1.本方案面向光电镊单细胞操作平台的控制软件，通过软件实现控制单细胞的识别、导入导出、培养、抗体实验等。 2.想比市场常规方案，本方案实现对细胞的全流程自动实验操作，软件通过串口控制温控、相机、投影设备、电机、泵、荧光等模块实现对细胞的各种操作 3.应用到的技术有C++、QT、串口通信、SQLite、opencv图像处理、ai检测等

一、【面向对象与核心价值】 本方案为三方赋能，解决核心痛点： 面向银行：作为运营方，解决其希望提升学校客户存款率与粘性的问题。通过提供本系统作为服务，将学校收费资金流自然沉淀至本行。 面向K12学校：解决其收费项目繁杂、对账工作低效、现金管理困难的运营痛点，实现财务数字化，大幅提升管理效率。 面向学生家长：解决其缴费不便、信息不透明的体验痛点，提供如线上购物般便捷、清晰的缴费服务。 二、【方案核心优势】 相比市场通用支付工具或单一缴费系统，本方案的独特价值在于： 金融+场景深度融合：不仅是收费工具，更是为银行量身定制的业务增长工具，直接服务于银行的存款核心指标，商业价值明确。 极致贴合教育场景：具备“自动升学”、“账单减免”、“现金消账”、“迎新活动” 等深度定制功能，远超通用支付的灵活性。 全流程闭环管理：提供从费用创建、推送、支付、对账到报表生成的一站式解决方案，数据无缝流转，彻底替代手工操作。 清晰的权责管理与审计：多端（运营端、学校端）权限严格分离，配合操作日志功能，满足银行与学校对安全性与审计性的高要求。 三、【产品与技术架构】（20%） 产品组成： 运营端（PC）：银行管理员使用，负责学校入驻、权限分配、系统监控与日志审计，是资金流管理的总抓手。 学校端（PC）：校方财务/老师使用，是核心业务操作平台，涵盖学生、收费、订单、活动及报表全功能。 家长端（H5/小程序）：家长使用，提供账单查缴、分笔支付、历史查询等极致便捷的自助服务。 技术选型： 采用成熟稳健的Vue + Spring Boot + MySQL技术栈，保证系统安全与高可用性。 集成威付通，保障支付通道的稳定与用户体验。 架构上支持微服务与API化管理，确保后续扩展性与维护性。

就是单纯的展示我有开发的能力以及技术，结合了html，python后端撰写的伪全栈开发，前后端不分离，服务器端渲染前端。采取redis的本地缓存技术存储验证码等数据进行验证，代码进行数据库数据自动写入修改。采用flask——Email包实现邮箱发送接受验证的功能，用以实现注册。采用css对页面进行渲染，使得页面更美观。

解决物流运输工单记录繁琐问题，基于物流到站创建货运单信息，使工单物件进行合理分类，便于统计分析及后续数据的追溯，并提供H5、微信小程序、web管理端、财务端， 集成打印、excel导出等等功能。简便说明： 员工利用手机端（H5、小程序）根据货运到站信息登记工单，提供工单打印、图片分享功能，后台可根据具体车次、具体到站信息创建工单系统，方便员工记录统计，让所有数据进行有序的记录，统计，财务分析等等。。。

智慧校园可视化大屏通过数据可视化技术，将学校各个方面的数据信息进行展示，可以提高信息公开透明度、优化校园管理、提高学生教育质量和提高校内活动宣传效果等。 1. 提高信息公开透明度：通过大屏幕展示校园各个方面的数据信息，可以提高信息公开的透明度，让学生、教师和家长更加了解学校的发展状况和各项工作进展情况。 2. 优化校园管理：通过大屏幕展示学生信息、教师信息、课程信息等，可以帮助学校管理部门更加全面地了解学校的运作情况，及时发现问题并采取措施加以解决。 3. 提高学生教育质量：通过大屏幕展示学生的成绩、考试情况、课程表等信息，可以帮助学生更好地了解自己的学习情况，及时调整学习计划，提高学习效率和成绩。 4. 提高校内活动宣传效果：通过大屏幕展示校内各种活动的信息，可以帮助学校宣传部门更好地宣传校内活动，吸引更多学生参与，提高活动的效果和影响力。

