作者熟悉供应链金融行业常见业务场景、产品条线，支持不同产品线的原型设计，包含保理业务、资产管理、电子债权凭证、供应链票据、货押融资、信贷额度管理、风险管理、资金管理等系统，作者有十多年丰富的供应链金融、电子采购平台的产品工作经验，能够支持很多核心企业、资方、平台的不同视角的供应链金融产品咨询和原型服务，欢迎大佬咨询和派活

1. 模块化组织：按照功能模块划分目录结构，如用户模块、消息模块、好友模块等，每个模块包含自己的API、组件和状态管理逻辑，便于维护和扩展。 2. 前后端分离架构：严格分离前端展示层和后端业务逻辑层，通过RESTful API或WebSocket进行通信，提高系统的可扩展性和可维护性。 3. 统一错误处理：在前端和后端分别实现统一的错误处理机制，确保用户体验的一致性并便于问题排查。 4. 安全措施强化： ○ 密码加密存储（使用bcrypt等算法） ○ API请求的身份验证和授权检查 ○ 输入数据验证和清洗，防止SQL注入和XSS攻击 ○ 文件上传的安全检查和限制 5. 性能优化： ○ 数据库查询添加适当的索引 ○ 消息分页加载 ○ 图片和文件资源的压缩和优化 ○ 合理使用缓存减少重复请求 6. 代码规范： ○ 统一的命名规范 ○ 完整的代码注释 ○ 遵循DRY（Don't Repeat Yourself）原则 ○ 使用ESLint、Prettier等工具确保代码质量

摩托车世界是一个面向摩托车爱好者的综合型网站，集资讯浏览、产品展示、社区交流、服务支持与店铺加盟于一体。网站首页通过轮播图与卡片式布局呈现最新活动与热门车型；产品展示支持按品牌、价格、排量、类型等多条件筛选，信息清晰直观；新闻资讯模块覆盖公司新闻、行业动态、产品资讯与活动公告，并提供服务时间与应急联系方式；车友社区支持经验分享、改装展示与装备推荐，阅读可一键跳转至详细内容；服务支持提供维修保养、零件更换与在线预约；店铺加盟版块含加盟优势、资金构成、内容守则与流程指引。网站采用响应式设计与友好交互，兼顾实用性与专业性，致力于为用户提供高质量的一站式摩托车信息与服务平台。

1.系统主要目标 采用B/S架构，基于Springboot+MyBatis框架,设计完成一个流浪动物救助系统，对流浪动物收容、医疗救治、康复护理等流程进行标准化数字化管理，通过系统最大程度提高流浪动物获救几率。主要目标如下： （1）提高流浪动物的救助效率 通过数字化手段，整合流浪动物的信息（如位置、健康状况、品种等），方便志愿者、救助机构和爱心人士快速找到需要帮助的动物。提供高效的报案机制，让公众可以轻松报告流浪动物的状况。 （2）促进流浪动物的领养 创建一个平台，展示可领养的流浪动物信息，包括照片、性格描述、健康检查记录等，吸引潜在领养人。提供在线申请领养的功能，简化流程，提升用户体验。 （3）提升公众意识 通过系统宣传流浪动物保护的重要性，教育公众如何正确对待流浪动物。分享科学养宠知识，减少因无知或不负责任导致的遗弃行为。 2 .系统主要功能 （1）用户管理模块 个人中心：包括用户的注册、登录及个人信息的修改。注册时，先提交注册申请，成功后将注册信息保存至数据库中，登录之后可对个人基础信息进行修改。 管理功能：对用户信息，资源信息，社区发言信息进行管理，包括信息的增加、删除、修改和查询。 （2）信息管理模块 流浪动物信息登记：用户可通过系统登记发现的流浪动物信息，如品种、所在位置、健康状况等，便于救助人员快速了解情况。 救助记录存储：记录流浪动物收容、医疗救治、康复护理等各环节信息，包括操作详情、时间节点、负责人员等，实现救助流程标准化数字化管理。 （3）领养管理模块 领养信息发布与查询：收容机构可发布待领养动物信息，包括照片、性格特点等；用户能查询符合自己条件的待领养动物信息。 领养审核评估：设立严格领养审核流程，从领养人基本信息、居住环境、经济状况到养宠经验等多维度建立审核标准，系统自动筛选评估。 （4）宣传推广模块： 宣传推广：通过社交媒体集成、线上活动举办等吸引公众关注，如开设微信、微博官方账号，发布救助动态、知识科普、领养信息等，激发公众参与热情。 志愿者服务：完善志愿者招募、培训与管理机制，利用系统线上课程培训志愿者专业知识，记录服务时长与表现，为优秀者提供激励与晋升机会

