•采用爬虫获得井盖数据集，根据井盖状态对其进行四分类标注，采用yolov8对输入的井盖图像进行目标检测，使用分类损失、回归损失和目标置信度损失进行模型训练优化，提高识别准确率。 •使用streamlit库与NCNN框架分别部署于Web与Android端，确保了识别结果的实时可视化。尝试多种方法，较好地解决了Pytorch to NCNN的模型转化过程中出现的错误从而导致APP崩溃的问题。 •训练过程中四个分类的mAP均在0.82~0.94，总体mAP@0.5为0.82，表明模型在总体上有较好的表现，有较高的精度和召回率。针对复杂光照条件导致的误报问题，引入曝光度调整的数据增强策略，有效降低误报率，提高模型在不同环境下的鲁棒性，助力路政部门高效监测井盖异常，降低公共安全风险。针对边缘设备fps过低的问题使用了FasterNet，极大的提升了fps。

专业技能 ‌编程语言‌：熟练掌握Python编程语言，了解其基本原理和特性 ‌常用库‌：熟悉NumPy、Pandas、Matplotlib等库，用于数据分析、可视化 ‌框架‌：掌握Django、Flask等Web框架，能够进行Web开发 ‌数据库‌：了解MySQL、MongoDB等数据库的使用，具备一定的数据库设计能力 ‌操作系统‌：熟悉Linux操作系统，能够使用Git进行版本控制

我们的项目借助先进的人工智能与大数据技术，突破传统就业平台的局限，实现毕业生与企业岗位的精准高效匹配。他结合了市面上的技术进行了整合和创新主要服务于大学应届毕业生，主要功能包括了人岗匹配分析，职业性格测试，职业论坛，AI就业助手服务等，旨在构建智能匹配平台，既能精准匹配岗位，又能整合教育链与产业链的资源，构建校企协同育人新生态。（目前后端和ai技术都没有实现）

“生境脉络”是一款专为生态环境保护与研究领域设计的综合性生态系统管理平台，面向生态科研机构、环境保护组织以及政策制定者等群体。平台适用于生态数据采集、自然保护区动态监测、生物多样性评估及生态修复项目管理等多种业务场景，致力于提升生态研究效率与科学决策水平。 项目共分为以下几个核心功能模块： 智能分析模块：集成机器学习算法与统计模型，实现物种栖息地变化分析、生态健康指数评估、生态风险预警等功能，帮助用户发现潜在问题并提出可行建议。 可视化展示模块：利用ECharts等前端图形库动态生成地图、折线图、热力图等多种数据可视化图表，直观展示生态系统状态与演变趋势。 技术上，平台采用Spring Boot构建后端服务；前端基于Vue 3开发，集成ECharts实现高交互性可视化；整体系统采用前后端分离架构，保证良好的扩展性与部署灵活性，适应不同规模生态项目的个性化需求。

