用于商户登录，查询订单信息、结算信息等。 主要功能： 交易管理：交易查询、退款申请/查询 风控管理：争议交易查询、调单交易查询 物流管理：大货单据查询 资金管理: 账户明细、清算明细 报表统计：日交易对账单、月交易对账单、待结算交易统计 系统管理：管理员管理 安全中心： 密码设置、网关秘钥设置 后端：SpringBoot 前端：Vue

1.可以配置景点，下架景点 2.界面可以按一定的规则推荐景点，搜索，该有的列表展示功能都有 3.景点信息可以推到微信 4.配置后台相关接口，配置后台的功能都有 5.通过微信进行登陆 6.用户登陆管理，根据喜好进行推荐

1 功能 支持AI对话、AI绘画、AI音乐、AI视频、AI应用等板块。 支持GPT全系列模型、Claude、Gemini、Deepseek、文心一言、KimiChat、智谱、通义千问、MJ、SD、DALLE、Suno、GPTs等主流AI模型。 2 技术栈 Next.js、TypeScript、TailwindCSS、Node.js、LLM

本系统适用于中小企业文档管理，知识库管理、文件归档等需求，权限分明，支持在线预览，支持常用的office文件格式，pdf，txt等格式。本系统以ruoyi框架为基础，界面简洁直观，操作简单易懂，部署非常方便

功能介绍： 1、支持一键生成文案，支持抖音、视频号、快手、B站、小红书、微信公众号等主流自媒体平台兼容格式 2、支持一键生成配图，包括微信公众号、小红书等平台格式配图 3、支持一键生成视频，支持数字人形象定制、音色克隆、素材选择、背景音乐选择等 技术选型： Nextjs、TS、tailwind css、Supabase、FastAPI、Python、LLM 角色：独立开发者。

该项目是对小米汽车官网的仿写，采用了Vue 3框架进行开发，并利用Element Plus组件库来实现页面元素的构建。通过对Element Plus组件的二次封装，不仅优化了代码结构，还增强了组件的复用性和灵活性，使得整个网站在不同设备上都能呈现出色的响应式布局效果。项目深入探索Vue 3的新特性，结合实际应用场景进行了优化和创新，旨在为用户提供接近原版的流畅体验和视觉享受，同时也展示了Vue 3与Element Plus结合的强大潜力。

此项目专注于个人博客网站的开发，主要采用了Vue 3框架结合Ant Design Vue组件库。通过深入挖掘Vue 3的新特性以及Ant Design提供的丰富组件资源，对常用组件进行了二次封装，以适应更加复杂的业务需求和个性化设计。特别注重响应式布局的实现，确保在不同设备上均能提供流畅、一致的用户体验。整个项目不仅展示了前端技术的最新进展，也体现了灵活运用框架解决实际问题的能力。

本工具主要面向后端开发和运维测试人员，极大的提高了开发和运维效率，采用本工具可以进行代码生成，数据迁移，支持主流的数据库，如mysql、postgresSQL、sqllite及国产数据库gaussdb、dmdb。本工具采用javafx开发，使用exe4j打包成可运行的exe程序，不需要安装和配置即可直接运行使用，同时支持window和Linux 环境

您的专注时间守护者！本程序专为解决短视频沉迷问题打造，通过智能设定每日使用时长、灵活设置锁屏时段，配合实时提醒与强制锁定功能，助您有效控制刷视频时间。同时提供可视化数据统计，清晰呈现使用习惯，帮助您逐步养成自律习惯，让娱乐与成长两不误，重新掌控生活主动权！

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1.AGV调度系统用于管理与多台AGV调度A 2.应用于仓库管理内部进行物料运输 3.AGV调度系统实现日历管理运行的任务 4.AGV调度系统可以进行实时显示AGV位置与运行路线 5.AGV调度系统可以查看历史AGV运行的情况与记录

1.本项目可以使用容器编排技术,实现一键部署,方便程序员在基础上再次开发 2.1.项目前端使用了Vue3+Vite+Naive-UI+Vxe-Table+Vxe-UI的技术栈,前端的性能经过了丧心病狂的优化(gzip压缩,动态导入,异步组件,代码块切割,组件打包切割,动态异步自定义组件包装,动态异步加载的svg图,webp图片压缩,复杂度拆分,Nginx静态压缩块,Nginx负载均衡,patch-package打补丁,浏览器加载体积拆分) 2.2.项目后端使用了Java+Spring Alibaba Cloud+Nacos+Gateway的微服务架构,可以使用Docker编排一键部署Nacos,Gateway,Nginx,MySQL,Sentinel,Redis等各种元件,鉴权框架采用了Sa-Token,缓存使用了Caffeine(1级)+Redis(2级)的2级机制,分布式环境下也可以充分的利用,数据源使用了Hikari,DAO使用了EasyQuery框架,具备了一定的后端运维/部署文档,应用服务模块的代码包拆分合理,包管理器采用当前非常流行的Gradle,可以简单快速有效的执行编译

