本方案面向中小型餐厅经营者和顾客，旨在解决传统点餐方式中的痛点： （1）传统纸质菜单或人工点餐效率低下，高峰期顾客等待时间超过15分钟，导致翻台率低。 （2）数据管理混乱，无法实时统计菜品销量、顾客偏好等信息，难以优化菜单或制定营销策略。 （3）人工点餐容易出错，增加顾客投诉率和运营成本。 （4）排队点餐时间长，尤其在高峰时段，影响用餐体验。 （5）菜单信息不直观，顾客难以快速找到心仪菜品。 通过本产品，餐厅经营者可提升运营效率，顾客则能享受更便捷、个性化的点餐体验。 市场上的传统点餐系统或人工点餐方式相比，本方案具有以下显著特点： （1）提供基于顾客历史点餐数据的智能推荐功能，帮助顾客快速选择菜品，减少决策时间。 （2）实时采集和分析顾客点餐数据，生成可视化报表，帮助餐厅快速调整菜单、优化库存和制定促销策略。 （3）支持多维度数据分析（如菜品销量、顾客偏好、高峰时段等），为餐厅提供精准的运营洞察。 （4）采用云端部署，无需高额硬件投入，降低初始成本。 技术选型采用uniapp可以生成h5 及小程序，提供多维度使用场景，收银端采用vue + electron 可打包成exe文件使用，管

企业员工管理，辅助公司管理，包括考勤打卡，工作质量，安全、行为的一个规范，通过积分的方式展现出来，为企业构建一套更加科学的评价体系和分配体系，软件需求分析是研究用户需求得到的东西，完全链接用户对软件需求的完整功能，确认鱼护软件功能需求，建立可确认的、可验证的一高基本依据。 软件需求分析是一个项目的开端，也是项目实施最重要的关键点。据有关的机构分析结果表明，设计的软件产品存在不完整性、不正确性等问题80%以上是需求分析错误导致的，而且由于需求分析错误造成根本性的功能问题尤为突出。因此，一个项目的成功软件需求分析是关键的一步。

基于Python的PyQt6模块开发，面向学校学生、教师，导入题库后，可实现考试过程记录等功能。 界面实现：基于题库的不同题型及数量的自定义抽取；答题时显示答题进度及方便的题目导航；实现自动标记已答题目和未答题目；实现考试时间记录、考生信息记录、错题记录等功能。 方便学生学习考试及Python的GUI界面开发学习者借鉴。

ERP为菲菲内部人员使用，主要使用人员使客服、校区老师，主要模块有：数据看板，客户管理，数据中心，课程管理，营销管理，企业组织架构管理。 其中数据看板包括整个平台的数据分析与展示，如每日营收等等。 客户管理分为资源管理（已经联系到，但并未购买课程的意向客户），学员管理（已经购买课程的资源） 数据中心为客服、校区人员对应角色、职位展示相关数据报表。 课程管理专为总部商学院设计，用于课程的研发，上架等 营销管理专为网络营销部设计，用于推广宣传设计优惠政策 企业组织架构专为设置企业人员角色以及对应权限。 APP为校区学生使用，主要模块有：学员自主报名，课程(套餐)搜索，课程(套餐)详情，购买课程，购物车，下单，支付，个人中心，订单历史等。

软件面向的行业和业务场景 (25%): 该系统主要面向智慧水务、城市供水管网管理、二次供水监控、消防水压监测以及可能涉及的工业用水等领域。 业务场景聚焦于对供水管网中的水压进行实时、远程的监控和管理，旨在保障供水安全、及时发现管网异常（如爆管、压力不足）、优化供水调度、减少漏损以及满足消防等特定场景的水压需求。 项目功能模块及用户实现的功能 (50%): 实时监测: 核心功能。用户可以通过网页界面实时查看部署在管网各处监测点的水压传感器的当前读数。数据通常以数字、仪表盘或曲线图的形式展示。 地图展示 (GIS): 可能集成地理信息系统，在地图上标注监测点的位置，并直观显示各点的实时水压状态，方便用户快速定位问题区域。 数据查询与历史追溯: 用户可以查询指定时间段内一个或多个监测点的历史水压数据，通常以图表（如趋势曲线）或表格形式展现，用于分析压力波动规律。 报警管理: 系统能根据预设的水压阈值（过高或过低）自动产生报警事件。用户可以查看实时报警信息、历史报警记录，并进行报警确认、处理等操作。报警方式可能包括界面提示、短信、APP推送等。 统计报表: 系统能自动生成水压相关的统计报表

