TypeScript

资源回收， 1.微信小程序主要针对余用户，骑手，门店，运营人员等使用，门店使用称重系统更加精准得为用户称重，让用户明确得看到自己得称重信息，用户在门店扫码直接到账体现，并积攒积分可在积分商城兑换精美商品，运营人员更加清除得看到各个门店天，周，月得收货量数据，财务人员明确看到各个门店的营收利润，以及门店资金及充值，大件回收用户可在线上下单，骑手根据订单上门回收等， 2.官网：官网自适应移动端和pc端，实施更新数据； 3.财务系统：财务内部得财务系统，审核账单，对门店得得工单审批； 技术栈：微信小程序+ts,vue3+ts+tailwindcss，nuxtjs+ts,从0-1

该项目主要为广东省企业提供产品质量检测查询/专家诊断/检测补贴/整改指导等技术支持的数字化监管平台。覆盖广东省21个地市公司信息，日均服务企业用户1000+，支撑质量查询/质量认证等8大高频场景。 核心技术：Taro/React/Webpack/TypeScript/TaroUI ‌跨端解决方案‌：采用 ‌Taro3 + React18‌ 构建同构应用，通过条件编译实现微信/H5双端代码复用率达92%；研发动态表单引擎‌（JSON Schema + Formily），支持多类企业质检流程可视化配置。 ‌微前端深度实践‌：搭建 ‌qiankun微前端架构‌，将企业申报、质量追溯等6大模块解耦为独立子应用，迭代效率提升40%；设计混合渲染方案‌（CSR+SSR），关键质检榜单页面FCP（首次内容渲染）优化至1.2s。 ‌状态管理工程化‌：Redux Toolkit 管理跨模块数据流（如企业信用信息），Context API 实现复杂表单多步骤状态联动，Zustand 驱动高频更新的UI交互状态（如质量认证进度）。 ‌性能优化体系‌：实施 ‌Webpack智能分包‌（SplitChunks + 动态Import），首屏资源体积从3.8MB压缩至1.1MB，优化比率 30%；开发 ‌Service Worker离线缓存‌，结合IndexedDB存储核心质量数据，支持断网环境下30+分钟业务延续。

本方案面向中小企业客户，是一个功能完整的定制化的酒类电商交易平台，前端使用微信小程序开发，在线支付使用微信支付功能，后端管理平台主要使用 java 开发，其中涉及到后台的技术有主要有 spring 框架系列，hibernate，JPA 等，数据库使用 mysql，部署在阿里云上

开发技术：vue3、ant-design、JeecgBoot 项目描述：重庆人社系统是基于JeecgBoot 系统为基础进行相关内容的开发，系统分为前后台两个部分，前台主要是园区的通知、房屋和广告位的租赁等信息的展示，以及园区帮扶信息和相关服务的申请入口；后台则是对前台的相关服务申请信息的处理和，园区通知信息的管理，后台还包含了许多数据可视化的大屏展示。 主要工作：1、less和flex弹性布局实现视图层展示；2、利用弹性布局和autofit.js实现大屏在不同分辨率的大屏上都能可视化；3、使用provide和inject实现组件之间的通信。4、完成对项系统中的角色管理和用户管理模块中树形表格页面加载优化工作，详细阅读layui框架文档，通过对生命周期的理解，以及加载算法优化，使页面加载效率提升70%以上。

基于现代化技术架构（Vue.js+SpringBoot）开发的专业人工智能技术交流平台，采用前沿的WebSocket和webrtc技术，实现视频通话文件传输和信息发送，毫秒级实时互动，让用户享受无缝交流体验。论坛集成Knife4j智能API文档系统，提供清晰的接口说明和在线调试功能。平台创新性地引入交互式数据可视化功能，通过动态图表和3D技术直观呈现内容，让复杂数据一目了然。

后端使用java + spring开发rest api，移动端通过http请求后台api来传递数据，数据库使用mysql数据库。 移动端使用android，在后端定制随访内容，后台查询数据库，把表单内容格式化成json数据传递给移动端，在移动端根据后台定制json动态显示问卷内容。 获得随访数据以后，在后台运用大模型定期进行数据分析，排查出有风险的相关人群。

本方案面解决了海鲜礼品储存问题,在过节期间礼品比较集中,但是海鲜类高档礼品无法长期储存,所以我们设计开发"大黄鱼礼品卡"这样用户可以在需要的时间进行兑换,不需要考虑储存问题.目前市面上还未得到普及.市场前景比较大.