1. 软件面向的行业和业务场景（25%） 行业： 信息技术服务：针对需要技术支持或希望自助解决计算机问题的用户。 个人用户与企业用户：为普通用户提供简便的操作指南，为企业提供批量系统重装解决方案。 业务场景： 系统故障恢复：帮助用户在遇到系统崩溃、病毒感染等问题时快速恢复计算机正常运行。 硬件升级后的系统安装：为新购买的硬件设备或更换硬盘后的用户提供系统重装指导。 软件环境优化：通过重新安装系统来清除冗余软件，提高系统性能。 数据备份与恢复：强调在重装前进行重要数据的备份，并在重装后指导用户如何恢复这些数据。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能（50%） 功能模块及具体功能： 系统重装教程模块 功能：提供详细的Windows系统重装步骤，包括准备工具、操作步骤等。 实现：通过图文并茂的方式展示每一步骤的具体操作方法。 驱动下载与安装指南模块 功能：提供不同型号电脑对应的驱动程序下载链接及其安装说明。 实现：集成搜索功能，允许用户输入电脑型号查找匹配的驱动程序。 常见问题解答模块 功能：列出系统重装过程中常见的问题及解决方案。 实现：以问答形式呈现，方便用户快速找到

微信使用助手 1.微信多开，各个session的管理，窗体分类，进程管理。 2.微信缓存数据读取，包括头像、微信ID、历史聊天记录、好友列表、未读消息、Session列表。 3.话术管理，话术分组，支持表情图片和插入自定义图片。 4.自动发送文字和图片，图片序列号，虚拟按键。

使用dshow开发的虚拟摄像头，支持RGB/YUY2/YUV422数据输出格式，支持采集实时物理摄像头画面，本地视频画面和静态图片为视频源，可以叠加动态图片，文字特效，模拟直播间刷礼物效果，可更改摄像头驱动名称和ID。

本文旨在探讨文本查重技术。为了适应不同搜索引擎的配置，我们需要处理各种搜索引擎输入框和搜索按键的不一致性。通过针对性配置，我们可以实现多搜索引擎的同步搜索。结合卷积神经网络与百度搜索引擎的技术优势，能够更精准地获取文本查重结果及相关搜索建议。这样的综合应用提高了文本处理的效率和准确性，为用户提供了更便捷、多元化的搜索体验。

下载web定位.rar解压打开app.py即可运行 复制局域网访问的地址在浏览器打开 如使用公网需要用到内网穿透 程序的作用： 1.获取访问者公网IP和私有IP（控制台和日志会显示） 2.获取访问者摄像头权限（无论手机电脑）并截图传回本地文件夹screenshots 3.获取访问者的设备详细信息，如使用什么设备，设备的名字和品牌都会显示 本程序还有诸多未解决的bug 2.无法将获取的完整信息写入日志文件 3.写入日志文件时信息重复且参差不齐，IP地址及设备定位信息显示无法获取（但在控制台会显示），最终地理位置和设备信息会正确显示 4.控制台打印的内容难以理解且不美观

本方案聚焦于经典鸢尾花多分类问题，创新性地采用高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）模型对Iris setosa、Iris versicolor、Iris virginica三种鸢尾花进行精准分类。该模型基于贝叶斯定理构建，通过假设花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个连续型特征服从高斯分布，且特征间满足条件独立性，有效处理Fisher鸢尾花数据集中的四维特征空间。方案通过极大似然估计法获取各特征的高斯分布参数，利用先验概率与似然概率的乘积计算后验概率，最终选择最大后验概率对应的类别作为分类结果。该模型以计算效率高、可解释性强为优势，能清晰展示各特征对分类结果的贡献度，在植物学模式识别与机器学习教育领域具有双重应用价值，尤其适合处理小样本高维分类任务。

本方案专注于上市公司股票价格的动态建模与趋势研判，创新性地引入高斯隐马尔可夫模型（G-HMM）构建双维度预测体系。该模型通过捕捉金融时间序列中的潜在状态转移特性，有效解析股票量价数据中隐含的非线性波动规律。方案采用变分贝叶斯算法优化隐状态空间分布，结合EM迭代机制实现参数自适应学习，不仅可生成未来N期价格路径的概率预测区间，还能同步绘制包含置信区间的动态趋势图。通过引入波动率聚类分析与市场情绪因子，模型较传统时间序列方法显著提升了对极端行情的预警能力，为投资决策提供兼具理论严谨性与实战价值的量化支持。

1、本产品历经多年沉淀打磨，功能完善稳定，支持灵活定制，具备工作流管理引擎，支持任务受理委托、任务统筹监控、现场采样、样品管理、实验室分析、质控管理、报告生成、报告签发等流程。 2、本产品已面向多行业用户进行了实践使用，包括：环境监测（政府检测机构、第三方实验室）、食品与农产品检测（质检中心、生产企业）等。 3、可满足不同类型实验室（样本量大、流程复杂），也能满足严格合规要求的机构（如FDA、ISO 17025），同时也是亟需数字化转型的传统实验室的得力工具。 4、本产品全流程电子化记录，集中存储与版本控制，避免传统人工记录易错、数据分散难追溯的痛点问题；具备自动化任务调度，资源智能分配；内置合规模板，完整审计追踪日志；库存预警、设备使用率优化、流程防错；自动生成报告，客户端实时进度查询。 5、相比市场常规方案，本产品能快速适配不同行业需求（如医药GLP、环境EPA）；集成机器学习模型，自动识别异常数据、预测实验瓶颈，减少人工干预，实验效率提升40%+；支持混合云/私有化部署，微服务动态扩展，实现高可用性、低成本运维，适应大规模实验室集群；微信/钉钉集成，移动端扫码入库、审批、查进度，