1，自动化测试平台，主要为公司内部测试服务，公司有自己的软件产品，既有Web端，也有APP端（Android和 iOS）两个版本。每次做黑盒测试，测试人员测试的不全面，总是有一些测试用例没有覆盖，影响用户体验。开发自动化测试平台后，可以基本覆盖60%的测试用例，大大的节省了测试时间，并且可以自动生成测试报告，简单明了。 2，自动化测试平台，支持Web端测试和手机端测试，测试范围支持黑盒测试和压力测试。 3，采用的技术主要是Selenium框架和Appium测试框架，压力测试采用Jmeter测试框架。后端使用Python、flask Web框架。新增的测试用例需要手工添加测试代码，维护成本相对高。

低代码开发平台（Low-Code Development Platform, LCDP）是一种通过可视化界面、拖拽组件和模型驱动逻辑快速构建应用程序的软件开发工具，大幅减少传统编码需求，显著提升开发效率。以下从核心特点、主流平台、应用场景、技术架构及实施价值五个方面展开介绍： 一、核心特点与优势 1. ​​可视化开发​​ ​​拖拽式设计​​：用户通过图形化界面拖拽预置组件（如表单、图表、工作流引擎）构建应用，无需深入编码基础。 ​​预置模板库​​：覆盖OA、CRM、ERP等60+行业模板，加速开发流程，效率提升50%以上。 2. ​​快速迭代与部署​​ 内置CI/CD工具支持自动化测试和云原生部署（公有云/私有云），开发周期缩短60%-80%，传统需数月的项目可压缩至数周 3. ​​跨系统集成能力​​ 支持API连接器（如Zoho Creator集成600+应用）、数据同步及身份验证系统（LDAP/OAuth2.0），无缝对接ERP、钉钉、企业微信等第三方平台。 4. ​​降低技术门槛​​ 非技术人员（如业务分析师）可参与开发，企业70%的新应用可由业务人员构建，促进跨部门协作

利用虚拟现实技术、次时代引擎渲染技术创建项目虚拟样板间模拟精装样板，实现1：1还原。“虚拟样板”提供了建筑完整效果的展示功能，不仅可以详细了解每个部位的材料、设备的品牌、型号、规格、材质、色彩、功能等，同时可通过材料调整功能从资源库进行实时搭配调整，生成一套完整装修方案，辅助项目完成定板定样，提高决策效率

ReducePicSize是一个缩小图片尺寸的小工具。 它可以批量把整个文件夹下的所有图片，按照设置的尺寸进行批量缩小。 读取时可以勾选包含子文件夹。 处理图片时，会保持图片的长宽比例不变。 工具提供了 运行后，工具会把图片的长或宽缩小到指定的像素值。 比设置像素更小的图片不会被改变。 工具支持的图片格式包括：JPG, PNG, BMP, GIF, TIFF, WEBP

1.工具介绍 PicSearch是一个基于纹理图像内容进行搜索的工具，直接通过上传纹理照片或图片即可找到相似的图片结果。 提供石纹、木纹等各种纹理的产品搜索，能根据客户随意拍摄的照片或图片，帮助企业精确找到本地图库中的纹理图片。 2、使用步骤 (1)点击上传按钮选择需要搜索的图片 (2)选择需要搜索的图片库目录 (3)开始搜索 (4)系统自动分析图片特征 (5)搜索完毕后相似图片会显示在结果区域 (6)双击结果图片的名称，可以打开图片查看

