面向用户： 美妆爱好者：提供丰富的美妆产品选择，满足个性化需求。 品牌商家：为美妆品牌提供展示和销售渠道，提升曝光度和销售转化。 年轻女性群体：主要目标用户为追求时尚、注重形象的年轻女性，提供便捷的购物体验。 解决的问题： 提供一站式美妆购物平台，减少用户在多个渠道寻找商品的时间成本。 解决传统美妆购买中信息不对称的问题，通过详细的商品信息、用户评价和推荐算法帮助用户做出更明智的选择。 用户体验优化： AI皮肤检测：集成AI算法，分析用户上传的照片，提供肤质评估和针对性产品推荐。 实时库存更新：通过后端数据同步，确保用户看到的商品库存信息准确无误，避免下单失败的情况。 社交互动增强： 分享与种草：用户可以生成专属链接或图片，分享给朋友进行种草，增加社交传播效果。 社区交流：内置美妆社区，用户可以分享使用心得、教程视频等内容，形成良性互动生态。 支付与物流优化： 快速配送：与物流公司合作，提供次日达甚至当日达服务，提升用户满意度。 产品组成： 前端应用：基于UniApp开发的小程序，支持跨平台运行，适配微信小程序、H5、App等环境。 后端服务：采用tp搭建后端服务，处理业务逻辑和数据交互。 数据库：使用MySQL存储结构化数据（如订单、用户信息），MongoDB存储非结构化数据（如商品评论、图片）。 云服务：依托阿里云，提供稳定的服务器托管、CDN加速和数据分析服务。 技术选型： 前端框架：UniApp，实现一次开发多端运行，降低开发成本。 UI库：UView，提供丰富的组件和样式，提升开发效率和用户体验。 第三方工具： 支付：集成微信支付支付方式。

1.本系统面向五金、机械行业，需要用到磨具工件扫描三维图像的领域 2.本项目主要分为2个功能模块，主要实现功能：底座转盘旋转的运动和机器人机械臂运动的命令输出。实现机械臂接收到电脑的运动输出指令后，带相机移到事先预定好的位置，等待转盘转动后，实现相机扫描工件图像的功能 3.本项目采用C#编程和控制卡控制输入输出技术，架构清晰，代码易懂，结构分明。

在文本文件中输入想要下载的某个artist的id，每行输入一个id，进入项目目录之后打开命令行窗口，输入命令python download_pixiv_image.py之后，程序就会批量自动下载指定用户的所有插图作品，并将插图保存在当前文件夹中一个名为content的子文件夹之中。

SHP2小分子抑制剂筛选 使用DeepPurpose进行药物小分子和靶标2shp蛋白的亲和力预测并筛选抑制剂,该项目简化了DeeppPurpose的DPI模块的预测算法,并预下载其对应的预测模型,使用本地预测的方式实现功能 主要技术: 1. 数据清洗 2. 特征设计 3. 模型训练与预测

后端基于Spring Boot的AI对话系统，集成用户管理、聊天记录存储与权限控制，采用MyBatis-Flex、Sa-Token、Milvus及Ollama，支持流式响应聊天与API文档功能。 前端基于Vue 3 & TypeScript的前端项目，采用Vite构建，集成ant design X组件库与Pinia状态管理，结合Tailwind CSS与模块化设计，实现高效开发与维护。

一、项目背景 针对中小企业快速搭建后台管理系统的需求，基于ThinkPHP3.2（经典稳定版本）深度优化，提供标准化后台架构和模块化功能组件，显著降低开发成本，适合企业官网、CMS、OA等场景的快速落地。 二、核心优势 1. 开箱即用的企业级框架 内置RBAC权限管理、日志监控、数据备份等基础模块 支持MVC分层开发，兼容PHP5.4-7.0环境 集成Smarty模板引擎，前后端分离设计 2. 模块化功能组件 拖拽建站工具：可视化页面布局（支持PC/移动端适配） 内容管理（CMS）：文章/图集/下载模块一键生成 表单构建器：快速创建联系表单、订单系统等 API接口中心：预置微信/支付宝等常用接口 3. 高效开发特性 代码生成器（自动生成CRUD、模型、验证器） 内置企业常用工具类（Excel导入导出、PDF生成等） 数据库字段注释自动生成文档 三、系统架构 图表 代码 四、典型应用场景 ✔ 企业官网后台：新闻发布、产品管理、SEO优化 ✔ 内部OA系统：流程审批、任务派发、文档共享 ✔ 行业解决方案： 教育机构（课程管理/报名系统） 零售行业（商品SKU/订单处理） 五、技术指标 页面响应时间 ≤0.5s（静态资源缓存优化） 单机并发支持200+（Nginx+PHP-FPM环境） 数据安全：SQL过滤+XSS防护+CSRF令牌 六、用户收益 开发效率提升：减少70%基础代码编写量 维护成本降低：标准化文档与错误日志系统 扩展灵活：支持插件式功能扩展 七、服务支持 提供完整部署文档与二次开发手册 内置阿里云/腾讯云适配方案 可选模块：微信整合、支付中心、物流查询

