经过初次学习，提交的作业实现的只有几个经典功能-蜂鸣器(开/关)；摄像头capture(多次摄像、图片显示时可以点击上下切换)；相册(左右点击切换以及删除图片)；小试微game二个(仅仅基于字库和一些判断逻辑猜数字等)；音乐播放(可随机播放-顺序播放上下一首-滑动调整音量)，显示时间等。学习到同学做

Crawlsy是一个分布式爬虫管理平台，支持多种爬虫框架，致力于提供一个简单、高效、稳定的爬虫管理系统。前端应用与主节点（DjangoBackend）交互，主节点负责与MongoDB、Redis、MySQL和工作节点进行通信。主节点和工作节点之间通过gRPC框架相互通信。任务由主节点中的Celery

西诺重工设备服务管理系统，通过数字化手段管理设备全生命周期。系统核心功能包括：建立设备电子档案、智能派发与跟踪服务工单、制定计划性与预测性维护任务、管理备品备件库存。支持移动现场服务，并提供数据分析看板，旨在提升服务效率、降低运营成本、保障设备稳定运行。

平台提供基于DeepSeek的提示词智能生成、Meshy接口驱动的3D模型一键出图、模型任务排队与进度跟踪、素材库管理、WebGL快速预览及下载、权限与协作管理等模块，帮助设计与产品团队高效完成跨角色协同。

终端层（“神经末梢”）：数据采集底座全场景接入：多家数据中心的统计设备接入，兼容智能电表、燃气表、PLC、碳排放传感器等设备，高频高精度采集，每15分钟上传同步数据；支持公网访问实时查看数据

首先对比评估UR3与Dobot机械臂的抓取性能。设计双相机视觉引导方案，解决异形元件位姿估计难题。优化生产节拍设计，通过并行处理将单件分拣周期从3.2s缩短至2.5s。设计振动盘+传送带复合供料系统，解决异形元件堆叠问题。完成SolidWorks三维建模与运动仿真，验证系统结构合理性，避免机械干涉风

项目简介：基于Python（OpenCV、NumPy、SciPy）实现完整的指纹图像预处理与特征提取系统，涵盖“增强—细化—特征检测”全流程。通过Gabor滤波、局部标准差分割、细化模板等算法提升脊线清晰度，并从DB3（FVC2000）数据集中提取端点/分叉点等关键特征，特征检测准确率可达约98%，

基于Linux系统开发RTPS协议图像采集模块，实现多路视频流稳定传输与同步处理；通过OpenCV环境配置与C++编程完成鱼眼相机标定算法开发，采用内外参联合标定方法将重投影误差控制在0.3像素以内，满足工业级精度要求负责SOC开发板SDK环境搭建与固件烧录，完成交叉编译工具链配置与内核驱动调试；设

网关核心软件开发：基于C语言开发嵌入式网关程序，负责AGV机器人、电梯控制器、仓储管理平台的数据中转与指令解析；多设备通信链路搭建：适配AGV的自定义通信协议与电梯控制器的Modbus协议，设计双向数据传输链路，实现“AGV位置上报-电梯呼叫-梯门控制-货物送达确认”的闭环通信；联动逻辑调试：开发设

1、驾驶舱大屏页面用来多维度和多形式展示销售情况，便于管理员直观快速掌握电商平台的销售情况；2、列表页面展示所有员工的销售业绩情况、订单信息以及订单状态、资金账户信息、账户变动详情，对基本信息科技进行增删改查操作；3、系统设置模块，管理员用户可以增加或者删除员工，给员工设置权限等