Vue 组件

居养无忧小程序： 专注于智慧养老领域的高新技术企业，致力于通过数字化手段赋能养老服务，打造“线上+线下”一体化的养老生态体系。公司以“科技助力养老，让晚年生活无忧”为使命，依托自主研发的“居养无忧”智慧养老平台，整合社区、医院、老年大学等多方资源，为老年群体提供便捷、安全、有尊严的养老服务，助力解决老龄化社会难题。

易建通项目管理平台，主要针对工程管理公司的综合应用，功能主要包括客户管理、项目管理、合同管理、财务管理、资料管理、人员证书管理、施工管理、考勤打卡等全链条管理的系统，功能复杂，接口众多，包括电脑端、小程序端、APP端，衔接了诺诺开票、民生银行和中国农业银行银企直联、多个三方支付接口，以及票据识别、身份证识别、银行卡识别等等

本科毕业设计高校校车管理系统，该系统的核心模块涵盖了校车调度管理模块、预约乘车模块以及租赁校车模块等内容。高校校车管理系统在实际使用过程中，呈现出了良好的稳定性，并且达成了预期的效果，能够在一定程度上提高工作的效率，优化资源的配置情况，进而降低运营的成本。 1. Axios请求深度封装与拦截机制优化​​：基于项目需求二次封装Axios，设计统一请求基类，实现基础URL动态配置、请求超时、请求头自动注入Token。构建标准化响应拦截器，统一处理业务错误码（401未登录跳转、500服务端异常提示），将接口调用代码量减少35%，错误处理效率提升50%，显著增强前后端协作规范性。 2. Pinia状态管理模块化设计与数据流优化​​：针对用户权限等核心数据，设计多模块Pinia Store，成功实现了用户登录状态的持久化，大幅度提升了用户体验和系统安全性。 3. ​​动态路由权限控制体系​​：结合角色（学生、司机、管理员）实现菜单和按钮级权限，增强安全性。 4. 表单验证与业务组件封装​​：针对校车信息录入、预约表单等，完善校验规则，封装通用弹窗，提升开发效率。 5. ​​ECharts数据可视

【项目背景】 H公司2C电商系统中台变革项目，引入敏捷模型与微服务架构，重构电商订单中台，支撑订单量 30% 增长需求。 技术架构：采用 "前台+中台+后台" 三层架构（VUE+Spring Cloud+JAVA+MYSQL+MongoDB）。 订单模块拆分为12个微服务（如订单创建、支付、逆向等），数据库采用分库分表设计。 【成果】 1.电商中台切换主题：电商订单履行OFS中台成功切换到新平台ideal，承载的订单量提升30%，订单处理速度提升50%； 2.支持ideal现网业务需求，减少业务抱怨次数。 3.从0到1建立逆向订单微服务设计模型，成为公司服务化转型标准范例； 4.SM职责期间，精准控制项目进展。

本项目基于Vue3+Pinia+TypeScript技术栈构建现代化电子商城，采用组合式API开发模式充分发挥Vue3的响应式优势。前端架构通过Pinia实现模块化状态管理，结合TypeScript强类型系统提升代码质量与维护性。界面设计呈现简约科技美学，首屏搭载智能自适应轮播图组件，支持手势滑动与懒加载技术，配合CSS3交互动画实现视觉层级流畅过渡。导航系统创新采用隐藏式悬浮下拉菜单，通过防抖节流优化高频交互体验。系统采用严格的前后端分离架构，基于Axios封装RESTful API通信模块，具备完善的请求拦截与错误处理机制。组件库采用原子化设计理念，业务模块解耦度高，支持快速迭代扩展。工程化配置集成Vite构建工具与ESLint规范校验，特别针对Python技术栈优化接口适配层，可无缝对接Django REST Framework、FastAPI等主流后端框架，提供标准的JWT鉴权与OpenAPI文档支持。该项目充分体现当代前端工程化实践，可作为中小型电商平台的样板工程，展示SPA应用的完整开发范式。

鉴于当前缺乏对大模型越狱攻击防御系统进行系统性研究的现状，本项目针对大模型越狱攻击的检测与防御进行了深入的探讨与技术实现。通过采集和分析多种数据集，包括越狱攻击检测数据、不良信息监测数据等，研究了其代表性与合理性，并提出了有效的防御模型架构与训练策略，旨在提升大模型在实际应用中的安全性与可靠性，为相关领域的研究与应用提供参考和支持。

