页面（Page）”这三者解耦： 同一个人在不同业务线可以拥有多种角色； 一个角色可以复用到多个人； 角色最终落到可访问的页面（菜单 / 按钮 / API）上，实现最小权限原则。 因此系统必须支持“用户、角色、页面”三者的独立增删改查 + 分页，且要提供关联/解关联的入口。 用户管理 • 新增、编辑、删除、批量删除 • 列表分页（支持关键字、状态、注册时间区间、角色筛选） • 详情抽屉：头像、账号、姓名、手机号、邮箱、状态、创建人、创建时间、最后登录时间、拥有角色列表

Spring 框架核心功能复刻​ 项目描述：团队合作复刻 Spring 核心功能，深入理解框架底层原理，验证技术深度。​ 技术栈：Java、反射机制、设计模式​ 核心职责：​ 负责 IOC 容器、DI 依赖注入模块设计与实现​ 开发事务管理组件，支持 REQUIRE、REQUIRE_NEW 等事务传播行为及 READ_COMMITTED、READ_UNCOMMITTED 等隔离级别​ 设计三层缓存机制解决循环依赖问题，优化容器启动效率​ 成果：完成核心功能复刻，通过单元测试覆盖率 95%，加深对 Spring 底层逻辑的理解 集成 AI 能力的学生管理系统，实现智能信息检索与分析功能。​ 技术栈：Spring AI、LangChain4j、Spring Boot、MySQL​ 核心职责：​ 设计 AI 功能模块架构，集成 Spring AI 与 LangChain4j 实现智能问答​ 开发学生信息管理核心逻辑，支持数据录入、查询、统计分析​ 成果：实现学生数据智能分析功能，减少人工统计时间 60%+​

1.账户交易数据 通过Headless浏览器/API定时爬取合作券商账户的持仓、盈亏记录（Python+Selenuim/Requests）。 数据清洗：处理滑点、手续费，标准化为Pandas DataFrame。 2.华尔街日报新闻爬虫 监控黄金相关关键词（如"Fed Rate", "XAU/USD"），提取发布时间与情感极性（NLTK/TextBlob）。 存储至MongoDB并关联对应时间戳的价格波动。 3.黄金K线数据流 接入MT4/第三方API获取实时M1、M15粒度OHLC数据。 技术指标计算（RSI、布林带）通过TA-Lib库实时更新。 4.每日自动生成PDF报表 账户层面：当日收益、夏普比率、最大回撤（Matplotlib可视化）。 新闻关联性：标普黄金指数与WSJ新闻发布的时间序列对比图。 异常波动预警：收益偏离3σ时触发邮件通知 5.策略回测界面 Streamlit面板支持 动态调整参数（如均线周期）并模拟历史收益。 叠加新闻事件标记分析策略鲁棒性。

1. 产品定位与核心价值​​ 本系统面向​​医院管理人员及临床医护人员​​，致力于解决医疗机构中不良事件上报流程繁琐、处理效率低、数据分散难追溯等痛点。通过标准化电子化流程，实现从事件上报、分级处理到根因分析的全闭环管理，助力医院提升医疗质量、规避运营风险，并满足JCI等国际认证的数据追踪要求。 ​​2. 差异化优势​​ ​​全流程覆盖​​：集成上报、分派、处理、反馈、统计五大核心模块，支持PC端与移动端多入口便捷操作； ​​匿名上报机制​​：通过权限隔离和技术加密，保护上报者隐私，消除员工顾虑，提高事件真实上报率； ​​智能分析驱动决策​​：内置主题缺陷分析模型与高频事件预警看板，自动生成可视化报表（如柏拉图、趋势图），辅助管理层快速定位系统性风险； ​​多系统无缝对接​​：与医院HIS、电子病历等核心系统通过​​ETL数据服务​​集成，避免信息孤岛，确保数据实时同步。 ​​3. 技术架构与组成​​ ​​前端​​：响应式Web设计（Vue框架），适配不同终端操作； ​​后端​​：微服务架构（Spring Cloud/Dubbo），支持高并发上报与处理； ​​数据分析层​​：基于Apache Spark/Flink实现实时计算，结合预置医疗质量指标库进行自动化统计分析； ​​安全体系​​：通过RBAC权限模型+数据脱敏技术，确保敏感信息分级可控，符合等保2.0要求。

