本项目为软硬件一体化集成系统，通过融合微波雷达、热成像传感器与高清摄像头，构建全覆盖、高精度、多频谱感知的园区智能监控网络。基于数字孪生技术，打造实时3D态势感知平台，整合BIM建筑信息模型与物联网实时数据流，并构建设施健康度预测模型，实现从物理空间到数字空间的动态映射与智能运维。 智能安防集成项目，成功打造集AI认知计算与物理空间防护于一体的新一代指挥中枢系统。通过构建多模 态生物识别矩阵，部署1024个毫米波雷达与热成像传感器组成的立体感知网络，通过联邦学习算法实现95%以上的人员轨迹还原精度，对某些关键区域形成亚秒级入侵预警；研发基于数字孪生的3D态势感知平台，整合BIM建筑模型与实时物联网数据流，建立设施健康度预测模型（PHM），故障预警准确率达90%；搭建符合国密标准的私有云架构，集成NLP文档解析与知识图谱引擎实现2000+类异构数据的智能关联分析。 本项目组建了一支26人的资深实施团队，配置包括项目经理1名、产品经理2名、AI模型开发工程师6名、BI建模工程师3名、后端开发工程师6名、前端开发工程师3名及硬件工程师5名。团队将基于云计算与微服务架构，结合BI建模、PyTorch垂类模型训练、知识图谱等前沿技术，进行系统性实施与开发。

随着XX市产业工人队伍改革的不断推进，职工队伍技能提升需要变得极为迫切，同时，工会系统内部的许多机制体制、工作方式，计划经济痕迹较深，特别是在服务职工的载体和手段上，依然停留在原始模式。随着时代的不断发展，推动工会系统数字化改革,纵深推进工会业务流程重构重塑极为迫切。必须坚持“五个必须”，全程执行“三张清单”这条逻辑主线，倒逼“增三性去四化”改革目标的落实落地。 职工能级培育平台，包含XX总工会一体化驾驶舱大屏、PC端、浙里办小程序，包含需求分析、课程设计、学习激励、技能提升、绩效支持、综合能级六大应用功能模块。通过职工能级培育平台贯穿培训前、培训中、培训后，实现职工技能培训、技能提升，成为改善底层职工生活水平的手段和载体。 本项目由一名项目经理、一名产品锦鲤、一名UI设计、2名后端开发、1名前端开发，共计6人的资深团队组成。 采用云计算、SOA、微服务等前沿技术，使用spring企业级架构，具有高稳定、高可用、易扩展、易维护的现代化分布式应用体系。

