1.目标用户与核心价值‌ 面向中小型软件开发商及个人开发者，提供标准化软件分发平台。解决传统FTP托管方式存在的版本管理混乱、下载统计缺失、用户反馈渠道匮乏等问题，实现软件发布、更新、推广的一站式管理。 ‌2.差异化优势‌ 轻量化架构：采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）组合，比主流PHP方案更易扩展企业级功能 动态交互体验：JSP+jQuery前端实现无刷新下载页，优于静态HTML方案 3.技术栈构成‌ 后端：Spring + SpringMVC（RESTful接口）+ MyBatis 前端：JSP + jQuery + BootStrap 辅助组件：Log4j2（日志）、Apache Commons（工具包） 数据库：MySQL 8.0 该方案特别适合需要快速搭建自有软件分发渠道，且后续计划扩展支付系统或开发者API的中小企业。

【行业场景】 适用于互联网、电商、金融、SaaS等高可靠性要求的行业，解决回归测试效率低、测试报告不直观、异常定位困难等业务痛点，帮助客户减少70%回归测试时间。 【功能模块】 1、智能请求封装层： 支持动态参数注入、自动重试机制、智能断言（JSON Schema校验+正则匹配） 内置Token自动刷新、签名计算等常见业务逻辑封装 2、测试用例管理 YAML/Excel双驱动用例设计，支持参数化测试和依赖测试 失败用例自动重跑+截图对比（适合UI+接口混合场景） 3、可视化报告中心 Allure生成交互式报告，包含请求耗时热力图、失败原因聚类分析 历史版本对比功能，直观展示接口响应变化 4、日志追踪系统 结构化日志输出（JSON格式），支持ELK对接 关键操作埋点+异常堆栈自动捕获 【技术亮点】 1、 分层架构设计 环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 2、环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 3、性能优化 请求并发执行（pytest-xdist集成） 测试数据工

软件面向的行业和业务场景 本项目的人事管理系统主要面向的企业行业包括但不限于制造业、服务业、科技公司等，这些行业通常拥有一定规模的员工队伍，对人员管理有着较高的要求。在业务场景上，系统旨在解决企业在员工考勤、绩效考核、薪资计算、全生命周期管理中的痛点，提供高效、准确、便捷的解决方案。通过数字化手段，帮助企业优化人力资源配置，提升管理效率，降低运营成本。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能 项目主要划分为以下几个核心功能模块： 员工信息管理：管理员可以录入、查询、修改和删除员工的基本信息，如姓名、性别、年龄、职位、部门等，支持批量导入导出功能，方便数据的迁移与备份。 考勤管理：系统自动记录员工的上下班打卡情况，生成考勤报表，支持异常考勤的审批处理，如请假、加班、出差等，确保考勤数据的准确性和公平性。 绩效考核：设定绩效考核指标和评分标准，定期对员工的工作表现进行评估，结果可用于年终奖发放、职位晋升等决策依据，激励员工积极工作。 薪资管理：根据员工的出勤情况、绩效成绩等因素自动计算薪资，支持多种薪资结构设置，如基本工资、奖金、补贴等，保证薪资发放的透明度和准确性。

本app支持 会议录制 自动开启云端录制 自定义会议录像储存周期 会议录像无限制回看 稳定的音视频互动 支持千人级别并发无延迟 最多与7名参与者同时音视频互动 支持多名参与者多种方式循环发言 无限文档云盘 会议文档云端储存 选择文档实时极速展示 协作白板 支持激光笔、画笔、文字、图形等多种工具，辅助演示 屏幕共享 支持共享桌面及各种应用，多端实时同步查看 会议文档 支持展示Word、Excel、PPT、PDF、MP3、MP4等多种格式文档 分组讨论 支持自动分配、手动分配等分组模式，创建会议时按需设置讨论小组 特色工具 提供计时器、选择器、互动小游戏等多种特色工具，提高会议参与度，活跃会议气氛

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 --- #

React 新闻管理系统项目简介 一、面向对象与核心价值 本方案主要面向中小型媒体机构、企业宣传部门及内容管理团队，致力于解决新闻内容生产全流程中的协作效率与管理难题。具体解决以下痛点： 多角色权限混乱：传统系统常因权限划分模糊导致功能越权访问； 新闻流程割裂：从撰写、审核到发布的环节缺乏统一管理，易出现状态遗漏或操作延迟； 开发依赖复杂：中小团队开发时后端接口搭建成本高，影响前端功能验证效率。 二、核心优势与差异化特点 相比市场常规新闻管理方案，本项目具备以下核心竞争力： 前沿技术驱动，开发体验更高效 采用 React 18 与 React Router v6 最新技术栈，结合虚拟 DOM 与声明式路由，显著提升页面渲染性能与路由切换流畅度；同时集成 Redux Toolkit 简化状态管理，降低复杂业务的开发成本。 精细化权限控制，安全与灵活兼备 支持 “超级管理员 - 区域管理员 - 编辑” 三级角色体系，通过动态权限校验（如页面访问、功能操作）确保不同角色仅能访问授权内容；角色与权限可独立编辑，满足个性化管理需求。 全周期新闻管理，覆盖内容生产闭环 提供从 “草稿保存→提