面向和问题：面向自由行与城市周末游用户，提供“发现目的地—规划行程—出行记录—社交互动”的一体化体验。解决信息分散、攻略真伪难辨、同好连接难、实时位置/线路分享不便、行程协同与提醒不足等问题。 相比常规方案本方案特点：将地图、攻略内容流、行程规划与社交合并到一个App，减少在攻略网站/地图/群聊工具间来回切换。 地理化内容流：围绕POI/城市聚合笔记与短视频，支持“附近/同城/路线沿途”浏览与搜索。 发布更顺滑：图片/视频/轨迹一键关联POI，弱网压缩与断点续传；离线草稿。 行程助手：模板/日程/费用清单/同行协作与提醒，行程与地图联动导航。 社交互动：点赞评论、关注/私信、同行拼团、足迹徽章；通知中心与推送。 安全与治理：内容审核、敏感词过滤、位置模糊化与隐私控制，异常行为风控。 运营能力：话题/目的地榜单、活动报名、用户等级体系与数据分析。 产品组成技术选型：模块：登录与资料、首页内容流、发布/编辑、地图与定位、POI详情、行程规划、消息与通知、搜索与收藏、个人中心与设置。 客户端：Flutter 3 + Dart；状态管理 Riverpod/Bloc；网络 Dio（拦截器、重试、缓存）；本地 Hive/sqflite；图片/视频与压缩；深色模式与多语言。 地图与定位：高德地图SDK（国内）/Google Maps（海外），地理围栏与轨迹记录。 实时与推送：Firebase FCM（海外）/极光或厂商通道（国内）；WebSocket 用于即时互动。 后端：自建 NestJS + PostgreSQL + Redis + 对象存储OSS，CDN加速与内容审核。 质量与发布：Crashlytics/Sentry、埋点分析、CI/CD（GitHub Actions/Codemagic），Android App Bundle 上架。

单片机相关工作， 涉及 ESP32 系列的 S3 C3 等芯片，独立编写 BLE HID 鼠标键盘相关代码，可以模拟鼠标键盘复合设备 在ESP32系列单片机开发领域，我专注于ESP32-S3和ESP32-C3等芯片的深度开发，独立完成了BLE HID（人机接口设备）鼠标键盘模拟系统的设计与实现。该系统能够同时模拟鼠标和键盘复合设备，实现了低功耗、高响应速度的无线输入解决方案。

修改 PaddleOCR-V5 部署包的 JNI 层，将其移植到安卓系统，并做了 Autojs Pro 的适配，解决了一些子线程上下文与栈内存问题。 本项目成功将PaddleOCR-V5部署包的JNI层进行改造，实现了在Android系统上的完整移植，并针对AutoJS Pro环境进行了专门适配。重点解决了autojs子线程环境下的上下文管理问题和栈内存溢出等关键技术难题，使OCR功能能够在移动端高效稳定运行。 注：在 autojs 环境内可以使用 opencl 驱动 gpu，在原生环境下的解决方案欠研究，但使用四核cpu并行速度差不了太多

