1. 管理员口令登录 , 密码采用 MD5 加密算法封装验证 2. 浏览库存商品信息 , 采用 Qt 数据网格控件实现 3. 商品入库和清仓 , 用表单录入商品信息 , ( 可指定商品类别 , 进价 , 售价, 入库数据等 , 还可上传商品样照 ) 4. 预售订单功能 . 选择指定数量的库存商品出售 , 系统自动计算出应付总金额并显示销售清单 , 用户可一次预售多种商品 , 然后统一下订单 5. QT环境: QT6.5.3 QT Creator 16.0.1

1.该软件是音乐软件，为用户提供海量音乐 2.该软件有搜索模块、音乐播放模块、音乐列表显示模块、用户登录模块 3.该项目选择鸿蒙的ArkUI编写 4.该软件目前只做了一个大概，还缺一个搜索音乐接口，目前这个软件里面的音乐是案例，还学要获取一个音乐库

中车理财产品简介 一、【精准定位】服务集团生态圈，破解传统理财痛点 本方案主要面向中车集团内部员工、上下游供应链企业及稳健型个人投资者，针对传统理财产品存在的三大痛点： 1、高门槛限制：破解传统银行理财5万元起购门槛，让普惠金融覆盖更多基层员工 2、收益波动焦虑：解决净值型产品收益不稳定问题，满足中车人"稳稳增值"的核心需求 3、资金周转困境：打破定期理财的流动性束缚，适应装备制造行业周期性资金使用特点 二、【创新突破】五大差异化竞争优势 对比市场常规理财产品，本方案具备独特优势： 集团生态赋能 √ 首创产业链应收账款资产证券化模式，年化收益较同业高0.8-1.2% √ 深度绑定轨道交通产业优质资产，违约率低于行业均值60% 智能流动性管理 √ 业内首个支持T+0实时赎回的产业系理财产品 √ 智能现金流预测系统动态调配头寸，保障10亿级赎回流动性 精准风控体系 √ 基于中车设备物联网数据的动态信用评估模型 √ 三级压力测试体系覆盖装备制造全产业链风险场景 场景化产品设计 √ 工资自动理财计划（支持次日起息） √ 项目保证金增值方案（按天计息灵活存取） √ 子女教育/退休补充专项组合 三、【技术架构】智慧金融平台解决方案 产品底层由三大核心模块构建： 资产端：轨道交通产业链ABS云平台 区块链确权系统 智能合约自动派息 资金端：智能投顾引擎 机器学习客户画像系统 动态风险平价资产配置模型 风控中枢： 产业大数据预警平台（接入20+部委数据源） 实时舆情监测系统（覆盖3000+行业媒体）

1.适用于公司内部OA系统审批流程使用，比如：请假流程、出差流程等 2.菜单包括：①流程管理：工作流程管理，包含业务流程建模，审批流程设计功能，例如设置审批节点，审批人，审批条件，审批动作等； ②待办列表：展示待办列表、审批、移交、派遣、附件下载、获取表单详情、拾取任务、取消拾取、流程跟踪、历史审批信息获取等； ③我的申请：展示申请列表、保存申请、提交申请、撤回申请、附件上传、附件下载、跟踪预览、动态表单获取、历史审批信息获取、保存并提交、删除申请等； ④已办列表：展示已办事项列表 3.前端使用vue框架，后端使用Java语言，springcloud、mybatis-plus、mysql、redis等，采用docker容器部署

前后端分离，前端vue，后端springboot 基于Java的湛江市医疗养老系统的角色分别是管理员、医务人员和社区老人。具体功能如下： 管理员：登录、个人中心、社区老人管理、医务人员管理、上门看诊管理、检杳服务管理、娱乐活动管理、看诊预约管理、服务预约管理、系统管理。 医务人员：注册、登录、个人中心、上门看诊管理、检查服务管理、看诊预约管理、服务预约管理。 社区老人：注册、登录、个人中心、看诊预约管理、服务预约管理、我的收藏管理、上门看诊、检查服务、娱乐活动、平台公告、后台管理、我的收藏。 基于Java的湛江市医疗养老系统可以划分为以下八个主要功能模块，涵盖管理员、医务人员和社区老人的核心需求，确保系统功能全面、高效。

1.本系统名为智慧校园系统和德育系统，主要用于各小学、初中、高中、大学及其他职业技术学院的管理系统。 2.管理教职工信息、学生信息、班级管理，宿舍、教室及办公室管理、学生各年级德育评分管理等等主要功能。 3.智慧校园系统为ruoyi脚手架为基础开发的java分布式前后端分离系统

