FinanceSeniorAI 是一个面向金融行业的智能分析平台，核心基于大语言模型（LLM）技术，旨在为金融数据分析、报告生成和智能决策提供高效、智能的自动化解决方案。平台集成了最新的AI大模型能力，实现了对海量金融数据的理解、推理和自动化洞察，助力行业用户实现智能化转型。 核心能力基于通用大语言模型（如GPT、LLM等）深度定制，具备强大的金融知识理解与生成能力。 支持自然语言驱动的金融信息查询、分析与自动化报告生成，大幅提升行业用户工作效率。 模块化设计，便于快速扩展新金融场景和模型能力，具备良好可维护性和可扩展性。

知识图谱架构设计：整合多层级标准源数据，开发PDF结构化解析算法，实现非结构化文本向知识节点的精准转化 标准关系建模：构建依赖标准、替代标准、代码表等多维度关联模型，揭示标准体系内部逻辑关系 语义解析能力：设计关键信息抽取规则，成功提取标准间的继承、引用、冲突三类语义关系 系统应用价值：通过可视化知识网络提升标准检索效率，支持跨领域标准协同分析与智能推荐场景

系统概述 本医疗管理系统基于Kingson权限管理系统构建，采用多端分离架构，实现医院全业务流程的数字化管理。系统通过Kingson强大的OAuth2认证和精细化权限控制，确保各角色用户安全访问专属功能模块，满足医疗行业对数据安全和权限管控的特殊要求。 系统架构 1. 客户端组成 管理端：医院管理员使用，负责系统基础配置和全局管理 医生端：执业医生使用，核心诊疗工作平台 医助端：医护人员使用，辅助诊疗和患者服务 患者端：患者使用，自助服务和医患互动 2. 技术架构 认证层：基于Kingson OAuth2认证中心，实现四端统一认证 业务层：各业务模块微服务化，独立部署 数据层：医疗数据分级存储，敏感数据加密 各端核心功能 1. 管理端功能 人员管理 医护人员信息录入与维护 患者基础信息管理 多维度人员查询统计 角色权限管理 基于Kingson RBAC模型的医疗角色配置 医生、医助、药剂师等专业角色权限模板 细粒度功能权限控制（如处方权、检验单查看权） 系统配置 科室管理 排班规则设置 药品库维护 收费项目配置 数据统计 门诊量统计分析 处方统计 收入报表 2. 医生端功能 患者诊疗 电子病历书写与管理 历史病历调阅 诊断模板管理 处方管理 电子处方开具 合理用药提醒 处方审核流程 检验检查 检验申请单开具 检查结果查看 影像资料调阅 线上问诊 图文问诊 视频问诊 远程会诊 3. 医助端功能 患者服务 分诊导诊 预约管理 就诊指引 诊疗辅助 检验标本采集记录 治疗执行记录 护理记录 医嘱处理 医嘱执行 输液管理 治疗提醒 4. 患者端功能 自助服务 预约挂号 报告查询 病历查看 医患互动 在线咨询 复诊提醒 用药提醒 支付服务 诊间支付 处方支付 账单查询 特色功能模块 1. 处方管理系统 支持中药/西药处方 配伍禁忌自动检测 毒麻药品特殊权限控制 处方签名与追溯 2. 检验管理系统 检验申请电子化 检验结果智能解读 危急值预警 历史结果对比 3. 药品管理系统 药品库存实时监控 效期预警 特殊药品管理 采购计划生成 4. 支付结算系统 多支付渠道接入 医保对接 退费管理 对账功能 系统安全特性 医疗数据保护 患者隐私数据加密存储 诊疗记录操作留痕 数据访问严格审计 权限精细管控 基于Kingson的医疗场景权限模板 处方权、查看权等专业权限控制 越权操作实时阻断 合规性保障 符合医疗信息安全规范 电子签名合规性 操作日志完整保存 系统优势 专业医疗场景适配 贴合医疗工作流程设计 医学术语标准化 医疗文书模板丰富 高效协同工作 多角色协同诊疗 智能提醒机制 移动查房支持 优质患者服务 全流程自助服务 就医体验优化 医患沟通便捷 本系统通过Kingson权限管理系统的强大支撑，实现了医疗业务与安全管控的完美结合，为医疗机构提供了一套完整、安全、高效的数字化解决方案。