2.1监测地图 2.1.1图层选择 用户可以选择叠加展示不同的图层信息，包括排水管网图层、监测图层、和构筑物图层等。 排水管网图层：展示了城市的雨水、污水和合流管网的布局和雨水、污水和合流管点等图层信息，为宏观了解排水设施格局提供基础框架。 监测图层：该系统提供了全面的环境监测功能，包括水质、流量、液位、流速的实时数据展示与趋势分析，并通过时间筛选、设备详情对比数据等功能，帮助用户深度掌握各监测点的状态与变化，展示设备预警状态，同时支持对设备关注、标签管理和监测点搜索等辅助操作，以实现对整个水处理系统的全方位监测与高效管理。 构筑物图层：展示污水处理厂和泵站等构筑物的空间分布，支持显示构筑物的基础信息。 2.1.2地图图例 地图图例详细解释了地图上各种符号、颜色和图标的意义，确保用户能够准确理解和把握各类设施、监测点、报警区域以及异常区域等在地图上的表现形式，主要包括监测设备图例、预警图例等。地图图例可根据地图上显示的数据进行动态调整。 2.1.3监测设备详情 地图展示监测设备后，可点击监测设备点位后弹窗显示监测设备详情。默认显示监测设备基础信息，包括设备名称、设备型号、监测指标和空间坐标等信息。在弹窗中可切换显示监测数据，查看监测数据的近期数据趋势图。 2.1.4监测设备预警状态显示 系统支持实时显示监测设备的预警状态。针对不同监测设备设置的预警阈值，可根据实时监测数据，判断是否触发预警情况并显示。 2.2监测设备管理 2.2.1监测设备管理 列表展示监测设备信息，具体包括设备编号、设备类型、设备安装点位、状态、最新数据时间等字段。并可根据设备类型、设备名称等属性设备进行查询。可对监测设备进行属性编辑。可删除不需要的监测设备。可导出监测设备清单。 2.2.2监测设备属性编辑 可进行监测设备基础属性和预警阈值更改。监测设备基础属性支持监测点名称和编号等修改。预警阈值包括3个级别的阈值设置，预警程度由低到高，均可进行设置。 2.3监测数据显示与统计 2.3.1监测数据显示 支持对历史监测数据进行筛选与查询。选择监测设备和时间段后，查询显示对应条件下的监测数据趋势图。可同时显示单个监测设备多个指标数据的趋势图，可浮动显示单时刻的监测数值。 2.3.2监测报表统计 支持对监测设备生成统计报表并支持打印。统计报表支持日报表、月报表和年报表。支持筛选监测设备编号后进行报表打印。 2.4数据对接 支持接入管道液位计、河道液位计、流量计、水质监测仪、积水仪、视频监控设备的实时监测数据

UDP极简协议（零拷贝），esp端使用lwip socket发送，安卓端/PC端使用 netty 接收 无天线带宽达到淘宝同款性能 本方案设计了一种基于UDP的极简通信协议，通过零拷贝技术大幅提升数据传输效率。系统采用非对称架构：ESP端使用lwIP socket进行数据发送，而安卓端和PC端则利用Netty框架进行数据接收。在无天线环境下，本方案的带宽性能已达到淘宝同类产品的水平。

面向店铺经营者（如便利店、小型零食店等的店主）以及有商品采购需求的消费者。 对于经营者，解决商品信息管理（如商品的增删改查、库存统计等）不便捷，以及商品展示、订单管理等环节效率低下的问题；对于消费者，解决寻找心仪商品（如快速查找可乐、薯片等）、下单购买流程不顺畅的问题。 界面布局清晰，无论是经营者进行商品管理（如点击“添加商品”按钮即可新增商品），还是消费者搜索商品、加入购物车，操作步骤少，学习成本低，不像一些复杂的电商系统，有过多繁琐的功能和操作流程。 聚焦于中小规模的商品销售场景，如小型零食、饮料售卖，功能精准，没有多余的、不相关的模块，而市场上部分通用型电商系统功能庞杂，不适合小场景使用。 商品展示直观，配有图片，消费者能更清晰了解商品外观；操作按钮（如“编辑”“删除”“加入购物车”等）位置明显，反馈及时，提升了用户体验。 主要包含商品管理模块（实现商品的添加、编辑、删除、库存管理等功能）、商品展示与搜索模块（消费者可通过输入商品名称搜索，查看商品详情）、购物车模块（消费者将商品加入购物车，进行结算等操作）、订单管理模块（经营者查看订单，消费者查看自己的订单）等。