? ​商业价值​：设计AIoT实物管理系统，融合生物识别+无线通讯技术 ▶️ 库存准确率提升至98%（原

都很好奶茶店小程序作品通常包含以下核心功能与特色： 核心功能 ‌商品展示‌：分类展示奶茶、果茶、原茶等系列，支持图片轮播与规格选择（如冷热饮、甜度、价格）。 ‌ 1 2 ‌在线下单‌：用户可添加商品至购物车，支持支付后生成取餐码（适用于高峰期减少排队）。 ‌ 1 3 ‌订单管理‌：查看订单详情、地址编辑、评论互动及管理员回复。 ‌ 2 ‌用户管理‌：支持注册登录、地址编辑及收藏功能。 ‌ 2 交互设计 ‌页面布局‌：垂直导航栏+搜索框，分类菜单支持左右滑动，商品卡片含主图、名称及价格。 ‌ 1 4 ‌动画效果‌：加入购物车时显示数字动画，提升操作反馈。 ‌ 1 技术架构 ‌开发工具‌：基于微信小程序框架，无需服务器配置，支持下拉刷新与滚动加载。 ‌ 1 3 ‌管理后台‌：支持商品分类管理、热销排行及评论管理（管理员可回复）。 ‌ 2 特色亮点 ‌界面设计‌：采用圆角矩形设计，搭配奶茶主题视觉元素，增强用户体验。 ‌ 1 4 ‌用户留存‌：通过收藏、评论功能增强用户粘性，支持社交分享。 ‌ 2

1.个人博客系统 2.前端以vue+element为主，后端以node+express+mongodb 3.采用前后端分离模式，基于 Vue2 + Element 构建响应式前端界面 使用 Express 搭建 RESTful API 服务层，通过 MongoDB 设计文档型数据库结构 基于soket.io实现实时群聊功能 构建用户社交图谱功能，包含评论/关注/拉黑/收藏/点赞等关系管理 基于 PM2 实现集群进程管理，配置 Nginx 反向代理与静态资源压缩

项目描述： 该项目为后台管理系统，旨在实现体检流程的数字化、智能化管理，提升用户体验和体检效率。本项目的主要目标是通过体检一体化系统，实现体检流程的自动化管理，支持多维度数据分析，提升体检效率和用户体验。包括覆盖全区10家体检机构、服务用户超过500万人。 技术栈： react、react-router、antdesign、antd-ProComponents、monorepo、less、scss vue、vuex、vue-router、axios

115年全栈开发经验，精通Vue2/Vue3+TypeScript技术栈，擅长高并发后台管理系统与数据可视化开发。主导过电商平台（日活10W+）、智慧校园系统等项目，具备从0到1的架构设计与性能优化能力。熟悉Webpack/Vite工程化，掌握Node.js中间件开发，可独立交付全栈项目。在程序员客栈完成过23个五星好评项目，交付准时率100%。追求代码优雅与极致用户体验，愿为您的项目提供专业、高效的技术支持。

【项目背景】AGE动漫网站是一个基于Spring Boot + Vue.js构建的动漫资源平台。 【个人角色】作为核心开发者，我主要负责:1. 推荐系统算法设计与实现 2. 后端接口开发与优化 3. 前端界面交互组件开发 【主要贡献】 • 设计并实现了基于用户行为的个性化推荐算法，使用标签偏好权重计算方法，推荐准确率提升40% • 开发了RESTful API接口，设计高效的数据访问层，API响应时间优化50% • 实现了动漫筛选、搜索、分页等核心功能，提升用户体验 • 设计并开发了周更新时间表、播放历史、评论互动等功能模块 • 优化前端组件和后端服务性能，页面加载时间减少30% 【项目成效】 • 用户留存率提升25%，日活跃用户增长35% • 系统并发处理能力提升至500QPS，支持千万级数据高效查询 • 代码采用模块化设计，具有良好的可维护性和扩展性

该项目主要是一个记录笔记平台，平时我主要记录解决的问题，以及一些资料等等项目职责：利用空闲时间完成前端、后端、数据库以及服务器部署，由于css比较薄弱可能样式上不太好看； 1、 使用 maven 管理和部署项目 2、 使用 MySQL 数据库存储笔记用户等信息； 3、 使用 Redis 存储登录票据以及邮箱、图片验证码； 4、 使用 mybatis 操作数据库，应对复杂查询语句； 5、 使用 swagger 以及 knife4j 进行测试接口以及生成接口文档；

一、软件面向的行业和业务场景 该系统专为石油天然气开采企业设计，覆盖上游勘探开发、中游储运加工及下游分销全产业链。在业务场景方面，除基础培训考核外，还深度整合了行业特殊需求： 高危作业场景：针对井控操作、硫化氢防护等高风险环节开发VR模拟训练 合规性管理：内置API接口可实时同步国家能源局最新安全规范（如SY/T 6276标准） 移动端适配：通过PAD防爆终端实现场站现场即时学习，解决倒班人员培训时空限制 二、功能模块与用户功能实现 课程管理模块增强版 智能标签系统：自动识别课程内容关联NACE、API等国际标准条款 多模态课件：支持3D设备拆解动画、AR巡检模拟等新型教学载体 版本控制：课程更新自动触发历史学习记录标记，确保培训有效性追溯 考试管理模块增强版 动态题库：基于SCORM标准构建的2000+行业题库，支持AI智能组卷 生物识别：集成虹膜验证系统满足高安全等级考场要求 错题分析：自动生成知识薄弱点热力图，指导针对性强化训练 学习认证模块增强版 区块链存证：培训证书哈希值同步写入企业私有链，杜绝资质造假 能力矩阵：将学习成果映射至岗位胜任力模型，可视化展示技能图谱 继续教育

