本项目针对集成电路先进工艺节点下，高精度参数电容提取耗时且困难的行业痛点，提出并实现了一种创新解决方案。核心技术融合了神经网络（NN） 构建高效的电容预测代理模型，利用有限元方法（FEM） 生成高精度训练数据并进行关键区域验证，以及采用多线程框架OMP 等算法优化数据采样与模型训练过程。该方案显著提升了提取效率，在保持与商业工具可比拟的精度的同时，大幅缩短了计算时间。项目成果有效解决了企业的实际工程难题，其性能和可靠性已获得合作企业的正式认可，成功应用于其实际芯片设计流程中，为复杂互连结构的快速精准建模提供了有力工具。

1、本方案面向小微商户/个体户新公司成立，刚开展外卖业务，低成本快速上线运营，免去像美团、饿了么抽成问题。 2、本方案终端为微信小程序端，介于微信用户众多，本系统只发布微信小程序平台。 3、本方案前端开发语言uni-app，后端开发语言PHP,底层框架ThinkPHP6,前后台分离，管理后台ElementUI,具有易开发，易维护

尚品甄选是一个B2C模式的电子商务平台，包含后台管理系统和前台用户系统。项目采用前后端分离开发模式，基于SpringBoot + SpringCloud微服务架构。 spzx-parent： 尚品甄选项目的父工程，进行项目依赖的统一管理，打包方式为pom spzx-common: 尚品甄选项目公共模块的管理模块，父工程为spzx-parent common-util: 工具类模块，父工程为spzx-common common-service：公共服务模块，父工程为spzx-common spzx-model: 尚品甄选实体类模块 spzx-manager： 尚品甄选项目后台管理系统的后端服务

1.安邦集团旗下一款社区金融类App（https://www.jiemian.com/article/295100.html） 2.技术实现：SpringBoot+MyBatis+MySQL，这是项目的一期开发，使用SpringBoot为后续扩展为微服务架构奠定基础 3.负责App接口和后台管理系统的开发，app分为安卓和IOS两个版本 4.由于项目年代久远，无法演示

针对机器人策略在真实环境里学习成本高、难以覆盖复杂场景以及仿真与现实差距大这些挑战，提出一种基于“数字表亲”场景，结合大语言模型的机器人操作数据生成框架，用于合成高质量的机器人操作数据。首先，依靠ACDC框架自动生成和真实场景几何布局以及语义相似的多样化数字表亲仿真环境；接着，把任务指令、仿真状态输入到LLM中，生成一个层次化的技能树；而后，将任务树编译成一组预先定义好的运动原语，这些运动原语是基于OMPL运动规划与GraspNet抓取姿态估计来实现的；最后，在仿真环境中执行运动原语生成的轨迹数据，并检测任务是否成功。本文在两种条件下开展研究：一是仅使用真实数据，二是混合真实与生成的仿真数据，均采用ACT算法进行训练，并在原始真实场景以及物体空间分布具有不同程度变化的测试环境中评估其性能。实验结果表明，混合数据训练策略显著提升了模型在未见目标和变化环境下的泛化能力。本文方法降低了真实数据采集成本，提升了仿真数据的实用价值，为大规模、跨场景的机器人策略学习提供了高效可行的新途径。

【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

主要有项目配置，游戏页面，游戏报告三个页面，使用前端Electron框架开发，最后打包生成window桌面应用，分别有初级(9×9，10个雷)，中级(16×16，40个雷)，高级(30×16，99个雷)三个难度级别，用户点击方块可以实现扫雷功能，如果点到雷区，弹框提示扫雷失败，点击确定，生成本次扫雷报告，包括难度级别，错误率等

后端基于spring boot MVC框架构建，基于spring cloud的分布式微服务架构购物系统，数据库映射基于MyBatis实现用户注册与管理，商品管理，商家增删改查商品，用户添加至购物车购买等功能，代码主要分为用户信息模块、商品模块、购物车模块等等。前端使用Vue+ElementUI组合构建，提供axios与后端建立联系，进行交互，最终实现智慧购物系统服务

