1、该项目咨询范畴属于管理咨询，其目标在于为客户公司的管理体系、运营体系、生产体系等提供方案设计，如改进生产流程，提高生产效率； 2、目前该客户涉及不同层次及业务场景的系统达二十几个，包括销售预测系统、原材料供应系统、WMS系统、OEE系统、EMS系统、条码出货（becon、RFID）、实验室系统等； 3、整体项目目标：了解现有各信息化系统应用现状并结合未来管理需求，输出各系统对应实际业务的支撑边界及改进建议； 4、APS生产排程有过历史开发经验，但未完全符合实际业务需求； 5、产品设计包含：用户管理、基础管理、系统管理、订单管理、APS排程、报表分析等

核心功能模块 用户中心模块：支持医药代表、分销商、终端用户等多角色注册登录，管理个人资料、查看业绩、绑定邀请码等。 商品管理模块：展示医药产品信息，包括商品分类、搜索、详情查看、库存状态等，支持一键下单与分享推广。 订单管理模块：支持下单、支付、发货、收货全流程管理，用户可查看订单状态、申请售后等。 分销管理模块：实现分销关系绑定、佣金结算、推广链接生成、分销数据统计等，帮助医药代表拓展销售网络。 内容推广模块：内置图文推送、产品手册、宣传资料，助力医药代表进行专业推广。 消息通知模块：订单、佣金、活动等关键节点实时推送消息，提升用户互动效率。 后台管理系统（ThinkPHP端）：支持商品发布、订单管理、用户管理、佣金结算、权限控制等，助力平台高效运营。 技术选型与架构特点 本项目采用 uniapp + ThinkPHP 框架 实现前后端分离架构，具备跨平台、高可扩展、维护成本低等优势： 前端 使用 uniapp 开发，支持一次编码多端运行（微信小程序、H5、APP），大幅降低开发成本。 后端 基于 ThinkPHP 框架构建，结构清晰、扩展灵活，便于快速集成分销逻辑与权限体系。 数据库 使用 MySQL 进行数据存储，支持复杂查询和高并发请求处理。 接口设计 遵循简洁高效原则，支持 JWT 鉴权，确保数据传输安全可靠。 通过模块化、组件化设计和前后端分离架构，本系统实现了高效的功能迭代和业务拓展能力，适用于中小型医药企业搭建分销体系或数字化销售平台的应用场景。

扫码点餐是基于移动互联网的智能餐饮服务解决方案，用户通过手机扫描餐桌上的二维码，即可快速进入电子菜单页面完成点餐流程。其核心功能包括：实时浏览图文并茂的菜品详情、自由勾选规格 / 备注、一键提交订单至后厨，同时支持在线支付（微信 / 支付宝等），无需人工点餐或排队结账。 对商家而言，扫码点餐可降低人力成本、减少订单错漏，后台实时同步订单数据，助力库存管理和菜品热销分析；对顾客而言，避免了传统点餐的等待时间，操作便捷直观，还可随时加菜、查看订单状态。此外，系统常集成会员积分、优惠券推送等营销功能，提升复购率。 该方案广泛适用于餐厅、咖啡厅、快餐店等场景，尤其在高峰时段显著提升翻台率，是数字化餐饮升级的重要工具，让就餐体验更高效、智能。

住房小程序是一款专注于租房、买房场景的便捷工具，为用户提供一站式住房服务。平台汇聚海量真实房源，涵盖整租、合租、新房预售等多类型，支持地图找房、价格 / 户型智能筛选，快速匹配需求。房东与租客可在线沟通、预约看房，部分房源支持 VR 全景预览，直观感受房屋细节。内置合同模板、租金托管等功能，保障交易安全透明。个人中心实时管理收藏房源、预约记录，还可获取周边配套资讯（如交通、学校、商圈）。界面简洁操作流畅，无论是租房族、购房者还是房产中介，都能通过小程序高效解决住房问题，让找房更轻松，居住更安心。

人事管理系统功能包括人事通讯,员工信息,人事考评,奖惩,培训管理,薪资管理,统计分析,和系统管理六大模块,对应人事工作基本流程:新员工入职档案建立,调动,辞职,员工信息的查询及工资管理等方面.系统管理可以根据不同的角色分配菜单权限设置,不同的用户授予不同角色,对人事结构,单位结构进行整体调配设置.在线聊天可以实现操作员之间讯息的及时通讯. 项目基于MVVM的前后端分离开发模式进行开发.MVVM即模型(Model)-视图(View)-视图模型(View Model),实现了数据视图的双向绑定.相对于MVC模式和MVP来说,MVVM是一个比较新的开发架构,它是一种将MVP模式与WPF相结合应用方式发展演变而成的新型开发架[1] . 前后端分离是指将前端和后端从之前的全部由后端负责中分离开来,不再共用一个Server,前端作为一个独立Serve存在[2].前后端通过接口使用HTTP协议交互,本项目使用vu实体属性outer做前端路由处理.页面跳转不在由后端处理,前后端只是数据的交互.前后端分离的好处在于降低了前后端的耦合性.当面对不同的硬件场景时,需要构建不同的界面,前后端分离之后,只需要扩展前端项目即可,不需要修改后端服务. 在动态权限处理方面,使用安全框架Spring Security,基于RBAC（Role-Based Access Control ）角色的访问控制模型,由该模型主要由鉴权和授权构成,鉴权基于Servlet中Filter原理处理,授权由系统管理员操作.RBAC 的主要思想是：权限是和角色相关的,而用户则被分配相应的角色作为其成员,这样就大大简化了权限的管理 [3] .

