客户端：1.扫码快速进入顾客到店扫描桌台二维码，自动绑定桌号；无需下载APP，微信/支付宝直接打开小程序。依托微信生态的账号体系与二维码识别技术，快速完成登录，避免繁琐注册流程。2.智能菜单展示多媒体菜单：菜品详情包含高清图片、支持放大查看细节。灵活分类：按“荤菜/素菜”“酒水”等维度分类。状态标注

随着信息技术的迅猛发展，高校图书馆作为知识传播与学术研究的重要平台，其管理方式正逐步向数字化、网络化方向转变。传统的人工图书管理模式存在效率低下、数据更新不及时、查询不便等诸多问题，已难以满足现代高校师生对图书资源高效利用的需求。因此，开发一套基于Web应用的高校图书管理系统，对于提升图书馆管理效率

本系统是一套基于 C# WPF 与 ASP.NET Core 开发的 智能工厂一体化解决方案，集成了 AGV 激光叉车调度系统、线边机构生产任务 MES 管理和 WMS 库位管理三大核心模块。系统通过 自动化搬运 + 智能排产 + 精益仓储的方式，为制造业企业提供完整的 产、供、销一体化管理平台。 在 AGV 模块中，系统利用 激光 SLAM 定位与路径规划算法，实现无人叉车的自动导航与动态避障，支持批量任务调度与实时状态监控，大幅降低人工搬运成本。MES 模块提供生产任务下发、工序跟踪、工单排产等功能，结合 AGV 自动补料，实现生产线与物流的深度融合。WMS 模块则支持多仓多库位管理，结合 PDA 终端扫码功能，实现入库、出库、移库等操作的 全流程可追溯与实时更新。 系统支持 桌面端（WPF 管理平台）、Web 端（跨平台浏览器访问）、移动端 PDA（扫码入库） 多种使用场景，既能满足企业管理人员的全局调度需求，也能满足一线操作人员的便捷使用。通过灵活的接口设计，系统可对接 ERP、PLM、SCADA 等企业级平台，帮助客户实现 智能物流、精益生产与智慧仓储的全面升级。

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

2024年9月，hw复盘阶段开展对某系统的黑盒渗透测试 该测试禁止使用扫描器、不提供ip、端口、url等资产信息，仅提供单位名称 通过手动访问+burp被动扫描+Yakit被动扫描+人工分析等合规方式，发现弱口令、shiro未授权访问等安全漏洞。 整理为测试报告后提交审核通过，结合其他项目成果报告，项目顺利验收。 内网横向时使用arp-scan、find工具、cs、nmap、arp-spider、metasploit等网络安全渗透测试工具，获得关键系统shell。

1. 基于WEB开发相关知识和工具，拟设计与实现一种晚点扩散仿真与分析系统，生成一个网页，为高铁网络晚点的问题的研究提供技术支撑。 2. 本项目采用前后端分离的B/S架构，主要使用的开发工具和技术栈如下： • 后端： o 编程语言：Python 3.8.20 o Web框架：Flask (轻量级Web服务框架) o 数据库：MySQL 5.7+ (关系型数据库，存储基础数据及分析结果) o 数据库连接库：Pymysql o 网络分析库：NetworkX (用于图的创建、操作、复杂网络指标计算等) o 核心算法库：random, collections.defaultdict (Python内置) o 其他库：requests (用于HTTP请求) • 前端： o 核心技术：HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+) o 可视化库：ECharts (用于网络拓扑图、统计图表绘制和动态展示) • 开发环境与工具： o 操作系统：Windows o Python环境管理：Conda o IDE/编辑器：PyCharm • 数据存储： o 结构化数据：MySQL数据库 o 中间数据/缓存：JSON 文件 (例如，预处理后的网络拓扑数据、图表数据) 3. 系统主要包含以下三个核心功能模块： 1. 高铁网络结构分析模块： o 从数据库中读取高铁站点和线路数据，构建高铁网络模型（节点代表站点，边代表线路）。 o 计算网络的拓扑结构指标，包括：度分布、聚类系数、平均路径长度等。 o 对网络进行社团结构划分。 o 可视化展示：高铁网络拓扑结构图（节点可交互）、各类指标的统计图（如度分布直方图）、社团划分结果（在拓扑图上以不同颜色区分）。 2. 高铁网络晚点扩散模拟与分析模块： o 在已构建的高铁网络结构上，实现晚点扩散的仿真模拟。 o 支持采用SIS（易感-感染-易感）和SIR（易感-感染-移除/恢复）两种经典的传染病模型对晚点扩散进行建模。 o 用户可选择晚点源头节点，并可自定义参数。 o 动态展示晚点在网络中的扩散过程，标记出每一时间步的晚点节点和扩散路径。 o 统计并可视化展示每一时间步网络中晚点节点总数和未晚点节点总数的变化曲线。 o 用户可切换SIS/SIR模型进行对比分析。 3. 高铁网络关键节点识别模块： o 基于中心性的节点评估：  计算节点的度中心性 (Degree Centrality)。  计算节点的介数中心性 (Betweenness Centrality)。  计算节点的接近中心性 (Closeness Centrality)。  可视化展示各中心性指标的统计图或Top-N节点列表。 o 基于模拟统计的关键节点识别：  多次重复晚点扩散模拟过程（可设定不同源头或随机因素）。  统计在多次模拟中，各个节点发生晚点的总次数。  展示晚点次数最多的Top-10节点列表。 o 基于进化算法的最优免疫节点选择：  设定一组节点（例如10个）为免疫状态（这些节点不会发生晚点，也不会传播晚点）。  在设定免疫节点后，进行晚点扩散模拟，观察网络整体的晚点情况。  利用遗传算法 (Genetic Algorithm) 等进化计算方法，在所有可能的N个免疫节点组合中搜索，找出使得网络晚点影响（例如，总晚点节点数、晚点持续时间等）最小化的最优10个免疫节点组合。  展示算法给出的最优10个免疫节点列表。