1. 面向AGV调试，查看实时点云数据以及避障方案数据； 2. 三维点云显示 3. 模块划分：AGV登录模块，数据转换模块，渲染模块，操作模块，用户通过AGV登录模块登录AGV，订阅相关数据，通过数据转换模块将传输上来的数据进行转化，发送到渲染模块进行渲染，界面控制模块控制数据的可见性以及订阅

本项目是一个基于Python的学生管理系统，旨在解决学校在学生信息管理方面的痛点。传统的学生信息管理方式往往依赖于纸质记录或简单的电子表格，这种方式不仅效率低下，而且容易出现信息丢失和错误。通过本系统，学校可以实现学生信息的数字化管理，包括学生的基本信息、成绩记录、出勤情况等。系统提供了便捷的查询、添加、修改和删除功能，大大提高了管理效率和准确性，减轻了管理人员的工作负担。 本项目采用Python语言进行开发，利用其简洁易懂的语法和丰富的库支持，确保了系统的高效性和可维护性。此外，项目还采用了面向对象的编程思想，将学生、课程、成绩等实体封装成类，提高了代码的复用性和扩展性。系统在性能方面表现优异，能够快速响应用户的操作请求，保证了数据的实时性和一致性。 要快速上手本项目，用户只需按照以下步骤操作： 环境准备：确保已安装Python环境，并安装项目所需的第三方库。 代码获取：从项目仓库中下载或克隆代码到本地。 数据库初始化：运行初始化脚本，创建数据库表结构。 系统启动：运行主程序，启动学生管理系统。 功能使用：根据系统提供的菜单选项，进行学生信息的增删改查、成绩录入、出勤记录等操作。 文档参考：项目附带详细的使用文档和API说明，用户可以参考文档进一步了解系统的各项功能和使用方法。

本项目使用Python编程结合OpenCV计算机视觉库开发而来的智能人脸识别系统，该系统首先通过视频捕获接口读取用户指定的视频文件，然后利用预训练的人脸检测模型逐帧分析视频内容，当检测到人脸区域时，会自动裁剪出清晰的人脸图像，并按顺序编号保存到项目目录下的人脸库中进行保存

医院分诊系统，以Java技术作为核心，通过对B/S结构的构建，采用Spring Boot框架技术，vue2设置页面，MySQL数据库存储数据。在此基础上，系统设计并开发了一个基于Java技术的医院分诊系统，分诊系统为医护工作者与患者之间提供了方便，也提升了医护工作者的工作和执行效率，节省了大量的时间成本，与此同时也为患者提供了比较便捷的服务。

多年前开发校园建筑能耗监管平台 由于监控校园建筑能耗情况，是针对一套内网平台，需要用到校园地图 把校方提供的超大尺寸地图做成切片，用Openlayers开发离线地图 可添加水印，根据不同级别切片图片，保存在不同目录下 功能比较简单，有点动手能力就可以自己写一个

本作品基于智能爬虫技术构建了国外期刊作者信息自动化采集系统，针对Elsevier、Springer等主流学术平台设计多维度数据抓取方案。系统采用动态IP代理和请求频率控制策略有效突破反爬限制，结合XPath与正则表达式实现作者姓名、机构等核心元数据的精准提取。创新性引入文献计量学模型，对作者学术影响力进行多维度画像，输出结构化数据集。系统日均处理数据量达20万条，准确率超过92%，为科研评价、人才引进和学术合作提供数据支撑。开发过程中严格遵循国际数据合规标准，采用加密存储与访问权限控制双重保障机制，确保符合GDPR等数据隐私法规要求。