1. 面向客户与核心价值 (30%) 面向客户： 本方案专为成长型电商企业、品牌方及电商运营团队量身定制。特别适用于在多个电商平台（如天猫、京东、抖音、拼多多等）进行销售，并深受数据孤岛、运营效率低下困扰的客户。 解决的核心问题： 数据孤岛与整合难题： 解决电商卖家需频繁登录不同平台后台、手动汇总整理数据的痛点，将分散在各处的销售、商品、客户数据自动聚合至统一平台。 运营效率低下： 替代传统依赖人工Excel统计、耗时耗力且易出错的粗放式运营方式，通过自动化报表和可视化看板，极大提升数据分析和决策效率。 决策缺乏数据依据： 解决管理者无法快速、直观掌握核心经营健康度（GMV、利润、转化率等）、无法及时发现问题并跟踪解决进度的问题，实现数据驱动的精细化管理。 2. 方案核心特点 (50%) 相比于市场上单一的数据统计工具或传统ERP系统，本方案的核心优势在于其 “深度整合、智能驱动、闭环管理” 的能力。 特点一：全平台数据一体化集成 市场常规方案： 通常仅支持少量平台，或需要极其复杂的API配置和手动导入导出。 我们的方案： 内置对接主流电商平台（天猫、京东、抖音等）API，实现自动、定时拉取多维度数据（订单、商品、流量、客服等），真正实现“一个平台，管理所有生意”。 特点二：高度可定制的指标与目标管理体系 市场常规方案： 提供固定的、通用的数据看板，难以满足企业个性化的KPI管理需求。 我们的方案： 允许用户自定义核心监控指标（如“高毛利商品销售额”、“京东京喜平台的退款率”），并可为商品、店铺、活动等灵活打标，进行多维交叉分析。支持设定、分解和跟踪销售目标，实现战略落地。 特点三：嵌入工作流的“任务-跟进”闭环 市场常规方案： 仅提供“数据展示”功能，发现问题后仍需通过其他工具（如钉钉、微信）进行任务分配和跟进，流程断裂。 我们的方案： 独创【数据 + 任务】模式。当数据异常（如“销售额低于目标20%”）时，可一键创建待办任务，指派给相应负责人，并在线记录跟进措施和结果。直接将数据分析与团队行动无缝衔接，形成管理闭环，极大提升运营协同效率。 特点四：丰富、直观且交互式的可视化看板 市场常规方案： 图表类型单一，数据联动性差，只能进行基础的观看。 我们的方案： 提供Dashboard总览、商品分析、流量分析、客服绩效等多主题看板。支持多图表组件联动筛选、下钻分析（从总销售额图表下钻查看具体商品的销售明细），让管理者不仅能“看到问题”，更能“定位根源”。 3. 产品组成与技术选型 (20%) 产品组成： 数据集成层： 负责通过API接口与各大电商平台（如天猫、京东、抖音等）进行对接，实现销售、商品、流量等数据的自动、定时拉取与清洗。 数据中台层： 构建企业级数据仓库，对异构数据进行融合治理，形成统一、标准的数据模型，为上层应用提供可靠的数据服务。 业务应用层： 指标管理中心： 支持用户自定义关键业务指标（KPI）。 标签管理引擎： 允许对商品、订单、店铺等对象进行灵活打标与分类。 目标与任务管理： 实现目标的设定、分解、跟踪以及数据异常触发的待办任务闭环。 可视化展现层： 提供可配置的Dashboard、多维度分析报表及数据下钻功能，直观呈现业务全景。 技术选型： 前端技术栈： 采用 Vue 3 组合式API构建高性能前端应用，使用 Element-Plus UI框架保证界面美观与交互一致性，集成 ECharts 实现丰富、流畅的数据可视化图表。基于 RuoYi-Vue 前端架构开发，保证了项目的规范性与可维护性。 后端技术栈： 核心业务逻辑采用 Java + Spring Boot 框架构建，保障了系统的稳定性、高并发处理能力和易于扩展的微服务架构。使用 Python 编写高效的数据采集、清洗和自动化脚本，充分发挥其在数据处理领域的生态优势。 数据持久化： MySQL 作为核心业务关系型数据库，Redis 作为缓存数据库，提升系统响应速度。 部署与运维： 项目可通过Docker容器化部署，使用Nginx实现反向代理和负载均衡，保障企业级的部署灵活性与系统高可用性。 项目名称：电商智能运营数据中台 项目简介： 一款集成了多电商平台数据的智能分析平台。我们不仅为您提供自动化的数据报表和可视化看板，更创新性地将数据与任务管理相结合，支持自定义指标、目标管理和协同跟进，帮助电商企业打破数据孤岛，实现从数据洞察到运营行动的无缝闭环，驱动业务增长。 项目体验地址：http://123.56.26.227/

社交产品物料包括（动态头像框、动态勋章、礼物特效、资料卡等） 从业至今已有8年之多，据有较高的视觉审美，专注于互联网产品设计，精雕细琢，工匠精神，多年的积累使得我们具有丰富的互联网产品设计经验，很好的团队协作沟通能力，可以快速理解互联网产品的需求及定位，具备色彩设计的能力，了解色彩设计的基本知识。并能熟练的运用到设计产品当中。熟悉市场上比较流行的配色。有活跃而富有创造性的思维。具有敏锐的观察力，时长关注最新流行的趋势，富有创造力。对人体工学和心里学有一定的了解，能对设计创意进行完整的解说。能保持好奇心和上进心。对产品的市场发展趋势形成自我的认知和感觉。善于从产品的全局去思考，深度理解产品战略然后用清晰有效的视觉语言传递给用户。可对最终呈现的视觉效果提出最优解决方案。