随着企业规模的不断迭代发展，传统的文档和Excel记录已经无法满足企业对文档的管理需求。而文档的管理关系到了企业知识库的内部共享以及信息流通的效率，其它成熟的企业文档管理系统要么价格昂贵，要么不符合企业的需求，存在安全隐患。所以为了解决中小企业文档安全与存储的这类问题，有了基于Elasticsearch和Minio的企业文档管理系统的解决方案。 此方案不仅使用Minio存储平台解决了文档存储的安全隐患，同时采用Elasticsearch存储文档数据，使得搜索变得更加快速流畅，符合企业需求。并且日后企业规模进一步扩大时，以Elasticsearch和Minio为基础的企业文档管理系统也可以进一步升级改造成分布式的企业文档管理系统，可扩展性极强。除此之外，本系统采用了Mysql和Redis来处理数据，保证数据整洁同步，还采用了Docker等技术辅助系统的部署，在众多技术的配合之下，系统现在能够稳定运行，成功实现了企业高效搜索文档的核心功能。与此同时，简洁明了的系统界面更加人性化，使用户在进行文档搜索时能够更迅速便捷。该系统的重点功能包括从 Minio 中读取和转换文件，按关键字搜索文档内容

Android 音乐播放器(本地/在线播放) （最低支持Android版本5.0） 支持多平台音乐源，百度音乐，虾米音乐、网易云音乐、Youtube（需要翻墙） 歌词播放、桌面歌词、桌面小控件 通知栏控制、线控播放、音频焦点控制 QQ登录、微博登陆、在线歌单同步 网易云热门歌手，百度电台列表，网易云mv排行榜，mv播放评论 酷狗歌词搜索、修改歌词样式、歌词翻译

通过threejs 技术将模型在页面中展示，用户通过操作模型可以查看矿井下的设备等功能。智慧工地，智慧楼宇同理。该项目同时包含数据中心，组件大屏，闭环管理，算法管理等功能。三维可以拖拽缩放，自动旋转，并包含多种特效。

主要分为 4 个核心模块（商品、订单、营销、统计）、2 个基础模块（用户、支付）。 目前已经比较完善，可以支持一整套电商流程，不少公司已经在生产中使用。 该项目存在物流模块，支付模块，商品模块，评价模块等等 1.系统环境 框架 说明 版本 JDK Java 开发工具包 JDK 17 或者 JDK8 Maven Java 管理与构建工具 >= 3.5.4 Nginx 高性能 Web 服务器 主框架 2.框架 说明 版本 Spring Cloud Alibaba(opens new window) 微服务框架 2023.0.1 Spring MVC(opens new window) MVC 框架 6.1.10 Spring Security(opens new window)

本研究提出了一种名为Around2center的自监督去噪框架，旨在仅使用单张噪声图像进行去噪。 1.以集成到专业图像处理软件中，如Adobe Photoshop、GIMP等，提供更高效的去噪功能。 2.在安全监控系统中，去噪算法可以改善监控图像的质量，提高监控系统的可靠性和有效性。 3.在智能手机和平板电脑上，去噪算法可以集成到相机应用中，提升用户拍摄照片的质量。

DeepSpace（深度空间）是一款功能强大的 DeepSeek API 调试和监控工具，由社区制作，灵感来源于 MoonPalace。 Read this in English 特性 全平台支持： Mac（支持 Intel 和 Apple Silicon） Windows Linux 用户友好界面： 简单配置：启动后只需将 base_url 替换为 http://localhost:9988 美观的控制台输出，支持彩色信息显示 直观的命令行界面 全面的请求监控： 完整的请求和响应捕获 详细的错误跟踪和调试信息 网络故障分析和诊断 高级搜索和分析： 通过 request_id 或 chatcmpl_id 快速检索 强大的过滤和排序功能 请求历史记录追踪 专业调试工具： 一键导出结构化 BadCase 报告 请求时间分析 性能指标追踪 安全和隐私： 本地代理服务器 不向外部服务器发送数据 完全控制您的 API 交互 安装方式 方式一：使用 go 命令安装（推荐） 如果您已安装 Go 开发环境，可以使用以下命令安装： $ go install github.com/240458

