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批发和零售业服务平台可视化大屏有连锁零售企业发展、商品交易市场基本情况、全国宏观指标、商品交易市场摊位分类情况、连锁零售企业基本情况、乘用车销售情况、2019年社会零售品总额、2020年社会零售品总额等功能。

通过一体化的设计、创建（注册/生成/服务编排）、在线测试、发布、管理、共享、流控、鉴权、监控运维、下线等API全生命周期管理，帮助用户统一管理对内对外的API服务，实现数据、应用、服务间的灵活流转与敏捷集成、共享。 1）API生产者：包括已有业务接口直接注册、数据源方式API生成、多个API组合的服务编排三种创建方式； 2）API全生命周期管理：包括API的发布、上下线、导入导出、编辑、删除、API的分组分类等功能； 3）API安全与限制：调用时的API鉴权、限流、熔断的控制； 4）API监控：API调用时的实时监控、态势感知等。

AI建模模块基于Alink开源引擎提供自动化、智能化的分析模型构建能力。模块内置丰富的功能节点，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据处理、分析建模、模型训练等流程的功能诉求；同时辅以图形化、拖拽式的建模体验，让用户无需编写代码，即可实现对数据的全方位深度分析和模型构建，实现数据的关联分析、未来趋势预测等多种分析，帮助用户发现数据中隐藏的关系和规律，精准预测未来。

成功部署与优化超大参数模型： 在大型算力服务器集群上成功联动部署并优化了V3、R1 671B DeepSeek 满血版等超大参数模型，使用 Ollama、SGLang、KTransformer、Unsloth 等推理框架进行部署对比，提升了模型的推理性能和应用效率。 高效管理多GPU服务器集群： 使用 NCCL 技术完成多GPU服务器联动部署，解决了多机多卡之间的通信与负载均衡问题，成功实现了大规模分布式训练和推理 完成大模型微调： 利用 Ollama-Factory 对 14B 以上大模型进行 Full、Freeze、LoRA 微调，优化了模型精度和运行效率，提升了业务需求的适应性。 搭建前沿AI工作流解决方案： 完成 SD、Flux、Wan2.1 等图文生成、图生图、图生视频应用的部署，并成功搭建 Dify、Coze、ComfyUI 等 AI 工作流解决方案，成功实现大模型在商业应用中的实际落地。 开发大模型代理： 制作多个大模型代理，通过调用大模型工具为具体业务场景提供定制化解决方案，成功实现了商业化应用的落地，在开放API平台上参与Python后端路由开发工作

项目职责： 1、 参与业务分析，功能需求的分析； 2、 对客户提出的问题进行修改，优化； 3、 对项目进行部署，完成项目的线上环境； 4、 前端后端全负责； 技能描述： 1、 项目采用了SSH框架，需要负责前端的页面编译以及后端的接口实现； 2、 使用了Redis进行用户信息的缓存； 3、 使用BootStrap实现前端页面的美化工作以及与用户的交互问题；

一、 股票行情分析的优势 数据处理能力强大：可以快速处理海量的股票市场数据，包括历史价格、交易量、公司财务报表、宏观经济数据等，能够从这些复杂的数据中挖掘出有价值的信息和隐藏的模式，为股票行情分析提供更全面、深入的依据。 实时性与及时性：能够实时监测股票市场的动态变化，及时捕捉到市场的短期波动和趋势转折点，并迅速做出分析和预测，帮助投资者及时调整投资策略，把握投资机会。 多维度分析：可以综合运用多种分析方法和技术指标，如时间序列分析、基本面分析、技术分析、量化分析等，从不同维度对股票进行评估和分析，提供更全面、准确的行情解读。例如，通过对历史价格和交易量的时间序列分析，预测股票价格的未来走势；利用自然语言处理技术分析新闻、社交媒体等文本数据，把握市场情绪和投资者对股票价格的影响。 二、股票行情分析工具及功能 三、股票推荐操作策略 趋势跟踪策略 均值回归策略 行业轮动策略 四、风险提示

面向陪玩公司的人员管理，因线上居多，需要一款程序确定陪玩的在线时间，是否正在接单，已经多久没有接单，后台管理用户状态等功能，经过调试后，网页可实现功能包括检查陪玩当前状态，状态持续时间，是否存在接私单情况，同时检测出长时间不接单的睡眠陪玩，提升了人员管理的效率，同时根据陪玩的接单时长，反映出了公司的业绩情况，间接提升了会计的工作效率，与此同时，筛选出了接单较多的优质陪玩，进行重点培养，为公司开源节流，可以说该项目为此陪玩公司发展奠定了长足的基础 技术方面使用了html，css,js,数据库，且该公司作为内网使用，并不需要域名，所以在git平台上使用了数据库，从而解决数据本地存储的问题