词袋模型只考虑是否出现，而不考虑词与词之间的顺序，导致文本中很多语义关联的丢失。 本项目用Dirichlet分布α中取样生成文档di的主题分布θi(主题分布θi由超参数为α的Dirichlet分布生成)，从主题的多项式分布θi中取样生成文档di的第j个词的主题z(i,j),并将其对应的词语分布∳(z,j)由参数为β的Dirichlet分布生成，依次作为一个词是否出现在前一个词的概率。 该项目简化了语料库或数据框与大语言模型（LLMs）的对接过程，通过确定最佳主题数，支持文本分类、摘要生成、评分以及分析等多种任务。

【项目背景】针对某电商平台web应用的搜索商品、加购、结算、提交订单等核心业务实现自动化测试，从而提高回归测试的效率和覆盖率。 【项目实施】 1. 采用selenium+unittest+ddt来实现web自动化，并输出测试报告和测试结果文档； 2. 结合PO设计模式将页面对象和测试脚本分开处理，从而提高测试代码的可读性和可维护性； 3. 结合使用selenium grid分布式来提高针对不同浏览器兼容性自动化测试的执行效率； 4. 搭建持续集成环境。将测试代码推送到github上统一管理和保存；配置jenkins任务，定时从github上拉取最新测试代码执行构建，并将构建结果通知到邮箱。

Kingson 权限管理系统简介 系统概述 Kingson 权限管理系统是一款基于OAuth2协议的企业级安全认证与权限管理解决方案，采用微服务架构设计，将安全认证与业务服务分离，实现高安全性、高可用性的统一身份认证平台。 系统架构 1. 核心组件 安全认证管理端：系统的核心安全中枢，负责所有身份认证、令牌发放和权限校验 业务服务端：多个独立的业务服务模块，通过安全认证管理端进行统一鉴权 客户端接入层：支持后台管理系统、移动APP、第三方应用等多种客户端类型 2. 认证流程 系统采用标准的OAuth2协议，并扩展支持多种认证方式： 传统用户名/密码认证 微信/QQ第三方登录 手机短信验证码登录 邮箱验证登录 多因素认证(MFA) 核心功能 1. 精细化权限管理 四维权限模型：人员→角色→菜单→权限的完整管理体系 动态权限配置：实时生效的权限调整机制 细粒度访问控制：基于Scope的资源访问控制 2. 多客户端安全隔离 独立Token体系：为每个客户端生成专属访问令牌 客户端白名单：严格控制客户端接入权限 访问范围限制：通过scope机制限制客户端可访问资源 3. 安全审计与监控 完整操作日志：记录所有关键操作和权限变更 实时安全监控：异常登录检测和风险预警 令牌生命周期管理：令牌签发、刷新、撤销全流程管控 系统优势 1. 企业级安全性 符合OAuth2.0和OpenID Connect安全标准 支持国密算法等加密方案 完善的防刷机制和异常处理 2. 高扩展性 模块化设计，支持业务系统灵活扩展 多租户架构，满足不同规模企业需求 标准协议支持，易于与现有系统集成 3. 卓越的用户体验 统一登录门户(SSO) 多终端自适应界面 简化的权限申请和审批流程 适用场景 Kingson权限管理系统适用于： 需要统一身份认证的中大型企业 多业务系统需要权限集成的组织 对安全性要求严格的金融、政务等行业 需要支持多种登录方式的互联网应用 技术亮点 增强的OAuth2实现：在标准协议基础上扩展多因素认证 智能令牌管理：支持令牌自动刷新和密钥轮换 可视化权限配置：通过拖拽方式快速配置复杂权限 高性能认证引擎：支持每秒万级认证请求 Kingson权限管理系统通过专业的安全设计和灵活的权限模型，为企业提供全方位的身份认证和访问控制解决方案，是构建企业级应用安全基石的理想选择。