1. 业务场景：面向图书馆多个图书分类区，读者难以尽快定位图书类别所在区域，需要一个小程序/H5网页进行可视化的3D导览；可以支持跨楼层导航 2. 技术方案，可支持html5,或者微信小程序方案 3. 采用技术栈：html5,sass,javascript,vue,axios,three.js,a*算法寻路

前端 (Frontend): 微信小程序 开发语言：TypeScript。为JavaScript提供了静态类型检查，增强了代码的可读性、健壮性和可维护性，特别适合构建有一定复杂度的应用。 核心框架：使用微信小程序原生框架，包含以下核心技术： WXML (WeiXin Markup Language)：负责构建页面的结构和布局。 WXSS (WeiXin Style Sheets)：负责定义页面的样式，语法与CSS高度兼容。 小程序API：深度使用了微信提供的原生API，以实现丰富的系统功能，例如： wx.login / open-type="getPhoneNumber"：构建了符合最新微信规范的安全登录和手机号授权体系。 组件：实现了应用内的自定义相机功能。 wx.uploadFile / wx.request：处理与后端服务器的所有数据交互。 wx.downloadFile / wx.saveFile：实现了报告的下载功能。 wx.previewImage：提供了高性能、带手势缩放的原生图片预览体验。 组件：用于小程序向关联公众号引流。 onShareAppMessage / onShareTimeline：实现了微信好友和朋友圈的分享功能。 后端 (Backend): Django 开发框架：Django (Python)。一个功能强大、“大而全”的Web框架，以其高效的开发效率、完善的文档和强大的安全性著称。 核心组件： Django Models: 定义了数据模型，通过ORM（对象关系映射）与数据库交互，无需编写原生SQL。 Django Views: 编写核心的业务逻辑，处理前端发来的API请求。 Django URLs: 设计了RESTful风格的API路由，实现了清晰的URL结构。 Django Admin: 自动生成了一个功能强大的后台管理界面，用于快速查看和管理用户提交的数据。 API 认证：Django Rest Framework (DRF) + Simple JWT。搭建了一套基于 JSON Web Token (JWT) 的现代化认证体系。用户通过手机号登录后，后端会签发一个有时效性的access_token，前端在后续所有需要认证的请求中携带此Token，保证了API的无状态和高安全性。 图像处理：Pillow (处理图片基础操作) + pdf2image (配合系统工具poppler-utils，将PDF报告动态转换为图片序列)。 服务器与运维 (Server & DevOps) 服务器：阿里云 ECS (Ubuntu 系统)。提供了一个稳定、可扩展的Linux服务器环境。 Web 服务器：Apache。作为前端反向代理服务器，负责处理所有来自公网的HTTPS请求，管理SSL证书，并将动态API请求安全地转发给后端的Django应用。 内网穿透/反向代理：frp。在开发阶段，用于将阿里云服务器的公网地址安全地映射到本地的开发服务器，极大地便利了真机调试。 数据库：SQLite (开发阶段)。Django默认的轻量级数据库，开箱即用，方便快速开发和原型验证。（未来可轻松迁移至 MySQL 或 PostgreSQL）。 安全配置： HTTPS: 在Apache上配置了SSL证书，实现了全站HTTPS加密通信。 CSRF 防护: 通过配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS，在保证API可用的同时，也正确处理了Django的跨站请求伪造防护机制。 防火墙 (ufw): 配置了Ubuntu系统的防火墙，按需开放必要的服务端口。