主体与系统背景：山东九智经纬 2019 年成立，位于济南自贸区，专注环境监测 LIMS 研发，经多家检测机构调研，打造 “智翊测 LIMS 系统”。 痛点与解决方案：针对手工录入易出错、样本更新慢、报告耗时、流转低效问题，通过智能接口（自动读设备数据）、二维码追溯（样品全流程跟踪）、标准化流程、自动生成报告破解。 版本适配体系：设 4 个版本覆盖不同需求 —— 简易版（小型机构）、通用版（中小型）、标准版（中大型）、定制版（大型个性化），含合同、采样、检测、报告等核心模块。 配套软件系统：含智翊测在线检测平台（提供获客管理工具），及专项管理系统（仪器管理、耗材管理、人员管理、客户管理），覆盖三方检测机构实验室及业务全场景。 核心优势与展望：1 小时售后响应 + 5×8 技术支持，服务过嘉源环境监测、九天检测等客户；未来将依托数据实现实验室智能化升级。

当前，传统铁路轮对维修管理模式已难以适配行业数字化转型需求，在轮对选配精准度、调度效率及全生命周期管理等方面存在明显短板。为突破这一瓶颈，本方案聚焦铁路维修领域的信息化、数字化管理升级需求，致力于设计并开发一套面向铁路轮对的智能选配与智能调度 MES（制造执行系统） 。通过该系统的构建，将实现轮对维修全流程的数据化管控、智能化选配决策与高效化调度协同，从根本上提升轮对维修质量与管理效率，为铁路列车安全运行筑牢技术支撑 一、智能选配：精准计算最优组合，保障检修质量​ 系统以列车标准钩高参数为核心依据，结合当前轮对库存实时数据，通过智能算法开展组合计算：首先自动筛选出所有符合标准要求的轮径、心盘垫板高度组合解，再从多组可行解中精准定位最优方案，最终确定适配的轮对与心盘垫板组合。该功能不仅从源头提升检修质量，更有效规避了传统选配中因钩高测量不符导致的二次架车、返工等问题，大幅减少无效作业成本。​ 二、全流程质量管控：多层校验，杜绝配错风险​ 入库前参数纠错：轮对入库前，系统自动对关键参数进行校验，若检测到不符合标准的轮对，立即触发提示功能，引导检修人员针对性处理，从入口端把控轮对质量；​ 适配性过滤：基于检修车辆的具体技术要求，系统自动过滤不符合车辆适配标准的轮对，从流程上杜绝 “错配” 风险；​ 出库前人工审核：在轮对出库环节设置人工审核节点，与系统智能校验形成 “双重保障”，进一步确保出库轮对的适配性与安全性。​ 三、库存智能管理：动态监控，激活闲置资源​ 系统具备库存轮对时效监控功能，当检测到库存时间过长的轮对时，自动向员工发送处理提示；待员工按规范完成维护处理后，轮对可重新进入候选库存池，实现闲置资源的高效激活，避免轮对因长期闲置导致性能损耗，同时优化库存周转效率。​ 四、自动化调度：升级作业模式，降低劳动强度​ 轮对入库、出库环节采用桁架自动化调度方案，并搭载优化后的调度算法：一方面大幅提升轮对出入库的作业效率，缩短周转时间；另一方面替代传统人工搬运操作，显著降低员工劳动强度，推动检修作业向 “少人化、自动化” 转型。​ 五、生产决策支持：实时节拍管控，辅助科学指挥​ 系统可实时计算转向架检修节拍并动态展示，既能为现场人员提供数据支撑，以便及时调整后续检修生产节奏，确保流程顺畅；又能为管理层提供精准的生产数据参考，助力其科学开展生产指挥与决策，提升整体生产管理效能。​ 综述​ 轮对智能选配系统通过两大核心突破提升检修效能：一是以最优组合算法为核心，精准匹配轮对与心盘垫板，使车辆安装后钩高无限贴近标准值，同时自动屏蔽不合格轮对，从根本上保障修车质量；二是以电子标签、拨轮器为技术支撑，结合桁架自动化调度，实现轮对出入库全流程自动化，既大幅提升劳动效率，又有效降低员工劳动强度，为铁路轮对检修数字化升级提供关键支撑。