狗狗冒险是一款基于Unity引擎开发的3D RPG游戏，玩家将扮演一位勇敢的英雄，进入一个充满奇幻色彩的广阔世界，展开一段充满挑战与机遇的冒险之旅。游戏拥有精心设计的地图、丰富的战斗系统、完善的血量与经验机制、便捷的传送门交互以及极具特色的BOSS战，为玩家带来全方位的游戏体验。 三、项目特色 （一）地图设计与制作 宏大世界观：游戏构建了一个庞大而细腻的奇幻世界，拥有多种风格迥异的场景，包括神秘的森林、古老的城堡、荒芜的沙漠以及幽深的地下城等，每个场景都蕴含着独特的文化背景和故事线，为玩家的冒险之旅提供了丰富的探索空间。 精细场景建模：采用高质量的3D建模技术，对地图中的地形、建筑、植被等元素进行精细刻画，确保每一个细节都栩栩如生。同时，运用先进的光影效果和纹理贴图技术，营造出逼真的视觉效果，让玩家仿佛置身于真实的奇幻世界之中。 动态环境交互：地图中设计了丰富的动态元素，如流动的河流、飘动的旗帜、闪烁的魔法光效等，增强了场景的活力与真实感。此外，玩家还可以与地图中的部分物体进行交互，如打开宝箱获取道具、推动机关解锁新区域等，进一步提升了游戏的趣味性和探索性。 （二）战斗系统 主角攻击机制： 多样化的攻击方式：主角拥有多种攻击技能，包括近战攻击、远程攻击以及特殊技能，每种技能都具有独特的动作表现和伤害效果。玩家可以根据战斗场景和敌人类型，灵活切换技能，制定个性化的战斗策略。 流畅的攻击动作：通过精心设计的动画和物理反馈，确保主角的攻击动作流畅自然，同时具备强烈的打击感。玩家在操作过程中能够感受到每一次攻击的力度和效果，提升战斗的爽快感。 技能升级与组合：随着游戏的进行，玩家可以通过获取经验值提升主角的等级，进而解锁和升级技能。此外，玩家还可以将不同的技能进行组合，创造出更具威力的连招，进一步丰富战斗玩法。 敌人攻击机制： 智能的AI设计：敌人拥有高度智能的AI系统，能够根据玩家的位置、状态以及战斗行为，做出合理的攻击决策。例如，当玩家处于远程攻击范围内时，敌人会选择躲避或进行远程反击；当玩家靠近时，敌人则会发动近战攻击，并且会根据自身血量和战斗形势，灵活调整攻击强度和策略。 丰富的敌人类型：游戏中设计了多种类型的敌人，包括普通小怪、精英怪以及特殊敌人，每种敌人都具有独特的外观、属性和攻击方式。玩家在面对不同类型的敌人时，需要采取不同的应对策略，增加了战斗的挑战性和趣味性。 攻击特效与反馈：敌人的攻击同样具备精美的特效和强烈的物理反馈，当玩家被敌人击中时，会感受到明显的受击效果，如后退、倒地等，进一步增强了战斗的真实感和紧张感。 （三）血量与经验机制 直观的血量显示：玩家和敌人的血量都以直观的血条形式显示在角色头顶或战斗界面的相应位置，方便玩家随时了解双方的生命状态。血条的颜色会根据血量的多少发生变化，当血量较低时，血条会变成红色并闪烁，提醒玩家及时采取治疗措施。 合理的经验计算：玩家在击败敌人后会获得相应的经验值，经验值的多少与敌人的等级、难度以及玩家的战斗表现等因素相关。游戏设计了一套合理的经验计算公式，确保玩家在完成各种任务和战斗后能够获得公平且有挑战性的经验奖励，从而激励玩家不断提升自己的战斗能力。 等级与属性成长：当玩家积累足够的经验值后，角色等级会提升，同时会获得属性点和技能点。玩家可以根据自己的喜好和战斗风格，自由分配属性点，提升角色的攻击力、防御力、生命值等基础属性，进一步强化角色的战斗能力。 （四）传送门交互 便捷的传送系统：为了方便玩家在广阔的游戏世界中快速移动，游戏中设置了多个传送门。玩家可以通过与传送门的交互，瞬间从一个区域传送到另一个区域，大大节省了玩家的赶路时间，提高了游戏的节奏和效率。 传送门的解锁与限制：部分传送门在游戏初期是处于锁定状态的，需要玩家完成特定的任务或达到一定的等级后才能解锁。这种设计不仅增加了游戏的探索性和阶段性，还引导玩家按照游戏设定的节奏逐步推进剧情，深入了解游戏世界。 传送门的视觉与音效效果：传送门采用了独特的视觉效果和音效设计，当玩家靠近传送门时，会看到传送门发出神秘的光芒并伴随着特殊的音效，营造出一种神秘而奇幻的氛围。在传送过程中，玩家也会感受到短暂的空间扭曲效果，进一步增强了游戏的沉浸感。 （五）BOSS战 精心设计的BOSS招式： 多样的攻击方式：BOSS拥有多种强大的攻击招式，包括范围攻击、连续攻击、远程投射以及特殊技能等，每种招式都具有独特的攻击范围、伤害效果和施放节奏。玩家需要仔细观察BOSS的攻击前摇和动作模式，灵活躲避并寻找攻击机会。 阶段性的技能变化：BOSS战通常分为多个阶段，随着BOSS血量的降低，其会进入不同的战斗阶段，解锁新的技能或强化现有技能。这种阶段性变化增加了BOSS战的复杂性和挑战性，要求玩家在战斗过程中不断调整战术，应对BOSS的不断变化。 技能的策略性应对：BOSS的每一种招式都需要玩家采取相应的策略进行应对，例如，对于范围攻击，玩家需要及时躲避到安全区域；对于连续攻击，玩家需要找准时机进行反击或防御。通过精心设计的BOSS招式，玩家能够在BOSS战中体验到紧张刺激的战斗快感和策略思考的乐趣。 逼真的BOSS动作设计： 流畅的动作表现：BOSS的动作设计采用了高质量的动画制作技术，确保每一个动作都流畅自然，具有强烈的视觉冲击力。从BOSS的入场动画到战斗中的各种攻击动作、受击动作以及死亡动作，都经过了精心的打磨，让玩家感受到BOSS的强大与威严。 动作与音效的配合：BOSS的动作与音效进行了完美配合，当BOSS施放强大技能时，会伴随着震撼的音效和特效，营造出紧张刺激的战斗氛围。例如，BOSS的怒吼声、技能释放的音效以及战斗场景中的环境音效等，共同构成了一个沉浸式的战斗体验，让玩家仿佛置身于一场真实的史诗级战斗之中。 BOSS的个性与情感表达：通过BOSS的动作和表情设计，赋予了BOSS独特的个性和情感。在战斗过程中，BOSS会根据战斗形势表现出愤怒、狰狞、狡猾等不同的情感状态，进一步增强了BOSS的人格魅力和战斗的戏剧性。玩家在与BOSS战斗的过程中，不仅是在与一个强大的敌人战斗，更是在与一个具有鲜明个性的角色进行对抗。