1、行业背景： 电商数据分析与市场研究行业 业务场景： - 商品价格监控： 帮助商家和消费者监控竞品价格变化，制定合理的定价策略 - 市场调研分析： 为电商从业者、数据分析师提供市场趋势和商品热度数据 - 竞品分析： 支持企业进行竞争对手商品信息收集和分析 - 数据驱动决策： 为电商运营、产品选品、库存管理提供数据支持 目标用户： 电商从业者、数据分析师、市场研究人员、个人用户 2、 - 多平台支持： 支持淘宝、京东、天猫三大主流电商平台 - 智能爬取： 可配置爬取商品名称、价格、销量、评价等多维度信息 - 反爬虫应对： 内置多种反爬虫策略，包括请求延迟、User-Agent轮换等 数据处理模块 - 数据清洗： 自动去重、格式标准化、异常数据过滤 - 数据存储： 基于SQLAlchemy的数据库存储，支持SQLite - 历史记录： 完整的爬取任务历史和数据版本管理 导出管理模块 - 多格式导出： 支持CSV、Excel、JSON等多种数据导出格式 - 批量处理： 支持大批量数据的高效导出 - 文件管理： 统一的下载文件管理系统 Web界面模块 - 用户友好界面： 基于Flask的Web应用，提供直观的操作界面 - 任务管理： 可视化的爬取任务创建、监控和管理 - 实时状态： 爬取进度实时显示和状态更新 系统服务模块 - 爬虫控制器： 统一的爬虫任务调度和并发控制 - 数据库服务： 完整的数据CRUD操作和查询服务 - 错误处理： 完善的异常处理和错误恢复机制 3、 后端框架： - Flask 2.3.3+： 轻量级Web框架，快速开发和部署 - SQLAlchemy 2.0.23+： ORM框架，提供数据库抽象层 爬虫技术： - Selenium 4.15.2+： 动态网页爬取，支持JavaScript渲染 - BeautifulSoup4 4.12.2+： HTML解析和数据提取 - Requests 2.31.0+： HTTP请求库，处理静态页面 数据处理： - Pandas 2.1.3+： 数据分析和处理 - NumPy 1.25.2+： 数值计算支持 - OpenPyXL 3.1.2+： Excel文件处理 1. 分层架构设计 - 表现层： Flask路由和模板系统 - 业务层： Services服务层处理核心业务逻辑 - 数据层： Models数据模型和数据库操作 - 爬虫层： 独立的爬虫模块，支持多平台扩展 2. 模块化设计 - 高内聚低耦合： 各模块职责明确，便于维护和扩展 - 插件化爬虫： 基于BaseCrawler的继承体系，易于添加新平台 - 配置驱动： 多环境配置支持（开发、生产、测试） 3. 可扩展性 - 平台扩展： 新增电商平台只需继承BaseCrawler - 功能扩展： 模块化设计支持功能快速迭代 - 部署灵活： 支持单机部署和分布式扩展 4. 稳定性保障 - 异常处理： 完整的异常体系和错误恢复机制 - 测试覆盖： 基于pytest的完整测试套件 - 日志系统： 分级日志记录，便于问题排查 5. 用户体验 - Web界面： 直观的操作界面，降低使用门槛 - 实时反馈： 任务进度和状态实时更新 - 数据可视： 多种格式的数据导出和展示

