TypeScript

1. 《寻宝吧》是一款以现代农场风格为背景的模拟经营类放置游戏。 2. 玩家在游戏中扮演一位热衷于收集的探险家，根据传说的指引前往各个隐秘的旧址或人迹罕至的地方进行探险。 3. 在探险过程中，玩家有机会发现各种稀有物品，包括奇珍异宝、珍稀鱼鸟兽和植物，甚至传说中的神兽神器。 4. 通过收集这些奇珍异宝，玩家不仅可以提升自己的欣赏水平，还可以增加对自然和传闻的了解。 5. 除了探险和收集，农场制作也是游戏中的基本玩法。玩家可以在农场中种植和制作各种物资，以补充自己的资源。 6. 通过参与农场制作，玩家还可以提升自己的厨艺和工艺知识。 7. 此外，玩家还可以通过游戏中的好友、商会和交易功能，与他人分享自己收集到的宝贝，增加游戏的互动性和社交性。

目名称：微信聚合自动化系统 项目描述：该项目是为了给该类型，该规模下的公司降本增效而生产的，方便公司管理客户数据，管理公司资产，提高工作人员工作效率，提高客户关系管理效率，并会提醒工作人员跟进客户，进一步优化了客户体验，提升了运营效率与资产管理水平，给客户带来了更及时性的更好的个性化服务。 项目职责： 设计网页的布局、颜色搭配、选择字体 设计前端架构，包括组件结构、路由配置、状态管理 前端项目搭建 编写高质量的Vue3代码 实现网页的交互功能、点击按钮、拖动上传，表单提交等 与后端开发团队紧密配合、完成前后端数据交互和页面渲染工作 功能测试，性能测试 性能优化，提高用户体验效果 部署上线 安卓自动化AutoXJS 框架搭建，脚本书写 讨论问题建议解决方案 提供项目开发计划 收集

• 程序分析：用AST树(语法分析树)对源代码进行静态分析，提取出代码中的变量、函数和类的结构信息 • 工具实现：独立开发了基于VS Code的类型标注插件工具LLMinfer，实现自动化类型推断功能 • 数据收集：训练并测试Type4Py模型 • 模型比较：比较传统模型(Type4Py)、混合模型(Type4Py+Deepseek-coder)、大模型(Deepseek-coder)的Python类型预测准确率 • 论文撰写：作为主要作者参与立项、结项论文撰写 • 项目获奖省级优秀项目

本智慧农场系统主要面向农业生产管理者、科研人员以及农场运营者，旨在解决农场管理中效率低、资源利用率低以及实时监控和数据分析能力不足的问题。通过可视化和智能化管理手段，本系统能够帮助用户实时监控农场环境、优化生产决策，并提高资源调配的科学性。 与市场上的常规方案相比，本系统具备以下显著特点： 高精度可视化：结合Cesium和Three.js技术，实现对农场环境的3D高精度建模与实时渲染，提供沉浸式的可视化体验。 实时数据交互：基于NestJS构建高效的后台服务，支持前后端实时通信，实现环境数据、作物状态等关键指标的动态更新与展示。 模块化与可扩展性：采用Vue3和TypeScript构建前端界面，提供模块化设计，支持快速集成与功能扩展，满足多样化需求。 跨平台兼容：支持多终端访问，无论是PC端还是移动设备，均可实现流畅操作。 精准地理信息处理：结合Cesium的地理空间能力和Three.js的图形处理能力，实现农场区域划分、资源分布以及环境模拟等功能。 前端：基于Vue3与TypeScript，集成Cesium和Three.js，实现高效、直观的用户界面与3D交互体验。 后端：采用Ne

前端技术栈为 webpack+react18+taro 1.项目描述： 基于 Taro 实现的微信端小程序版，包含商品展示和订单、发货、确认、交易等基本流程，穿插各种 节日活动推广。 2.工作内容： 完成商品列表展示，广告，购物车，订单，支付等业务。  难点一：移动端适配问题，机型适配，各端兼容问题，需要适配多机型测试。  难点二：业务流转流程清晰度确认，支付调试等，需要业务多方沟通确认项目需求，形成最终方 案；支付功能多次严格测试

1. 该项目使用Vue+Typescript，使用Vue CLI脚手架工具快速生成vue项目基础代码。 2. 进行Vue指令封装，vue-router路由配置，前端鉴权，根据角色权限展示路由页面及功能按钮。 3. 使用websocket与机场广播相关设备进行通讯。 4. 使用resfulApi获取ElasticSearch日志系统数据并展示。 5. 封装axios来发送AJAX请求，与后台进行数据交互。 6. 使用hightCharts绘制各种2D、3D图表，进行可视化展示。 7. 使用QGIS将cad地图转化为geojson数据，echarts自定义GIS地图进行可视化展示。 8. 开发环境proxy代理配置，使用nginx服务器部署前端项目，反向代理解决前端跨越问题。 9. 使用i18n插件实现vue国际化。 10. yarn安装第三方依赖，svn进行代码管理。

