1、该项目分线上商城 + 线下云仓 + 好礼赠送；线下商城提供购物 + 礼品购买，礼品购买可指定N个好友赠送，线下云仓发货 2、使用PHP + SWOOLE + UNIAPP 完成

#include class complex { public: double real, imag; complex(double r, double i) { real = r, imag = i; } complex(complex cx) { this->real = cx.real; this->imag = cx.imag; } }; int main() { complex cmlx(3.05f, 1.12f); std::cout

1.学籍板块、筛查板块、统计分析板块、预约板块、视力分析版块等等 2.需求分析、产品设计、产品研发、运维服务等等

1、项目分为线上商城 + 线下门店支付；线上商城提供石墨烯相关产品的销售，线下门店支付提供线下门店收款（类似收钱吧） 2、项目使用 PHP+ SWOOLE + UNIAPP 实现

该工具基于Ghidra。利用reaching definition，对二进制镜像进行分析。 用户指定某条指令中的某个寄存器。工具可以分析出该寄存器的定义以及修改位置。帮助分析人员快速获取寄存器的赋值信息，跟踪寄存器的使用情况。

1、项目分两部分主体，第一部分为线上商城，第二部分为互联网电商平台优惠券；线上商城提供购物，互联网电商平台提供全网的购物优惠券。 2、项目架构为PHP+UNIAPP，对接阿里百川以及集成第四方支付

云听 开发工具: idea maven jdk8 Navicat postman mysql Oceanus流计算 软件环境: SpringBoot, SpringCloud, MySQL, Redis, nacos, RocketMQ, ElasticSearch, xxjob, FastJson, MyBatis, jjwt, vue, swagger 主要技术: springBoot+Mybatis+SpringCloud 中央广播电视总台音频客户端云听，于2020年3月4日正式上线 ，由总台旗下央广云听文化传媒有限公司出品、运营 。云听布局听精品、听资讯、听广播、听电视、云听中国和云听乐龄六大业务板块，集纳总台央视及央广精品节目，聚合全国广播频率，持续生产文化类、知识类优质IP节目、有声资讯（云听资讯）和高品质有声书 负责功能 1. 用户作品上传至腾讯云对象存储功能实现 2. 后台用户作品同步ElasticSearch搜索引擎功能实现 3. 使用mongoDB对用户足迹功能实现 4. 使用线程池对图片进行批量审核保证熔断时间内完成任务

1.该项目有前台和后台，可以动态管理企业官网上需要展示的数据 2.我负责该项目所有前端部分的ui设计与实现， 该项目技术栈如下： 前台：vue3+pinia+vueRouter+wangEditor+elemenetPlus 后台：基于element-admin框架，vue2+elementUI+wangEditor

该工具用于帮助考生在填报志愿的时候，获取全面的院校招生信息。以便做出更好的判断。 获取数据（数据量非常小，且考虑到一年只需运行一次，对招生网站并无任何影响。）后，为了方便老教师等经验丰富的专家给予指导，工具还提供了将数据转换位xlsx功能。 该工具的需求来源于一位高级教师，每年有大量的考生向其咨询报考事宜。

1、将PB绘制的系统图，转化为SVG图； 2、web页面加载展示系统图中测点数据，变色，历史回放等功能； 3、孪生项目中，能够在线编辑某些点的数值，动态更新其他关联数据。

产品分类、上传相关产品的信息，权责管理，人员注册，下载报价单，发送报价单，后台管理，上下架管控、人员管控、报价单打印，报价单分享等等报价系统从上线产品到产品数量管控到下线到报给客户详细价格等等全流程实现

项目主要分采购效率、订单分析、数据核查、物料分析、事前核查、事后评估等总计20个模块，本人负责其中11个模块，主要技术栈为react+ts。

品小美电商项目 开发工具: idea maven jdk8 Navicat postman coding 腾讯压测大师 软件环境: SpringBoot, SpringCloud, MySQL, Redis, nacos, RocketMQ, ElasticSearch, xxjob, FastJson, MyBatis, jjwt, vue, swagger 主要技术: springBoot+Mybatis+SpringCloud 品小美项目介绍 : 品小美是央广旗下微信社群团购小程序,助力微信生态内商家经营私域流量,致力于提供“找货-找人-把货/服务卖给人”的全链路解决方法,为商家的用户们提供优质社群购物体验, 该项目包括小程序与四个针对于不同用户的后台管理系统,采用的是微服务架构,分布式部署的技术,由maven进行多模块管理,项目主要拆分出来以下模块: 用户模块, 商品模块, 订单模块, 优惠卷模块, 会员中心; 责任描述: 1.通过jwt与shiro实现用户登录与权限认证 2.小程序两种(团购/店铺)订单确认页功能实现 3.三种后台的所有商品操作功能实现 4.通过定时任务拉

