Vue 组件

本软件主要是针对学校出题的精准性、保密性、随机性等，旨在解决老师重复出题的重复工作、根据试题抽取规则保证试题抽取的精准度、以及试题随机性保证试题的安全性

这是一个综合性的网站，里面可以写技术博客分享自己技术见解，还可以下载一些优秀的网站末班或者后台魔板，此网站支持有课进入，即可以无需登录的情况下，可直接进入，在需要买哪些源码可以扫码下载，还有一些比较实用性的工具，比如在线json格式化，数据表格化，时间格式转化，还有MD5加密功能,实现在线加密方式，还可以那种加密方式，如有功能不完善，或者建议可联系本人

这里没有"7天速成全栈"的营销话术，只有真实踩坑后沉淀的实战结晶。我们专注用SpringBoot+Vue构建轻量级应用，通过以下技术组合实现90%+的项目交付率： 高效框架：SpringBoot 3.2 + Vue3组合开发，半小时完成前后端联调环境搭建 性能利器：Redis缓存热点数据，MySQL 8.0窗口函数优化复杂查询 安全实践：自动脱敏组件+JWT动态鉴权，敏感字段全程加密传输 成本控制：阿里云函数计算+Serverless架构，月均成本可控制在200元内 你会看到： ? 用20行代码替代传统50行配置的SpringBoot魔改技巧 ? Vue3组合式API如何让组件复用率提升300% ⚠️ 从我们血泪教训中总结的Redis缓存穿透七道防线 ?自研的MySQL执行计划可视化分析工具开源分享 这不是又一个"Hello World"教程集，而是写给能对着控制台报错会心一笑的硬核开发者。当你纠结于JVM调优参数时，当我们为APISIX插件开发熬到凌晨时——代码世界的孤勇者们，很高兴与君相遇。

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。

模拟乐理考试系统，后台管理主要功能为上传题目，关联试卷，代币管理；代理端主要功能为license分发，license管 理，老师、学生绑定or升级；老师端主要功能为查看学生考试结果，AI组卷并推送给学生；学生端主要功能为模拟考试，查看错题 记录，查看考试结果，进行题目分析，AI组卷；微信端主要功能为微信登陆和微信支付；支付端主要功能为集合所有支付模块， Paypal、支付宝、Adapay聚合支付

该项目是致力于集团内部的综合福利管理，为企业提供综合一站式职场福利解决方案，一站式的数“智”化员工福利平台，助力企业，加强组织赋能以及数字化转型。为企业提供职场生命周期的规划，各平台的数据打通一键登录，强大的福利整合能力，企业看板管理，员工关怀等 本项目由用户端、PC端、HR端、管理端组成，以Vue3.0+TS搭建，结合Vant及Element-ui框架来实现各个页面的功能设计以及业务流程，包括单点登陆，页面多语言，微信分享，PDF预览，echart表图，文档上传下载，以及AI在线客服等

本方案面向中咨公司管理层及决策者，旨在解决传统咨询业务中数据分散、分析效率低、决策支持不足的问题。通过构建数字化咨询应用系统，整合评估咨询、战略规划、投融资咨询等六大核心业务场景，实现数据深度挖掘、智能分析比对，提升咨询工作效率与决策精准度，支撑企业数字化转型升级。 业务场景全覆盖：针对评估、战略规划、投融资等六大咨询业务定制子系统，突破市场通用方案“一刀切”的局限。 数据智能驱动：基于信息资源数字化治理成果，融合智能比对、模型管理及理论方法数字化，实现从数据到决策的闭环。 全流程赋能：不仅提供工具层支持（如知识服务、填报系统），更通过业务流程数字化重构，优化资源配置与协同效能。 方法论落地：独创性将咨询理论方法转化为数字化应用，形成可复用的分析模型，提升服务标准化与可扩展性。

IM社交类项目，税务项目；负责项目代码优化与重构、网关加解密拦截开发、中转移动端适配、业务需求开发；负责git代码提交规范检测、git 提交描述规范检测、flyway数据库规范管理；负责腾讯模块TSF管理、TDSQL管理、IM实时音视频管理；负责测试环境部署、 Docker 项目镜像构建与规范化处理、团队内部协调管理