一、项目定位 打造基于微信生态的轻量化二手交易平台，连接个人闲置物品供需双方，通过信用体系构建和智能匹配技术，实现「快速发布-精准匹配-安全交易」的闭环体验，倡导绿色循环经济。 二、核心亮点 零门槛交易 微信一键登录，30秒快速发布商品（支持图文/视频） 智能填充商品信息（扫码识别图书/电子产品等标准品） 双向安全机制 卖家实名认证+信用分体系 资金担保交易（买家确认收货后放款） 敏感词过滤与AI图片审核 精准匹配体验 LBS优先展示同城闲置物品 「求购广场」需求匹配系统 个性化推荐（基于浏览历史与标签偏好） 特色增值服务 免费估价工具（接入第三方价格数据库） 预约上门回收（合作专业回收机构） 自助快递下单（内置比价功能） 三、核心功能模块 商品系统：多维度分类（数码/服饰/母婴等）、关键词搜索、收藏比价 即时通讯：内置加密聊天（防诈骗敏感词提醒） 交易流程：在线支付、物流跟踪、评价体系 信用体系：芝麻信用对接、交易勋章展示 社区运营：热门闲置话题圈、置换攻略UGC 四、技术架构 前端：微信小程序+原生组件开发 后端：Node.js微服务架构，支持高并发商品检索 数据：Redis缓存热点商品，Elasticsearch实现语义搜索 安全：敏感数据脱敏处理，交易链路HTTPS加密 五、用户价值 ✅ 卖家：快速变现闲置物品，节省80%传统挂售时间 ✅ 买家：以市场价30%-50%获取高性价比商品 ✅ 环保贡献：平均每笔交易减少3.2kg碳排放（参考EPA数据）

软件版本：Axure 9（兼容Axure10/11） 页面数量：39 产品类型：高保真APP 产品简介：本项目是一个复刻美团和饿了么餐饮业务的商家中心的移动端原型，商家登录平台可以对线接订单处理订单。主要有订单处理、经营数据统计、店铺设置、商品管理、分类管理、排序管理、评论回复、配送设置、打印机设置等功能。本原型即可作为移动端的原型设计模板，也可作为实战参考。

软件版本：Axure 9（兼容Axure10/11） 页面数量：45 产品类型：高保真APP 产品简介：本项目是一个团餐业务的员工点餐的移动端原型，员工登录平台可以选择餐厅进行点餐。主要有团餐商家点餐、社餐商家点餐、订单管理、组合支付、评价、收藏、补贴查看等功能。本原型即可作为移动端的原型设计模板，也可作为实战参考。

项目基于物联网、云计算与大数据技术，构建了一套智能化、数字化的矿山安全管控平台。平台通过部署多类型传感器与物联网终端设备，实时采集矿区环境数据（如瓦斯浓度、温湿度、地质位移等），结合智能算法实现异常状态自动分析与风险预警，助力矿山企业提升安全管理效率，降低安全事故发生率。