面向市场悠闲游戏开发，技术使用熟练，开发过程详细，功能齐全。主页面实现 (MainActivity)：媒体播放器：背景音乐控制，响应式UI：自适应布局，页面导航：启动游戏页面。游戏页面实现 (GameActivity)：自定义棋盘视图：BoardView，游戏状态机管理，触摸事件处理，胜负判定算法。本五子棋游戏应用采用专业级的Android架构设计，具有以下核心优势： 分层架构设计：清晰的表示层-业务层-数据层分离 高性能实现：优化的棋盘渲染和游戏逻辑处理 模块化组件：独立封装棋盘视图、游戏状态机等核心组件 专业UI/UX：符合Material Design规范的界面设计 健壮性保障：完善的异常处理和资源管理机制

项目简介 **金融数据管理平台**是一款专业级金融合同管理和计算工具，专为解决金融机构和企业财务部门在融资管理中面临的复杂计算问题而设计。本人独立开发完成核心功能，现寻求合作伙伴或出售源代码。 **技术栈**：Python + Tkinter + SQLite + Pandas **开发进度**：核心功能已完成，可直接使用 ## ✨ 核心功能亮点 ### 1️⃣ 精确的利率计算引擎 - ✅ **支持LPR浮动利率**：自动查询最近LPR，精确计算利率 - ✅ **复杂调息规则**：支持多种调息周期和调息日 - ✅ **首笔提款日机制**：支持以首笔提款日为基准的利率确定 - ✅ **固定利率支持**：支持全期固定利率不调息 ### 2️⃣ 强大的还本付息计算 - ✅ **多笔放款支持**：一个合同下支持多笔放款独立计算 - ✅ **灵活还本方式**：按计划还本、利随本清、到期一次还本 - ✅ **多样付息方式**：定期付息、利随本清、复利计息、还本时结清利息 - ✅ **自定义付息日**：支持自定义各种付息日期组合 ### 3️⃣ 特殊业务场景支持 - ✅ **信托特殊结息**：支持信托业务特有的结息规则 - ✅ **同日还本付息**：正确处理同一天既有还本又有付息的情况 - ✅ **多担保情况**：支持记录和显示多种担保情况 ### 4️⃣ 完善的报表功能 - ✅ **融资台账**：自动生成融资台账，显示担保情况和起止日期 - ✅ **汇总还本付息表**：查看所有合同的还本付息明细 - ✅ **数据导出**：支持Excel/CSV格式导出 ## ? 目标客户 - **金融机构**：银行、信托公司、租赁公司、小贷公司 - **企业财务部门**：大中型企业的资金管理部门 - **投资管理公司**：私募基金、资产管理公司 - **财务咨询公司**：为客户提供融资规划服务的咨询机构 ## ? 商业价值 1. **提高工作效率**：自动化复杂计算，节省大量人工时间 2. **降低错误风险**：精确计算避免人工错误，降低财务风险 3. **优化决策支持**：提供准确的现金流预测，辅助融资决策 4. **满足合规需求**：符合金融监管要求的精确计算和报表

练手学习的一个小玩意 springboot+ mysql+redis + docker + nginx + vue 主要就是一个基础的web开发套包把，有需求可以直接进行业务代码，基本不用动了 这个练手项目后端目前没有增加微服务，消息中间件等；就是一个正常大众的一个管理系统 根据开源大佬若依的单机版根据自己喜好优化修改后的·，替换了一个内容

针对现有的一些chm格式生成工具局限性（如Smart Sql存在无法一次生成多个oracle用户对应的数据库说明文档，且未包括存储过程、视图无脚本等问题），基于HTML Help Workshop工具及开发语言自行实现基本的chm工具； 实现方案： 1、基于ado.net完成元数据读取（表、视图、存储过程，包含字段、备注、相关脚本等）； 2、生成对应的html、hhp、hhc文件； 3、调起HTML Help Workshop工具基于步骤2生成的文件编译生成chm数据库说明文件。

1.购物商城平台主要面向零售行业，涵盖了众多业务场景，致力于为消费者提供便捷、全面的一站式购物体验。 2.项目分为商品展示，个人页面介绍，注册与登录的，购物车以及订单的管理。 3.后端技术 ：采用 [具体后端开发语言，如 Java Spring Boot] 框架构建商城的后端服务，具有良好的扩展性和稳定性。Spring Boot 提供了丰富的功能组件，方便快速开发和部署，能够高效地处理业务逻辑和数据存储操作。同时，结合 [具体数据库，如 MySQL] 作为主要的数据存储系统，通过合理的数据库设计和优化，确保数据的高效存储、查询和更新，满足商城在高并发访问情况下的数据处理需求。 前端技术 ：前端使用 [具体前端框架，如 Vue.js] 框架进行开发，Vue.js 的组件化开发模式使得代码结构清晰、易于维护和扩展。它能够实现动态页面效果，为用户提供有价值的流畅的交互体验，如页面的无缝切换、商品列表的动态加载等。此外，采用响应式设计原则，确保商城在不同终端设备（如电脑、平板、手机等）上都能完美展示，适配各种屏幕尺寸，提高用户体验的一致性。