本方案面向需要对图片数据进行标注的行业用户，如人工智能模型训练团队、计算机视觉研究者、教育及科研机构等。针对传统标注工具需安装客户端、不便协作和跨平台使用的痛点，本方案提供了一种轻量化、跨平台、在线化的图片标注解决方案，大幅提升了标注效率和团队协作体验。 无需安装，随时随地使用：系统基于Web技术开发，用户只需通过浏览器访问即可开始标注，无需安装任何软件，支持多平台兼容（Windows、macOS、Linux等）。 实时协作功能：支持多人在线协作标注，通过WebSocket等技术实现实时同步，提高团队协作效率。 高度定制化：提供多种标注工具（矩形、自由曲线、多边形等），并允许用户根据需求自定义标注类型和属性，适应不同领域的标注需求。 友好的用户界面：基于Vue3设计的现代化UI，交互流畅，易于上手。 灵活的数据管理：支持数据导入导出（如COCO、VOC格式），并能通过RESTful API或WebSocket接口与其他系统无缝对接。 上传下载图片资源：支持zip压缩图片文件的上传后系统自动解析，标注完成后可将资源文件自动压缩为zip文件后下载到本地后直接用于yolov8的训练。 高性能

1、使用vue脚手架搭建前端代码框架，并二次封装Axios以及优化网络请求， 方便于开发和测试，引入Mock.js模拟后端数据的返回结果。 2、为了提高代码的复用率，封装了多个组件，包括头部、底部、二级联动、时间 选择器等。可以复用，提高了开发效率。 3、使用JSBridge连接着桥两端的 Native 和 H5。我们在 APP内方便地让Native调 用JS，JS 调用 Native，是双向通信的通道； 4、该系统采用的是阿里云蚂蚁平台，有离线包管理，流水线发布，拆分成许多部 分，通过mpass进行离线包的跳转及传参； 5、使用分包进行项目性能化，有效减小项目体积。 5、页面的实现：- 该系统包括H5和PC(后管系统)两个工程，PC使用Iframe把H5嵌入到自己 的框架中，动态给src添加属性，加载H5页面；- 该系统封装了常用函数、自动化、自定义组件等等；新建仪表板，生成仪 表板id，通过拖拉拽对页面组件和控件的编排，每个组件都有对应的类型， 通过对应的类型利用render函数将组件渲染到仪表板当中，搭建一个个的H5 页面；- 一个功能，PC端装配完毕后，h5移动端也会有默认的生

项目名称：公告搜索系统 项目描述：该项目以爬虫的方式爬去个大相关网站的该类型的相关信息组成搜索基础数据，储存数据库，提供搜索功能，订阅功能，推送功能。 项目职责：负责小程序，PC段UI初稿设计，字体选择，主题色等 负责开发所有与后端交互的功能 负责开发出高效的用户交互页面 负责对接后端完成接口调试，数据荷对 负责测试已开发功能的正常使用 负责维护项目，新功能的添加

一、系统概述 REP设备管理系统旨在通过集成化的信息管理平台，实现对企业设备资源的优化配置和业务流程的高效协同。它能够帮助企业实现对设备的全生命周期管理，从采购、使用、维护到报废等各个环节进行全面监控和管理。 二、核心功能 资产管理： 实现设备登记证明、资产管理、折旧计算、资产处置等功能。 为企业的长期发展提供重要的决策依据。 预防性维护： 制定并执行设备的预防性维护计划，减少设备故障率，延长设备使用寿命。 计划维修与故障维修： 根据设备运行状态和维修计划，安排维修任务。 对设备故障进行快速响应和修复。 备件管理： 实现备件的库存管理、采购计划和领用管理。 确保备件供应的及时性和准确性。 巡检管理： 制定巡检计划，对设备进行定期巡检。 记录巡检结果，及时发现并处理设备隐患。 能耗管理： 监控设备的能耗情况，制定节能措施。 降低企业运营成本，提高能源利用效率。 三、应用场景 REP设备管理系统广泛应用于制造业、航空航天、电力、城市轨道交通、医疗器械、石油化工、环保等多个领域。在这些领域中，设备的维护和管理至关重要，REP系统能够为企业提供全面、高效、智能的设备管理解决方案。 四、系统

欢迎来到我的个人博客！这是一个基于React、TypeScript和Vite技术栈构建的现代化个人网站，旨在展示我的技术能力、项目经验以及个人兴趣。虽然目前页面还在不断完善中，但已经具备了美观的界面设计和全面的个人资料展示功能。通过这个博客，我希望能够与大家分享我的学习心得、技术探索以及生活中的点滴感悟。无论是前端开发的技巧，还是对TypeScript的深入理解，你都可以在这里找到相关的内容。未来，我计划进一步丰富博客的功能，比如添加文章分类、评论系统以及更多的交互体验。感谢你的访问，期待与你一起成长与进步！

本项目面向学生,使用相关AI技术完成对学生的考试评估,以及与AI智能对话 提供智能绘图 帮助学生定位自己薄弱知识点,也能够出相关题目,帮助巩固自己薄弱的知识点.还有视频课拱学生学习. 还具备先进的拍照解题功能,只需上传题目照片,便可得到答案.