【30%】面向对象与核心价值​​ 面向农业从业者、科研机构及政府监管部门，解决传统农业数据分散、分析滞后的问题，提供实时、精准的农田监测与决策支持。 ​​【50%】差异化优势​​ ​​多源数据整合​​：融合卫星遥感、IoT传感器及气象数据，实现全维度动态分析； ​​智能预警系统​​：基于机器学习预测病虫害风险与产量趋势； ​​交互式可视化​​：通过拖拽式仪表盘降低技术门槛，适配移动端与PC端。 ​​【20%】技术架构​​ 采用Python可视化引擎

后台管理页面CURD表格、权限管理、导入导出、上传下载、地图打标等功能； 前台可视化大屏，展示后台数据与网格数据，使用高德地图、天地图、echart.js、VR等技术清晰的把后台管理系统的数据展示到大屏前端。小程序端的数据展示与管理，扫码登录。

1. 项目定位：面向中小企业和个人开发者，降低数字化门槛 ​​目标用户​​： 中小微企业、个体工商户、个人开发者等缺乏独立技术团队和服务器运维能力的群体。 ​​核心问题​​： 传统小程序开发需独立搭建服务器、维护数据库及接口，存在成本高、周期长、技术门槛高等痛点。 ​​解决方案​​： 基于微信云开发的一站式解决方案，集成前端开发、云数据库、云函数和存储能力，​​免除服务器运维​​，让开发者聚焦业务逻辑，最快可在1周内完成小程序从0到1的上线。 ​​2. 竞争优势：全托管、低成本、高拓展性（50%）​​ 相较于传统开发方案，本项目的差异化优势包括： ​​零运维开发​​ √ 依托微信云开发，无需自购服务器、配置域名或SSL证书，后端资源由腾讯云自动托管扩容。 √ 云数据库（NoSQL）与云函数（Node.js）天然适配小程序，接口开发效率提升60%+。 ​​极简成本结构​​ √ 按量付费模式，初期成本仅为传统方案的1/5，支持业务从小规模到高并发的平滑过渡。 √ 免去运维人力投入，适合预算有限的初创团队。 ​​安全合规保障​​ √ 数据存储、传输均通过微信生态加密，内置内容安全API（如文字/图片审核），降低违规风险。 ​​模块化扩展能力​​ √ 支持快速集成微信支付、订阅消息、OCR识别等20+官方API，满足电商、教育等多场景需求。 √ 提供可复用的UI组件库与业务模板，二次开发成本降低40%。 ​​3. 技术架构：前后端一体化的云原生方案 ​​核心组成​​： 模块 技术选型 功能说明 前端 微信小程序原生框架（WXML+WXSS） 跨平台兼容，支持iOS/Android/H5 云数据库 CloudBase NoSQL数据库 实时同步、权限管控、自动备份 云函数 Node.js + 腾讯云SDK 实现业务逻辑，对接第三方API 云存储 腾讯云COS 支持图片、视频等文件云端托管 ​​架构优势​​： 一体化开发模式，减少前后端联调成本；云资源按需弹性伸缩，支撑万级日活无需架构改造。1. 项目定位：面向中小企业和个人开发者，降低数字化门槛 ​​目标用户​​： 中小微企业、个体工商户、个人开发者等缺乏独立技术团队和服务器运维能力的群体。 ​​核心问题​​： 传统小程序开发需独立搭建服务器、维护数据库及接口，存在成本高、周期长、技术门槛高等痛点。 ​​解决方案​​： 基于微信云开发的一站式解决方案，集成前端开发、云数据库、云函数和存储能力，​​免除服务器运维​​，让开发者聚焦业务逻辑，最快可在1周内完成小程序从0到1的上线。 ​​2. 竞争优势：全托管、低成本、高拓展性（50%）​​ 相较于传统开发方案，本项目的差异化优势包括： ​​零运维开发​​ √ 依托微信云开发，无需自购服务器、配置域名或SSL证书，后端资源由腾讯云自动托管扩容。 √ 云数据库（NoSQL）与云函数（Node.js）天然适配小程序，接口开发效率提升60%+。 ​​极简成本结构​​ √ 按量付费模式，初期成本仅为传统方案的1/5，支持业务从小规模到高并发的平滑过渡。 √ 免去运维人力投入，适合预算有限的初创团队。 ​​安全合规保障​​ √ 数据存储、传输均通过微信生态加密，内置内容安全API（如文字/图片审核），降低违规风险。 ​​模块化扩展能力​​ √ 支持快速集成微信支付、订阅消息、OCR识别等20+官方API，满足电商、教育等多场景需求。 √ 提供可复用的UI组件库与业务模板，二次开发成本降低40%。 ​​3. 技术架构：前后端一体化的云原生方案（20%）​​ ​​核心组成​​： 模块 技术选型 功能说明 前端 微信小程序原生框架（WXML+WXSS） 跨平台兼容，支持iOS/Android/H5 云数据库 CloudBase NoSQL数据库 实时同步、权限管控、自动备份 云函数 Node.js + 腾讯云SDK 实现业务逻辑，对接第三方API 云存储 腾讯云COS 支持图片、视频等文件云端托管 ​​架构优势​​： 一体化开发模式，减少前后端联调成本；云资源按需弹性伸缩，支撑万级日活无需架构改造。