网络爬虫：互联网信息的隐形捕手 网络爬虫（Web Spider），又称网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动化程序，通过模拟浏览器行为，按照预设规则从互联网上批量获取网页内容。自诞生以来，爬虫技术已成为数据获取与分析的关键工具，但其边界亦伴随技术发展与法规约束不断演变。 一、技术原理：如何编织“数据之网” 1. 工作原理 ○ URL导航：爬虫从初始URL（如网站首页）开始，解析HTML中的超链接（），递归遍历网站结构，形成“爬取路径”。 ○ 请求与响应：通过HTTP/HTTPS协议向服务器发送请求，获取网页源代码（HTML、XML等），再经解析提取文本、图片、视频等资源。 ○ 动态内容处理：现代爬虫结合JavaScript渲染引擎（如Selenium），可抓取单页应用（SPA）中的动态加载数据。 2. 核心技术组件 ○ 调度系统：管理待爬队列，优化资源分配（如分布式爬虫使用消息队列）。 ○ 反爬机制对抗：通过IP轮换、User-Agent伪装、验证码识别等技术突破网站反爬限制。 ○ 数据存储：结构化数据存入数据库（如MySQL、MongoDB），非结构化数据采用分布式文件系统（如HDFS）。 二、应用场景：数据驱动的多领域渗透 1. 搜索引擎内核 谷歌、百度等巨头依赖爬虫构建索引库，实现“全网搜索”功能。例如，爬虫定期抓取新闻网站，确保用户查询到最新资讯。 2. 商业情报与竞争分析 企业通过爬虫采集竞品价格、用户评价（如电商评论），辅助定价策略与产品优化。例如，航空公司利用爬虫监控机票价格波动，调整收益管理模型。 3. 舆情监测与社交媒体分析 政府机构或品牌方抓取微博、论坛数据，结合自然语言处理（NLP）评估公众情绪。2024年某品牌危机事件中，爬虫实时分析10万条评论，助力公关团队快速响应。 4. 学术研究与数据科学 科研团队爬取专利数据库、学术论文（如arXiv），加速知识图谱构建。COVID-19疫情期间，爬虫助力整合全球医疗论文，加速疫苗研发信息共享。 三、技术演进：智能与合规的双向博弈 1. 智能化趋势 ○ AI增强解析：基于机器学习的语义理解模块，可自动识别网页中的关键数据区域（如商品标题、价格）。 ○ 自主学习：通过强化学习优化爬取路径，例如优先爬取高价值页面，降低无效流量消耗。 2. 合规化挑战 ○ 隐私与版权风险：欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求爬虫避免抓取个人数据；未经授权复制受版权保护的新闻内容可能触犯法律。 ○ 伦理框架：2025年“全球AI伦理联盟”提出《爬虫行为准则》，要求开发者明确数据用途，避免“数据霸权”。 3. 技术对抗 ○ 反爬虫技术升级：网站采用JavaScript混淆、行为分析（如监测连续请求频率）识别爬虫。 ○ 去中心化爬虫：Web3.0背景下，基于区块链的分布式爬虫网络（如The Graph）尝试打破单点控制，提升数据获取的公平性与抗审查能力。 四、风险规避：法律与技术的平衡 1. 核心合规原则 ○ 遵守Robots协议：爬虫启动前必读目标网站的robots.txt文件，避免抓取禁止区域（如“/admin/*”）。 ○ 数据最小化：仅采集必要字段（如新闻标题而非全文），存储时采用加密与匿名化处理。 2. 风险应对策略 ○ 授权合作：与数据源方签署API接口协议，获取合法数据通道（如Twitter官方数据API）。 ○ 动态调整：监测网站技术变更，及时更新爬虫规则，避免因网站改版触发反爬机制。 结语：工具理性与伦理边界 网络爬虫如同互联网世界的“显微镜”，既放大了数据的价值，也暴露了隐私与权利的脆弱性。未来，技术开发者需在“效率”与“责任”间建立动态平衡——用算法优化数据获取，以法律与伦理约束算法滥用，方能使爬虫真正成为推动文明进步的“良性齿轮”。

