小工具。为诗词学校检查作业文本的格式。 工具很小，做一些基本的文字处理工作，也没有复杂的UI界面。没有很多可以介绍的内容。 但是平台有字数要求，说一点感想吧： 我的经历基本都是游戏开发，工作上的项目因为侵权的原因也无法上传展示。现在是个人兼职，游戏方向在平台上可能很难接到合适的项目。所以选择的方向是鸿蒙方向，个人也在不断学习练手。前端，移动端，游戏客户端，我的感受是，它们的底层逻辑其实都是类似的。UI和窗口的调度，用户输入事件的传递和响应，UI显示和数据、业务逻辑的解耦分离。换平台固然要面对一堆不熟悉的API，但这些API的功能也都似曾相识，学习它们也不是不可跨越的鸿沟。希望发单的甲方boss们能够理解。

面向有学习困难的小学生，通过游戏训练，适度提高注意力，记忆力等基础认知能力。 使用egret游戏引擎，MVC架构，确保游戏显示层和逻辑层分离解耦。 项目分为以下几个功能模块： 1.Coin 实现对象池，定时器管理等底层功能 2.Egret 基于egret引擎，实现UI页面调度，事件传递等功能 3.games 游戏逻辑和游戏显示 4.用户注册、登录等用户信息管理

自己开发的桌面小工具，用来测试调试api接口。 输入接口地址，填写请求参数，点击发送就能查看返回的接口数据，可以查看json格式的数据和原始数据，也可以查看请求头响应头等信息。 开发工具：VSCode+ESLint+Prettier Node.js环境： 16.15.0+ 使用的框架：electron^20.3.1、vue^3.2.40、vite^3.1.6、sass^1.56.1等

? 作品简介 — 基于 SpringBoot 的游戏周边二手交易平台 1. 本方案面向谁，解决了什么问题（30%） 本方案主要面向 游戏爱好者、二手交易玩家以及小型游戏周边商家，旨在解决当前二手游戏周边交易中存在的以下问题： 信息分散：玩家需要在多个平台查找心仪的二手游戏周边，效率低下。 缺乏分类与检索优化：传统二手交易平台的分类和搜索功能对游戏周边支持不足。 交易安全性低：缺乏有效的卖家信誉管理和订单管理机制，导致用户交易体验不佳。 本平台通过集成用户注册、商品发布、在线交易、订单管理、评价系统等功能，提供一站式游戏周边二手交易服务，提升交易效率与安全性。 2. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点（50%） 与常规二手交易平台相比，本方案具有以下特色： 专注垂直领域：聚焦游戏周边（如手办、外设、限定周边等），提供针对性更强的商品分类与标签系统。 多角色身份支持：用户既可以作为普通买家进行购买，也可作为商家发布商品，灵活切换身份。 精细化搜索与筛选：支持按游戏类型、周边类别、价格区间、成色等多维度筛选，提升匹配度。 安全交易保障：引入订单管理、售后维权、评价系统，确保交易安全和信任度。 后台管理系统：管理员可对商品、订单、用户及论坛进行统一管理，防止违规交易。 技术优化：采用前后端分离架构（SpringBoot + Vue.js），数据交互高效稳定，并支持高并发访问。 3. 方案的产品组成或技术选型（20%） 前端：Vue.js + Element UI，实现响应式页面与良好交互体验。 后端：Spring Boot 框架，集成 Spring Security 保障接口安全，使用 Spring MVC 进行业务逻辑处理。 数据库：MySQL 存储核心业务数据，配合 Redis 缓存提升查询性能。 文件存储：支持商品图片等多媒体文件的上传与展示。 部署与运维：可在云服务器或本地环境快速部署，支持后续功能拓展。

当前社区管理多依赖传统人工模式，存在信息滞后、效率低下等问题。为此，本文设计并实现了一款基于Vue + SpringBoot的社区管理微信小程序，采用前后端分离架构，前端基于Vue与uni-app框架开发，后端依托SpringBoot框架构建。系统划分社区用户、工作人员和管理员三类角色：用户端支持流入流出登记，支持个人信息快速填充、维修单创建与进度查询、多类型费用在线缴纳、AI客服咨询、公告及账单查看等功能；工作人员端实现维修任务接单与历史记录管理；管理员端集成人口流动可视化分析流动原因包括租房、搬家等类别、缴费记录统计、维修工单跟踪、意见反馈处理及公告发布等模块。结合 Echarts 实现流动数据动态可视化，测试表明，系统功能完整、响应高效，显著提升了社区管理服务的实时性与便捷性，为智慧社区数字化管理提供了可行方案。