项目简介： Pytorch_Bert_CasRel_RE 项目主要聚焦于关系抽取（Relation Extraction，RE）任务，借助 PyTorch 框架和 BERT 预训练模型，运用 CasRel（Cascaded Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction）方法实现三元组抽取。 技术类型： 此项目属于自然语言处理（NLP）领域的关系抽取项目。它结合了深度学习框架 PyTorch、预训练语言模型 BERT 以及 CasRel 这种创新的关系抽取方法。 结合预训练模型：采用 BERT 预训练模型，能够捕捉文本中的语义信息，使模型对文本语义有更深刻的理解，进而提升关系抽取的准确性。 CasRel 方法：CasRel 采用级联的二元标记框架，可有效处理复杂的关系抽取任务，尤其在处理多个实体和关系的三元组抽取时表现出色。 端到端抽取：实现了端到端的三元组抽取，无需额外的实体识别步骤，简化了抽取流程。 性能表现：在公开的关系抽取数据集上，相较于传统的关系抽取方法，该项目能取得更高的准确率和召回率。 项目中遇到的问题： 数据标注问题：高质量的标注数据是关系抽取任务的基础，然而标注过程不仅耗时耗力，还容易出现标注不一致的情况。 模型训练问题：BERT 模型参数众多，训练时需要大量的计算资源和较长的训练时间。同时，还需解决梯度消失、梯度爆炸等问题。 复杂语义处理：自然语言存在语义歧义、指代不明等问题，这给关系抽取带来了挑战，需要模型具备更强的语义理解能力。 快速上手项目： 安装 PyTorch 及其依赖库。可以依据自己的 CUDA 版本，在 PyTorch 官方网站选择合适的安装命令。 安装其他必要的库，像 transformers 等，可使用 pip install transformers 进行安装。 收集并标注关系抽取所需的数据，数据格式要与项目代码相匹配。 将数据集划分为训练集、验证集和测试集。 配置训练参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。 运行训练脚本，开始训练模型。 使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率和 F1 值等指标。 加载训练好的模型，对新的文本进行关系抽取。

美胜阁是一款面向广大消费者的综合性商城 APP，基于经典三层架构（表现层、业务逻辑层、数据层）开发，确保系统结构清晰、可维护性强。其路由跳转采用 Navigation 组件实现，页面切换流畅且支持复杂导航场景。APP 集成华为一键登录功能，优化用户注册登录流程；搭载语音搜索模块，借助 AI 语音识别技术提升商品检索效率。混合开发是（Vue3 版本），融合原生开发性能与 H5 开发灵活性，兼顾用户体验与开发效率，为消费者打造便捷的一站式购物平台。

VINUS极影一体化演播室系统采用完全自主开发渲染引擎，集合了强大的场景编辑系统、物件动画编辑系统、纹理动画编辑系统、灯光控制系统、材质脚本编辑系统、粒子播控系统，以及多模式多协议跟踪系统。传统与VR兼容并包，支持4K应用与8K扩展，以最优的性价比、最简使用逻辑打造最专业的虚拟演播室直播、录播系统。可广泛应用于校园电视台、精品课录制、电商直播、短视频制作、广播电视、线上产品发布会等领域。采用自研AI抠像算法，无需复杂参数调节，一键抠除蓝/绿背景，实时查看抠像效果。无轨模式下，无需移动真实摄像机，软件内置摇臂系统即可实现多个机位之间的推拉摇移及切换，模拟摄像机阻尼运动效果。 系统是高度集成的多功能真三维实时渲染虚拟演播室解决方案，完美规避传统虚拟演播室系统架构复杂、成本高昂、安装调试维护困难等诸多缺点。不仅具备高质量虚拟VR/AR、多通道视频输入输出接口，还涵盖了高性能色键、多视频信号源混合切换、调音控制、字幕图文、视频录制、网络直播、流媒体发布等多种应用功能。一套系统即可满足各类型节目虚拟制作应用需求。

目前所在公司的商城系统，代码我不会上传，因为还没离职，有项目的话会直接使用当前代码进行改动。快速完成单子的要求。 对若依熟悉，可以快速进行开发。本人主要是java开发，前端能做过uniapp的开发和后台管理的开发，前端有2-3年没碰了，写是能写，会写的慢。java后端一直干着，写起来会很快。谢谢管理大大百忙之中，看我的简介