8 年iOS开发经验，精通iOS开发，精通Object-C，了解 Swift ，熟练使用git、cocoapads，熟练使用多种 UI 控件，擅长自定义控件和实现复杂的用户界面，包括手势操作和多视图交互，熟悉当前主流 App 框架结构，快速搭建高效的应用， 熟悉常见设计模式，如工厂模式，适配器，中介者，观察者，代理等，能够根据需求选择合适的设计模式实现相应功能。 熟练掌握网络交互技术，包括 API 调用，数据同步和异步处理。精通多线程编程，如 NSThread，GCD，有效管理并发任务，优化性能和用户体验。 熟练使用各种三方 SDK，有声网，友盟，云信 IM，穿山甲，阿里云，Bugly 等第三方服务 SDK 有独立app开发上架经验。性格良好。

1.项目是一个充电桩充电站后台管理的项目 2.项目主要模块有充电站管理,充电桩管理,电子地图,订单管理,计费管理,报警管理,会员卡管理,营收统计,数据面板,实现了页面的权限管理,以及按钮的权限管理 3.主要使用vue3,elementPlus,pinia,echarts,高德地图api

1. 项目要求在一张集体照（人数不少于10人）中，对每一张人脸进行识别，要求识别正确率达到80%以上。 2. 每个人单张图像为3~5张，使用dlib建立人脸特征库。【人脸特征库有两种建立方式：（1）使用平均人脸特征。（2）使用3~5个人脸特征作为某人人脸特征的集群。经实验发现，第二种特征库建立方式更为有效。】 3. 集体照使用dlib提取人脸特征，与人脸特征库进行对比，达到人脸识别的效果。 4. 集体照人脸识别正确达到了100%。

1. kaggle平台数据集（自杀倾向问卷数据集），要求使用stacking方式在测试集上达到90%以上分类（2分类）正确率。 2. 使用随机森林、SVM、KNN以及逻辑回归等模型作为基础学习器，使用accuracy、recall、F1 score作为评估标准，选出3个指标最高的基础学习器。 3. 对基础学习器进行参数搜索，并使用逻辑回归作为stacking方式的最终学习器。

1. 数据准备。使用torchvision框架下载MNIST数据集。数据格式为IDX，该格式是一种简单的二进制格式，由高到低的字节信息内容为元数据（魔数、图像数量、图像行数、图像列数）和图像数据。每个图像大小是28x28像素。训练集60000张图像，测试集10000张图像。 2. 实例化神经网络。声明优化器与损失函数。 3.训练神经网络并记录训练损失和测试集准确率。 4.尝试不同超参数，分析测试正确率与实验配置的关系。

1.一份眼底照片的数据集（取自ODRI-5k），分为正常眼底和白内障眼底。 2.对数据集进行划分，使用TensorFlow训练两个网络resnet-18和mobilenet-v1分别训练两个模型。测试集上正确率分别达到95%。 3.本地部署一个基于neo4j数据库和医疗问答数据集的KGQA（知识图谱问答）项目。 4.使用Django构建一个本地网站，具备（人脸）注册/登录功能；上传眼底图像，后台对样本进行预测，页面显示诊断结果的功能；诊断结果在QA系统中进行查询， 给出医疗建议的功能；医疗问答页面功能，服务器根据用户输入的疾病相关问题，返回并显示相关答案，同时进行语音播报。

Arduino主控板 如Uno、Nano等，负责逻辑控制及信号输出。 舵机（伺服电机） 常用型号如SG90（180度舵机），用于驱动指针。需至少3个舵机分别控制时、分、秒针。 指针结构 轻质材料（如3D打印件、塑料片）制成的指针，减少舵机负载。 时间模块 高精度RTC（实时时钟）模块如DS3231，确保时间准确，断电仍运行。 电源 需独立电源（如5V/2A适配器），避免Arduino供电不足导致舵机抖动。 工作原理 时间获取 RTC模块持续提供当前时间（时、分、秒），通过I²C接口传输至Arduino。 角度计算 时针：每小时30度 + 每分钟0.5度（例：3:30 → 3×30 + 30×0.5 = 105度）。 分针：每分钟6度（30分 → 180度）。 秒针：每秒6度（15秒 → 90度）。 注：180度舵机需限制角度，避免机械损坏。 舵机控制 Arduino输出PWM信号，控制舵机转动至目标角度，带动指针移动。