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.本方案面向企业，解决了客户频繁的手动处理excel文档的内容统计及数据采集的问题，只需上传表格会进行多方面分析，并生成统计图表直观的展示数据，可根据多种维度对每个文件进行对比。 2.本方案的优点就是方便快捷，能精准分析每个文件及多个文件一起对比，同时还支持用户管理，可给用户提供单独的账号使用不用来源的数据进行分析。

该智能监控平台主要面向企业管理者和数据分析师，旨在解决实时数据收集和分析的问题。通过整合各类企业数据，平台使用户能够快速获取关键信息，从而提高决策效率和准确性。该项目实现了适配方案，主要涉及到的库有vue.js、echars.js、datav、采用rest Api实现接口的对接，是利用websocket实现实时数据的展示与同步，使用tailwind.css完成项目UI像素级还原，达到产品验收标准,使用户界面响应更加迅速且交互性强。其次，平台使用echars多维度的数据展示，包括视图地图、实时指标和各种图表，使数据分析更加可视化。此外，系统的自定义仪表盘功能允许用户根据特定需求设置显示，提升了多样化和个性化体验。在技​​术选择方面，该方案提供了数据处理框架（如Axios用于数据请求的高效），确保系统在处理大规模数据时保持高性能和低延迟。同时，利用WebSocket技术实现实时数据更新，确保用户始终获取最新信息。整体而言，该智能监控平台不仅提升了企业的数据利用效率，还为用户提供了强大的决策支持工具。

1、开发过漏洞测试教育平台，主要负责前端功能模块的开发，包括了靶场数量展示（通过echart.js图表进行动态渲染）、用户登录注册以及修改密码显示用户操作记录、动态渲染排行榜、接入deepseek大模型进行疑难解答以及其他方面的功能。 2、开发过文档管理系统、后台管理系统等。可登陆后获取用户详细数据，并对数据进行增删改查 毕业于某高校计算机系，在校期间专业成绩优秀，获得多次奖学金。曾参加中国大学生服务外包创新创业大赛并获奖。擅长开发前端开发功能页面包括企业或产品后台管理平台（echart.js图表渲染、xml异步等）、以及其他功能型页面的开发等。更擅长基于vue的uni-app开发。

1、熟悉Java特性，如集合类、异常处理、Lambda编程、自定义注解等、遵循阿里Java规范保证项目质量 2、熟悉Java常用类库，如Hutool工具库、Jsoup爬虫、Lombok注解、Logback日志框架等 2、熟练使用Spring Boot框架，能整合MyBatis-Plus和Mybatis X ,实现高效的数据访问层开发。 4、熟悉Redis分布式缓存与Caffeine 本地缓存，有多级缓存，基于Redisson的分布式锁的实践经验。 5、掌握COS对象存储和CDN的使用，有图像处理、数据沉降和监控、分片上传，断点续传的实践经验 6、熟悉HTTP和WebSocket双向通信协议，能基于WebSocket实现对人实时写作编辑功能。 7、熟悉JUC并发工具包与多线程编程，并能利用Disruptor高性能无锁队列等库优化并发性能 8、熟悉AI问答和AI绘画应用开发，自主封装过通用AI模块对接AI绘画大模型的异步接口。 9、掌握RBAC权限模型，熟练使用Sa-Token实现权限控制，如登录态管理，多账号体系，注解鉴权等机制 10、掌握基于Nginx+Linux管理

通过油田中的现场设备对每口井的产量、液面、开关井时间、井的状态等实时数据进行采集，服务器端拿到这些数据后进行一定的处理然后前端通过请求获取到这些数据展示到网页中，主要用到了echarts可视化图表库进行展示。然后还可以通过网页中的一些指令，比较调参、开井、关井等进行操作，实现了油田的数字化管理，远程控制开关井。

本产品自己研发，解决了流量发散引导，展示信息比较集中，清晰，明了，用于记录生活，做笔记，笔记展示，分享功能，便于与学者交流，可在电脑端，手机端，Pad端展示 相比于一些基于固定框架开源的项目(比如wordpress)，可简单的高度自定义开发实用的功能 本产品分前端展示，后台数据录入，后台数据更新交互， 前端部分：使用vuessr后台前端应用渲染，使用spa网页单应用， seo优化 后端部分： 使用expressjs连接mongodb数据库， 使用vuessr渲染组建进行前端应用的渲染，使用nginx进行代理设置 服务器使用系统： ubuntu server 22.04 服务器管理面板： aapanel