一个个人博客网站，可以编写文章供其他人查看,主要面向于个人开发者，便于技术于项目经验分享，也拥有自己独立的后台系统 优势： ·轻量化设计，部署简单，维护成本低 ·响应式布局，适配各种设备屏幕 ·完整的后台管理功能，便于内容管理 ·访问统计与数据分析功能，了解访客情况 ·自定义设置选项，如时区配置、鼠标光标等 ·安全机制，包括IP封锁、登录尝试限制等 产品功能 1. 文章管理 ·支持文章的创建、编辑和删除功能，提供简洁的编辑器界面，方便内容创作和发布。 2. 访问统计 ·通过ECharts图表库实现数据可视化，包括： -按小时、日、周、月、年统计访问量 -中国地图显示各地区访问分布 -访问量趋势分析 3. IP地理位置分析 ·集成百度地图API，自动获取访问者IP的地理位置信息（国家、省份、城市），并记录到数据库。 4. 管理员系统 ·管理员账号创建与权限管理 ·登录尝试限制与IP封锁功能 ·会话超时管理 ·登录记录与IP追踪 5. 自定义设置 ·全局时区配置 ·自定义鼠标光标样式 ·个性化界面设计

自动获取多台Linux信息的作品简介 1. 方案目标与解决问题 本方案旨在为IT运维人员或系统管理员提供一个自动化工具，解决人工登录多台Linux服务器并逐一查询信息的繁琐、低效问题 。该方案通过自动化流程，实现了批量获取多台Linux服务器的系统信息，例如磁盘占用率等，并将结果自动发送给相关人员，从而大幅提升了工作效率，减少了重复性劳动 。 2. 方案特点与优势 与传统的纯人工操作或单一技术方案相比，本方案具有以下显著特点： RPA与Python结合：该方案利用RPA（机器人流程自动化）作为主流程，并集成Python编写的自定义插件，从而充分发挥了两种技术的优势. 高效性与扩展性：Python插件能够通过SSH协议高效访问多台Linux服务器，并执行命令获取结果. 这种模块化的设计使得方案易于扩展，可以轻松地添加新的Linux服务器或执行不同的脚本命令，以满足多样化的信息获取需求. 自动化通知：在获取到Linux命令的执行结果后，RPA会自动调用企业微信，将处理好的信息发送给指定的接收人，实现了信息获取与通知的无缝衔接，确保相关人员能及时了解系统状态. 3. 方案技术组成 本方案主要采用RPA+Python的技术选型，具体包括： RPA流程创造者（UiBot Creator）：作为主控平台，负责整个自动化流程的编排与执行. Python自定义插件：通过SSH协议连接并执行Linux命令（例如df -hT），并获取执行结果. 企业微信：作为信息推送的渠道，用于将最终结果自动发送给相关人员.

全市场投管人收益表数据获取方案简介 1. 方案目标与解决问题 本方案主要面向**保险股份有限公司，旨在解决其在获取外部网站数据时遇到的效率低下和数据处理困难等问题 。具体来说，该方案自动化了从多个外部网站获取“年金基金投资管理”相关数据并将其写入指定Excel表格“全市场投管人收益表”的过程 。这大大减少了人工操作的耗时，将原本可能需要人工耗时数月的工作，通过技术方案将时间控制在可管理的范围内。 2. 方案特点与优势 相比于市场上的常规方案，本方案的独特之处在于其采用RPA+Python的混合技术方案，并兼顾了效率、成本和技术可行性。 RPA+Python混合方案：传统的RPA方案（方案1）在识别合并单元格时会出现数据错乱的问题，而纯Python方案（方案3）则需要熟悉复杂的数据分析和网页获取技术，且未用到RPA和IDP 。本方案将RPA（机器人流程自动化）和Python语言相结合，利用RPA处理网页访问、标题链接打开等操作，然后由Python读取RPA处理后的数据进行复杂的表格数据获取和联表查询，最后再将Python代码作为插件导入RPA中进行整体流程的调试和测试 。 高效性与高投入产出比：该混合方案避免了纯RPA方案中因处理页面元素耗时过长导致效率低下的问题，也规避了纯Python方案的技术难度 。例如，在获取80个网站数据的情况下，纯RPA方案预计需要240天左右，而本方案在确保数据准确性的同时，预计总用时仅为110天，大幅提高了效率 。 自动化录屏：流程运行后，方案能够自动生成录屏文件，便于客户直观地了解和验证流程运行情况，并能将生成的数据文件直接发送给客户 。 3. 方案技术组成 该方案主要由以下技术组件构成： RPA：用于自动化网页操作，例如访问指定网站、打开符合规则的标题链接等. Python：用于处理复杂的数据操作，包括读取RPA处理的数据、访问链接、获取表格数据、联表查询，以及将处理后的数据写入Excel文件. 配置文件：用于存放需要打开的网站标题、链接和规则等信息，以便于管理和维护.

