本项目主要用于零售或批发，相比平常的商城页面视觉有较大的优化，适用范围在国内；整套系统包括小程序客户端，后台管理系统，收银端； 客户端：面向消费者，主要功能有微信授权登录，商品选购，添加购物车，订单支付，订单查询，订单消息生成二维码，用于到店取货时扫码核销； 后台管理系统：用于商户管理，可编辑商品信息，添加优惠券，添加积分规则； 收银端：可用于商场线下收银，也可处理网单，点击核销可对在小程序下单的订单扫码核销，完成订单。 前端使用技术栈：uniapp、vue 后端使用技术栈：php、thinkphp、mysql

实现基于C++的光栅化渲染器，支持模型加载（.obj格式)、环境光/漫反射/镜面反射光照模型及用户交互功能，完成从几何处理到像素着色的全流程开发。 基于C++实现完整的图形渲染管线，支持模型加载、矩阵变换、背面剔除及多光源 Phong 光照模型。 使用SDL2处理窗口管理与用户交互，实现动态相机控制与实时参数调整（线框/材质/光照开关)。 实现深度缓冲与扫描线光栅化算法，支持透视校正插值，优化渲染效率与画面精度。 设计模块化架构，分离Mesh/材质/渲染逻辑，扩展支持.obj/.mtl文件解析与多模型场景管理。

项目介绍： 小望电商，聚合多平台、集合多店铺于一套系统，一站式电商开票管理平台。多账号管理，多人协作更高效，商品信息一键 同步，降低操作成本。订单信息自动同步，自动审核一键开票，发票自动回传，释放员工劳动力。 使用技术： redis、es、spring cloud alibaba、shenyu、pulsar、nginx、mysql、bloom filter 、自定义主键生成策略。 负责模块： 售后、回传、rpa

能量可双向流动，每个通道均可工作于电源模式和负载模式，可模拟电池充电和放电 全数位 ARM 控制，输出电压、电流均可程式控制 2 个独立输出通道，单通道最大功率 45W 具有远端 SENSE 功能 瞬态响应

本方案的核心任务聚焦于机床控制系统上位机的设计与实现，涵盖了与下位机的高效通讯、机床各部位手动及自动控制运动的精准编写等多个关键环节。在界面设计上，我们秉持简洁明了的原则，力求为用户打造一目了然的操作环境；同时，功能设置全面而细致，涵盖了机床控制的各种需求，确保了系统的强大实用性。此外，我们高度重视用户体验，通过优化设计，使得系统操作更加便捷、流畅，有效提升了工作效率和用户满意度。

电影爬虫实战，使用异步爬取，涉及的库有aiohttp、asyncio、logging、motort、qdm等，程序爬取数千部电影，数据包括电影的上映时间、电影详情、评分、主演等等，由于是异步爬取，爬取的速度尚可，数据存储在mongodb数据库中，很适合正在学习python爬虫的大佬学习

目标用户： ▪️ 高校教授/青年教师 ▪️ 博士后/博士生 ▪️ 独立科研工作者 核心痛点： ❌ 学校官网模板陈旧，无法个性化展示学术成果 ❌ 研究成果散落在期刊/会议网站，缺乏统一门户 ❌ 国际合作者难以快速了解您的完整学术履历 ❌ 教学资料（课件/视频）无法系统归档分享 2️⃣ 【50%】学术网站的核心优势 ✅ 学术专属功能 ▪️ 智能文献库：自动同步ORCID/Google Scholar成果，按年份/类型分类 ▪️ 教学专栏：课程大纲+讲义下载+学生评价系统（可选） ▪️ 学术社交：嵌入ResearchGate/学术会议链接，强化合作入口 ✅ 与通用方案的差异 普通建站 我们的方案 通用模板 符合学术规范的极简设计（APA风格可选） 手动更新 与学术数据库API自动同步 单一展示 支持预印本托管+学术博客（开源引擎） 3️⃣ 【20%】技术实现与交付 ? 技术选型： ▪️ 前端：LaTeX风格排版引擎（完美支持公式/图表） ▪️ 后端：Django + PostgreSQL（高兼容性学术数据） ▪️ 集成：Zotero/Overleaf/arXiv API接口 ? 标