1. 利用Vue.js和Nuxt.js构建单页面应用（SPA），提升用户体验与页面响应速度。 2. 集成Ant Design Vue组件库，实现界面设计的标准化与美观性。 3. 采用响应式设计技术，确保平台在不同设备和分辨率下的适应性与可用性。 4. 处理跨浏览器兼容性问题，保障平台稳定运行在主流浏览器上。 5. 与后端团队协作，采用前后端分离架构优化开发流程，提高开发效率与系统维护性。

个人网站全栈开发涵盖从底层架构到前端呈现的完整流程。后端采用 SpringBoot 框架搭建核心服务，通过 RESTful API 设计实现数据交互，集成 Spring Security 保障接口安全，利用 MyBatis 或 JPA 与 MySQL 数据库联动，完成用户信息、内容数据的增删改查，同时配置 Redis 缓存提升热点数据访问速度。 前端开发结合多技术栈：先用 HTML 构建页面骨架，搭配 CSS 实现响应式布局，通过 Flex、Grid 布局适配不同设备屏幕；再用 JavaScript 编写交互逻辑，如表单验证、异步请求；最终集成 Vue 框架，借助组件化开发提高代码复用性，利用 Vue Router 实现页面路由管理，Vuex 统一状态管理，让页面交互更流畅。 数据库选用 MySQL，设计合理的数据表结构，建立索引优化查询效率，配置主从复制保障数据安全。部署阶段将项目打包上传至阿里云服务器，配置 Nginx 作为反向代理，设置防火墙规则，申请 SSL 证书实现 HTTPS 访问，同时通过 Docker 容器化部署简化环境配置，确保网站稳定运行。整个过程需兼顾性能优化、用户体验与系统安全性，形成从开发到上线的闭环。

用于公司内部请假、报销等流程审批，提高工作效率，优化企业内部的沟通与协作。 管理端功能够包含各种申请的审批、客户关系以及项目和合同情况查询等等。 公众号h5端功能包含员工的信息一览、请假、报销等审批的申请。 pc管理端使用vue2框架以及Ant Design ui库进行开发 移动端使用uniapp进行开发

智能座位管理系统是为移动办公或共享空间等客户提供的微信小程序。用户使用该微信小程序可以在上述办公地点扫码使用办公座位或者会议室。程序使用手机号座位用户唯一标识，用户访问小程序登录后会授权获取手机号。登陆后扫描座位或设备二维码进行使用确认。后台会记录和统计相关工位（设备）的使用信息，包括但不限于时长，费用，使用人员，以及生成统计分析报表。

可用于数据处理，分析（二分类） 模块：数据初步处理（包括删除无用列，字符串处理，相关参数设置，自动划分测试、数据集，读取目标列，归一化处理） 模型训练并保存，while循环穷举最佳参数，过拟合自动停止训练，行采样防止过拟合， 结果可视化（便于寻找最佳参数） 数据来自https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s5e7/overview

在日常测试工作中，人工统计 AI 单冠失败订单报告不仅流程繁琐，还极易出现数据误差。每当底层数据发生变动，测试人员都需重复进行统计分析，耗时又费力。 本脚本通过直连数据库，可一键拉取所需的 AI 单冠失败订单数据，自动完成错误类型聚合与成功率计算，仅需几秒就能生成规范的 Excel 报告。更重要的是，当数据更新时，系统会自动触发重跑机制，全程无需人工干预，不仅将测试效率提升 90%，彻底解放人力，还能确保结果实时准确，为团队高效交付提供有力支撑。

前端使用 HTML 构建骨架，运用玻璃态和新拟物混合设计的 CSS 技术，通过 JavaScript 添加动态交互，实现响应式界面。后端采用 Spring Boot 构建 RESTful API，完成数据持久化设计。前后端通过 Fetch API 通信，还可利用 WebSocket 实现实时同步，呈现实时数据同步和跨设备持久化存储的效果。通过Admin监控界面可查看： 应用状态: 实时健康状态 JVM指标: 内存使用、垃圾回收 自定义指标: Todo数量、用户活动、操作统计 端点信息: 所有可用的监控端点 配置信息: 应用配置和环境变量 日志管理: 动态调整日志级别

•负责所有管理页面的模块; •该项目是前后端分离项目，使用Vue.js负责前端开发; •参与数据库的设计及接口设计； •负责前后端跨资源共享功能实现； •负责用户的登录注册模块实现； •实时数据使用Websocket技术和后端进行通信，支持前端实时图表展示，数据告警； •负责搜索推荐电影模块实现； •使用ECharts展示数据图表，统计展示近期热度电影展示历史数据，实时数据，统计数据; •操作日志记录，用于安全审查;

本恐龙互动系统聚焦文博行业，面向博物馆科普教育场景打造 。功能模块涵盖创作交互、场景融入、行为控制、特殊互动及流程收尾：使用者先借触摸屏选绘画恐龙支架并涂抹颜色，完成后滑动移入场景，借方向键、跳跑按钮操控恐龙行动，靠近同类自动打招呼，移至受伤恐龙处可执行救治；2分钟倒计时结束，涂鸦恐龙飞向天空，实现创作、互动体验闭环 。技术上采用B/S架构，适配博物馆触屏设备，借助图形渲染技术保障恐龙动作、场景切换流畅，以模块化设计让功能扩展便捷，助力博物馆打造沉浸式、互动化科普体验。