项目概述 本项目旨在构建一个分布式深度学习训练系统，涵盖客户端、主服务器和从服务器，实现用户登录、数据上传、任务管理、模型训练、监控与可视化等功能。系统支持高并发、易扩展和高容错的训练任务处理，适用于大规模深度学习任务的分布式管理。 客户端功能（PyQt） 客户端基于PyQt开发，提供用户登录、数据上传和任务状态查看功能。用户通过账号密码登录，获取JWT令牌以验证身份。数据上传模块支持多线程上传标注数据压缩包，并提交包含用户信息和任务参数的训练请求。任务状态查看模块定期查询主服务器，以表格形式展示任务列表，支持按状态、提交时间排序和筛选功能。 主服务器功能（Django + Nginx + Kafka + NFS + Prometheus + Grafana） 主服务器采用Django框架，结合Nginx、Kafka、NFS、Prometheus和Grafana，实现用户管理、任务管理、数据存储、监控与可视化功能。 用户管理 使用Django内置用户认证系统，支持用户注册、登录和权限分配。管理员可通过Django Admin界面操作用户数据，实现灵活的用户角色管理。 任务管理 主服务器

基础信息管理：通过等实现酒店基本信息、房型及价格计划配置； 资源与媒体：处理酒店图片管理，支持文件上传； 订单与交易：负责订单创建、支付及状态跟踪，管理促销折扣规则； 用户体系：实现会员注册/登录，提供后台权限管理； 周边服务：对接周边商店，集成天气数据； 系统配置：存储数据库连接、第三方API密钥等全局配置。 该系统覆盖了酒店业务的全流程，从前台预订、房源管理到营销工具，适合中高端酒店的数字化运营需求，具备较强的扩展性和模块化设计特征。

该系统主要使用Nextjs全栈技术框架来实现，采用了auth.js及云数据库等云资源来实现用户权限管理，系统主要提供给使用币安交易平台的数字货币交易者使用，用于批量操作多账户开合约单，有账户管理、权限管理、API管理、批量开平仓等操作、仓位预警、自动批量开平仓任务等

该作品为自动售卖咖啡机点单程序 1. 面向使用自动售卖机的用户，目前咖啡机在深圳投放在体育馆、深圳大学等地 2. 使用Taro、react、less、等技术 3. 该小程序支持下单，点单，聊天、等 4. 演示地址为小程序，需要在微信搜索 KO 咖啡

1. 负责智慧网格综合管理平台的整体前端开发，该平台专为网格员设计，整合了信息采集、矛盾纠纷上报、人员回访及绩效考核等核心功能，旨在提供全面的工作支持。 2. 采用Vue技术栈与Vue-Vben-Admin框架，结合Ant DesignVue组件库，确保了开发的高效性和界面的现代化。 3. 利用Leaflet地图插件精确绘制各区县地理信息，增强了平台的空间数据处理能力。 4. 通过整合高德地图API，实现了区县间的无缝切换及数据的动态可视化展示，提升了信息呈现的直观性和易理解性。 5. 创新性地使用turnjs插件对运行报告进行翻书式展示，并支持导出为图片或PDF格式，增强了报告的交互性和便于分享的特点。 6. 利用AntDV各类组件完成PC管理端各种常见功能实现。

前端技术栈为 vite+vue3+ts+pinia 1.项目描述： 1、满足企业开展产品生命周期评价、碳足迹评价工作的供应商信息填报与数据管理系统； 2、管理产品所涉及上游供应商信息，并协助企业收集产品上游生命周期阶段数据； 3、大幅简化产品上游数据收集流程； 4、提高数据收集精度，提升评价效率。 2.工作内容： 完成原辅料/零部件输入，供应商管理等业务。  难点一：原辅料列表导入多种模板时动态匹配列，预制模板多种列，与导入模板匹配。  难点二：供应商端无限套层，与企业端进行数据关联，注意填报状态流转。

新闻稿件发布一体化平台 一线人员写稿-审核人员预审-编辑人会员选用-编辑-送审-管理员审核编辑-发布 多级权限控制 整个项目，前端主导参与制作包含门户-大屏-小程序-H5 总的来说就是，后台管理系统，小程序，H5，这边都可以做

前端技术栈为 vite+vue3+ts+pinia 1.项目描述： 1、帮助用户收集、整理、分析、管理生命周期清单以及环境影响评价数据； 2、建设属于企业的生命周期评价以及碳足迹分析数据库； 3、协助企业积累绿色数据资产。 2.工作内容： 完成文件存储、数据清洗、数据存储等业务。  难点一：数据清洗时，输入输出区分物质流类别下的分配与对应流设置。  难点二：引入外部数据库管理并进行清洗&转换，注意匹配条件与备份。