本产品为智能家居，由一个ardiuno主控板，两个pwn脉冲，30个舵机组成，外观是亚克板，还有加了天问语音，工作原理 时间获取 RTC模块持续提供当前时间（时、分、秒），通过I²C接口传输至Arduino。 角度计算 时针：每小时30度 + 每分钟0.5度（例：3:30 → 3×30 + 30×0.5 = 105度）。 分针：每分钟6度（30分 → 180度）。 秒针：每秒6度（15秒 → 90度）。 注：180度舵机需限制角度，避免机械损坏。 舵机控制 Arduino输出PWM信号，控制舵机转动至目标角度，带动指针移动。 欢迎各位大佬莅临指导，可接多单，其他方向的硬件也可以来，32位单片机和8位单片机 小程序也可以接 ，不满意不要钱

基于JAVA的学生在线考试系统，轻量级，代码架构简介，适用于练习使用，暂不建议适用于商业或者是私用盈利。技术框架使用SpringBoot框架，前端使用Vue，数据库使用MySQL数据库，界面简介，操作简单，适用于轻量级的情形适用。如有需要，欢迎免费试用，有不足之处还望各位大佬提出宝贵的意见。本系统有三个角色：管理员、教师和学生，还需要解决不同角色的登录问题：根据角色的类别（管理员、教师和学生）实现管理操作权限的区分并显示不同的操作和功能界面。数据库的连接以及数据的一致性和安全问题：本系统必须保证数据的一致性和安全，才能实现有效的管理。除此之外，对于系统用户界面的开发设计也很重要，要使界面简洁和具有亲和力，简约的风格和易于操作系统功能，研究系统平台的总体架构、总体设计、数据库设计、数据库安全设计及功能设计。

该项目为面向某款家用医疗器械开发的全生态链系统，包含产品前端、嵌入式、android、ios及小程序等各类软件、硬件开发。 app可实现产品开关机、控制治疗时长、回顾治疗记录、软件更新等功能。患者可使用app记录个人治疗时长，回顾治疗记录。医生可通过后台记录，监督患者治疗次数、时长，并根据复查效果给出治疗建议。

本项目基于通信模块对Basic系统进行物联网化改造，实现传统卷帘门设备的智能升级。通过Vue等技术开发前端插件，解决了企业设备依赖外置硬件实现上云的痛点，简化部署流程，提升系统稳定性。该项目已在实际企业场景中测试应用，运行效果良好，满足行业基本需求。未来将拓展图像检测功能，进一步提升自动化水平，降低人工干预成本，增强整体系统的智能性与实用性，具有广阔的推广前景。

学成教育平台致力于为教育行业提供高效、便捷的在线教育解决方案。平台面向教育机构、学校、教师和学生，适用于多种业务场景，包括在线课程管理、教学互动、学生评估和数据分析等。行业面向：K-12教育：为中小学提供在线课程和教学资源，支持课堂教学和家庭作业。 高等教育：为大学和学院提供在线课程、学术资源和教学工具，支持远程教育和混合式学习。 职业培训：为企业和培训机构提供定制化的在线培训课程，帮助员工提升技能和知识。 个人学习：为自学爱好者提供丰富的在线课程和学习资源，支持个性化学习路径。

该模型为原DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B蒸馏模型转换后的ONNX模型，该模型支持OP14及OP14以上ONNX框架进行部署，可用于适配到不同端侧硬件平台例如：Qualcomm，Atlas，CNStream等，该模型，最大生成长度被设置为32,768个令牌。对于需要采样的基准测试，使用0.6的温度值、0.95的top-p值，并且每条查询生成64个响应来估计pass@1，如需要模型源码文件及部署推理代码请联系我！

美元汇率监控程序 实时自动抓取中国交通银行、中国银行、中国建设银行、招商银行、浦东发展银行、中信银行的汇率数据，并生成当日汇率走势图，同时在汇率达到预设阈值时进行告警通知。 显示实时汇率数据，使用报表展示每个时间段汇率，设置数据刷新率，设置和查看告警设置，查看历史记录，查看告警记录 使用.net8 sdk开发，用PuppeteerCsharp抓取数据，可自定义数据抓取频率，定期进行数据抓取;使用websocket进行数据通信 支持功能扩展和定制开发

本模型用于交通警示标识识别，识别准确率高达95%以上，如有需要请访问：https://modelscope.cn/models/KeanuX/ts_detector/files，内容只包含模型文件若需要进行模型ONNX转换或模型量化或部署请提需求，我会帮你完成。该模型不可二次售出如有发现将依据法律追责