1.用户提交审批单时，有权自主选择审批人，而管理员也能预先设定审批人来满足不同的审批需求。 2.同时支持会签和或签功能，使得同一审批环节的多个审批人能够并行接收审批通知，从而极大地提高了审批效率。 3.审批流适用于多种自定义场景，如请假、出差、报销等 4.通过电子化流程，减少纸质单据的使用，简化审批流程，提高管理效率‌

这是一个模仿永硕E盘的项目 拥有永硕一样的功能 可自定义皮肤 主要面向曾经使用永硕E盘的用户 现可以自己部署 可继续使用之前的皮肤 集成了本地存储 阿里云OSS 腾讯云OSS 七牛云存储 后台 http://pan.sd5a.cn/admin 账号密码 admin admin123456 pc端两套模板http://pan.sd5a.cn/ http://pan.sd5a.cn/pc

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

个人知识管理工具"QuickNote+"，专为程序员/学习者设计，实现碎片化知识的高效管理。 1、智能分类系统 自动识别内容类型（代码/链接/笔记/图片） NLP关键词提取自动打标签 手动分类支持树形目录 2、闪电记录功能 支持多种输入方式：链接、文本、代码 3、全局搜索系统 关键词高亮显示 支持语法搜索：lang:python 爬虫 搜索结果即时预览 4、数据看板 知识图谱可视化 学习趋势统计 标签云分析

Web端+移动端，基于Spring Boot+Vue3的全栈式低代码平台，通过零编码或少量编码快速搭建应用，含可生成式AI、可视化表单、流程设计、规则配置化、支持移动APP+PC建模。 1、 主导低代码平台全流程测试：功能测试+接口自动化测试+AI测试 2、 设计测试策略，兼容覆盖Chrome、Firefox及iOS/Android； 3、 自动化建设：基于Jmeter工具完成测试脚本，提升回归效率。

1. 使用用养老行业，用于居家养老或者医院。 2. 使用场景：居家养老或者医院中，老人家属需要对老人进行照料陪护需求，通过扫描进行预约下单陪护。 陪护护工使用陪护端接单并进行服务获取佣金。 3. 使用springboot，uniapp，vue技术栈完成。多家客户已经线上运行。

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项目描述：开发了一个基于深度学习的系统，用于检测文本中句子之间的风格变化，判断相邻句子是否由不同作 者撰写。项目涉及数据预处理、模型训练、验证及预测，最终生成 JSON 格式的预测结果。 负责内容：数据处理与加载；模型开发与训练；预测与结果生成；环境配置与部署 主要工作：开发基于 DeBERTa 的文本风格变化检测系统，使用 NLTK 进行句子分割并处理数据异常，实现模型 训练验证流程，采用 BCEWithLogitsLoss 和 AdamW 优化器，基于 F1 分数保存最佳模型，完成预测功能并输 出 JSON 结果，通过 Docker 容器化部署，配置 CUDA 环境确保模型可移植性。

对应****@****.googlellk.com这款邮箱的自动转发邮件,方便获取验证码并保持登录状态.系统支持定时拉取邮件内容，并通过 API 导出所需的邮件验证信息，实现验证码的自动提取与对接，适用于自动化登录流程、脚本集成及多平台验证码验证场景。在部分对邮箱注册政策宽泛的网站,有特别的用武之地.