Designed a web application for group event scheduling. The system supports user management, location planning, and voting for the schedules ∙ Utilized Yelp API and Google Map API to get information of nearby meeting venues ∙ Implemented with Express.js, MongoDB, JavaScript, Bootstrap, JQuery, HTML5 and CSS 设计了一个用于群组事件调度的Web应用系统。该系统支持：‌ ‌- 用户管理体系‌ ‌- 会面地点规划功能‌ -‌ 时间安排投票机制‌ ‌技术实现亮点：‌ ∙ 调用Yelp API与Google Map API获取周边聚会场所信息 ∙ 采用Express.js, MongoDB, JavaScript, Bootstrap, JQuery, HTML5及CSS技术栈实现 关键术语说明： -‌ 群组事件调度‌：指协调多人参与的日程安排系统 ‌- 会面地点规划‌：利用地理API实现的智能选址功能 -‌ 时间投票机制‌：民主化决策活动时间的核心交互设计 ‌ 技术栈组合‌：体现全栈开发能力（Node.js后端 + 前端框架 + NoSQL数据库）

面对数据中心与机房管理的复杂挑战，我们的智慧运维系统提供全生命周期保障。依托物联网传感器与AI算法，7×24小时​​实时捕捉温湿度、电力、安防等关键数据​​，主动预警潜在风险；通过​​3D可视化平台​​动态映射设备状态，支持远程巡检与故障定位，运维效率提升40%。深度优化能耗模型，降低PUE值，年省电费可达百万。智能工单系统联动资产数据库，实现​​从预警、诊断到维护的闭环管理​​，保障业务100%持续运行，让运维从“被动响应”升级为“主动守护”。

1.南通旅游网站是一个专注于展示南通市旅游资源的综合性平台，旨在为游客提供全面、便捷的旅游信息服务。该项目采用现代化的Web开发技术栈，包括HTML5、CSS3和JavaScript构建响应式前端界面，使用Node.js搭建后端服务，并集成Element UI组件库提升用户体验。 2.网站主要功能模块包括：景点信息展示（详细介绍南通各大旅游景点、历史文化背景）、智能路线规划（根据用户偏好推荐个性化行程）、特色美食推荐（展示南通本地餐饮文化）、用户互动社区（游客分享体验和评价）以及在线客服系统。项目特别注重移动端适配，确保在各种设备上都能获得良好的浏览体验。 3.技术实现方面，前端采用组件化开发模式提高代码复用性，后端RESTful API设计保证数据交互效率，结合本地缓存策略优化加载速度。该项目不仅展示了南通丰富的旅游资源，也体现了现代Web技术在旅游行业的创新应用，为游客打造了一站式的数字化旅游服务平台。

为应对多维度数据分散管理难题，以公司项目为核心，主导构建覆盖公司 / 单位层级的数据整合与可视化系统，致力于实现数据对比分析、绩效关联考核及卡片式数据封装，为管理层决策提供坚实的数据支撑。 2、 协作工具：蓝湖（UI 对接）、SVN（代码管理）、Jira（需求跟踪）。 3、 核心框架：Vue3 + Vite + TypeScript + Element Plus项目职责： 1、 Vue3 + Vite + TypeScript + Element Plus，结合 ECharts 实现数据可视化大屏开发。 2、 设计并实现 数据卡片组件库，支持动态数据包生成，提升数据流转效率 35%。 3、 定制开发 多维数据对比分析组件，支持拖拽筛选、时间轴联动等交互。 4、 通过 SVN 规范化管理代码，编写详细的技术文档，保障团队代码质量与开发效率。

行业场景：面向个人及中小团队的任务协作场景，解决任务杂乱、进度不清的痛点。 核心功能： 可视化看板（待办/进行中/完成三态流转） 多维度分类（工作/学习/生活标签体系） 安全认证（密码加密+会话管理） 技术架构： • 采用Flask轻量级框架实现RESTful API • 前端Bootstrap 5响应式布局适配多端 • SQLite嵌入式数据库零配置部署 • 动态交互通过原生JavaScript实现 亮点： 工厂模式初始化应用 CSRF防护的表单提交 无刷新任务状态切换动画