1. 本项目面向谁，解决了什么问题 目标用户 本项目主要面向 物联网协议开发者、设备驱动工程师、算法工程师及系统集成商。它是edge-gateway项目的功能扩展框架，为希望将特定功能集成到网关中的开发者提供了一套标准、高效的开发工具集。 解决的核心问题 本项目旨在解决边缘网关在面对多样化、非标准化的物联网场景时的功能扩展性与协议适配性难题。 它通过提供一个强大的插件化框架，解决了以下关键问题： 快速适配异构设备：现实世界中存在大量私有协议或非标准协议的设备（如特定型号的PLC、传感器、专有硬件）。通过为这些设备开发专用插件，可以快速将其接入网关，实现“万物互联”。 解耦核心业务与驱动层：将设备驱动、专用算法等易变部分以插件形式独立开发，使之与网关核心业务逻辑（如数据上报、规则引擎）解耦。这使得网关主程序保持稳定，同时插件可以独立迭代和部署，极大地提高了开发效率和系统的可维护性。 实现功能的热插拔：支持在网关运行时动态安装、启动、停止、卸载插件，而无需重启服务。例如，可以在不中断其他设备数据采集的情况下，为一个新增的设备在线安装其驱动插件，实现业务的“零停机”更新。 算法与业务逻辑扩展：开发者不仅可以编写设备驱动，还可以将专有的数据处理算法（如视频分析、故障诊断模型）封装成插件，让网关在边缘侧即可执行复杂的计算任务。 2. 相比于市场常规方案，本方案有什么特点 企业级的类加载隔离机制 本方案最大的技术亮点是为每个插件创建了独立的自定义类加载器（PluginClassLoader）。这意味着每个插件都运行在自己的“沙箱”中，可以自由引入任何版本的依赖库，而无需担心与其他插件或网关主程序发生JAR包冲突。这是许多简单插件方案所不具备的，是保障系统长期稳定运行的基石。 完善且清晰的插件生命周期管理 框架定义了从初始化(init)、启动(start)到停止(stop)、卸载(unload)的完整生命周期。PluginManagerService作为中央管理器，精确控制每个插件的状态转换，并确保在卸载插件时能彻底释放其占用的所有资源（包括关闭类加载器），有效避免了内存泄漏。 强大的双向集成能力 插件并非孤立运行。框架通过插件上下文（PluginContext） 将主程序的Spring应用上下文（ApplicationContext）注入到插件中。这使得插件可以反向调用网关的任何核心服务（例如，调用AlertService主动上报告警，或将数据写入SQLite数据库），实现了插件与平台之间的深度、无缝集成。 支持远程动态管理 框架提供了REST API接口，允许运维人员或上层管理平台通过网络远程管理网关上的所有插件，包括查看状态、安装、启用/禁用、卸载和重启插件，极大地提升了大规模边缘节点部署时的运维效率。 3. 方案的产品组成或技术选型 项目结构：多模块Maven项目 plugin-core: 插件核心API。定义了Plugin接口和插件生命周期，是所有插件开发的基石。 plugin-loader: 插件加载器与管理器。负责插件的发现、隔离加载、生命周期管理和API暴露，是整个插件框架的中枢。 capture-plugin: 一个示例插件，用于演示如何开发一个符合规范的插件。 核心技术： 开发语言：Java 21 核心设计模式： SPI (Service Provider Interface)：插件的发现和加载机制。 自定义ClassLoader：实现插件间的资源隔离。 外观模式 (Facade)：通过 PluginManagerService 提供统一的插件管理入口。 运行时环境：集成于Spring Boot应用中，插件可访问ApplicationContext。 部署形式： 插件开发者将自己的插件实现打包成一个独立的 JAR 文件。 运维人员只需将该JAR文件放入网关服务器的 plugins 目录下，即可由 PluginManagerService 自动发现和管理。