项目名称：某行业实时数据分析平台 项目简介： 本项目主要服务于电视信号质量监控与用户收视行为分析场景。随着智能终端普及和用户行为数据剧增，广电企业亟需一个高并发、低延迟的数据处理平台，支撑其在内容推荐、故障预警、收视统计等业务场景中的智能化决策。 核心功能模块： 项目整体功能划分为五大模块： 数据采集模块：对接广播设备与用户终端，通过 Kafka 实时采集信号质量指标、收视行为数据等； 实时计算模块：使用 Spark Streaming 对数据进行实时清洗、计算、聚合，生成分钟级统计指标； 历史查询模块：通过 ClickHouse 支撑秒级查询延迟，方便用户快速查询任意时间段内的收视数据与信号质量曲线； 告警模块：设定多维指标告警规则，实时识别设备异常、信号波动等问题，并通过邮件/短信推送至运维人员； 可视化与报表模块：提供图表、地图、报表导出等功能，供运营人员进行数据分析与汇报。 该平台为广电运营商提供了从“实时采集 → 数据处理 → 可视化分析”的一站式解决方案，大幅提高了用户行为洞察和问题响应能力。 技术架构与选型特点： 平台采用微服务架构，核心服务使用 Spring Boot 构建，保障系统模块解耦、易于扩展。数据流转采用 Kafka 作为消息中间件，计算引擎选用 Spark Streaming，实现高吞吐低延迟的数据处理；ClickHouse 用作查询分析型数据库，优化复杂查询性能。整体架构兼顾“批+流”的数据处理模式，结合 Redis 做缓存提速，系统支持日处理数据 6 亿条以上，具备良好的横向扩展能力和稳定性。

1.体育场馆运营方（如健身房、体育中心、高校场馆等）、体育赛事组织者、体育培训机构或企业体育部门。 解决了以下问题 管理效率低下：传统人工管理模式（如纸质预约登记、Excel 记录会员信息）易出错、查询不便，缺乏实时数据同步。 资源调度混乱：场馆场地、设备、教练等资源无法高效分配，导致时段冲突、闲置率高。 会员服务单一：缺乏数字化会员体系，难以实现个性化服务（如课程推荐、消费积分、健康数据跟踪）。 数据决策缺失：缺乏可视化数据统计（如流量分析、营收报表、用户偏好），难以支撑运营策略优化。 方案核心特点（50%） 相较于市场常规方案的差异化优势： （1）全流程数字化整合 多角色协同管理： 支持管理员（资源调度）、教练（课程管理）、会员（自助预约）等多角色分权限登录，数据实时同步。 对比常规方案：多数竞品仅聚焦单一模块（如仅预约或仅会员管理），本方案实现 “预约 - 消费 - 反馈” 闭环。 自动化资源管理： 智能算法自动检测场地 / 设备空闲状态，避免人工调度冲突；支持周期性预约（如每周固定时段课程）。 （2）个性化会员生态 动态会员档案： 记录会员运动数据（如频率、偏好课程、健康指标），智能推荐课程或私教，提升续费率。 对比常规方案：传统系统仅存储基础信息，缺乏用户行为分析驱动的精准服务。 灵活营销工具： 内置积分体系、团购活动、会员等级权益等功能，提升用户活跃度；支持电子优惠券一键发放。 （3）数据驱动决策 可视化报表系统： 实时生成营收趋势、热门课程、会员留存率等图表，辅助运营方优化资源配置（如增开高频课程）。 对比常规方案：竞品多依赖导出 Excel 手动分析，本方案支持动态钻取和预警提醒（如低消会员预警）。 （4）高扩展性与兼容性 模块化设计： 核心功能（场馆管理、会员系统、财务结算）与扩展模块（如赛事报名、线上直播课）解耦，支持按需定制。 对比常规方案：传统系统功能固化，二次开发成本高，本方案可快速适配业务变化（如新增青少年培训模块）。 技术选型： 开发语言：Java（Spring Boot 框架，支持快速开发与微服务扩展）。 数据库：MySQL（存储结构化数据，如会员信息、订单记录）+ Redis（缓存高频访问数据，如热门课程列表）。 前端技术：Vue.js（构建响应式用户界面，适配 PC 与移动端）+ Element UI（组件库提升开发效率）。 部署架构：Spring Cloud（微服务架构，支持高并发场景）+ Docker（容器化部署，提升运维效率）。 接口规范：RESTful API（保证前后端分离，便于第三方系统对接，如对接第三方支付平台）。