后台管理页面是基于antdesign搭建的 大屏展示是基于threejs搭建的3D可视化场景 在后台管理页面实现了灯具设备，人员的管理，各项数据的查询，人员的轨迹回放等功能 在大屏页面实现园区模型的加载，灯具的智能化控制，人员的实时位置显示

一个前后端分离的游戏资讯站： 技术选型： 后端：Spring Boot、MyBatis、MyBatis-Plus、Lombok、Spring Security、Redis 后台：Vue、Vue Router、axios、elemen-ui 前台：koa2 + art template

电商账号管理，商品管理，商品信息采集，订单管理，发货管理等电商日常营运辅助功能。 开发环境及技术栈为C#，Python, ASP.NET, MySQL等。 电商账号管理，商品管理，商品信息采集，订单管理，发货管理等电商日常营运辅助功能。 开发环境及技术栈为C#，Python, ASP.NET, MySQL等。

1. 此项目面向充电站运营商，实现了实时查看充电信息、会员信息、充电记录、充电桩管理等等功能。 2. 开发职责：客户端首页营收、会员、设备状态、站点等信息功能实现 客户端充电服务实时监控、历史充电记录查询等功能 会员用户微信原路退款功能实现 接收充电桩上传实时多项数据 充电站告警记录统计功能实现 站点及桩增删改查功能实现 用户折扣券发放及管理功能实现

1，本项目有PC端后端管理，小程序物业系统组成，后台配置物业基础信息，管理人员数据，订单信息，小程序发布任务，提报工单，审批流程 2，使用uniapp开发小程序，并打包上架到微信小程序，并调用微信小程序功能，实现获取用户信息，绑定公众号，推送工单信息 3，同步绑定同一用户微信账户，推送工单信息，本系统值针对内部人员使用

面向个人初学者及项目设计者。项目包含源码+技术文档+实验结果分析等，通过对BP神经网络的算法创新验证算法可行性。如设计动态学习率，加速网络的收敛速度与收敛后的稳定性，且不会陷入局部极小值。包含在不同测试集上的准确度分析，不同学习率情况下的模型识别效果对比。

使用 android MVVM 框架，使用了 kotlin Compose 技术，完成的图鉴作品。图鉴包含了神奇宝贝的图鉴照片和基础信息，支持主题切换，按照各种分类排序等操作。应用流畅，用户体验优秀。

本项目主要服务人群为个体户和中小企业。通过saas服务为不同的客户分配不同的数据库实例，实现客户数据隔离。项目在持续迭代中，目前已实现用户权限控制及数据隔离相关功能。 本项目采用了前后端分离的技术，前端采用了vue3 + element-plus技术，后端采用 springboot, spring security 主流技术，集成了分布式缓存组件redis, 消息队列组件rabbitmq等，保证了项目的扩展性，在具有方便的客户接入功能的同时也具有完善的权限控制和数据隔离功能。 后端地址：https://gitee.com/johnwang/summer_boss_backend.git 前端地址：https://gitee.com/johnwang/summer_boss_vue.git 具体操作参考项目readme文件

ps：演示地址由于个人服务器配置较低，且演示视频源来自国外视频流，可能无法一次成功开启视频，如感兴趣，可联系本人进行详细说明及演示。 产品说明： 智能家庭视频守护系统是一个基于AI的视频监测系统，用于接入不同视频源实现定时画面识别检测，目前可实现定时识别画面物体及事件，人脸识别，AI语音对话，风险检测等功能。 基础架构： 服务端：采用 Node.js + Express+Mysql。​ 多媒体处理：利用 ffmpeg 进行音视频处理。​ 实时通信：借助 WebSocket技术实现前后端实时通信。​ 大模型集成：使用 DeepSeek大模型进行对话；集成图像识别大模型（可以自由配置接入不同模型）。​ 前端页面：运用原生 HTML+JS(目前新增了Vue版)。​ 语音交互：基于自研VAD技术实时采集语音，与大模型对话，大模型输出结果后合成语音播放，支持语音打断。可在页面配置唤醒词（如 “你好监控”）进行大模型唤醒。​