在大型交通枢纽，业务拓展和旅客出行需求增长使车辆通行管理难题凸显。传统人工管理效率低，难以适应高强度运行；基于传统 AI 算法的检测系统在复杂条件下识别准确率低，无法提供精准数据；部分现有系统兼容性差，限制功能拓展；系统维护复杂，成本高且易因维护不及时影响运行。这些问题严重制约交通枢纽车辆管理的高效、准确和安全，急需新的解决方案。我们的系统主要具六大功能模块，分别是用户管理模块、数据分析模块、摄像头管理模块、监控检测模块、在线识别模块。

做为核心前端开发工程师，对基建行业做计划以及进度的跟进系统，以及消耗材料算量系统，使用vue搭建项目，开发，有h5页面以及小程序。独立开发模块进百个。优化代码性能，及Bug修复，提升用户体验。使用echarts搭建预警看板，方便领导查看。做事细心和有条理，抗压能力强，有独立工作能力，热爱学习喜欢钻研新技术。

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智能建造一体化平台，融合BIM，大数据，AI，物联网技术，对项目进行全方位的监管，同时搭载虚拟人技术实现各模块的自动讲解，方便展示各板块功能。平台包含三个子系统分别为BIM+数字孪生子系统，智慧物联工地应用子系统及第三方系统集成。BIM+数字孪生子系统，深度整合GIS数据和BIM数据，不仅展现以BIM为结构核心三维数字化项目场景，同时展现以BIM+GIS融合的项目级CIM应用。智慧物联工地应用子系统以智能设备为媒介，利用物联网技术，打造项目现场全覆盖监管。

xq数据管理系统是一款面向JG产品质量可靠性领域的综合性数据管理与分析平台，旨在通过数据中台技术、人工智能算法及多系统集成能力，实现通用质量特性数据的全生命周期管理。系统以解决行业数据孤岛、管理效率低、共享不足等核心问题为目标，构建了涵盖数据采集、存储、治理、分析、共享及可视化展示的完整闭环，为质量可靠性领域提供智能化、标准化、可扩展的数据服务支持。

1、方案应用场景： 本方案面向所有需要声学信号处理的产品，包括但不限于：商用车，乘用车，蓝牙耳机（机车头盔），高端测绘设备，机器人等等； 2、方案优势： 相比常规方案的区别非常简单粗暴： ① 基于DNN的方案能做到国内TOP前3； ② 性价比很高，具体多高可以私聊； 3、方案技术应用： 包括但不限于： ① 信号采集与预处理：降噪、回声消除、混响抑制 等； ② 特征提取：MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP（感知线性预测） 等； ③ 语音增强：时域和频域滤波、自适应滤波 等； ④ 声源定位与分离：自适应波束形成（ABF）、独立成分分析（ICA） 等； ⑤ 端点检测：动态语音活动检测（动态VAD） 等； ⑥ 声学模型训练：深度神经网络（DNN） 等；

本大数据平台是数据智慧的超级引擎，全方位覆盖数据应用开发全流程场景，从数据交换、脱敏清洗到分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时调度直至数据输出，一应俱全。它集数据建模、开发、治理、安全、质量、分析、服务等多功能模块于一体，构建起数据的智慧生态。在数据建模领域，可分别以智慧农业、智慧城市、智慧交通等为核心业务主题，采用先进的数仓分层架构，引入层ods清晰呈现表结构，数据链路层精准把控数据流向，为领域建模筑牢数据根基。数据开发环节，不仅支持高效建表、建流程，还能通过批流一体化实现流式处理与实时同步，让数据在瞬间流转，为智慧决策提供实时动力。