本项目为软硬件一体化集成系统，通过融合微波雷达、热成像传感器与高清摄像头，构建全覆盖、高精度、多频谱感知的园区智能监控网络。基于数字孪生技术，打造实时3D态势感知平台，整合BIM建筑信息模型与物联网实时数据流，并构建设施健康度预测模型，实现从物理空间到数字空间的动态映射与智能运维。 智能安防集成项目，成功打造集AI认知计算与物理空间防护于一体的新一代指挥中枢系统。通过构建多模 态生物识别矩阵，部署1024个毫米波雷达与热成像传感器组成的立体感知网络，通过联邦学习算法实现95%以上的人员轨迹还原精度，对某些关键区域形成亚秒级入侵预警；研发基于数字孪生的3D态势感知平台，整合BIM建筑模型与实时物联网数据流，建立设施健康度预测模型（PHM），故障预警准确率达90%；搭建符合国密标准的私有云架构，集成NLP文档解析与知识图谱引擎实现2000+类异构数据的智能关联分析。 本项目组建了一支26人的资深实施团队，配置包括项目经理1名、产品经理2名、AI模型开发工程师6名、BI建模工程师3名、后端开发工程师6名、前端开发工程师3名及硬件工程师5名。团队将基于云计算与微服务架构，结合BI建模、PyTorch垂类模型训练、知识图谱等前沿技术，进行系统性实施与开发。

随着XX市产业工人队伍改革的不断推进，职工队伍技能提升需要变得极为迫切，同时，工会系统内部的许多机制体制、工作方式，计划经济痕迹较深，特别是在服务职工的载体和手段上，依然停留在原始模式。随着时代的不断发展，推动工会系统数字化改革,纵深推进工会业务流程重构重塑极为迫切。必须坚持“五个必须”，全程执行“三张清单”这条逻辑主线，倒逼“增三性去四化”改革目标的落实落地。 职工能级培育平台，包含XX总工会一体化驾驶舱大屏、PC端、浙里办小程序，包含需求分析、课程设计、学习激励、技能提升、绩效支持、综合能级六大应用功能模块。通过职工能级培育平台贯穿培训前、培训中、培训后，实现职工技能培训、技能提升，成为改善底层职工生活水平的手段和载体。 本项目由一名项目经理、一名产品锦鲤、一名UI设计、2名后端开发、1名前端开发，共计6人的资深团队组成。 采用云计算、SOA、微服务等前沿技术，使用spring企业级架构，具有高稳定、高可用、易扩展、易维护的现代化分布式应用体系。