本程序致力于提供一个强大且实用的人群计数工具，其核心目标在于精准地检测图像或视频流中出现的人体目标，并高效地统计其数量。为实现这一任务，程序采用了当前深度学习领域的主流框架——PyTorch，构建并部署了一个经过优化的YOLOv3 (You Only Look Once, version 3) 目标检测模型。 YOLOv3 被选为本程序的核心算法，主要得益于其卓越的性能平衡。作为一种单阶段（one-stage）检测器，YOLOv3 以其显著的速度优势闻名，能够在保持较高检测精度的同时，满足实时处理的需求。其核心原理是将目标检测视为一个回归问题，通过单次前向传播即可预测图像中所有目标的边界框位置及所属类别概率。本程序特别利用了 YOLOv3 的 Darknet-53 骨干网络提取深度特征，并结合其多尺度预测机制（在三个不同尺度的特征图上进行检测），使其能够有效应对人群计数中常见的尺度变化大（如近处个体大、远处个体小）和密集遮挡等挑战，精准捕捉不同大小的人体目标。

1、项目功能 普通用户模块： ①用户注册：新用户第一次进入该系统，需要输入个人信息注册账号，方便管理员进行管理，也是用户身份识别以及安全保障的一种方式。 ②用户登录：用户根据已注册的账号登录进入系统，可以查看之前的收藏记录、订单记录等等。 ③系统首页：用户首页能够展示最新的图书、推荐的图书、优惠活动、公告等信息；可以通过图书的动态内容吸引用户停留，刺激购买欲望。也可以实时传递平台规则变更、图书优惠活动等关键信息，避免用户忽视相关优惠，导致减低用户体验感。 ④图书信息浏览：用户可以按照类别浏览，方便用户挑选自己感兴趣的图书，相较于线下更加的方便快捷。登录后，用户还可以将自己感兴趣的图书收藏到自己喜欢的图书里面，不一定需要立刻购买，可以仔细考虑或者多方对比，提升用户体验感。 ⑤图书搜索：用户可以实现图书的精确查询以及模糊查询，可以按图书类别、作者、书名或出版社进行查询，避免找不到部分冷门书籍的情况发生，也可以满足部分专业用户的需求。 ⑥图书资讯：用户可以查看图书相关的资讯信息，通过展示图书部分情节内容提升用户兴趣，也可以展示与该图书相关的信息，比如图书出版社的近况等等。 ⑦个人中心：用户可以对个人信息进行修改，提升用户个性化服务的体验感，同时也支持收货地址的多版本保存，适配多场景配送需求，减少用户在下单时重复输入不同的地址。还可以对用户的图书收藏进行管理，可以直接点击图书进行购买。 ⑧购物车：用户可以将想要购买的图书加入购物车，也可以将已经加入购物车的图书进行批量结算生成订单或者删除图书，在付款生成订单的时候还可以进行地址绑定以及使用相关的优惠券等等。 ⑨评论信息：用户可以添加图书评论信息来反馈自身的实际感受，还可以通过查看别人的评论信息综合考虑自己是否要购买该图书，评价是用户生成内容中极具价值的一种数据[11]。同时评论信息还可以增强图书的可信度，让用户购买体验性更好。 ⑩订单信息：用户可查看个人订单信息，能够对实时订单状态进行追踪，也能够将图书的退货、换货透明化，减少用户因信息不明确产生的焦虑。 在线客服：用户可以点击在线客服与客服人员交流，了解想要的图书信息，也可以提出系统相关的疑问与客服人员进行交流谈论。 历史记录浏览：用户可以在个人中心界面点击历史记录浏览，跳转的界面会展示近期点击的图书，方便用户快捷找到自己搜索查看过的图书。 后台数据管理模块： ①管理员登录：管理员进入系统前，需要先进行身份验证，通过输入管理员账号密码登录在线图书商城系统； ②后台主页：管理员进入后台系统后打开的第一页，查看后台主页信息，集中展示核心运营数据如订单量、用户活跃度等，辅助管理员快速掌握业务现状，制定针对性策略。 ③个人中心管理：管理员可以对个人账号和密码进行查看和修改，定期更新密码，降低内部安全风险。 ④用户管理：管理员可以对注册用户进行管理和查看、修改、删除，管理用户账号与行为，封禁异常账户以维护平台秩序。 ⑤图书分类管理：管理员可以查看、添加、修改和删除图书分类信息，灵活调整分类结构，适配市场趋势与用户需求变化，优化导航体验与搜索效率。 ⑥图书信息管理：管理员可以管理、查看、添加、修改和删除图书信息，维护商品信息准确性，避免库存超卖问题，优化商品描述与定价策略，更加吸引用户的查看。 ⑦订单管理：及时为管理员提供用户的订单信息，以便及时发货处理，实时监控订单状态，提升发货与售后处理效率。 ⑧统计管理：完成对图书销售数据的统计，分析销售趋势与用户行为，指导采购、优惠活动等决策，让库存周转与资源分配更加方便。 ⑨公告管理：管理员可以发布公告，管理公告，统一发布平台公告，确保与系统相关的消息能够被用户及时了解，减少用户因规则不清晰产生的纠纷。 ⑩优惠策略管理：管理员可以发布一些购书的优惠活动，通过优惠活动如满减、限时折扣刺激消费，提升图书销售量，追踪活动效果，优化促销策略。 ⑪评价管理：管理员可以对用户的评价进行管理和查看、修改、删除。审核用户评论，过滤违规内容以维护平台口碑；精选优质评价提升商品页说服力。 ⑫历史浏览记录管理：管理员可以删除用户展示的最近浏览记录，比如在图书下架后，无需展示，就可以通过书名或者用户名进行搜索，查找到图书再进行操作。 2、使用技术 本系统采用‌Spring Boot框架‌作为后端开发基础，该框架主要有自动化配置、模块化设计等明显的特性，可以极大的缩短开发周期并降低团队协作成本。通过集成MyBatis持久层框架，实现Java对象与数据库表字段的灵活映射，其动态SQL生成机制能有效处理多条件图书查询、分页加载等复杂数据操作，同时借助二级缓存机制显著提升高频访问数据的读取效率‌。前端则使用‌Vue.js渐进式框架‌，其组件化开发模式与响应式设计能高效实现复杂交互界面，适配多终端用户体验需求。在数据存储层面，系统选用‌MySQL作为核心数据库，它具备ACID事务保障与高并发处理能力，可应对图书库存动态更新、优惠活动等高负载场景。