一、面向用户与核心问题 本方案主要面向中小型企业及技术团队，旨在解决传统开发模式中存在的两大痛点： 1. 开发效率低下：企业需应对大量重复的CRUD（增删改查）操作和基础功能开发，消耗大量人力与时间成本。 2. 技术门槛高：传统开发需深入掌握前后端全栈技术，而中小企业往往缺乏专业开发团队，难以快速响应业务需求。 此外，方案也支持开发者快速构建复杂业务系统（如OA、ERP、CRM），通过模块化设计降低多租户、权限管理等企业级功能的实现难度。 二、方案核心特点（50%，对比市场常规方案） 相较于市面常见的低代码平台，本方案在以下方面具有显著优势： 1. 轻量级架构与极简设计 - 摒弃传统框架的过度设计（如强制多模块分层、冗余接口），采用“能、白、精、散”代码原则，专注业务逻辑而非技术堆砌。 - 支持按需加载模块，减少资源占用，适合中小项目快速启动。 2. 全栈代码生成与灵活扩展 - 一键生成前后端代码（Java、Vue、SQL），覆盖单表、树表、主子表场景，效率提升60%以上。 - 提供源码级开放性，支持二次开发与深度定制，避免厂商锁定风

本小程序专为现代社区打造，集成智能报修、在线缴费、访客管理、公告通知等核心功能，采用Uniapp+Node.js技术架构实现多端适配。业主可实时提交维修工单、查询物业账单，物业人员通过后台系统智能派单、跟踪处理进度。支持微信支付/分账系统，提供LBS定位报修、工单拍照上传等特色服务，数据全程SSL加密保障安全。已成功应用于小区，报修响应效率提升60%，物业费收缴率达98%，助力物业数字化转型。

项目分为商品、订单、营销、权限4个模块 用户可以设置商品信息、分类，可以处理订单，设置订单，可以设置营销活动、秒杀活动等，管理员可以设置用户、角色的权限 我负责所有模块

概述:学生世界top50大学 外国大学毕业设计项目，项目是全英项目，可对计算机类课程项目做极大参考，可商用进行二次开发，在拥有豆瓣和猫眼功能的同时拥有豆瓣和猫眼没有的票房分析预测功能 在这个项目中，我们将构建一个集电影信息、在线购票、用户交互服务、信息管理为一体的一站式电影互联网平台。当人们想要查找电影的一些基本信息，如片名、导演、演员、简介、评论等，或者他们想要购买热门电影的电影票时，他们可以使用我们的网站。在我们的网站上，用户可以浏览不同电影的信息。如果用户已经登录，他就可以评论和评价这部电影，或者根据自己的需要进行购买。还提供了一些电影院的基本信息。当用户进行购买时，他应该选择特定电影的电影院、厅和场次来完成购买。 数据分析部分: 在实现以上功能的基础上，我们增加了热门电影的实时票房预测和个性化推荐电影(基于用户看过的电影类型和电影拍摄地区)。 目的: 1.为用户提供一个网站，让他们可以获得所有的电影信息，并购买他们喜欢的电影票。 2.帮助客户找到适合他们的电影(推荐) 3.提供更详细的电影数据供用户选择观看(预测票房) 4.1. 工具 html 

该项目对应的 GitHub repository 的 star 数已超过 1.1k。 铜钟是一个主打「听歌」功能的 web app, 致力于为人们带来卓越的听歌体验。铜钟有着丰富的音乐资源，简洁清爽的 UI 和方便的交互。在铜钟上，你不仅可以方便地找到并聆听你喜欢的歌曲，还可以将它们保存下来。 铜钟上的一切内容都是与音乐直接相关的，没有直播, 社交和广告，不会干扰你的听歌心情。在铜钟上，你可以沉浸到属于你自己一个人的那片天地，忘却世间的纷纷扰扰...

【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

1.对使用word来进行内容和格式编排的人群。主要解决繁琐的格式调整问题。（目前主要适配 论文这块的格式调整需求） 2. 常规的市场上调整word格式，基本是靠word自带的功能，样式，格式刷等。而目前已有的mcp也没法对word格式进行修改，常见的库如python-docx只能解决基础的格式修改，而win32com则对计算资源要求更高，且没法并发，处理慢且稳定性差；直接对OPEN XML进行修改需要对XML有深入的了解，否则一旦出错，整个word文件将无法正确打开甚至报废。而本方案目前针对 “论文”这一细分领域，结合AI解决了大量的word格式自动调整问题，并且这类操作可以延申泛化到其他的word文件中。 3. 编程语言以python为主，在调研若干word相关的包后，采用多个包组合以及对OPEN XML分析的综合方案，同时配合LLM辅助参与样式映射工作，增强项目的智能性。