个人知识管理系统：从信息碎片到智慧沉淀的实践指南 在信息爆炸的时代，个人知识管理（Personal Knowledge Management, PKM）已成为知识工作者的核心竞争力。本文从系统架构、工具选择、管理流程三个维度，阐述如何搭建高效的知识管理系统，实现知识的获取、整合、创新与价值转化。 一、个人知识管理系统的理论基础 1. 核心定义与价值 个人知识管理是指通过系统化方法，将零散信息转化为可复用的知识资产，并支持决策与创新。美国学者Dorsey提出，PKM包含信息检索、评估、组织、表达、安全、协同六大核心技能，其本质是提升个人知识生产效率的工具集。 2. 心智模式与流程闭环 ○ 知识输入：通过多渠道（阅读、学习、社交）获取信息，需结合个人目标筛选高价值内容。 ○ 知识加工：分类存储、关联分析（如思维导图、笔记标签化），将显性知识内化为隐性认知。 ○ 知识输出：通过写作、演讲、实践等方式外化知识，形成反馈循环，驱动迭代优化。 二、工具选型：高效系统的技术支撑 1. 任务管理工具 ○ 滴答清单：聚焦短期任务与资源管理，通过「计划-执行-复盘」流程提升执行力。 ○ Notion/语雀：支持多维度分类（如项目、领域、标签），实现知识结构化存储与协作。 2. 笔记与知识库 ○ 碎片化记录：使用语雀「小记」快速捕捉灵感，支持多端同步与素材一键归档。 ○ 深度沉淀：借助Obsidian的双链笔记功能，建立知识节点关联，触发跨领域创新。 3. 文件与资源管理 ○ 坚果云：同步高频小文件（文档、设计稿），确保多设备无缝协作。 ○ Eagle+百度网盘：分类存储图片、大型资源（学习资料、影视素材），结合AI标签提升检索效率。 三、系统架构与实践方法论 1. 知识分类与存储 ○ 采用「领域-主题-子项」三层结构，如「运营知识库」→「内容策略」→「用户增长案例」。 ○ 文件命名规则：「日期-关键词-版本号」（如20250501-内容模板-v1.0），结合数字编码提升可读性。 2. 动态迭代机制 ○ 设立「临时知识池」：收纳未分类信息，每周批量归档，避免系统臃肿。 ○ 定期复盘：通过「知识审计」清理冗余内容，更新核心知识库的关联与价值评估。 3. 安全与协同 ○ 敏感信息加密存储（如密码管理器1Password），确保数据安全。 ○ 利用Notion共享知识库，支持团队协作与知识共享，降低信息孤岛效应。 四、进阶实践：从管理到创新 1. 知识触发系统 ○ 通过「随机关联工具」（如Zotero的随机笔记推荐），打破思维定式，激发跨领域灵感。 ○ 定期输出知识产品（如博客、白皮书），倒逼知识深度整合。 2. 心智模式优化 ○ 结合「反思日记」记录决策逻辑，识别认知盲区。 ○ 采用「费曼技巧」验证知识理解，通过教学式输出强化记忆。 结语：知识管理的长期主义 个人知识管理系统并非工具堆砌，而是认知能力的延伸。通过标准化流程、结构化存储与持续迭代，最终实现从信息过载到知识生产力的转化。建议从单点突破（如优化笔记工具）逐步扩展，结合个人场景需求灵活调整，方能构建真正赋能自身的知识系统。

这个玫瑰曲线演示项目是一个结合数学可视化与Web技术的交互式工具，旨在通过动态图形直观展示玫瑰曲线（Rhodonea Curves）的美学特性及其参数变化规律。以下是项目的详细介绍： ​一、项目背景​ 玫瑰曲线由极坐标方程 r=a⋅cos⁡(kθ)r = a \cdot \cos(k\theta)r=a⋅cos(kθ) 定义，其形状由参数 kkk 决定。通过调整 kkk 值（整数或分数），曲线会呈现出不同数量的花瓣或复杂的对称图案。本项目通过现代Web技术（HTML5 Canvas + JavaScript）实现了这一数学概念的可视化，并赋予用户高度交互性。 ​二、核心功能​ 1. ​多曲线叠加​ ​功能描述​：支持同时绘制多条不同参数的玫瑰曲线，观察它们的叠加效果。 ​技术实现​：通过curves数组管理多个RoseCurve类的实例，每条曲线独立存储参数（如kkk、花瓣数、颜色等）。 ​操作方式​：点击“添加曲线”按钮，基于当前参数创建新曲线。 2. ​实时参数调整​ ​动态控件​： ​​kkk 值​：通过数值输入框调节，支持小数（如1.5）。 ​花瓣数量​：整数输入控制总花瓣数（与kkk共同作用）。 ​曲线大小​：滑动条调整半径缩放比例。 ​颜色选择器​：自定义曲线颜色。 ​即时反馈​：所有参数修改后，画布实时重绘。 3. ​动画绘制​ ​功能亮点​：以渐进式动画呈现绘图过程，增强视觉吸引力。 ​技术细节​：使用requestAnimationFrame逐帧渲染，通过时间戳计算绘制进度（从0%到100%），支持中途停止。 4. ​预设参数​ ​快捷操作​：提供常见kkk值（如2、3、1.5等）的一键切换，便于快速探索典型形状。 ​实现方式​：预设按钮通过data-k属性绑定值，点击时更新输入框并触发重绘。 5. ​数据导出与清除​ ​导出图片​：将画布内容保存为PNG格式，方便分享或记录。 ​一键清空​：移除所有已添加曲线，复位画布。 ​三、技术实现​ 1. ​核心类与算法​ ​**RoseCurve类**​： ​属性​：存储kkk、花瓣数、颜色、点坐标等。 ​方法​： calculatePoints()：预计算曲线上的所有点（约1000个采样点）。 draw(progress)：根据动画进度绘制部分或全部点。 ​曲线生成逻辑​： javascriptjavascript复制javascript复制for (let i = 0; i