客户购买保险后，保单附赠有车险和非车险的增值服务。用户登录增值服务系统后，根据证件号和手机号查询用户购买的保单信息，以及享有的增值服务，点击对应增值服务进行使用。与外部供应商做对接，完成不同订单状态的交互。使用完成后，可查看对应的订单详情。后台负责保单数据从核心系统的同步，增值服务客服下单，订单审核对账，数据配置等等。 spring 全家桶nacos，getaway，seate，xxl-job,springboot，springcloud，Mybatis-plus，logback，Docker，jenkins 自动化部署。数据库：mysql,redis

1.系统架构设计：主导积分系统微服务架构搭建，基于 SpringBoot + SpringCloud + Mybatis-plus 实现模块化拆分，设计公共组件（如分布式锁、幂等校验），支持横向扩展； 2.高并发处理：通过 Redis 缓存热点数据（如用户积分余额）、读写分离（MySQL主从集群）及 Nginx 负载均衡，将核心接口响应时间优化至 100ms 以内； 3.功能模块开发：完成积分任务中心、多级审核工作流（基于 Flowable）及自动化结算模块开发，上线后用户参与率提升 35%；

这是一个用于下载HTML页面中的资源并将其本地化的工具。它解析HTML内容，识别并下载所有外部链接的资源，然后将这些资源的URL替换为本地路径。EnhancedHTMLViewer 类则是一个基于Tkinter库的增强版HTML编辑器，提供了打开网页、保存文件、运行HTML预览等功能，并支持基本的语法高亮显示。这两个类共同为处理和编辑HTML页面提供了便利。

秦皇岛图书馆数字图书馆现有的单节点设计在面对用户增长和潜在的服务器故障时表现出明显的脆弱 性，需要通过现代化的云原生技术来增强系统的稳定性和性能，将虚拟机上的LNMP（Linux，Nginx, MySQL，PHP）架构迁移到使用Docker容器, Kubernetes（k8s）进行编排管理 shell编写的自动化部署LNMP监控系统健康状况