1. 面向客户与核心价值 (30%) 面向客户： 本方案专为成长型电商企业、品牌方及电商运营团队量身定制。特别适用于在多个电商平台（如天猫、京东、抖音、拼多多等）进行销售，并深受数据孤岛、运营效率低下困扰的客户。 解决的核心问题： 数据孤岛与整合难题： 解决电商卖家需频繁登录不同平台后台、手动汇总整理数据的痛点，将分散在各处的销售、商品、客户数据自动聚合至统一平台。 运营效率低下： 替代传统依赖人工Excel统计、耗时耗力且易出错的粗放式运营方式，通过自动化报表和可视化看板，极大提升数据分析和决策效率。 决策缺乏数据依据： 解决管理者无法快速、直观掌握核心经营健康度（GMV、利润、转化率等）、无法及时发现问题并跟踪解决进度的问题，实现数据驱动的精细化管理。 2. 方案核心特点 (50%) 相比于市场上单一的数据统计工具或传统ERP系统，本方案的核心优势在于其 “深度整合、智能驱动、闭环管理” 的能力。 特点一：全平台数据一体化集成 市场常规方案： 通常仅支持少量平台，或需要极其复杂的API配置和手动导入导出。 我们的方案： 内置对接主流电商平台（天猫、京东、抖音等）API，实现自动、定时拉取多维度数据（订单、商品、流量、客服等），真正实现“一个平台，管理所有生意”。 特点二：高度可定制的指标与目标管理体系 市场常规方案： 提供固定的、通用的数据看板，难以满足企业个性化的KPI管理需求。 我们的方案： 允许用户自定义核心监控指标（如“高毛利商品销售额”、“京东京喜平台的退款率”），并可为商品、店铺、活动等灵活打标，进行多维交叉分析。支持设定、分解和跟踪销售目标，实现战略落地。 特点三：嵌入工作流的“任务-跟进”闭环 市场常规方案： 仅提供“数据展示”功能，发现问题后仍需通过其他工具（如钉钉、微信）进行任务分配和跟进，流程断裂。 我们的方案： 独创【数据 + 任务】模式。当数据异常（如“销售额低于目标20%”）时，可一键创建待办任务，指派给相应负责人，并在线记录跟进措施和结果。直接将数据分析与团队行动无缝衔接，形成管理闭环，极大提升运营协同效率。 特点四：丰富、直观且交互式的可视化看板 市场常规方案： 图表类型单一，数据联动性差，只能进行基础的观看。 我们的方案： 提供Dashboard总览、商品分析、流量分析、客服绩效等多主题看板。支持多图表组件联动筛选、下钻分析（从总销售额图表下钻查看具体商品的销售明细），让管理者不仅能“看到问题”，更能“定位根源”。 3. 产品组成与技术选型 (20%) 产品组成： 数据集成层： 负责通过API接口与各大电商平台（如天猫、京东、抖音等）进行对接，实现销售、商品、流量等数据的自动、定时拉取与清洗。 数据中台层： 构建企业级数据仓库，对异构数据进行融合治理，形成统一、标准的数据模型，为上层应用提供可靠的数据服务。 业务应用层： 指标管理中心： 支持用户自定义关键业务指标（KPI）。 标签管理引擎： 允许对商品、订单、店铺等对象进行灵活打标与分类。 目标与任务管理： 实现目标的设定、分解、跟踪以及数据异常触发的待办任务闭环。 可视化展现层： 提供可配置的Dashboard、多维度分析报表及数据下钻功能，直观呈现业务全景。 技术选型： 前端技术栈： 采用 Vue 3 组合式API构建高性能前端应用，使用 Element-Plus UI框架保证界面美观与交互一致性，集成 ECharts 实现丰富、流畅的数据可视化图表。基于 RuoYi-Vue 前端架构开发，保证了项目的规范性与可维护性。 后端技术栈： 核心业务逻辑采用 Java + Spring Boot 框架构建，保障了系统的稳定性、高并发处理能力和易于扩展的微服务架构。使用 Python 编写高效的数据采集、清洗和自动化脚本，充分发挥其在数据处理领域的生态优势。 数据持久化： MySQL 作为核心业务关系型数据库，Redis 作为缓存数据库，提升系统响应速度。 部署与运维： 项目可通过Docker容器化部署，使用Nginx实现反向代理和负载均衡，保障企业级的部署灵活性与系统高可用性。 项目名称：电商智能运营数据中台 项目简介： 一款集成了多电商平台数据的智能分析平台。我们不仅为您提供自动化的数据报表和可视化看板，更创新性地将数据与任务管理相结合，支持自定义指标、目标管理和协同跟进，帮助电商企业打破数据孤岛，实现从数据洞察到运营行动的无缝闭环，驱动业务增长。 项目体验地址：http://123.56.26.227/