本校园交友平台基于 Vue 开发，面向高校学生群体，覆盖日常交流、活动约伴等校园社交场景。设有动态广场，支持发布分享；匹配推荐，助力找到同好；聊天互动，实现即时沟通。采用 Vue + Vue Router 构建单页应用，结合 Axios 交互，以组件化、路由懒加载优化体验，打造便捷校园社交空间。基于 Vue 的前端校园交友平台，采用现代化技术栈构建，核心代码包含 HTML5 语义化标签、Tailwind CSS 组件和 Vue.js 交互逻辑。平台以 "发现校园缘分" 为核心，主色调选用青春活力的蓝色，辅以温暖的珊瑚色点缀，营造积极向上的社交氛围。 界面设计遵循分层原则：导航栏采用悬浮透明效果，滚动时自动切换为实色背景；主视觉区运用视差效果展示核心价值；动态卡片采用阴影分层和微妙过渡动画提升立体感。交互上实现了无限滚动加载、图片懒加载和骨架屏占位，确保流畅体验。 核心功能包括：智能匹配算法推荐校友、实时消息系统、校园活动日历、兴趣小组讨论区和匿名表白墙。代码结构采用 Vue 单文件组件模式，结合 Vue Router 实现 SPA 路由，使用 Pinia 管理全局状态。响应式设计覆盖移动端到桌面端，确保在各种设备上都能提供出色的用户体验。

该后台基础框架主要面向于web应用程序。可具体应用在以下几个方面业务场景上：化工行业、应急行业内的企业管理，需要实现企业工业设备联网与监控、需要实时数据采集、以及相关文件存储与管理的应用场景。 项目已实现身份认证、权限管理、系统配置、字典数据等常用的系统功能，可基于此框架拓展独立的业务功能开发。已集成的功能有：AOP操作日志、文件存储（本地存储与MinIO对象存储）、Redis缓存数据存储、Mysql业务数据存储、InfluxDB时序数据存储、Socket实时通讯、EasyExcel文档导入及导出、Assembly发布配置管理、代码生成器、注解式接口访问控制、接口在线文档等。 技术选型基于应用场景考虑，开发框架采用SpringBoot框架，业务数据处理采用MybatisPlus简便开发操作，身份认证使用Shiro校验，页面实时数据监控基于Socket.io事件机制通讯，整体可采用Nginx作为Web容器和后台代理，多文件存储采用MinIO分布式对象存储。软件开发采用MVC设计模式，分离应用程序的不同结构和部分，使得开发、维护和理解变得更加容易。

2. 关键技术组件 请求模块：模拟浏览器发送 HTTP/HTTPS 请求，常用工具包括： Python：requests、aiohttp（异步请求） JavaScript：axios、node-fetch 浏览器自动化：Selenium、Playwright（处理动态渲染页面，如 JavaScript 生成的内容）。 解析模块：从 HTML/XML 中提取结构化数据，常用方法： 正则表达式（Regex）：灵活但复杂，适合简单模式匹配。 解析库： Python：BeautifulSoup、lxml（基于 XPath/CSS 选择器）。 JavaScript：JSDOM、Cheerio。 可视化工具：Chrome DevTools 的 Selector Helper、XPath Helper 插件辅助定位元素。 存储模块：将数据保存为文件或数据库，支持格式包括： 文件：JSON、CSV、Excel、HTML。 数据库：SQL（MySQL、PostgreSQL）、NoSQL（MongoDB、Redis）。 调度与控制：管理爬取顺序和频率，避免被封禁： 队列（Queue）：维护待爬取 URL 列表（如优先队列实现深度 / 广度优先搜索）。 限速机制：设置请求间隔（如time.sleep()），模拟人类浏览速度。 代理池（Proxy Pool）：轮换使用 IP 地址，绕过 IP 封锁（需注意代理合规性）。

该系统实现简单产品添加、编辑、删除、查询管理功能，包含产品管理、用户管理、权限管理功能。采用ASP.NET Core 、ABP框架、HTML5、CSS5、JavaScript、JQuery、RazorPage、DataTable、Select2、bootstrap、jquery-form、jquery-validation、malihu-custom-scrollbar-plugin、moment、moment、timeago、toastr实现。