1.通过E/I（外向/内向）、S/N（实感/直觉）、T/F（思考/情感）、J/P（判断/知觉）四个维度，生成16种人格类型结果2.基础报告：包含人格类型定义、核心特质解析、优劣势分析3.配备专业术语通俗解释库，避免心理学专业词汇理解障碍4.职业发展路径规划：结合人格特质推荐3-5条适配的职业晋升路线

项目主要功能是爬取网页有用数据，进行保存于Windows上，运用了get，post爬取方法合法的爬取数据，随后可以通过excel转化为表格形式，方便呈现给用户观察

1.自动生成预测结果，包括漏洞置信概率、预测结果（漏洞或非漏洞）以及漏洞类型（CWE编号）。2.对模型进行微调，以适配漏洞检测任务，提升模型性能。3.保证检测性能的泛化能力，使其在不同场景下具有良好的表现。

开发微信小程序前端，实现地图交互与图文记录功能。集成AI模型实现打卡照片真实性验证，准确率达92%o设计企业级后端架构，支持团队管理与专属挑战配置。优化系统性能，通过Docker容器化与Nginx负载均衡提升并发处理能力

项目包含多个核心功能模块：基础LSTM模型、BayesianLSTM模型和ResNet-LSTM混合模型，每种模型针对不同复杂度的文档格式识别任务提供最佳解决方案。主要功能包括：1)支持对docx文档中商务标部分的文本序列进行建模分析，将文档内容转换为适合深度学习模型的输入格式；2)提供多种损失函数

前端代码开发，传统SEO布局及设置，留言代码嵌入，视频框架嵌入及开发，内容布局及建设，关键词优化及筛选，关键词布局。后台标签和关键内容的设置及二次开发，线上网站布置，确保网站正常运行。

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

项目是一个论坛网站，用户可以进行注册登录发悬赏帖子，回答帖子也有相对于的悬赏积分项目职责:数据库构建、前台 用户注册登录修改个人资料、发帖的增删查改、收藏、删除等功能、后台 管理用户信息、帖子信息、统计大数据用 ECharts 实现。所有模块页面的编写项目技术:运用了MYSQL 创建数据库、Thinkphp5.0编写页面与控制器方法、前台用了HTML+thinkphp5 来编写、后台用了 laiui+thinkphp5 来编写。

一个网页爬虫程序，涉及到JS逆向，HTML解析，MongoDB等，使用的是Scrapy框架 爬虫类的项目远不止网络请求这么简单，selenium浏览器爬取，分布式爬取，验证码过检，持久化登录等，都可扩展 拿到数据后，还可使用pandas、numpy等框架进行数据处理与分析 如果有必要的话，还能使用Pyqt5打包为GUI程序，更方便用户一键调用

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。

本系统基于 Python Flask 框架，结合前端 Layui 组件库，快速构建了一款轻量级、易部署的数据库管理工具。系统支持数据库表数据的可视化查询、条件筛选及分页展示，同时提供表字段的在线编辑功能，便于快速修改和维护关键数据。适用于内网隔离、无法使用常规数据库管理工具（如 Navicat、DBeaver 等）的受限环境，特别适合运维人员或开发人员在无外网权限的场景下进行日常数据核查、配置调整与问题排查。工具部署简单，依赖清晰，界面简洁直观，无需复杂操作即可上手，有效提升内网环境下数据库操作的灵活性与效率，是一款实用的轻量级数据管理解决方案。

1、本系统面向如下需求：1）股票实时与历史数据获取 2）股票数据分析和选股 3）股票交易信号生成 4）股票实时监测与交易触发 2、系统特点：数据获取多数据源（Akshare Tushare Baostock 通达信），也可根据客户资源实现指定数据源获取；实时数据获取速度快；可根据客户需求灵活定制分析选股策略；其他灵活需求配合； 3、系统采用Python编写 4、如果需求方在广州或者附近，可根据需要线下讨论需求。

1.行业和业务场景 汽车租赁系统主要面向汽车租赁公司、企事业单位及个人用户，适用于城市短租、长租、企业用车等多种业务场景。通过信息化手段提升车辆管理效率，优化客户租赁体验，实现车辆资源的高效配置和运营。 2.功能模块与用户价值 系统分为车辆管理、客户管理、订单管理、租赁合同、费用结算、统计分析、权限管理等功能模块。 车辆管理：支持车辆信息录入、状态跟踪、维护保养提醒等。 客户管理：实现客户信息登记、信用评估、历史租赁记录查询。 费用结算：自动计算租金、押金、违约金等，支持多种支付方式。 统计分析：提供租赁业务报表、车辆利用率分析、客户活跃度等数据支持。 这些功能帮助企业提升运营效率，降低管理成本，为客户提供便捷、安全的租车服务。 3.技术选型与架构特点 系统采用前后端分离架构，前端基于 Vue.js 框架实现响应式界面，后端采用 Spring Boot 构建 RESTful API，数据库选用 MySQL。具备良好的扩展性和安全性。系统集成了权限控制、日志审计、数据备份等机制，保障业务稳定运行和数据安全。

核心功能模块： 读者类别管理：设置不同读者类别（如本科生、研究生、教师等），并配置每类读者可借书数量、可借书天数等权限。 读者管理：读者信息的新增、编辑、查询与删除，支持批量操作。 图书管理：图书信息（ISBN、名称、作者、出版社等）的维护，图书入库、出库、库存查询。 借书还书：处理读者借书、还书流程，记录借书日期、应还日期、实际还书日期等信息，支持按借书编号、读者编号、书号等多条件查询。 主要功能路径： 读者类别配置路径：登录系统→进入 “读者类别管理”→点击 “添加”/“编辑” 按钮，设置类别名称、可借书数量、天数等→保存。 借还书操作路径：登录系统→进入 “借书还书”→输入读者 / 图书信息→执行 “借书”/“还书” 操作→系统自动记录借还时间及相关状态。

核心功能模块： 用户端：商品浏览 / 搜索（支持关键词模糊搜索、分类筛选）、购物车管理（批量添加 / 删除 / 结算）、订单跟踪（下单 - 支付 ）、个人中心（收货地址管理、浏览记录、订单历史）、促销活动（满减、优惠券领取）。 商家端：店铺入驻、商品上架 / 下架 / 库存管理、订单接单 / 发货处理、销售数据查看。 平台端：商品类别管理、促销活动配置。 主要功能路径： 用户购物路径：首页轮播 / 分类导航→商品详情页→加入购物车→结算（选择地址 / 支付方式）→生成订单→订单跟踪； 商家经营路径：商家注册认证→创建店铺→商品信息填写 + 图片上传→商品上架→处理用户订单→提现管理。

【功能】 自动抓取豆瓣电影Top250的片名、导演，保存为CSV文件。 【技术栈】 - requests：高速抓取 - re 正则：解析HTML - csv 模块：直接生成Excel可打开文件 【运行】 pip install -r requirements.txt python main.py → 同目录生成 douban_top250.csv 【交付】 源码+依赖清单+样例数据，开箱即用。

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。

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

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