社交产品物料包括（动态头像框、动态勋章、礼物特效、资料卡等） 从业至今已有8年之多，据有较高的视觉审美，专注于互联网产品设计，精雕细琢，工匠精神，多年的积累使得我们具有丰富的互联网产品设计经验，很好的团队协作沟通能力，可以快速理解互联网产品的需求及定位，具备色彩设计的能力，了解色彩设计的基本知识。并能熟练的运用到设计产品当中。熟悉市场上比较流行的配色。有活跃而富有创造性的思维。具有敏锐的观察力，时长关注最新流行的趋势，富有创造力。对人体工学和心里学有一定的了解，能对设计创意进行完整的解说。能保持好奇心和上进心。对产品的市场发展趋势形成自我的认知和感觉。善于从产品的全局去思考，深度理解产品战略然后用清晰有效的视觉语言传递给用户。可对最终呈现的视觉效果提出最优解决方案。

主体与系统背景：山东九智经纬 2019 年成立，位于济南自贸区，专注环境监测 LIMS 研发，经多家检测机构调研，打造 “智翊测 LIMS 系统”。 痛点与解决方案：针对手工录入易出错、样本更新慢、报告耗时、流转低效问题，通过智能接口（自动读设备数据）、二维码追溯（样品全流程跟踪）、标准化流程、自动生成报告破解。 版本适配体系：设 4 个版本覆盖不同需求 —— 简易版（小型机构）、通用版（中小型）、标准版（中大型）、定制版（大型个性化），含合同、采样、检测、报告等核心模块。 配套软件系统：含智翊测在线检测平台（提供获客管理工具），及专项管理系统（仪器管理、耗材管理、人员管理、客户管理），覆盖三方检测机构实验室及业务全场景。 核心优势与展望：1 小时售后响应 + 5×8 技术支持，服务过嘉源环境监测、九天检测等客户；未来将依托数据实现实验室智能化升级。

当前，传统铁路轮对维修管理模式已难以适配行业数字化转型需求，在轮对选配精准度、调度效率及全生命周期管理等方面存在明显短板。为突破这一瓶颈，本方案聚焦铁路维修领域的信息化、数字化管理升级需求，致力于设计并开发一套面向铁路轮对的智能选配与智能调度 MES（制造执行系统） 。通过该系统的构建，将实现轮对维修全流程的数据化管控、智能化选配决策与高效化调度协同，从根本上提升轮对维修质量与管理效率，为铁路列车安全运行筑牢技术支撑 一、智能选配：精准计算最优组合，保障检修质量​ 系统以列车标准钩高参数为核心依据，结合当前轮对库存实时数据，通过智能算法开展组合计算：首先自动筛选出所有符合标准要求的轮径、心盘垫板高度组合解，再从多组可行解中精准定位最优方案，最终确定适配的轮对与心盘垫板组合。该功能不仅从源头提升检修质量，更有效规避了传统选配中因钩高测量不符导致的二次架车、返工等问题，大幅减少无效作业成本。​ 二、全流程质量管控：多层校验，杜绝配错风险​ 入库前参数纠错：轮对入库前，系统自动对关键参数进行校验，若检测到不符合标准的轮对，立即触发提示功能，引导检修人员针对性处理，从入口端把控轮对质量；​ 适配性过滤：基于检修车辆的具体技术要求，系统自动过滤不符合车辆适配标准的轮对，从流程上杜绝 “错配” 风险；​ 出库前人工审核：在轮对出库环节设置人工审核节点，与系统智能校验形成 “双重保障”，进一步确保出库轮对的适配性与安全性。​ 三、库存智能管理：动态监控，激活闲置资源​ 系统具备库存轮对时效监控功能，当检测到库存时间过长的轮对时，自动向员工发送处理提示；待员工按规范完成维护处理后，轮对可重新进入候选库存池，实现闲置资源的高效激活，避免轮对因长期闲置导致性能损耗，同时优化库存周转效率。​ 四、自动化调度：升级作业模式，降低劳动强度​ 轮对入库、出库环节采用桁架自动化调度方案，并搭载优化后的调度算法：一方面大幅提升轮对出入库的作业效率，缩短周转时间；另一方面替代传统人工搬运操作，显著降低员工劳动强度，推动检修作业向 “少人化、自动化” 转型。​ 五、生产决策支持：实时节拍管控，辅助科学指挥​ 系统可实时计算转向架检修节拍并动态展示，既能为现场人员提供数据支撑，以便及时调整后续检修生产节奏，确保流程顺畅；又能为管理层提供精准的生产数据参考，助力其科学开展生产指挥与决策，提升整体生产管理效能。​ 综述​ 轮对智能选配系统通过两大核心突破提升检修效能：一是以最优组合算法为核心，精准匹配轮对与心盘垫板，使车辆安装后钩高无限贴近标准值，同时自动屏蔽不合格轮对，从根本上保障修车质量；二是以电子标签、拨轮器为技术支撑，结合桁架自动化调度，实现轮对出入库全流程自动化，既大幅提升劳动效率，又有效降低员工劳动强度，为铁路轮对检修数字化升级提供关键支撑。