创建一个虚拟的HID设备，游戏手柄、键盘、操纵杆、鼠标等 通过虚拟HID设备来模拟各种外设输入，或者转换数据到HID输出。 转换各种类型数据输入到鼠标、键盘或游戏外设输出。 列入通过以太网/串行端口接收数据格式化后转换为键盘/鼠标操作。 驱动文件需要经过微软授权证书签名之后才能应用于Windows系统。 该项目为Windows驱动程序，无可视界面。

【项目背景】通过接口测试确保 获取用户信息、获取用户余额、修改用户余额、上传文件等接口的功能正确，严格遵循接口文档开展测试，从而确保模块间对接的质量。并通过自动化来提高接口测试的效率、覆盖率、准确性，并通过完全的自动化来促进持续集成CI。 【实施方案】通过python+unittest+ddt+requests测试框架来实现接口自动化。 1.使用ddt读取外部数据驱动被测接口执行，使测试框架可以持续使用； 2.将接口响应与用例表格中的值进行比对，并将对比结果写入用例表格； 3.最后利用单元测试框架来断言响应数据且生成html测试报告，并将报告通知到指定*。 4.我在脚本中加入了数据库初始化，从而实现更完全的自动化测试，有助于持续集成的实现。

electronic-scale 是一个读取电子秤的小程序，它提供的websocket接口，可以方便的将电子秤与其它系统集成（如MES、WMS等）。 electronic-scale 适用于提供串口通信的电子秤，不同的电子秤协议可以根据实际情况编写协议解析脚本（groovy语言），无需更改程序可以直接使用。

基于角色的访问控制（RBAC）：实现管理员、教师、学生多级权限管理 AI集成：集成 DeepSeek API 实现AI审核辅助与教材数据分析 数据分析：支持热门教材分析与各学院教材使用统计 高效的数据处理：使用 MyBatis 动态SQL优化查询性能 全流程覆盖：从课程教材选择到审核、订购、入库、认领的一体化管理

Moqui ERP 是一个开源企业资源计划（ERP）系统，基于Apache OFBiz架构优化而来，专注于灵活定制和高性能。其核心特点包括： 模块化设计：支持按需扩展，涵盖财务、供应链、CRM、电商等功能，适合中大型企业复杂需求。 低代码开发：通过XML配置和Groovy脚本快速定制业务逻辑，降低开发成本。 现代技术栈：基于Java框架，集成REST API、微服务架构，兼容云部署（如AWS、Docker）。 多行业适配：已应用于制造、零售、物流等领域，支持多语言、多币种，满足全球化需求。 社区与生态：活跃的开源社区提供插件支持（如支付网关、AI集成），可与ChatGPT等工具结合实现智能化。 Moqui适合需要高度定制化ERP解决方案的企业，尤其在你擅长的AI与ERP集成领域有较大潜力。

想比较传统的消歧方法（如：基于词典的消歧），本文通过上下文的频繁项挖掘进行判别。将环境信息作为可信证据，包括特征选择、参数优化和集成学习等相关技术。 项目思路：手动标记部分训练示例或一小部分确定的规则，用于训练监督方法的初始分类器。然后让分类器用于未标记的语料库，以获取一个更大的训练集。这个过程重复进行，每个新分类器都在一个逐渐变大的训练语料库上进行训练，直到整个语料库被标记，或者达到给定的最大迭代次数。 效果如作品图片所示：