面向机关企事业单位公职人员的福利积分消费平台。用户通过微信小程序使用积分在指定商户消费，商户端小程序可查看消费记录 与统计，管理员通过Web后台审核订单、管理积分发放并完成扣费，交易完成后系统自动短信通知用户。 技术栈：Spring Boot（Java后端）、Vue.js + Element UI（Web前端）、微信小程序、MySQL、Redis 等

技术栈： uniapp + uview-ui + vue2 + vuex + echarts + jenkins 项目描述：这是一个基于大型语言模型的对话式人工智能系统（聊天机器人），通过大量文本数据训练，能够针对各种问题和提示生成类人化的文字回应，为用户提供信息查询和综合问答服务。 职责描述：前端开发 1. 根据UI效果图和产品原型图，独立完成前端页面开发与交互实现，确保高质量还原设计稿，保证视觉效果与用户体验的一致性； 2. 负责Web、H5、小程序等多端开发工作，实现跨平台适配与响应式布局，确保在不同设备和平台上的一致性体验； 3. 参与项目发布与更新维护工作，保障项目稳定运行和版本迭代顺利进行。

技术栈：vue3 + element plus + vuex + vue Router + es6 + vite + nvm 项目描述：支持多种主流数据库类型连接，通过可视化拖拽操作自动生成宽表结构，提供自助式数据分析功能，支持数据下钻分析和多维度数据探索，实现灵活高效的数据可视化分析体验。 职责描述： 1. 参与产品的原型设计和优化； 2. 根据产品原型，独立完成前端页面开发与交互实现； （1） 报表配置：选择数据库表以后，设置查询条件和查询列表后，进行预览。 （2）数字魔方组件（ 网格报表组件 /数字魔方大屏组件 ）的开发与应用 数字魔方组件开发：提供给系统更丰富的整合方式，将数字魔方配置的报表和大屏组件整合到业务系统。 业务系统集成：程序员能够轻松将网格报表组件整合到各类业务系统中，实现数据的实时展示与分析，有效提升了业务系统的数据处理与展示能力。 3. 使用 docker 部署和发布项目；

技术栈：uniapp + vue2 + vue cli + vuex + echarts 项目描述: 专业的外贸数据。看外贸：支持外贸数据的统计、分类查询；问答：支持专业问题的问和答；轻松招：支持企业信息的快速检索；资讯：展示最新最全的外贸资讯； 项目职责: 根据UI效果图和产品原型图，独立完成前端页面开发与交互实现，确保高质量还原设计稿，保证视觉效果与用户体验的一致性；

项目背景：农聚福商城，用户量百万级，业务覆盖生鲜、日用百货等品类。 核心功能优化： 1. 分享分佣机制设计与实现： 采用三级分销模型，支持不同层级佣金比例配置。 通过责任链模式实现用户等级动态判定与佣金计算。 构建分佣任务异步处理机制，保障高并发下数据一致性。 上线3个月拉新1万+，GMV提升40%。 2. 拼团功能分布式改造： 引入Redisson分布式锁解决超卖问题，确保库存扣减原子性。 设计本地缓存预热+定时刷新机制，降低Redis访问压力。 实现拼团订单状态机，支持自动成团/超时退款等复杂业务。 活动期间订单处理效率提升50%，系统吞吐量达1000TPS。 3. 高性能会员系统搭建： 基于MySQL分表方案（64张表）存储亿级会员订单&奖励分配数据。 设计会员积分实时计算引擎，支持复杂积分规则配置。 构建会员等级晋升自动化评估系统，提升用户活跃度。 亿级数据量下核心查询响应保持在50ms以内。 个人贡献： 主导分佣算法设计与架构实现，建立完善的分佣监控体系，监控指标包括分佣成功率、佣金计算准确率、延迟等。 设计拼团功能高并发解决方案，保障大促期间系统稳定。 规划会员系统存储架构，确保海量数据下的高性能访问。 优化核心业务链路性能，关键接口响应时间缩短80%。 设计风控系统，对订单分佣、佣金溯源进行风控 通过用户行为埋点采集数据，经 Kafka 流转清洗后，由 ELK 存储可视化，再用 Flink 进行用户行为分析。    