本方案面向谁，解决了什么问题（30%） 本方案面向的是教育平台的用户，包括管理员、教师和学生。它解决了传统教育方式中时间和空间限制的问题，通过Web程序使学习者能够随时随地访问各种学习材料，如电子书籍、在线课程等。此外，它还提供了一个综合的管理平台，使管理员能够有效地管理用户和课程资源，教师能够方便地管理课程和学生成绩，学生则能够轻松地购买课程和查看学习进度。 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点（50%） 本方案的特点包括： 全面的管理功能：为管理员提供了用户管理、课程资源管理、数据分析和评论管理等全面的功能，提高了管理效率。 互动交流模块：增强了教师与学生之间的互动，通过课程通知管理、消息与通知功能，使信息传递更加及时和便捷。 数据分析模块：提供了直观的课程统计数据展示和销售趋势图，帮助管理员做出数据驱动的决策。 用户友好的界面设计：界面设计简洁直观，操作按钮直观易懂，提高了用户体验。 安全性考虑：在设计中考虑了安全性，确保只有授权的用户才能访问和修改数据。 模块化设计：系统采用分层架构，分为访问层、表示层、交互层、控制层、业务逻辑层、数据持久化层和数据存储层，使得系统更加模块化和

是一个创新的儿童心理健康与成长支持系统，基于多智能体协作框架设计。平台整合了四个核心智能体：陪伴智能体负责日常知识启蒙、语言交流、兴趣培养和情绪关怀；小动物求助智能体以虚拟宠物形式模拟儿童可能面临的问题，通过情感连接促进自我成长；数据分析智能体基于DSM-5标准从情绪障碍、行为问题、认知问题、社会适应问题和适应应激障碍五个维度评估心理健康状态；决策智能体根据分析结果制定交互策略和沟通建议。技术特色包括先进的多模态交互系统、实时情绪分析与状态跟踪、动态视觉反馈、五维心理健康分析雷达图和渐进式学习记录。平台通过先进的人工智能技术为儿童提供专业、持续的心理支持，帮助他们健康成长，同时为家长和教育者提供有价值的洞察。

“武碳江湖”小程序由武汉市生态环境局指导建设，武汉碳普惠管理有限公司、腾讯可持续社会价值事业部联合出品，于2023年6月上线 。市民可通过“楚惠LIFE”或“武碳江湖”小程序实时兑换，将环保行为转化为实际经济收益 [。 2025年3月1日起，“武碳江湖”平台与民生银行武汉分行合作推出创新服务：用户每积累1000克碳减排量可兑换2元利息红包，直接抵扣按揭贷款、消费贷等利息，活动持续至2025年12月31日。截至5月11日，已有超150万人使用“武碳江湖”小程序上线。

(1)项目名称: 项目描述: 这是一款物业管理系统专门为小区提供数字化管理平台比如房产信息管理记录管理区、大楼、楼层、房、 间及配套硬件设施的基本信息、用户管理和权限管理、数据统计、首页大数据展示、小区车辆停车管理等 技术栈:Vue3、Pinia、Vite Ant-Design-Vue、TypeScript、Axios、Echarts.js 个人负责: 1权限管理,实现不同用户登录所拥有不同的菜单及按钮权限2使用 proxy 代理,配置解决开发环境中的跨越问题 3对 Axios 进行二次封装,使用拦截器,开启关闭进度条,请求头携带公共参数,简化服务器返回的数据,4使用 Pinia ,统一管理多个组件间共享状态数据5封装常用的公共组件给项目团队使用 6通过懒加载,防抖节流,图片压缩以及分包进行项目优化7使用 Echarts.js (图表插件)做首页大数据展示8对页面首屏加载速度进行优化

本方案面向线下所有门店，用于下单采购货物，并将下单信息上传到用友系统，厂家根据推送到用友系统的下单信息进行发货等操作。此方案主要是为线下门店提供便捷的货物采购渠道；实现下单信息自动上传至用友系统，减少人工操作，提高效率；帮助厂家节约成本，无需为每个客户单独安装下单客户端。线下门店可以通过任何联网设备访问统一的在线平台进行货物采购下单。支持订单状态跟踪、历史订单查询等功能，便于门店管理自身采购记录。所有下单信息将实时上传到用友系统，确保数据准确性和及时性。为厂家提供销售数据分析，帮助优化库存管理和市场策略。