1、智能体中台是公司针对各行业用户数智化转型痛点，基于十余年大数据与AI技术积累，专为政府及大型企业打造的AI原生平台。 2、平台采用“混合知识增强检索（Hybrid-RAG）引擎+智能体工具链（AI Agent）协同架构”，凭借自主规划能力与多领域深度适配性，通过多引擎混合 检索与精准召回控制技术，深度整合企业跨部门私有知识库与多元数据资产，实现复杂业务信息的准确提取和高效应用。平台支持AI-Native模式开发，可无缝集成DeepSeek、Qwen等国产大模型，提供多模型协同支撑能力，有效适应各类型客户的深度智能化需要，助力用户以低成本、高效率构建专属大模型智能应用，实现跨场景决策效率提升与业务效能跃迁。 3、本产品包括智能体、模型、应用、知识库、插件等模块。主要前端主要基于vue3+antd+vueflow，后端java+mysql

1、本项目主要用于私募证券SaaS平台 2、项目分为私募证券SaaS、私募股权SaaS、逸唐科技后台、私募证券移动端、私募股权移动端几个子项目进行开发。其中PC端基于vben开源框架开发，移动端自主搭建。本项目覆盖私募证券SaaS全流程业务，解决行业痛点，业务清晰，功能完善，流程规范。 3、PC端有工作台、产品管理、客户管理、签约管理、网销配置、系统管理、菜单管理等模块。移动端有首页、产品、持仓、我的等模块，发布在大唐财富APP中。主要前端主要基于vue3+antd，后端java+mysql

1.本系统面向在校大学生，让学生课后可以不用去传统的课堂、培训机构等线下地点，在网站上就能轻松找到自己想要学习的课程。 2.系统包含了学生、教师、管理员三类用户。学生及教师用户都拥有注册登录、查看和修改个人信息、修改登录密码功能，学生用户还有在线或下载学习课程、查看学习历史、问卷调查、课程推荐等功能，教师用户还有上传课件、教学视频，上传批改作业等功能。管理员用户具有用户信息管理、系统菜单设置、课程视频管理、轮播图管理等功能。基本满足了各个用户的需求。 3.本系统采用了IntelliJ IDEA集成环境进行开发，以Java作为开发语言，MySQL作为后台数据库，系统的前端采用了Vue.js框架，用它是为了实现前后端分离的开发理念，实现数据绑定和路由配置等。后台开发则采用了SpringBoot框架，在实现用户登入登出功能时，采用了get，post请求。在实现课程推荐功能时，采用了TF-IDF算法，用课程的一部分属性来代表课程，然后在几门课程的属性关键词集合中计算TF来得到课程间的相似度，系统以此来给用户推荐相似度高的课程。

是一个情感卖课的后台管理，用户可编辑课程，上传课程，选择课程对应的导师，可查看订单状态、订单详情、可点击”导出订单“，可下载excel表格、可扫描订单二维码等功能。具体功能模块有：导师管理、订单列表、课程库、用户管理、外链商品、设置及支付接口等。 采用技术：vue2+elementui+axios+vuex+qrcode+vue-quill-editor

1、本方案面向利用大模型AI应用领域 2、大模型应用方案灵活多样，功能丰富，满足日常办公生活需求。“AI助手”致力于通过利用大语言模型、知识图谱等最新人工智能和多模态交互技术提升政府政务工作效率。本产品具备智能问答、公文写作、长文生成、解读分析、知识库管理、OCR文字识别等核心功能，将传统的被动式智库资讯浏览服务模式，转变为可互动式人工智能大脑服务形态，成为工作中得力的一名“助手”。 3、包括智能问答、公文写作、长文写作、解读助手、知识库等模块。主要前端主要基于vue3+antd，后端java+mysql

（京东）验证码是一款通过人机识别帮助网站、APP和微信小程序等拦截机器恶意攻击的SaaS应用，验证码体系包括低中高三种验证难度的验证方式，低难度验证方式为静默验证，用户无需额外操作；中等难度验证方式有图中点图、滑动拼图、轨迹验证、拖动拼图、旋转图片等方式，涵盖点击、滑动、拖动、轨迹四种操作方式；高难度验证方式有点击式语义、3D旋转式点击验证等，破解难度大，可抵御高强度的恶意攻击，是验证体系中最为强劲的安全保障。实现技术有： 1、多种图形库运用，使用cairo 库强大的性能处理2D图片，能够实现各种样式的验证码效果； 2、多种数据协议和序列化，使用mpack 打包内存图片数据，使用rapidjson封装前后端数据； 3、验证码实现离线渲染并运用对象存储和内存数据库（lmdb）技术存储验证码资源和图片，使验证码接口吞吐能力相比传统提升多个量级并极大增强黑灰素材对抗能力； 4、使用机器学习通过轨迹识别人机，能够提升人机判别效率的同时确保用户体验质量；