1、主导超复杂业务流程的 SaaS 化电商平台架构设计与落地实施： 负责品类过百万、交易额过亿的 B2B 电力招标采购 SaaS 平台及供应链金融系统的整体架构设计，涵盖权限控制、数据隔离、多租户支持、招标流程引擎、消息推送等多个关键模块，支撑高并发、高可用、可扩展的业务场景。 2、构建安全可靠的多租户权限体系： 基于 Shiro 实现 SaaS 平台的细粒度权限控制机制，支持企业级角色划分与员工权限隔离，确保不同客户、不同岗位之间的访问控制严格合规，保障系统安全性。 3、采用微服务架构提升系统稳定性与扩展能力： 使用 Dubbo + Spring Cloud Alibaba 技术栈搭建分布式服务体系，实现模块解耦、服务自治和弹性伸缩，系统可用性达 99.95%，并发处理能力提升 3倍以上。 4、设计基于 Activity 的自定义工作流引擎，提升审批效率： 主导开发基于 Activity 工作流的任务调度模块，支持灵活配置招标、开标、评标等业务流程，使流程发起与审批效率提升 200%，显著缩短业务周期。 5、构建智能数据分析与规则引擎模块，赋能招标决策： 设计并实现数据分析模块，结合动态规则引擎提供实时评分、风险预警等功能，为招标过程中的关键节点提供数据支撑，提高评审准确率和透明度。 6、基于消息队列实现高效招标信息推送机制： 引入 RocketMQ/Kafka 消息中间件，实现招标需求定向推送与广播通知功能，大幅提升投标人参与率，关键项目的投标响应率提升 200% 以上。 7、数据架构优化与多数据库同步体系建设： 采用数据聚合与逻辑隔离策略，满足多租户下的数据安全与共享双重要求； 利用 Canal 实现主从数据库与跨库数据同步，确保数据一致性与高可用，数据延迟降低至 1秒以内。 8、DevOps 与 CI/CD 体系建设，提升研发效率与质量： 自建开发环境，部署 Linux、JDK、MySQL、Git、Jenkins 等基础组件，构建完整的 CI/CD 流水线，自动化构建与部署覆盖率超过 80%，上线效率提升 40%； 与华为云、腾讯云、IDC 供应商对接，完成测试与生产环境的多点部署，提升系统稳定性和容灾能力。 9、项目管理与质量保障体系落地： 使用 Jira 进行项目任务拆解、WBS 分解与里程碑管理，实现项目进度可视化，交付准时率达 100%； 推动单元测试、集成测试与自动化回归测试全面覆盖，测试覆盖率高达 100%，线上事故率为 0%，显著提升产品质量。

该系统旨在管理企业核心数据，通过将集团内各个系统的主数据规范化并保存到主数据平台中，并进一步分发至各下游系统。系统的核心功能包括模型管理、字段管理（创建表）、数据维护以及使用RabbitMQ整合并通过Exchange机制分发最新数据给下游系统。这确保了数据的一致性、准确性和及时更新，为企业的高效运作提供了坚实的基础。 相比于市面常规方案来说是成本比较低，是通过开源框架改造而来前端使用vue,后端.net core，可以部署在window服务器也可以部署到Linux服务器，同时支持SQL server和MySQL，并且加上了RabbitMQ可以在更新的第一时间推送到下游系统。