一、员工端：差旅申请与费用报销​ ​智能差旅申请模块​ ​多段行程表单​：支持员工一次性提交多城市差旅申请，动态生成表单字段（如交通方式、住宿标准），通过拖拽式布局适配不同企业规则 。 ​移动端适配​：基于React/Vue框架实现响应式布局，支持扫码上传发票、语音填写备注等便捷操作，结合LBS定位自动关联差标规则。 ​实时进度追踪​：采用WebSocket实现审批流状态实时刷新，通过进度条+时间轴可视化展示流程节点。 ​发票管理模块​ ​多源发票上传​：集成OCR识别组件（如Tesseract.js），支持拍照、扫码枪、微信卡包等多种方式上传发票，自动解析发票代码、金额、税号等字段 。 ​查重验真弹窗​：调用后端税务接口后，前端以模态框形式展示核验结果，对重复发票、假票进行高亮标注，并拦截提交。 ​电子发票归档​：采用IndexedDB本地缓存已上传发票，支持PDF预览与下载，同步对接招行云存储实现云端备份。 二、审批端：流程配置与智能决策​ ​可视化审批流设计器​ ​拖拽式流程图​：基于AntV G6或GoJS构建流程引擎，允许财务人员通过拖拽节点配置多级审批、会签/或签规则，支持条件分支（如超预算触发额外审批） 。 ​规则表达式编辑器​：提供类Excel公式的DSL（领域特定语言），例如 expense > budget * 1.2 触发预警，前端通过代码镜像组件实现语法高亮与校验。 ​移动审批助手​ ​卡片式审批看板​：采用卡片布局展示待审批单据，支持左滑操作（通过/拒绝）、批量处理，结合企业微信/钉钉消息推送提醒。 ​智能辅助决策​：基于历史数据训练的轻量化模型（TensorFlow.js），在审批页侧边栏提示“同类申请平均通过率85%”等参考信息。 三、财务端：支付与记账一体化​ ​银企直连支付面板​ ​支付方式选择器​：集成招行CBS接口，提供对公/对私支付、跨行转账等选项，通过级联菜单选择账户与收款方，自动填充银行账号信息 。 ​支付状态监控​：采用ECharts绘制支付流水热力图，实时显示成功/失败/待处理状态，支持按金额区间、时间维度筛选。 ​凭证生成看板​ ​自动化凭证模板​：基于JSON Schema定义凭证字段（如借方科目、贷方金额），前端通过动态表单渲染不同会计准则（如中国CAS、国际IFRS）的模板。 ​红冲/反记账功能​：提供凭证历史版本对比，支持一键反写冲销，变更记录通过Git-like提交日志展示。 四、管理端：数据分析与风控​ ​多维度报表中心​ ​动态数据看板​：采用D3.js实现可交互图表（如桑基图展示费用流转路径），支持按部门、项目、成本中心钻取分析。 ​自定义报表生成器​：通过JSON配置字段映射关系，用户可拖拽生成个性化报表（如“研发部门Q2差旅费占比”），导出为Excel/PDF格式。 ​风险预警控制台​ ​实时监控仪表盘​：使用WebSocket推送超标费用、异常发票等预警，通过Elasticsearch实现日志检索，支持按风险等级（高/中/低）过滤。 ​合规性检查面板​：内置税务规则库（如增值税税率校验），前端以树形结构展示规则层级，支持手动添加自定义规则。 五、技术架构与创新点​ ​微前端架构​ 采用qiankun框架拆分员工端、审批端等子应用，各模块独立开发部署，通过主应用统一鉴权与路由管理。 ​低代码扩展能力​ 内置可视化表单构建器（类似简道云），允许企业自定义字段、校验规则，前端通过Schema生成动态表单组件。 ​性能优化策略​ 对发票OCR、支付流水等高频操作采用Service Worker缓存，结合骨架屏优化加载体验；大数据量报表使用虚拟滚动（react-virtualized）减少DOM节点。

使用nextjs框架开发的基层医疗saas系统，具有数据上传，数据导览，人事管理，人员绩效，财务记账等功能，并且多数页面采用SSR服务端渲染，可以降低使用门槛，符合基层医疗的定位。 1.可以按需添加数据分析功能，通过后端对数据进行细化分析给出基本的预测结果等。。。 2.人事管理系统可以记录入职人员的所有详细信息，并归纳整理，包括但不限于职称与等级，并且可以根据需要扩展相应的功能，如添加医护人员的资格证日期追踪等功能，用于相关单位检查与材料准备。 3.人员绩效：可以对接his系统，或者自由上传数据，以此来跟踪医护人员的工作量，自动计算绩效。 4.财务记账功能可以记录收入与支出，并归纳整理资金用途，进一步细化数据。

我们设计的硬件加密程序，对于输入的明文加密的结果正确性无法判断，所以需要借助外部的工具。于是将明文同时发送给Openssl进行运算，然后待两者同时运算结束后进行结果比对。判断硬件的运算是否正确。同时存储到当地的数据库，以方便后面对日志的查阅。使用QML作为界面库，USB传送数据。

基于flask框架开发，支持可视化数据分析，后台可配置定时任务自动爬取数据。所有组件Flask-SQLAlchemy、Flask-Admin、Bootstrap-Flask、Flask-APScheduler、beautifulsoup4、selenium、pandas、requests

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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