1. 本方案面向谁，解决了什么问题 ​​目标用户​​： ​​泰康在线保险用户​​：包括健康险、医疗险、养老险等客户群体，涵盖健康人群、带病体及高龄人群。 ​​多端场景用户​​：通过APP、微信生态（H5/小程序）、招行小程序、WAP站等渠道参与活动的中青年用户，尤其关注便捷性、互动性及健康管理服务的用户。 ​​运营与业务团队​​：需快速上线节日活动（如新年、周年庆）及日常运营活动（答题/签到）的运营人员，需降低开发成本、提升活动复用性。 ​​核心问题​​： ​​多端适配复杂​​：传统开发需针对APP、微信、招行小程序等三端一微分别实现，导致代码冗余、维护成本高。 ​​用户认证与数据割裂​​：不同平台登录、关注、绑定的业务流程差异大，影响用户体验一致性（如微信需授权、APP需手机号登录）。 ​​活动开发效率低​​：节日活动重复造轮子，缺乏通用组件库和标准化流程，难以快速响应运营需求。 2. 方案特点：技术深度与业务场景结合 （1）​​多端统一开发范式​​ ​​适配器模式封装核心业务​​： 使用JavaScript设计模式中的​​适配器（Adapter）模式​​，将APP、微信、招行小程序的登录、授权、绑定等差异接口统一为标准化接口。例如，微信H5通过wx.login获取code，APP调用原生SDK，招行小程序对接招行API，最终统一返回用户ID和Token。 ​​业务函数柯里化​​：对活动弹窗、分享、埋点等高频操作封装为高阶函数，支持按平台动态注入参数（如微信分享需title/desc，APP分享需调用原生方法）。 （2）​​高性能与体验优化​​ ​​Vite + Vue3.0架构​​：基于Vite的ESM模块加载和HMR热更新，实现活动页秒级启动；结合Vue3的Composition API，按功能模块拆分逻辑（如签到状态管理、答题计时器），代码可维护性提升40%。 ​​多端样式自适应​​：通过PostCSS插件自动生成多端样式（如微信H5用rpx、APP用rem），并封装通用布局组件（如弹窗、悬浮按钮），确保三端UI一致性。 （3）​​标准化活动模板与数据驱动​​ ​​活动模板库​​：提供新年红包雨、周年庆抽奖、健康答题等10+模板，运营可通过配置JSON快速生成新活动（如修改主题色、奖品规则）。 ​​健康数据联动​​：对接泰康健康管理服务（如健康心享、绿通服务），用户参与签到或答题后可领取健康积分，兑换体检服务或保费优惠，形成“活动参与-健康促进-保险黏性”闭环。 （4）​​安全与监控体系​​ ​​请求层拦截​​：封装Axios拦截器，自动注入Token并统一处理401跳登录、403权限拦截；针对招行小程序金融级安全要求，增加RSA加密和防重放攻击。 ​​埋点与异常监控​​：通过Sentry捕获前端异常，结合业务埋点（如活动转化率、页面停留时长）输出数据看板，辅助运营迭代。 3. 技术选型与产品组成 ​​技术栈​​ ​​核心框架​​：Vue3.0 + Vite + TypeScript（类型安全提升协作效率）。 ​​多端适配​​：适配器模式 + 条件编译（通过process.env.PLATFORM区分环境）。 ​​状态管理​​：Pinia（轻量级状态管理，支持活动状态持久化）。 ​​构建工具​​：Vite插件生态（如vite-plugin-html动态注入配置变量）。 ​​产品组成​​ ​​通用组件库​​：包含登录弹窗、分享按钮、规则说明页等20+高频组件。 ​​业务中台​​：活动配置平台（运营可视化管理活动规则、奖品库存）、用户行为分析平台（漏斗分析、留存统计）。 引用说明 方案设计参考了泰康在线在健康服务闭环、多端用户运营、科技赋能保险等领域的实践，并结合互联网保险行业对安全性、数据驱动的核心要求进行优化。