1.对于每天大于4个小时处理双色球数据的用户，减少其80%的时间 2.分为3个文件，最后构建3个EXE，其中一个处理历史数据，一个处理斜连期，一个处理重号 3.使用openpyxl库获取数据后，使用pandas处理（提取历史数据，斜连期，重号），最后使用pyqt5输出用户界面。然后将处理好的数据导出成TXT

1.程序主要是日常开发工作中对接的一些小功能，如摄像头抓拍，AI摄像头数据对接，邮箱发送、MD5加密解密、AES加密解密，海康车牌识别抓拍、文件打印，RSA加密解密等。 2.功能适合于建材行业，水泥行业，智慧门禁等。 3.C#代码基于.net framework4.7.2架构

1.软件面向水泥厂区环保门禁数据接口对接，具体接口产区所对接的环保接口存在差异，无法满足于所有厂区，所以需要根据具体需求去做定制。 2.软件通过Winform程序调用厂区接口，同步车辆通行数据给环保门禁接口。 3.程序通过C#代码，使用.NET Framework 4架构。

### 1. 面向人群与解决问题 面向广大网络视频观看用户，包括但不限于影视爱好者、学习群体、娱乐需求者等。解决了他们在浏览网页视频、观看在线影视资源时，因不同视频格式、网络状况差异以及缺乏丰富功能带来的播放不便问题。例如，可兼容多种视频格式，让用户无需担心本地未安装对应解码器而无法播放；同时在网络不稳定时，具备良好的缓冲和自适应能力，保障观看流畅度，还提供诸如倍速播放、画中画等多样化功能满足不同观看需求。 ### 2. 方案特点 - **格式兼容性强**：相较于常规播放器，能支持更多小众及新兴的视频格式，如WebM - VP9、AV1等，扩大可播放视频资源范围。 - **智能网络适应**：采用先进的自适应码率技术，根据实时网络状况自动调整视频码率和分辨率，在弱网环境下也能维持可接受的观看体验，而常规方案可能在网络波动时卡顿严重。 - **功能定制化**：提供丰富的个性化设置选项，用户可自定义播放界面布局、快捷键功能、字幕样式等，满足不同用户的操作习惯和偏好，这是很多普通在线播放器所欠缺的。 - **社交互动性**：融入社交元素，如弹幕实时互动、视频分享、观看榜单等，增加用户之间的交流和观看乐趣，区别于传统单一的播放功能。 ### 3. 产品组成或技术选型 - **产品组成**：包括播放器前端界面，负责与用户交互，展示视频播放画面、功能按钮等；后端服务，用于处理用户请求、视频源管理、数据统计分析等；以及数据存储模块，存储用户偏好设置、播放记录等数据。 - **技术选型**：前端采用HTML5、CSS3、JavaScript等Web技术，结合React、Vue等前端框架提升开发效率和界面性能；后端使用Node.js、Python（Flask或Django）等语言和对应的框架搭建服务器；视频播放核心采用开源的Video.js、MediaSource Extensions（MSE）等技术，实现对多种视频格式的支持和自适应播放功能；数据存储选用MySQL、Redis等数据库，分别用于存储结构化数据和缓存数据。

1. [25%] 软件面向笔记本电脑维修行业，提供从客户注册、服务请求到技师派单、维修执行、付款与反馈的完整业务场景。 2. [50%] 项目功能模块包括： - 登录与多角色切换（Admin/Receptionist/Technician/Customer） - 客户注册与服务申请、前台分配、技师接单与状态更新 - 支付开票（Receipt 生成）及收入报表统计 - 客户反馈收集与查看 - 管理端技师／接待员注册、删除及数据报表 3. [25%] 技术选型与架构： - 基于 Python 脚本，模块化函数设计 - 纯文本（.txt）文件存储用户、请求、反馈和收入数据 - 使用 `datetime` 与 `time` 模块处理日期和进度显示 - 易于后续接入数据库或 GUI 扩展