后台用是react,客户端有web端,小程序端用的是uniapp,桌面端用的是vue+electron,后端用的是java,业务做的是墓地墓碑管理,客户购买墓地该业务具有局限性,该项目花费时间半年,属于tob型的业务,在开发过程中也是遇到了很多问题

本方案专为 中小型企业用户 设计，主要面向 有订单管理需求 的企业，如电商、制造业、批发零售等行业。许多中小企业在日常运营中面临订单管理混乱、效率低下、信息不透明的问题。 本方案通过 数字化订单管理，帮助企业 高效管理订单生命周期，从订单创建、审核、分配、处理到完成，全流程可视化，确保订单的准确流转，提升运营效率。同时，本系统提供 实时订单跟踪、数据分析、库存管理对接 等功能，让企业能更好地优化资源配置，降低管理成本，提高客户满意度。 本方案相比于市场上常见的订单管理系统，具有以下 核心优势： ✅ 轻量级 & 易部署：基于 SpringMVC + Vue 前后端分离架构，提供轻量级、高性能的订单管理解决方案，支持私有化部署，适合中小企业快速上线。 ✅ 高性能数据缓存：采用 Redis 作为缓存层，加速订单查询，减少数据库压力，使系统响应速度更快，即使在高并发情况下也能保持流畅。 ✅ 订单全生命周期管理：覆盖订单 创建、审批、处理、支付、物流、售后 等完整流程，支持企业自定义流程配置，适配不同业务需求。 ✅ 权限管理与多角色支持：支持 管理员、业务员、财务、仓库等多角色，实现 精

该系统用于患者在小程序上快速进行预约挂号的操作，角色分为普通用户、管理员和医生，系统分为小程序前台和 Web 后台。系统前台的主要功能即为查看科室时间段进行预约挂号以及 AI 助手问答，管理员后台的主要功能为对各种信息进行管理以及对科室值班医生和时间段进行安排，医生后台用于处理名下的预约订单，开出医嘱。

React 新闻管理系统项目简介 一、面向对象与核心价值 本方案主要面向中小型媒体机构、企业宣传部门及内容管理团队，致力于解决新闻内容生产全流程中的协作效率与管理难题。具体解决以下痛点： 多角色权限混乱：传统系统常因权限划分模糊导致功能越权访问； 新闻流程割裂：从撰写、审核到发布的环节缺乏统一管理，易出现状态遗漏或操作延迟； 开发依赖复杂：中小团队开发时后端接口搭建成本高，影响前端功能验证效率。 二、核心优势与差异化特点 相比市场常规新闻管理方案，本项目具备以下核心竞争力： 前沿技术驱动，开发体验更高效 采用 React 18 与 React Router v6 最新技术栈，结合虚拟 DOM 与声明式路由，显著提升页面渲染性能与路由切换流畅度；同时集成 Redux Toolkit 简化状态管理，降低复杂业务的开发成本。 精细化权限控制，安全与灵活兼备 支持 “超级管理员 - 区域管理员 - 编辑” 三级角色体系，通过动态权限校验（如页面访问、功能操作）确保不同角色仅能访问授权内容；角色与权限可独立编辑，满足个性化管理需求。 全周期新闻管理，覆盖内容生产闭环 提供从 “草稿保存→提

技术架构：eureka+springboot+mysql+mybatis+redis+rocketmq+zuul 在现有的网约车市场中，通过车辆的定制来满足特殊人群的定向服务，如残障人士、孕妇和小孩等。提出网约车的立项、开发和上线。项目分司机端、乘客端和boos端。汽车采用车载大屏：同步司机和乘客信息，广告投放，第三方应用投放。项目采用高德地图服务达到司乘同显和实时计价的功能。 1、调整zuul网关的filter顺序问题，节省机器资源。 2、调研灰度发布方案，采用金丝雀灰度发布，用于实验新功能，便于产品快速迭代。 3、 seata分布式事务解决下单业务的最终一致性。 4、 派单引擎：实时单派单，预约单派单，分布式锁抢单唯一性，提升程序健壮性。 5、 计价系统：基础计价，动态调价，分时段计价。异步计价提升用户体验。

本研究旨在融合FasterNet的YOLO算法。开发一种高效准确的车厘子品质分级系统。通过将YOLO算法与FasterNet相结合，可以充分利用两者的优势，提高车厘子品质分级的准确性和效率。具体而言，YOLO算法可以实现对车厘子的快速检测和定位，而FasterNet则可以对检测到的车厘子进行准确的品质分类。