央广精选app/小程序 开发工具: idea maven jdk8 Navicat postman coding 腾讯压测大师 软件环境: SpringBoot, SpringCloud, MySQL, Redis, nacos, RocketMQ, ElasticSearch, xxjob, FastJson, MyBatis, jjwt, vue, swagger 主要技术: springBoot+Mybatis+SpringCloud 央广精选项目介绍 : 央广精选是央广购物旗下的新消费APP,一切以客户为起点,整合国内超级精选供应链与全国现下精选商家资源,打造无地界,五业界, 无处不在的生态, 该项目包括小程序/app与两套不同角色的后台管理,采用的是微服务架构,分布式部署的技术,由maven进行多模块管理,项目主要拆分出来以下模块: 用户模块, 商品模块, 订单模块, 优惠卷模块, 会员中心; 责任描述: 1.后台商品创建商品编辑并同步到ElasticSearch内 2.商家资质进件功能实现与定时刷新过期状态 3.使用Redis的hash类型对大购物车进行实现 4.生成订

1.该项目主要有蓝牙连接和数据显示两大块，主要通过连接对应的硬件设备，将数据实时展示出来，并设有对应的报警信息 2.该项目通过uniapp+vue2开发，在安卓和ios的微信小程序上均能正常运行，且能打包成安卓app 3.该项目主要的难点是数据处理，为了节省硬件发送的数据量，我们通过16进制数据来发送，再用相应的算法解析出来，如进制转换，数据校验等等

1、前端Excel在线编辑功能，实现了绝大部分Excel 功能； 2、使用canvas展示，能够大数据量的加载数据； 报表要求 1、填入设定好的参数指标（列）、时间点（行），填入设定时间对应的实时数据； 2、要有足够的灵活性，现场工作人员可以自己根据需求组建报表，实现个人需求； 3、可手动编辑，填入一些离线数据、签名； 4、单元格内容可与其他表格进行同比、环比，或者与某一定值进行对比，超过设定的限值后，该单元格底色变色，进行标记。 5、签名部分，根据输入的工号信息来自动获取到工号对应的电子签名； 6、签名和可编辑数据部分要有时效性，超过规定时间后就不能再编辑和签名了（这个时间要可控，因为每个表的时间不一样）； 7、超过规定时间未编辑数据或签名的，由更高级的权限用户去进行补签和修改。

区块链溯源，材料数据库、数据库下载、问题预警、生产溯源，一物一码，参与方管理，分权管理，参与机构注册，溯源机构注册，区块链溯源码生成，扫码信息显示等全过程管控

数字孪生项目三维展示 1) 达报警值的Ⅰ级报警参数要正面显示并可进行局部放大、三维图可旋转； 2) Ⅱ、Ⅲ级报警参数分别显示为橙色、黄色，数据突出显示，报警部位用报警相应颜色显示； 3) 模拟操作时三维图上相应部件（设备）可动态展示； 网页展示要求 1) 三维图放置到网页中，网页以1920*1080分辨率为准，可以缩放适应低分辨率的展示，支持最低分辨率为1280。 2) 默认展示尺寸以全局展示时布局美观为准，默认画布中居中显示，可自行放大、拖动或缩放。 3) 界面按钮（设备启停）：点击设备启停按钮，控制设备动效的启停。 4) 界面按钮（设备结构）：点击设备结构按钮，所有能够分解的设备按先后顺序自动分解，再次点击还原。 5) 界面按钮（设备视角）：点击设备视角按钮，设备自动恢复默认视角。 6) 界面按钮（工艺流程）：点击工艺流程按钮，随设备介质流向和转动设备进行逐级流动，从开始设备到结束设备，再次点击还原。 7) 界面按钮（内部结构）：点击设备内部结构按钮，设备能够不显示外壳，看到设备内部结构，再次点击还原。 8) 界面按钮（显示参数）：点击显示参数按钮，所有参数显示，再次点击全部参数隐

1 对固件进行拆分，获得固件文件系统。 2 构建模拟执行系统。可以，利用qemu对固件中的可执行程序进行动态分析。 3 通过各种分析，找到安全漏动。发现配置备份功能存在命令注入可能。 4 利用漏动，获取root权限。利用固件模拟，结合GDB脚本，将带有注入命令的配置文件处理为合法备份文件。使用该文件进行配置恢复，重启设备触发注入，获得反弹shell。

1、按照bi大屏需要提供的数据进行按月、按县市定时任务计算归档 2、对一些股市数据在相应的网站进行抓取 3、对手动导入数据进行excel数据分析导入