1、大型培训机构项目经理。 2、负责学生就业，有扎实的项目经验。 3、项目有WMS、MES 、ERP等模块，纯软件开发。没有数采部分功能。 4、项目可以使用VOL框架二次开发、可以使用泛型仓储框架进行从0-1开发 5、希望接简单重复工作量的工作，人多可以完成。 6、技术栈有C#、.net、vue、orm、各种数据库的使用。 6、价格优惠便宜。希望可以合作。

这是一个用于下载HTML页面中的资源并将其本地化的工具。它解析HTML内容，识别并下载所有外部链接的资源，然后将这些资源的URL替换为本地路径。EnhancedHTMLViewer 类则是一个基于Tkinter库的增强版HTML编辑器，提供了打开网页、保存文件、运行HTML预览等功能，并支持基本的语法高亮显示。这两个类共同为处理和编辑HTML页面提供了便利。

1. 软件面向的行业和业务场景 本项目是一个面向个人或小众音乐爱好者的个性化数字媒体平台。其核心业务场景并非针对特定的商业行业，而是为用户打造一个集音乐欣赏、个人作品展示和生活点滴记录于一体的私人在线空间。用户可以在这个平台上，聚合自己喜爱的音乐资源，分享自己的创作，并以图文或视频的形式记录生活，构建一个充满个人色彩和情感记忆的专属“精神角落”。 2. 项目功能模块及实现 从使用者角度来看，本平台主要划分为以下几个核心功能模块： 用户认证模块： 提供完整的用户注册与登录功能。 利用 Token 实现持久化登录，用户刷新页面后无需重新认证。 通过路由守卫实现权限控制，确保“作品”、“日记”和“个人中心”等私密页面只有登录后才能访问。 音乐播放模块： 核心功能：内置一个界面美观的音乐播放器，用于播放在线或本地的音乐/MV资源。 资源代理：后端通过 `qqmusic-proxy` 服务代理了对 QQ 音乐资源的请求，解决了跨域问题，让用户能流畅获取和播放音乐。 个人中心模块： 主页：作为应用的欢迎页面，提供核心功能的导航入口。 个人作品 (`/work`)：一个专属的展示空间，用于发布和管理用户的个人创作，例如翻唱歌曲、原创音乐等。 相机日记 (`/diary`)：一个私密的记录空间，用户可以通过图文或视频的形式，像写日记一样记录生活中的珍贵瞬间。 用户资料 (`/profile`)：展示用户的基本信息。 后端服务模块： 除了代理音乐资源外，后端还提供了如收藏、评论等功能的接口，为未来功能的扩展（如用户互动）奠定了基础。 3. 项目技术选型与架构特点 本项目采用了现代化的前后端分离架构，保证了开发的高效与代码的清晰。 前端技术栈 (`lqq-music`)： 核心框架：采用 Vue 3，利用其组合式 API (Composition API) 提升了代码的可复用性和组织性。 UI 组件库：集成 Element Plus，快速构建出统一、美观的用户界面。 状态管理：使用 Pinia作为官方推荐的状态管理库，集中管理用户登录状态、主题等全局数据。 路由：通过 Vue Router管理前端路由，实现单页面应用（SPA）的流畅导航体验。 HTTP 请求：封装 Axios 用于与后端进行数据交互。 后端技术栈 (`qqmusic-proxy`)： 核心框架：基于 Node.js和 Express 框架搭建，轻量而高效。 架构角色：作为一个BFF (Backend for Frontend)，它不仅为前端提供数据接口，更关键的是扮演了API 代理的角色，解决了前端直接请求第三方音乐平台时的跨域限制问题。 架构特点：整个架构清晰、解耦。前端负责用户体验与界面展示，后端专注业务逻辑、数据处理和第三方服务集成。这种模式使得项目易于维护和扩展。

项目开发模式 前后端不分离，方便SEO。 采用Django + Jinja2模板引擎 + Vue.js实现前后端逻辑。 项目运行机制 代理服务：Nginx服务器（反向代理） 静态服务：Nginx服务器（静态首页、商品详情页、...） 动态服务：uwsgi服务器（美多商场业务场景） 后端服务：MySQL、Redis、Celery、RabbitMQ、Docker、FastDFS、Elasticsearch、Crontab 外部接口：容联云、QQ互联、支付宝