项目价值： 1、对于有监督学习，降低人工标注成本； 2、提升模型性能：想比较随机标注，主动学习选择的样本通常位于模型的决策边界附近，或者是模型难以区分的样本。标注这些样本能为模型提供更多关于如何划分不同类别的信息，从而更快地提升模型的准确率和泛化能力； 3、加速模型收敛：由于标注的样本信息量更足，模型能够更快地学习到数据中的关键模式，从而加速收敛过程； 4、解决类别不平衡问题：某些查询策略可以间接或直接地帮助识别和标注稀有类别的样本，从而改善模型在类别不平衡数据上的表现；

1.无事练手用的开源项目 未完成 挂个作品 技术栈：vue vuex electron webpack koa sequelize UI库：vueitfy element-ui 此项目主要作用是完善与优化流程图的项目的缺陷与实际应用的调整 现有功能： 服务器开启与关闭 数据库连接 数据表 curd 接口 curd 简易服务器日志 接口编辑逻辑-数据库查询(简易 demo 版本) 基础参数校验功能 基础结果返回

1.（仿飞书）审批用流程图编辑形式的组件 2.解决内部系统所需要的自定义审核流程 后端根据权限以及对应的user_id去生成预设好的流程 且已运行两年 3.使用了vue2+elementUI 搭配了后端的eggjs 实现各自定义模块的功能 可以修改配置等 分离表单与节点样式 可以自行diy想要的节点模块

ant-design-vue-admin 是一款基于 Vue.js 和 Ant Design Vue 开发的企业级后台管理系统模板，专注于提供高效、模块化的开发体验。其核心特性包括： 开发效率：通过预置登录注册、权限校验等基础模块，开发者可快速搭建原型并专注于业务逻辑开发。 扩展性：采用模块化设计，支持二次开发与定制化需求，适合企业级应用和快速迭代项目

本项目脚手架快速搭建web服务。基于epoll/poll/select + c + cmake +react19 +vite 5 +antd。 本项目特点：基于epoll，轻量级，资源消耗少，跨平台（linux/windows）。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。

技术方案： 前端采用Vue 3组合式API（语法） 基于Axios实现RESTful API通信 使用Vue Router进行前端路由管理 采用现代CSS布局（Flex/阴影/过渡动画） 实现JWT令牌认证机制 解决的问题： 为后台管理系统提供安全的用户认证解决方案，包含： 用户凭证验证 API请求安全拦截 登录状态持久化 友好的交互反馈（加载状态/错误提示） 快速上手步骤： 安装依赖：npm install axios vue-router 启动后端服务（需确保本地3000端口运行认证服务） 运行前端：npm run dev 使用测试账户登录（需提前在数据库配置） 查看localStorage中的authToken验证认证状态 （建议补充README.md完善环境配置说明）

Compass-CI 是一个可持续集成的开源软件平台。为开发者提供针对上游开源软件（来自 Github, Gitee, Gitlab 等托管平台）的测试服务、登录服务、故障辅助定界服务和基于历史数据的分析服务 该平台一个基于linux平台部署运行的开放式的测试系统，以下为主要特性的介绍： 1）系统支持开源软件在线构建、性能、功能等测试活动，此外支持本地化部署 2）本系统自研测试机器的部署与调动，支持大批量、多类型（kvm、docker、物理机等）执行机高效执行测试任务 3）采用ElasticSearch数据库存储海量测试结果，配套自研数据可视化服务，支持测试结果查询，比较，分析 3. 快速上手项目，参考用户指引： https://gitee.com/openeuler/compass-ci/blob/master/README.zh.md https://gitee.com/openeuler/compass-ci/tree/master/doc

1.利用Vue3和 Element-plus实现页面的基本搭建 2.通过结合 Promise 和 Axios 库，对前端与后端的数据交互进行了封装，创建了一个通用的 HTTP 请求模块，并向后端请求数据渲染页面，从而提升了整个项目中请求处理部分的可维护性和代码质量。 3.使用 Vue-router 实现路由的跳转，组件间相互传参。 4.封装头部和底部公共组件，并确保这些公共组件能够在整个应用中被灵活地调用与定制。