1.公司发展，需要强大的cicd来保证版本上线的可靠性和稳定性，主要用的是java，选择了jenkins这个工具，随着公司发展迎来了多环境 java11、 17、21 在jenins里面都能很好做环境隔离然后发版到远程服务器上，后续把下单服务转移到了K8S 也是用的jenkins直接做打包更新推送 2.解决了代码更新流程不规范，效率低的问题

无线统一登录系统是面向京东集团包括零售、健康、科技、金融等所有BU在内的所有业务提供移动终端单点登录解决方案的系统，提供包括账密短信、运营商一键登录、微信（苹果）联合登录、授权登录、人脸登录、扫码登录等多样化的登录方式和集中化的登录态验证，涵盖APP、浏览器\H5、小程序、智能终端等多个渠道，具备登录、注册、找回密码、账号绑定、风控认证标准化接入能力和安全快速的特点，系统实现技术有： 1、IO进程和工作进程的多进程架构+libco协程实现高并发，单机qps大于3w（4核8g）； 2、登录和验证核心数据采用DTC（mysql）双存储设计实现主备切换和降级（包括手动和自动），具备跨IDC容灾能力,采用同步双写+异步补偿机制保证数据一致性，并具备异地单元化部署能力；临时数据采用redis双缓存提供故障转移能力； 3、登录所有模块机器（CGI、SPP、注册&配置中心、安全旁路、存储）都实现跨机房部署和垂直化调用，减少请求延迟提高整个系统吞吐量和稳定性； 4、原生和m登录态物理隔离，c端和b端登录态物理隔离，防止登录态滥用并支持各种登录态互换和管理；

1.政务云平台告警，驻场单位访问矿池，通过内部dns解析记录找到挖矿主机，通过主机上的记录溯源分析 清除木马并攥写报告， 2.护网行动中通过日志告警锁定漏洞主机 及时堵上报告并攥写防守报告。 3.护网行动中 通过蜜罐的异常，推导有漏报并成功找到被入侵的痕迹， 4.公司中了挖矿大数据调度服务器，有很多配置，无法直接回滚 快照只能清除 手动一步一步清除

为了获取某些小说网站的小说的最新章节，开发了此爬虫工具。 主要功能： 1、定义几个常用的小说网站，这些都是采集的目标； 2、分析这些网站的数据格式，使用HTTPConnection自动读取这些数据，并且把多个网站的数据进行比较； 3、获取到的数据存储到TXT文本（每个章节一个文本），并将相关的索引保存到mysql中； 4、利用MVC开发了一个配套的浏览网站

之前替某公司维护了一段时间的软件系统。因为维护的软件在2015年开发上线，之前的开发人员早已离职，造成系统出现问题无人维护。 我接手后，发现此系统代码量相当大，想要彻底参透几乎不可能，为此非常苦恼。 后来突然醒悟，所有的业务数据最终都要存储到数据库，为此开发此小工具，后面试用后，真的解决了大部分问题。 这个小工具的功能类似Ms SqlServer的Profiler，作为自用的小工具，简陋了一些。

本系统是参照某公司的校园管理系统重新开发的。 1、后台服务器：Linux下的vs code开发的webapi应用，使用docker部署到服务器； 2、前端：使用Visual Studio开发的MVC的； 3、移动端：使用Android Studio开发的，包括： （1）使用AgentWebView开发的专用浏览器； （2）为了方便使用，开发了离线版的App； （3）为每个教室开发专用的电子班牌； 4、软件系统主要功能包括： （1）学生德育考评系统； （2）教师教学评测系统； （3）班级评选系统； （4）班级精细化管理系统； （5）选修课管理系统； （6）听评课系统； （7）后勤管理系统； （8）后勤物资管理系统； 等等

主要针对药品、批发零售企业的药品销售业务进行管理。支持批发、零售、连锁、android移动端、POS机。 1、总店后端服务：WCF（因为开发时间早于webapi技术的出现，当时的流行技术就是wcf）； 2、TCP/UDP即时通讯 3、总店管理系统：Asp.net + Ms Sqlserver+.net2.0桌面应用 4、分店后台管理系统：PowerBuilder开发； 5、前台开票系统：Visual Studio +.net2.0 6、移动端：android studio开发

•采用爬虫获得井盖数据集，根据井盖状态对其进行四分类标注，采用yolov8对输入的井盖图像进行目标检测，使用分类损失、回归损失和目标置信度损失进行模型训练优化，提高识别准确率。 •使用streamlit库与NCNN框架分别部署于Web与Android端，确保了识别结果的实时可视化。尝试多种方法，较好地解决了Pytorch to NCNN的模型转化过程中出现的错误从而导致APP崩溃的问题。 •训练过程中四个分类的mAP均在0.82~0.94，总体mAP@0.5为0.82，表明模型在总体上有较好的表现，有较高的精度和召回率。针对复杂光照条件导致的误报问题，引入曝光度调整的数据增强策略，有效降低误报率，提高模型在不同环境下的鲁棒性，助力路政部门高效监测井盖异常，降低公共安全风险。针对边缘设备fps过低的问题使用了FasterNet，极大的提升了fps。