1、主导永辉、中百、无限极等超大型企业电商系统架构设计与数字化转型落地： 负责 SKU 过亿、交易额超百万的电商平台整体架构设计，涵盖智慧供应链、仓储物流、订单履约等多个关键模块，支撑高并发、高可用、高扩展性的业务场景。 2、制定企业级 IT 技术战略与架构演进路线： 结合企业业务目标与市场趋势，主导长期和短期的技术选型、架构升级路径及数据体系建设方案，明确微服务治理、云原生演进、数据中台建设等关键技术方向。 3、完成企业现有系统架构反向工程与现状分析： 梳理并绘制企业原有系统的架构图与功能依赖关系，识别系统瓶颈与技术债务，为后续改造提供清晰蓝图。 4、基于 DDD 的系统建模与边界划分： 主导业务需求调研与领域驱动设计（DDD）建模，完成核心业务域拆分与限界上下文定义，统一业务与技术人员的认知，确保系统设计与业务逻辑高度对齐。 5、构建高可用、可扩展的微服务架构体系： 使用 Spring Cloud Alibaba 技术栈搭建分布式服务体系，解决原有系统老旧、启动慢、难扩展、信息孤岛等问题；通过异步解耦、服务自治等方式提升系统稳定性与响应能力。 6、数据架构优化与海量数据处理能力升级： 对 TB 级数据表进行 DDD 驱动的业务模型重构，合理拆分为 1000w 级别的业务表，提升查询效率； 实施分库分表策略，实现业务隔离与数据安全； 引入 Canal + MQ + ES 组合方案，实现数据实时同步、分发与多维查询，支持实时 BI 和智能推荐场景。 7、缓存体系与高并发访问能力设计： 设计本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存（Redis Cluster）+ 搜索引擎（ES）三层缓存架构，有效应对高并发访问压力，系统吞吐量提升 3倍以上，用户请求响应时间下降 60%。 任务调度与定时任务体系优化： 基于 Spring Boot + Quartz + XXL-JOB 构建分布式任务调度平台，简化开发流程，使定时任务模块开发效率提升 200%，任务执行成功率接近 100%。 8、构建 DevOps 与监控运维体系： 通过 Jenkins + Docker 实现 CI/CD 自动化流水线，部署效率显著提升； 利用 Prometheus + Grafana 实现全链路监控告警机制，保障系统运行稳定性； 配合大数据部门建设供应链智慧化平台，结合 AI 与大模型技术（如 Spring-AI、ChatGPT）实现智能预测、自动决策等功能，推动供应链智能化升级。 9、跨团队协作与问题攻坚： 担任供应链领域的技术负责人，协调产品、前端、测试、大数据等多个团队，推动集团整体数智化方案落地；深入一线解决复杂系统故障与性能瓶颈，保障平台稳定高效运行。

拈文投作为中国创意文化旅游产业领军品牌，为了支撑集团战略，决策进行基于互联网先进技术的数字化转型建设。为了能够快速响应市场的需求变化，形成以数据驱动业务决策为标志的企业数字化转型；也为了解决当前实际景区业务运营过程中的难点、痛点，使得系统未来能够全面支持多个景区的快速上线运营：以拈花湾景区现有信息化系统建设为参考，建设以互联网中台技术重塑业务流程和系统架构的新智慧景区云平台——“拈花智慧文旅云”。

黑猫学术是一个ai的产品，目前主要定位于大学生提供论文生成服务，无论是大专，本科，硕士，博士学历层次。无论那个专业，都可以轻松的生成高质量的论文。论文的内容除了毕业论文外，还可以生成：期刊论文，开题报告，课程论文、实习报告等，答辩的PTT等服务。 后台使用mvc .net开发，论文同时支持PC，h5 和小程序三个平台。 ai生成论文部分，使用dify开源项目，适配多个ai工具。方便扩展。

本项目开发历时半年之久，团队成员组成总共4个，2个程序，2个美术。适合于消防队的消防演练，目前有5个模块，分别是：办公室着火，化工厂着火，储油罐着火，油罐车着火，和危险品转运5个业务模块。该系统具有以下特点： 1、以游戏的方式进行，支持多人协作消防演练。 2、结合水枪和灭火器硬件，体验感更好。 3、同时支持PCVR和一体机，HTC vive ，pico VR一体机。 4、有后台管理管理，自由配置每个模块的参数，演练完成后对效果进行评估。