MD格式笔记平台，web，PC，android跨平台存储，让做笔记变得便利且容易。 1，密码采用盐值+SpringSecurity加密，用户信息更安全。 2，采用轻量级redisson框架，实现笔记分享延时过期。 3, 笔记采用MD语法，笔记模板更加美观。 4, 支持私域搭建，跨平台存储，本项目提高了web端，Android端，pc端，数据互通。 5，接入了coze智能体，可以进行八股文面试

使用Cursor + AI，Vue3，TS，Element-Plus等技术重构itsm系统前端页面。 独立完成itsm登录逻辑重构，独立完成itsm角色权限模块重构，修改部分itsm后端API以适应新的前端页面。 整合团队提交的代码，解决冲突。合理安排团队任务，高效完成团队开发工作，取得多个重点客户提前通过系统验收的成果。 对接IP电话实现来电弹屏，快速报修，快速创建工单，快速查看客户信息，电话回访，自动生成工单，来电记录等功能。 对接竹云统一登录系统，实现itsm与竹云系统单点登录功能。同步竹云及其它第三方系统的客户，资产，部门，用户等数据。 对接阿里云短信， 对接微信公众号， 对接企业微信，对接云告警功能，对接IP电话。 开发itsm运维大屏，实现流量监控，数据库监控，http监控，内存cpu等监控及告警。 开发itsm手机端功能，实现工单管理，值班管理，排班管理等多个模块。 完成手机端功能上线至微信公众号和企业微信。 使用企业微信中的发送消息功能API实现工单处理后的评分功能。 使用form-create实现自定义表单。使用Poi-tl技术实现自定义报表，使用Ui.Vision模

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

本项目是一个完整的全栈解决方案，主要解决了以下问题： - 商品与漫画管理系统 ：通过后端 API 和前端管理界面，实现了对商品和漫画资源的完整管理流程，包括添加、编辑、删除、分类等功能。 - 多角色权限管理 ：实现了基于JWT的身份验证和授权系统，支持管理员、普通用户和超级管理员三种角色，确保不同用户只能访问其权限范围内的功能。 - 前后端分离架构 ：采用了现代化的前后端分离架构，解决了传统单体应用的耦合问题，提高了开发效率和系统可维护性。 - 数据安全性 ：通过密码加密存储、JWT令牌验证等机制，保障了用户数据和系统安全。 ### 技术架构优势 - 三端分离设计 ：区别于常见的双端（前后端）分离，本方案采用了管理端、客户端和服务端三端分离的架构，使得各端职责更加清晰，维护和扩展更加便捷。 - 现代化前端框架 ：管理端和客户端均采用Vue 3框架，结合Tailwind CSS和PrimeVue组件库，提供了更现代、更美观的用户界面体验。 - RESTful API设计 ：后端采用规范的RESTful API设计，接口清晰明了，便于前端调用和第三方集成。 - 缓存机制 ：后端实现了缓

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。

# 云原生管理平台方案 ## 目标用户与解决方案 (30%) 本云原生管理平台主要面向中大型企业的IT运维团队、DevOps工程师以及云架构师。随着企业数字化转型深入，传统IT架构已无法满足业务快速迭代的需求。企业普遍面临以下痛点：**应用部署复杂度高**，需要手动配置大量环境参数；**资源利用率低**，传统虚拟化环境资源浪费严重；**运维效率差**，缺乏统一的监控告警和自动化运维能力；**技术栈割裂**，不同团队使用不同的工具链，导致协作困难。 本方案通过构建统一的云原生管理平台，实现**容器化应用的全生命周期管理**，帮助企业快速构建现代化的IT基础设施，显著提升开发运维效率，降低基础设施成本。 ## 方案特色与优势 (50%) 相比市场上的传统方案，本云原生管理平台具有以下显著特点： **多云统一管理能力**：支持AWS、Azure、阿里云等主流公有云以及私有云环境，通过统一控制面实现跨云资源的统一调度和管理，避免厂商锁定风险。 **智能化运维特性**：内置基于机器学习的智能告警系统，能够预测性发现潜在问题，自动执行故障恢复操作，将平均故障恢复时间缩短60%以上。