1.项目介绍：和丰本身是一个大型中转站，为几千位供应商以及主机厂进行物料的存放以及配送服务，还有就针对供应商存储物料以及往主机厂配送物料按照不同规则的收费，彻底由之前的人工纸质化 升级为现在的自动化，信息化，大大节约了人力成本(商品出入库的管理、商品结存、成本动态计算、对账) 2.项目技术选型：SpringBoot+Spring security+Mysql8+Nginx+Mybatis-Plus+Rocketmq+Redis+Nacos+Jenkins

从0～1搭建前后端项目，前端的vite打包优化 大批量处理订单入库，500万数据时间缩短3s 对接银行等第三方接口 全栈开发，熟练使用java主流框架，主要前端是vue3+Elementplus等， 后端主要是spring,springboot,springcloud 30%前端➕60%后端，进行开发小程序，H5，App.后台管理十分熟练

1、本方案面向医疗质控相关人员，包括医生、护士、质控科、医务部、药学部、信息管理员等等；解决了各个医疗、医务、HRP板块及子系统的用户权限配置中心统一管理问题 2、本系统采用 RBAC 权限管理模型，权限粒度精确到页面按钮级别，确保不同角色在系统中可操作的功能严格受控。通过统一用户权限配置管理系统，实现对用户、角色、权限的集中化配置与维护，支持动态调整权限策略，满足多业务系统的一体化安全管控需求 3、[Vue、Jquery、Axios、Springboot、RabbitMQ、Activiti、Mybatis-plus、Mysql、Oracle、Nginx、Rpc]，前端采用 Vue 框架结合 jQuery 与 Axios 实现高效的数据交互与动态渲染；后端基于 Spring Boot 构建，提供高性能的 RESTful 接口服务；消息中间件使用 RabbitMQ 实现异步通信与业务解耦；工作流引擎采用 Activiti 支撑业务流程自动化；数据层支持 MySQL 与 Oracle 双数据库，满足不同业务场景需求；使用 Nginx 进行反向代理与负载均衡，提升系统并发处理能力；分布式场景下通过 RPC 框架实现高效的远程服务调用，确保系统的可扩展性与高可用性。

卡券回收系统及小程序解决方案 面向对象 为商户、消费者和第三方平台提供数字化卡券回收服务，解决卡券浪费、核销低效和流通安全问题。 核心优势 智能动态定价：算法实时计算卡券残值，提升回收效益 全自动核销：小程序扫码+区块链存证，效率提升300% 多维度风控：AI验券+行为分析，欺诈识别准确率99.2% 技术架构 前端：微信小程序+后台（VUE3、ElementPlus） 后端：Spring Boot3+Mysql+Redis+ JDK17 价值亮点 商户核销成本降低50%，用户资金秒级到账，平台支持百万级日交易量。适用于零售、餐饮等行业的卡券循环经济生态构建。

智题论区是一款专门为程序员打造的沟通交流社区，采用主流的微服务框架+主流C端技术栈来做为技术架构。旨在统一程序员信息差，进行平台统一化，程序员可以在平台，完善自身知识，刷自身薄弱点面试题，配合练习，模拟面试，简历分析模块来提升程序员面试能力。 项目技术栈：SpringBoot+SpringCloud Alibaba+SSM+Mysql+Redis+Nacos+Gateway+Minio 项目描述：智题论区是一款专门为程序员打造的沟通交流社区，采用主流的微服务框架+主流C端技术栈来做为技术架构。旨在统一程序员信息差，进行平台统一化，程序员可以在平台，完善自身知识，刷自身薄弱点面试题，配合练习，模拟面试，简历分析模块来提升程序员面试能力。