基于NI-VISA的仪器编程，支持RS232、USB、GPIB及LAN 条件：运行或开发软件时，必须安装NI-VISA运行时(其他VISA版本不支持，如Keysight VISA等)。 若需运行在Win7及以上系统(最高支持Win11系统)，请安装15.5版本或以上的运行时，下载链接如下： https://download.ni.com/support/softlib/visa/NI-VISA/15.5/Windows/NIVISA1550runtime.zip 若需运行在Win7及以上系统(最高支持Win11系统)，请安装16.0~21.5版本的运行时，18.5版本的下载链接如下： https://download.ni.com/support/softlib/visa/NI-VISA/18.5/Windows/NIVISA1850runtime.zip 开发版本:为了最佳的开发效果，开发时请使用本软件的对应的开发版本(21.0.0)[目前最新版本为21.5]，下载链接如下： https://download.ni.com/support/nipkg/products/ni-v/ni

一、相比网络上的类库，包括开源的，本方案有如下特点： 1、目前大部分都是比较分散的仪器类库，单独存在，而本类库则使用通用仪器类库的设计方式； 2、如软件中使用了很多的仪器，则通用仪器类库则能加快开发速度； 3、本类库基于NI VISA.NET设计，通信稳定。 二、本平台软件进行了仪器通用化的设计，包含主要的通信类库、仪器框架及仪器拓展。 通信类库主要由USB、RS232、GPIB、LAN、PXI等组成，基于NI-VISA.NET进行设计； 仪器框架由各类常见的仪器组成，完成基本仪器功能的设计； 拓展可基于仪器框架进行设计，拓展未有在仪器框架里面的； 目前已经实现的有电源(AC、DC)、电子负载(DC)、示波器、功率计、耐压仪、控制板(针对下位机)等。 三、基于NI(National Instrument)的VISA.NET类库实现。

本项目主要用于检测考场内考生的异常行为, 包括四处张望, 趴在桌子上等行为. 首先使用 yolov8 检测出考生的位置, 将每个考生的像素裁剪出来后训练相应的检测模型, 我是这个项目的负责人, 目前已经交付给甲方

一、相比市场上的其他电源测试系统，本方案有如下特点： 1、软件设计周期短，最快只需1天即可完成软件的交付，正由于本软件平台有强大的软件拓展功能，如测试仪器、测试项目的拓展； 2、软件统一化管理，如果有新电源产品(也就是新的测试项目)，只需拓展本平台软件即可，无需重新开发一套软件，实现真正意义上的软件统一化； 3、软件功能丰富，只要在软件里面设置，即可完成多种类软件的功能，不再受限于原先的单一功能； 4、具有工程师复杂的操作功能，也有面向一线员工的简单操作； 5、软件界面现代化，相比Labview来说，视觉界面更加震撼，接近于现代软件界面，还可以进行换皮肤。 二、本平台软件进行了平台化的设计，包含主要框架及拓展。 框架主要由仪器管理(包含配置、调试、检测)、文档编辑器(包含开放式的项目编辑)、系统配置、用户管理、报表生成(Excel、数据库等)及测试数据状态显示等组成； 拓展主要由仪器、测试逻辑、测试项目等组成。 三、相比Labview来说，拓展性强、功能丰富且界面友好，并考虑到已封装好强大的仪器类库，所以选择C#程序设计语言。 仪器：VISA(虚拟仪器软件架构)、NI .NET基础类库

主导开发代理地方财政非税交警收入管理系统，运用 Java 语言结合 Spring Boot 框架搭建稳定的后端架构，保障系统高效运行，实现交警收入数据的精准统计与上报，数据准确率达到 99% 以上。 负责系统与地方财政平台的对接工作，通过精心编写接口代码，成功解决数据传输兼容性问题，确保非税收入数据能实时、准确地同步至财政系统，优化了财政与交警部门间的业务协同流程。 参与系统性能优化，运用缓存技术（如 Redis）和数据库索引优化策略，使系统响应时间缩短 40%，有效应对业务高峰期大量数据的并发处理需求。 参与交警相关业务系统的升级改造项目，运用 Java 技术对原有系统进行重构，新增非税收入管理模块，提升系统的扩展性和维护性，助力业务流程的数字化转型。 协助完成数据库设计与优化，编写复杂 SQL 查询语句，实现对交警非税收入数据的多维度分析，为管理层决策提供数据支持。

HǎoChī网站是青岛一家公司在巴基斯坦开设的奶茶连锁店的门户网站，是面向巴基斯坦用户线上移动端使用的，包含会员、商城、招聘等功能。 前端采用Vue，后端java，mysql数据库，实现用户手机注册，下单、拼单，线上或门店支付等操作。

1.全中文报错！有助于解决英文保存看不懂的问题，对于Python初学者极为友好 2.可在线运行Python代码 3.操作简单，只需双击程序即可运行，电脑不用安装Python 4.可上传Python文件，也可直接输入代码 5.可切换显示模式（黑/白）

技术栈采用Vue全家桶，使用百度地址API接口实现地理位置定位和城市定位，使用rem方法实现响应式布局，使用服务端渲染方式优化首屏白屏时间。 项目的初衷是模拟实现简版的饿了么，实现的功能有地址定位、城市定位、购物车、商品详情等功能。