CRM 系统：钉钉消息订阅和任务同步、Echarts 各种统计图表等； 业绩报表数据；产品投放后台管理；组织架构的优化调整；客诉系统；财务系统；社群系统；教务系统；学员分配系统；百家云直播课程信息；企微应用管理；数据报表分析；

1.RuoYi 是一个 Java EE 企业级快速开发平台，基于经典技术组合（Spring Boot、Apache Shiro、MyBatis、Thymeleaf、Bootstrap），内置模块如：部门管理、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、日志管理、通知公告、代码生成等。在线定时任务配置；支持集群，支持多数据源，支持分布式事务。 2.完全响应式布局（支持电脑、平板、手机等所有主流设备） 强大的一键生成功能（包括控制器、模型、视图、菜单等） 支持多数据源，简单配置即可实现切换。 支持按钮及数据权限，可自定义部门数据权限。 对常用js插件进行二次封装，使js代码变得简洁，更加易维护 完善的XSS防范及脚本过滤，彻底杜绝XSS攻击 Maven多项目依赖，模块及插件分项目，尽量松耦合，方便模块升级、增减模块。 国际化支持，服务端及客户端支持 完善的日志记录体系简单注解即可实现 支持服务监控，数据监控，缓存监控功能。 3.基于SpringBoot，Spring Security，JWT，Vue & Element 的前后端分离权限管理系统。

• 本项目是一个关于集成项目，主要负责路区管理，编辑每个路区范围以及人员情况。 • 使用React框架，React-Amap以及内部的cnui组件库，fusion组件库 • 使用Amap api在页面中加载地图，并根据用户需求展示站点下的路区分布，以及路区的 详细信息。 • 通过Amap.Marker实现站点下每个路区的标记，点击标记点时选择该路区，并且显示路 区的详细信息 • 实现路区的增，删，改操作，支持站长对路区位置，大小，及收派员的人员进行调整与 优化 • 优化地图上的路区显示，使不同路区的显示层级不一样，刚好完整的展示在地图的正中 央 • 加深了Amap api的理解，熟练的掌握了地图标记，添加覆盖物，控制地图缩放层级等功 能。 • 封装了地图主题组件，便于用户切换至舒心的主题，优化用户体验 • 清除不需要的数据，优化地图渲染和交互相应，确保系统在大规模也能流畅运行，