目标用户： ▪️ 独立艺术家/插画师/摄影师 ▪️ 艺术院校学生（需作品集展示） ▪️ 小型画廊主理人 核心痛点： ❌ 普通建站工具千篇一律，无法体现艺术独特性 ❌ 作品被盗用风险高，缺乏专业版权防护 ❌ 粉丝互动渠道单一，错失藏家询价机会 2️⃣ 【50%】为什么选择我们？ ✅ 艺术领域专属设计 ▪️ 画廊级展示：支持高清大图/视频分类，自动适配手机/平板（非模板化！） ▪️ 防盗黑科技：动态水印+防右键保存+防F12调试代码加密 ▪️ 藏家转化利器：嵌入询价表单+邮件自动提醒，避免社交平台消息淹没 ✅ 比市场方案多走三步 普通建站 我们的方案 通用模板 100%原创设计匹配个人风格 基础水印 智能水印+反爬虫技术 静态展示 支持作品销售/会员订阅（可选） 3️⃣ 【20%】技术选型与产品组成 ? 核心技术栈： ▪️ 前端：React + GSAP动画（流畅交互体验） ▪️ 后端：Node.js + 阿里云OSS（高速稳定） ▪️ 安全：自定义加密算法 + Cloudflare防护 ? 交付内容： 响应式网站（含移动端优化） 版权防护系统（含使用教程） 年度技术维护（

1. 本项目主要致力于解决日语歌词汉字注音的问题。通过该项目，用户能够方便地对汉字注音，并对歌词进行解析、编辑和格式化。 2. 在处理较大歌词文件时表现稳定，能够快速解析和显示歌词，用户体验流畅。 3. 如何运行项目？见Github连接

1，本系统面向企业基础管理，解决企业单点登录，用户管理，权限管理，数据权限，字段权限，日志异常上报，消息推送，短信推送等功能。 2，本系统兵员使用spring cloud alibaba框架进行了自主封装，减少了开发人员的学习成功，前端使用nuxt框架;前后端分别统一开发框架，代码结构清晰，大大减少企业开发人员的学习成本和运维成本。

1.面向需要ubantu中开发地图的客户，提供了基本的二三维地图的显示、缩放、平移、旋转、一键指北等功能； 2.基于ubantu22.04、osg3.7.0、osgearth3.7.1、osgqt、qt5.15.2实现，可扩展性强，开发效率高； 3.已有了基础环境，可在此基础上进行二次开发，添加电子对抗交互、路径规划等仿真功能。

本方案主要面向一些中小型企业，这些企业在业务扩张过程中，常面临库存管理混乱难题。一方面，商品种类繁多、销量波动大，人工管理易出错，导致库存积压或缺货，影响资金周转和客户满意度；另一方面，多渠道销售模式下，各渠道库存数据不互通，难以实时掌握库存全貌。本方案通过建立智能化库存管理系统，利用大数据和算法精准预测销量，实现库存自动补货与调配，有效解决库存积压与缺货问题，提升库存周转率和运营效率。 - 高度集成性：市场常规方案多为单一功能模块，如仅专注于库存记录或简单的补货提醒。而本方案将采购管理、销售管理、仓储管理等功能深度集成，形成一体化解决方案，打破数据壁垒，实现各环节信息实时共享。 - 智能预测精准度高：多数常规方案依靠简单的历史数据统计预测销量，难以应对市场突发变化。本方案运用深度学习算法，结合市场趋势、季节因素、社交舆情等多维度数据，能更精准预测商品销量，提前规划库存，降低库存风险。 - 个性化定制：常规方案往往是标准化产品，难以满足企业个性化需求。本方案可根据电商企业独特的业务流程、商品特性、销售策略等进行定制开发，适配不同业务场景，提升用户体验。 - 产品组成：包含库存管理前端

该项目基于Python 3.6+开发，使用标准库tkinter构建图形界面，采用多线程处理连接操作，通过PyInstaller打包为独立可执行文件。核心功能通过调用Windows系统命令实现RDP连接管理，采用JSON格式存储服务器配置信息。 面向单电脑多个rdp连接工作的用户，针对不能辨认各个连接状态以及一键重连断开rdp的痛点，开发的本软件，适用于电商行业规避同ip处罚连带风险

该项目基于Python开发，主要技术栈包含： 1) Tkinter和ttk构建GUI界面 2) 自定义data_manager模块处理CSV数据存储 3) 正则表达式实现输入验证 4) PyInstaller打包为可执行文件 5) 使用ttk.Style实现现代界面样式。 项目结构包含Python标准库模块和第三方打包工具的综合应用。