大力连点器专注打造安卓设备智能操控体验！本软件基于无障碍服务开发，深度融合行为树流程控制与可视化脚本编辑，为您提供零门槛自动化解决方案。适配主流安卓机型，免ROOT完美实现屏幕自动点击、手势连击、智能抢单等多样化需求。 【核心优势】 - 专业级自动点击器：支持手势连点、循环点击、滑动操作，满足手游连点器/自动点赞器/抢购辅助等场景 - 可视化脚本精灵：首创行为树流程控制，内置20+操作节点（点击/输入/图文识别/变量控制），轻松搭建自动抢单、循环任务 - 智能识别引擎：集成颜色识别、数字区间识别、动态文字识别OCR，精准执行自动按键操作 - 云端生态体系：支持脚本组件共享、快捷导入鼠大侠/触动精灵等常用配置，免费脚本库持续更新 - 超级辅助系统：定时任务+悬浮窗控制+透明界面，打造手机按键精灵终极形态 【特色功能】 - 连点器免费开放：全部功能均可免费使用，真正永久免费自动连点器 - 万能点击方案：自由组合点击助手/滑动轨迹/延时设置，适配任意应用场景 - 高效开发环境：支持函数式组件/逻辑表达式/运行日志，媲美专业自动按键精灵 - 智能抢购模式：毫秒级响应速度，自动抢购/抢单助手

帮助客户完成指定功能： 1.星座信息查询 2.星座坐标展示 3.星座连线等自定义展示 4.星座信息星系信息查询 基于starlliam星座系统的自动化信息提取系统。用于天文馆的穹顶投射，以及游客的星座查询。 本系统将快速提取信息，并能精确捕捉不同精度和维度，不同时区的星座朝向。 可以区分深空和近轨道，去雾的信息的快速过滤和选择。

业务背景 项目管理平台是西安亚能电气为提高公司各部门工作效率，保障信息传递通畅，实现项目精细化管理，将项目的合同、财务、勘探、采购、发货、施工、维护等信息，进行信息化管理。 功能介绍 系统主要采用J2EE技术进行开发，数据库采用postgressql。持久层主要采用ibatis技术进行开发。系统包括“项目信息管理、项目回款管理、项目开票管理、项目勘探管理、项目采购管理、项目发货管理、施工信息管理、项目进度管理、项目台账管理、售后问题管理、售后维护管理、项目综合查询”等功能模块。 1、项目信息管理：管理项目合同的签订信息，提供项目的登记、修改、删除、查看、导出等功能，并支持上传合同附件。 2、项目回款管理：管理并统计项目合同的回款情况，提供项目回款的登记、修改、删除、查看、导出等功能，记录项目回款的金额、回款比例等信息。 3、项目开票管理：管理项目的开票信息，提供项目发票的登记、修改、删除、导出等功能，并支持导入发票功能。 4、项目勘探管理：管理项目的勘探信息及勘探结果输出，提供项目勘探信息的登记、修改、删除、查看等功能，支持一个项目登记多次勘探信息。 5、项目采购管理：管理项目生产过程中物料的采购清单，提供项目所需物料的采购登记、查看、删除等功能，支持导入采购清单。 6、项目发货管理：管理项目出厂货物发货清单，提供项目产品出厂发货的登记、修改、查看、删除等功能，支持下载发货清单。 7、施工信息管理：管理项目施工情况并输出施工台账，提供项目施工信息的登记、修改、查看、删除等功能，支持上传施工清单。 8、项目进度管理：管理项目全流程的进度状态，提供项目流程各环节的完成情况查询，支持导出。 9、项目台账管理：管理项目施工结束后的台账信息。 10、售后问题管理：管理项目运行过程中出现的问题，提供项目施工完成后，登记传感器出现的问题情况。 11、售后维护管理：管理售后问题的解决情况，提供售后维护信息的登记、修改、查看、删除等功能，并支持上传附件。 12、项目综合查询：提供各项目的合同金额、开票金额、回款金额、质保金、未回款总额、应收金额等信息查询。 项目实现 1、项目从立项到交付历时7个月，项目参与人员8人，有需求分析、功能设计、代码开发、功能测试、项目部署等角色，最终顺利通过公司的验收。 2、系统采用java语言开发，java后端使用spring boot框架，前端使用vue技术，数据库使用了Postgresql+ElasticSearch结合的方案，保证了数据的稳定性以及大数据量的分析和统计效率，项目交付使用docker容器技术进行安装部署。