本系统是一个基于 Flask 和 SQLite 的网络流量监控与告警平台，支持实时数据包捕获、协议分析、异常检测、可视化统计和多用户管理。适用于校园、企业、实验室等场景的网络安全与运维监控。 --- ## 功能特性 - **实时流量监控** - 支持 TCP/UDP/ICMP 等协议数据包捕获与解析 - 记录源/目标 IP、端口、协议、包长、Flags、TTL、MAC 地址等详细信息 - 实时流量趋势、活跃连接统计 - 支持大流量分页与高效查询 - **智能告警管理** - 支持高流量、异常端口等多种告警类型 - 告警记录包含类型、描述、源/目标 IP、端口、协议、级别、分类、状态等 - 支持告警状态流转（活动/已解决）、历史追溯 - **数据可视化** - 仪表盘展示总包数、总流量、活跃连接、告警数量等核心指标 - 流量趋势折线图、协议分布统计 - 响应式前端，支持多终端访问 - **多用户与权限管理** - 支持管理员与普通用户角色 - 用户注册、登录、密码加密存储、重置与删除 - 管理员可管理所有用户 --- ## 技术栈 - **后端框架**：Flask 2.0.1 - **数据库**：SQLite - **ORM**：Flask-SQLAlchemy 2.5.1 - **前端**：Bootstrap 5.1.3、Chart.js、Bootstrap Icons - **依赖管理**：Werkzeug - **数据包采集**：tshark（Wireshark 命令行工具）

简单来说，它是一个旨在极大简化表单创建过程的软件开发工具。它利用图形化界面（通常是拖拽式操作）和预先构建好的组件，让用户（尤其是非专业开发者）能够快速、直观地设计和构建功能丰富的在线表单，而无需或只需编写极少量的传统代码。 技术选型： 核心库：react.js(18.3.1) react-dom(18.3.1) typescript(5.8.3) 路由：react-router-dom 状态库: zustand css框架：tailwindcss(3.4.17) 国际化：react-il8next UI组件库: antd 打包工具: vite 语法检查: eslint 核心特点: 可视化设计界面 : 1. 所见即所得： 用户在一个类似画布的界面上直接操作表单元素（如文本框、下拉框、单选框、复选框、日期选择器、子表单等）。 2. 拖拽操作： 通过鼠标将所需组件从组件库拖放到设计区域。 3. 实时预览： 设计过程中可以实时看到表单的最终呈现效果，无需编译或部署。 低代码/无代码: 配置取代编码： 表单的逻辑（如字段校验规则、条件显示/隐藏、数据联动、简单的计算）通常通过配置属性面板（如设置必填、格式、显示条件等）来实现，而不是编写复杂的JavaScript或后端代码。 丰富的组件库: 1. 提供大量预构建、可复用的表单字段组件（如输入框、选择器、日期时间、成员单选、子表单、多标签、过滤条件等） 2. 组件通常具有丰富的属性可配置（样式、校验、交互行为）。

本案例项目主要是为了车辆制造企业为经销商打造的线上营销、财务管理流程，旨在规范化管理经销商销售及财务业务，同时可以查看各经销商各维度统计数据； 在本案例项目的过程中，本人职责为技术经理，通过兼顾部分项目经理工作，主要负责需求的确认，分析以及设计，并进行功能开发、测试、交付以及后续系统的部署及运维操作。

使用bootstrap进行网页布局，网页可响应式导航栏： 使用Bootstrap的navbar组件创建了深色导航栏 包含网站logo和6个导航链接（Bootstrap文档、Sass/Less教程等） 在移动设备上会自动折叠为汉堡菜单 右侧有登录按钮 页面标题区域： 显示"Bootstrap相关优质项目推荐"主标题 配有简短的描述文字 响应式卡片网格布局： 使用Bootstrap的栅格系统(col-xl-3等类)创建了7个项目卡片 每张卡片包含： 项目logo图片 项目名称(title) 简短描述(subtitle) 详细说明文本 布局会响应不同屏幕尺寸自动调整列数 技术特点： 完全基于Bootstrap 4.6框架构建 使用jQuery作为JavaScript依赖 采用了Bootstrap的卡片(Card)和网格系统(Grid)组件 实现了完美的响应式设计，适配从手机到桌面的各种设备 这个页面整体是一个静态的内容展示页，主要功能是展示与Bootstrap相关的优质前端项目信息，设计简洁清晰，导航结构明确。在不同显示器下打开，网页布局跟随网页显示器大小而变化