桃李学堂R是一个专注于学员复习与在线学习的平台，通过整合视频课程、习题练习及实时直播功能，旨在优化复习体验并提升学习效率。此项目针对考试备考场景，利用微信原生技术开发，旨在解决学员复习资料分散、学习互动性不足的问题。 核心职责：在项目中 ，主要负责小程序的全栈开发工作，包括但不限于：1)独立设计并实现所有前端页面，确保用户界面友好且业务流程顺畅；2)完成接口对接与数据交互，保障信息传输的准确性和时效性；3)集成保利威直播SDK，顺利实施直播教学模块，增加教学互动性；4)与后端及业务团队紧密合作，进行全面的系统测试，及时修正流程缺陷；5)协助准备小程序上架所需材料，顺利推进至微信平台上线。

人力资源综合管理解决方案从人力资源管理的角度出发,用集中的数据将几乎所有与人力资源相关的信息(包括:组织结构,职务体系,职位体系,职称体系,组织人员,人员信息管理, 干部管理,招聘管理,入职管理,转正管理,调动管理,离职管理,退休管理,合同管理,档案管理等)统一管理起来。 本系统采用了微服务、各种vue2.0、vue3.0、umi前端优秀框架、mysqÇ数据库、redis信息缓存、 dubbo跨服调用、rocketmq消息服务spring、springMVC、MybatisñpÇus等优秀前沿技术实现了企业人 力资源综合信息的增加、删除、更新及更多高级功能如流程设计及审批、消息推送等。

我开发了一个背单词网站，包含卡片记忆、选择题和单词拼写功能。在开发过程中，遇到移动端和PC端在拼写环节出现多输/漏输字符的问题。通过针对性检测和分别调试，最终解决了这一兼容性问题。整个项目让我积累了前端开发和跨设备适配的宝贵经验。

餐馆在线预订系统简介 本系统基于Java技术栈开发，提供一站式数字化订餐管理解决方案。后端采用SpringBoot+MyBatis框架，实现桌位动态分配、预约订单管理、微信/支付宝支付对接及短信邮件提醒功能；前端使用Vue.js+ElementUI构建响应式界面，支持实时查看桌位状态、菜品预览和在线选座。系统集成Redis缓存优化查询效率，通过RabbitMQ异步处理高并发订单，并采用JWT鉴权保障数据安全。管理员可通过Spring Security控制台管理预订规则和营销活动，适用于中小型餐厅快速部署智能化服务，降低人力成本，提升顾客就餐体验。 技术实现亮点 智能桌位调度：贪心算法动态匹配空闲桌位与订单时间； 多端适配：H5页面兼容微信/小程序/PWA应用； 可视化看板：ECharts实时展示客流高峰数据； 容灾设计：Nginx负载均衡+数据库主从备份。 （代码架构可扩展至外卖/排队叫号场景）

基于东方财富的自动化交易系统的主要功能有： 1、实时获取当日市场热门/人气龙头股票、基金、可转债结合自选、绩秀、超跌等股票进入票据池。 2、根据票据池内的票据实时获取相关股票、基金、可转债数据（如：价格、涨跌额、涨跌幅度、最低价、最高价、涨停价、跌停价、买一量、卖一量）。 3、结合实时数据分析判断相关股票、基金、可转债是否命中自定义的交易策略（如：上涨/下跌反弹策略、当日最高/低点策略、超跌策略、做T策略、涨/跌停开板策略）。 4、命中交易策略后分析交易前置条件是否满足。 5、满足交易条件后开始模拟交易或仿真交易。 6、当日交易事件结束之后重新收集数据，并对各股票、基金、可转债数据进行分析存储，次日依据该分析结果选择是否进入票据池。 该系统的作用主要在于可以有效避免投资情绪化，通过自定义策略可以有效避免追涨杀跌，同时还可以快速过滤出具有潜力属性的投资产品。

用于对科曼系列生命体征监护仪的监护数据（血压、血氧、心律、呼吸频率、脉搏）进行自动采集。体积小巧、启动迅速、性能稳定、配置方便。使用.netframework 4.6 + c# 控制台实现，能在windows7 及以上操作系统平台中进行快速安装运行。