该商城类项目是一个b2b2c类项目，支持商家入驻。主要面向的行业有饮料、服装、食品和箱包等行业。 分为三个客户端，平台端、商家端和用户端，平台端主要有平台统计、待办事项和流量统计等功能；商家端主要有商品发布、商品列表、商品订单、店铺结算、秒杀活动等功能；用户端主要有搜索商品、查看订单、微信支付、短信登录注册等功能。客户端层面，消费者可通过PC站、APP/小程序，商家有商家后台，平台运营有管理后台，开发/运维有监控后台。前端交互层对应各终端界面。网关层采用nginx负载均衡。API层包含用户、通用、店铺、运营后台等API及MQ消费者。能力层设有用户、商家、订单、积分等中心。服务层分为平台能力（文件、日志等服务）和业务能力（会员、商品等模块）。基础支撑层有mysql、mongoDB、Elasticsearch、redis、rocketmq、oss、sms等。此外，还有springboot admin、kubernetes、延时任务、定时任务、elk日志收集等辅助工具和服务。整体架构层次清晰，各模块分工明确，通过协同运作，为电商平台提供稳定、高效的服务和功能支持。后台技术的基本框架是Spri

前端入门到进阶图文教程。从零开始学前端，做一名精致的前端工程师。持续更新中。本项目的主要作用有： 1、网上的大部分入门教程，都不太适合初学者，本项目争取照顾到每一位前端入门者的同理心。即使你完全不懂前端，甚至不懂编程，通过这个教程，也能让小白入门。 2、帮助前端同学提供一个精品学习资源和路线，提高学习效率，少走很多弯路。 3、可以当做前端字典，随时翻阅，查漏补缺。

1.员工考勤管理 根据员工打卡记录和考勤算法 计算出员工真实的出勤时间再结合申请单计算员工考勤是否正常 2.会议室预订功能 提供不同站点会议室的预订和计划预订和会议室的管理 页面展示做成类似excel的展示效果 3.设计官网UI 后端采用用户 用户组 权限组来构造后端管理系统

中华新华字典数据库，收录包括 14032 条歇后语，16142 个汉字，264434 个词语，31648 个成语。 所有的数据都是我从网上收集整理的。 本来的目的是因为我以前想做一个成语接龙的东西，但是苦于没有现成可用的数据库，自己就从各个网站抓取整理了一份。

该作品100%由我本人搭建，以动态网站的形式展现了一家水表公司的基本信息，远程连接了MySQL数据库实现实时数据拉取，后端的服务器部署也是我本人完成的。前端的CSS具有特色的动态grid布局，在考虑响应性的同时增加了美观度。它目前已经具备了一些基本功能，包括联系、信息概览、产品数据等。

Fanuc机床采集系统，采集设备运行参数，模态非模态功能。 Fanuc 机床数据采集系统于 2024 年 11 月 8 日成功推出。该系统具备强大的数据采集能力，可实时获取 Fanuc 机床的运行状态、加工参数、故障信息，模态非模态功能等多维度数据。通过精准监测，为企业生产管理提供科学依据，助力优化生产流程、提升设备利用率和产品质量。同时，降低维护成本，提高生产效率，推动企业迈向智能制造新高度。

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1、本项目面向社会爱心人士，提供集中的宠物领养救助等服务 2、目前市面上没有找到类似的项目 3、本项目后端仍是采用主流的Java语言编写，而前端页面采用的vue的uni-app框架开发，同时适配了iOS、‌Android、‌Web（响应式）、以及各种小程序、快应用等多个平台。

基于本地知识库的RAG智能问答系统，上传本地文件到系统即可通过大模型实现智能问答服务。 产品优点：1、对复杂文件的解析能力 2、可召回图片 3、问答服务可嵌入到现有系统 应用场景：1、智能客服 2 、知识问答助手 3、文件分析助手

项目介绍：为了加快推进耐久性监测数字化、信息化、智能化，实现监测工程的日常管理，健全完善长期运行机制，不断拓展系统功能，持续建设覆盖海洋交通基础设施结构健康监测技术先进、经济适用、精准预警的监测体系，进一步提升监测系统的实效性、可靠性和耐久性。建设海洋交通基础设施结构健康监测系统，实现耐久性监测全过程闭环管理，业主单位、监测实施单位参共同参与监测过程，监测设备集中管理及监测数据存储，基于汇总的监测数据，实现基础监测数据分析应用，为第三方系统共享监测数据。 技术架构：系统使用了前后端分离，前端使用了VUE基于Element ui开发，服务端采用SpringBoot、Mybatis框架，数据库采用Mysql实现。

1、使用RAG技术基于企业本地知识库构建智能问答系统 2、深度PDF等文本解析，通过深度学习板式识别，ocr提取，规则处理，多模态大模型等技术对文件做深入解析 3、可快速集成问答服务到企业现有系统 4、文件分析，附带单文档大模型分析功能 5、集成大语言模型，多模态大模型。可对大模型进行微调，以及大模型本地化部署（需GPU资源）

利用前沿的AI深度学习技术，给传统产业赋能，实现智能化瑕疵识别，极大的提高生产效率和识别的准确性，减少成本开支。 项目包含方案设计、图像数据采集标注、AI图像识别模型的训练、及模型在端侧设备上的部署 自己独立完成所有的任务开发，包括算法的实现，及部署。算法瑕疵识别准确率达到 98%以上。