本方案面向某汽车咨询垂直领域，解决了该用户宣传、新媒体制作等环节。可使得该公司在快速生成汽车图片时，降本增效，而且适配我开发的快速微调平台，可以快速扩展至其他车型。 相较于其他种类的微调，本微调创新性的使用了创新方法，使得生成的图片在倒影、光面、山海湖泊等场景中完美复现想要的效果。还可以自己进行参数修改，局部重绘等功能。

1、主要面向与人机交互接口的运用，可视化图形界面开发，和后端逻辑开发，人机交互接口，网络通信等。 3、主要面向与嵌入式软件方向开发，以及面向对象编程。相关技术可运用与图形界面后端逻辑开发，人机交互接口，嵌入式相关应用，以及游戏开发等方面。 2、附件为简化版本软件，分为客户端和服务器，需要搭载mingw环境使用。

作为网格化智能服务平台的核心数据架构师与ETL专家，负责从多源业务系统（CRM、信贷、财富管理等）抽取、清洗、转换数据，构建网格化数据资产体系，并支撑客户/机构/网格等多维度指标计算，最终输出至平台可视化查询系统。 核心职责 1. 数据整合与ETL开发 源数据处理： 对接CRM、零售、小微、对公、财富管理系统、外部数据平台等，设计增量/全量同步策略 处理结构化与非结构化数据（如GIS坐标、客户画像、交易流水等） 解决跨系统数据一致性问题（如客户ID映射、时间窗口对齐） ETL流程优化： 开发高效SQL作业，处理TB级日增量数据 优化调度依赖，确保T+1数据准时交付 监控数据质量，修复异常数据 2. 网格化指标计算 多维度统计模型： 基于客户（C端）、用户（B端员工）、机构（网点）、网格（LBS围栏）四大维度设计指标 开发复合指标（如“网格内贷款渗透率=贷款客户数/网格总客户数”） 支持实时+离线计算模式（如实时客流统计 vs. 月度资产汇总） 高性能查询优化： 使用预聚合+物化视图技术，确保千万级数据秒级响应 设计时间回溯功能（如查看历史某月网格状态） 3. 数据治理与架构 数据建模： 设计星型模型，关联业务实体（客户↔机构↔网格） 维护数据字典，标准化200+字段定义（如“网格ID=行政区划码+层级标识”） 数据治理： 制定数据分级策略（P1~P3敏感等级） 落地血缘追踪，标记指标来源（如“存款余额←财富系统+对公信贷”） 治理元数据，保障业务人员可自助理解数据含义 4. 全栈运维支持 从采集到展示的全链路管理： 部署数据管道 优化数据库性能（分区表、索引策略） 协助BI团队配置指标可视化逻辑 硬技能： 精通SQL（Oracle/MySQL），能编写复杂分析函数 掌握Python/Shell自动化脚本开发 熟悉数据仓库建模（Kimball维度模型） 了解GIS数据处理（如GeoHash编码） 软技能： 独立工作能力（全流程负责数据板块） 跨系统沟通（协调业务部门明确指标口径）

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”。

本项目致力于开发一个高效、稳定的 Bilibili 评论爬虫系统，旨在自动化采集 Bilibili 视频平台上的用户评论数据。通过对海量评论的抓取与分析，为内容创作者、品牌营销人员、舆情分析师及学术研究者提供有价值的用户洞察，辅助内容优化、市场调研及社交网络分析等工作。 本项目仅供合法合规用途，使用者需遵守《网络安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规，不得用于恶意攻击、隐私侵犯或商业盈利等非法活动。建议在使用前咨询专业法律顾问，确保数据采集与使用行为的合法性。

本项目旨在通过技术手段实现中国知网（CNKI）论文资源的自动化采集与整理，为学术研究、文献分析等场景提供高效的数据获取支持。项目聚焦于解决传统人工检索、下载文献过程中的效率低下、批量处理困难等问题，通过规范化的爬虫流程，实现对知网论文元数据（如标题、作者、摘要、关键词、发表期刊、发表时间等）及全文内容的定向采集。 本项目严格遵循网络爬虫伦理与相关法律法规，仅用于合法的学术研究与非商业用途。使用过程中需遵守中国知网的用户协议及 robots 协议，不得对网站服务器造成恶意负载，尊重知识产权，爬取数据仅限授权范围内使用。 通过本项目，可大幅降低文献获取的时间成本，为学术工作者提供高效、便捷的论文数据支撑，推动基于大规模文献数据的深度研究与分析。