1 功能 支持AI对话、AI绘画、AI音乐、AI视频、AI应用等板块。 支持GPT全系列模型、Claude、Gemini、Deepseek、文心一言、KimiChat、智谱、通义千问、MJ、SD、DALLE、Suno、GPTs等主流AI模型。 2 技术栈 Next.js、TypeScript、TailwindCSS、Node.js、LLM

功能介绍： 1、支持一键生成文案，支持抖音、视频号、快手、B站、小红书、微信公众号等主流自媒体平台兼容格式 2、支持一键生成配图，包括微信公众号、小红书等平台格式配图 3、支持一键生成视频，支持数字人形象定制、音色克隆、素材选择、背景音乐选择等 技术选型： Nextjs、TS、tailwind css、Supabase、FastAPI、Python、LLM 角色：独立开发者。

本项目是个人开发的后台管理系统，主要做为能力展示！本项目前端后端加系统运行环境皆有本人自己搭建开发 具有编程语言java开发经验，同时有过短暂php编程语言项目开发经验 具有mysql关系型数据库进行表设计和开发经验，同时有过oracle,sqlServer数据库开发经验 具有使用中间键RabbitMQ和Redis设计开发经验，同时也有MinIO文件存储开发经验 具有SringSecurity,SpringBoot,MyBatisPlus,SpringCloud,SpringCloudAlibaba,Struts2,Hibernate,log4j2后端框架开发经验 具有用Html,Xml,css,JavaScript,Ajax,jQuery,EasyUI,Ztree,React,Antdesign,node.js前端组件库和框架开发经验 具有使用IntelliJIDEA,Eclipse,WebStorm,Postman,SVN,Git,Maven,Xshell项目开发工具使用开发经验 具有对java和sql代码性能优化设计经验 具有熟悉开发web项目前后端分离开发流程，并能进行面向resful风格的接口开发经验 具有编写TCP/IP和HTTP协议对接第三方接口平台，和了解Linux系统部署过docker容器，熟悉基本的操作指令 具有使用图像识别AI,辨认读取图片信息和文字识别 OCR进行业务流转经验

1、基于Vue前端、C#后端及SQL serve数据库开发，专为中小型制造业设计，集成MES生产管理与采购系统双模块。 2、MES系统：支持生产计划排程、工序追踪、质量检验及设备监控，实时优化库存与成本； 3、采购系统：覆盖供应商管理、订单自动化、比价分析及合同管理，实现采购流程透明化等。 系统采用模块化架构，兼具灵活性及扩展性，支持多终端数据同步，帮助企业打通生产-采购全链路，降低15%以上运营成本，提升30%管理效率，助力制造业数字化升级。

1、开发聊天功能组件，聊天对话框功能包括文件的上传下载，防微信的拍一拍功能，聊天群组功能。 2、包含群聊和私聊功能，做成了组件化，需要聊天功能的地方直接调用即可。 3、使用vue3+vite+typescript+websocket+tailwind等技术。

医院病理科室：提升诊断效率，实现切片数字化和AI辅助诊断 第三方检验机构：实现高通量处理、自动化分析和结构化报告 科研与教学机构：用于图像标注、模型训练、结果统计分析 区域/远程医疗平台：支持远程阅片与多机构协同会诊 AI原生融合：AI模型与阅片界面深度集成，支持多模型协同分析 高性价比部署：支持本地化/云端部署，符合国产化与合规要求 开放可扩展：模块化架构、插件式设计，便于二次开发与系统集成 格式兼容强：兼容多品牌扫描仪与主流切片格式，无设备绑定 结构化输出：支持标签数据导出、智能报告生成，便于科研与对接 前端：React + TypeScript + OpenSeadragon（数字切片高效阅片） 后端：FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery（微服务架构） AI模块：PyTorch + ONNX Runtime（支持病灶检测、核分割等任务） 存储方案：MinIO 对象存储 + 本地缓存（支持大图快速加载） 标准兼容：支持 DICOM-WG26、SVS、NDPI、MRXS 等格式