一个个人博客网站，可以编写文章供其他人查看,主要面向于个人开发者，便于技术于项目经验分享，也拥有自己独立的后台系统 优势： ·轻量化设计，部署简单，维护成本低 ·响应式布局，适配各种设备屏幕 ·完整的后台管理功能，便于内容管理 ·访问统计与数据分析功能，了解访客情况 ·自定义设置选项，如时区配置、鼠标光标等 ·安全机制，包括IP封锁、登录尝试限制等 产品功能 1. 文章管理 ·支持文章的创建、编辑和删除功能，提供简洁的编辑器界面，方便内容创作和发布。 2. 访问统计 ·通过ECharts图表库实现数据可视化，包括： -按小时、日、周、月、年统计访问量 -中国地图显示各地区访问分布 -访问量趋势分析 3. IP地理位置分析 ·集成百度地图API，自动获取访问者IP的地理位置信息（国家、省份、城市），并记录到数据库。 4. 管理员系统 ·管理员账号创建与权限管理 ·登录尝试限制与IP封锁功能 ·会话超时管理 ·登录记录与IP追踪 5. 自定义设置 ·全局时区配置 ·自定义鼠标光标样式 ·个性化界面设计

自动获取多台Linux信息的作品简介 1. 方案目标与解决问题 本方案旨在为IT运维人员或系统管理员提供一个自动化工具，解决人工登录多台Linux服务器并逐一查询信息的繁琐、低效问题 。该方案通过自动化流程，实现了批量获取多台Linux服务器的系统信息，例如磁盘占用率等，并将结果自动发送给相关人员，从而大幅提升了工作效率，减少了重复性劳动 。 2. 方案特点与优势 与传统的纯人工操作或单一技术方案相比，本方案具有以下显著特点： RPA与Python结合：该方案利用RPA（机器人流程自动化）作为主流程，并集成Python编写的自定义插件，从而充分发挥了两种技术的优势. 高效性与扩展性：Python插件能够通过SSH协议高效访问多台Linux服务器，并执行命令获取结果. 这种模块化的设计使得方案易于扩展，可以轻松地添加新的Linux服务器或执行不同的脚本命令，以满足多样化的信息获取需求. 自动化通知：在获取到Linux命令的执行结果后，RPA会自动调用企业微信，将处理好的信息发送给指定的接收人，实现了信息获取与通知的无缝衔接，确保相关人员能及时了解系统状态. 3. 方案技术组成 本方案主要采用RPA+Python的技术选型，具体包括： RPA流程创造者（UiBot Creator）：作为主控平台，负责整个自动化流程的编排与执行. Python自定义插件：通过SSH协议连接并执行Linux命令（例如df -hT），并获取执行结果. 企业微信：作为信息推送的渠道，用于将最终结果自动发送给相关人员.