本系统基于物联网技术构建，通过智能终端设备互联实现对灌溉作业的精准调控。系统可广泛应用于苗圃、温室大棚、园区绿化等场景的智能灌溉管理，依托环境传感器实时监测气象数据，通过算法自动启闭水阀执行最佳灌溉方案，有效降低人工维护成本达60%以上，同时提升植被养护的科学性与作业效率。

本系统面向建筑工程类企业内部ERP管理。主要利用数字化手段提升企业用工、用车、报销等传统办公方式，方便用户实时掌握工程进度，以及使用成本情况；便于管理者及时调整决策，控制生产成本，提高工作效率。 该系统的凭证存储模块，可以确保工程施工前、施工中、施工后所有的工程记录不丢失，便于后期工程结算时提供依据，避免因工程记录丢失而造成的经济损失。

企业公司官网—数字化时代的品牌引擎与商业枢纽，突破时间与地域限制，向客户、合作伙伴、投资者全方位展示企业实力与产品服务。 1，PC端面向企业用户，突破时间与地域限制，向客户、合作伙伴、投资者全方位展示企业实力与产品服务。 2，宣传型企业网站，提供双语切换功能，全球化贸易。 3，该程序采用PHP后端，小程序原生前端，具有运行速度快稳定的优点。

系统功能型小程序，水电维修公司，为了更好的提供服务，定制开发的小程序维修系统，方便客户预约服务。 1，小程序面向C端用户，方便用户线上下维修单，线下上门提供维修服务。 2，该小程序特点是功能覆盖面广，全面等。 3，该程序采用PHP后端，小程序原生前端，具有运行速度快稳定的优点。

后台用是react,客户端有web端,小程序端用的是uniapp,桌面端用的是vue+electron,后端用的是java,业务做的是墓地墓碑管理,客户购买墓地该业务具有局限性,该项目花费时间半年,属于tob型的业务,在开发过程中也是遇到了很多问题

通过FreeSQL（ORM）和InfluxDB.Client把SQL Server按月分表数据写入到InfluxDB InfluxDB是一种时序数据库，时序数据库都会保证在单点每秒数十万的写入能力，数据只写不改保证数据可靠性

1. 对产品进行定制化封装，成功实现业务流程的全流程接口自动化，增强了系统的灵活性和扩展性。 2. 流程的实施，迁移与合并，快速高效系统迁移 3. 统筹管理跨职能团队与供应商协同工作，保证产出效率。 4. 也可支持一切自研企业协同办公开发，8年技术管理以及一线开发经验 5. 内部系统公网无法访问

1.此系统是面向的客户是企业，针对需要有短信发送需求的企业，为企业解决了企业登录验证码发送和行业短信，营销短信，以及视频短信提交发送的平台。 2.此系统WEB管理端和HTTP接口协议端和所有定时任务，是由JAVA开发，后台发送服务由C++语言开发；采用验证码优先级最高的方法来处理验证码，针对发送失败的短信，通过配置可以对失败的短信进行补发，从而提高短信下发成功率； 3.此系统WEB管理端和HTTP接口协议端和所有定时任务，是由JAVA开发，后台发送服务由C++语言开发；WEB管理端采用了微服务框架开发，通过Dubbo和Zookeeper来实现服务之间的调用；由于每天的短信数量达到百万级，数据库处理采用了分库分表存储，使用ES来存储短信，提高查询性能；

项目描述： - 开发定制无人机动力测试台软件通过发送控制指令、采集运行数据，实时显示、记录，随后分析重现数据、生成测试报告。 职责与成果： - 通过sqlite保存不同产品配置数据，通过选择不同产品，重绘界面及组织运行参数。

项目描述： - 开发定制电商中台，支持款式管理、多前台与多工厂订单管理、订单跟踪等功能。 职责与成果： - 使用实现多用户多角色多部门权限控制。 - 使用MVVM模式解耦UI与逻辑。 - 通过sqlsugar 替代EF Core，提升高频查询性能（响应时间减少40%）。 - 使用`SignalR`实现实时订单状态推送。 - 使用`WebView2`实现网页访问截图。

本方案面向中小学教育管理者（班主任、教师）及学生群体，解决当前学生素质评价过程中存在的以下痛点： 1.评价过程主观随意、缺乏量化标准 2.教师工作量大，数据统计繁琐 3.学生参与感弱，自我认知不足 4.缺少数据支撑的综合素质发展评估体系 通过系统化工具实现日常行为记录、量化打分、自评与审核、数据汇总与排名，让素质教育评价变得公平、透明、高效。 相比市场常规方案，本方案的特点 ✅ 支持加减分机制：正负激励并重，区别于市面上大多只设“加分项”的单向评估系统 ✅ 学生可自评，班主任审核：强化学生主体性，增强反思意识，同时保证评价有效性 ✅ 自动汇总，智能排名：支持按学期汇总各项得分，生成等级排名，减少教师统计负担 ✅ 灵活配置指标体系：支持学校或班级根据实际情况自定义评价维度，适应不同教育场景 方案的产品组成 / 技术选型 前端：Vue 3 + Element Plus，确保界面简洁、操作流畅 后端：Node.js + Express，接口轻量灵活，支持多端调用 数据库：MySQL，结构清晰，支持复杂查询与报表统计 报表生成：内置报表模板 + Excel 导出功能，方便打印归档 权限控制

本方案主要面向政府规划部门与地产开发企业，针对土地资源分散管理导致的规划协同不足、权属信息不透明及开发效率低下等核心问题（如某市因数据孤岛造成30%土地长期闲置），提供全流程数字化解决方案。相较于传统GIS系统仅侧重空间数据展示，本方案深度融合区块链确权、AI动态模拟及多源数据联邦学习技术，实现三大突破：① ​权属存证上链，土地交易周期从45天压缩至7天，降低合同纠纷率60%；② ​开发模拟推演，整合交通、人口与经济数据，自动生成3种开发方案并预测10年经济收益；③ ​跨部门协同，通过隐私计算技术打通税务、环保等8个系统数据，确保合规前提下提升审批效率80%。技术架构采用云原生+微服务设计，底层依托阿里云IoT传感器网络实时采集地块数据，中台部署知识图谱引擎实现全生命周期管理，前端通过三维数字孪生界面支持多角色协作，已在XX新区试点中节省土地开发成本2.3亿元/年。

1、通过网关与设备控制系统PLC连接，读取数据； 2、通过服务器安全mysql和python程序读取网关数据，进行存储和数据分析，并通过界面或内部网站显示。 3、实现低投入的设备SCADA系统。 4、若能开放生产数据库，可实现连接构造MES系统。

1.客户端开发程序员，在 Leader 指导下，完成 SLG Online 游戏的客户端工作 2.独立完成多种活动 UI 的搭建与优化，严格按照策划案实现活动业务逻辑，确保功能稳定、交互流畅。熟练处理用户操作事件，保障活动系统的高响应性与良好用户体验。 3.基于 Lua 实现各类游戏活动的 UI 搭建与动态拼接，结合策划案完成复杂活动逻辑的编写与维护。通过模块化脚本处理用户交互事件，提升代码复用性与可读性。配合后端 C++ 服务进行协议对接与功能联调，确保活动功能高效稳定运行

项目介绍：校园信息数字化、智能化平台，将学校物理空间和数字空间有机衔接起来，为师生建立智能开放的教育教学环境和便利舒适的生活环境 负责内容：主体框架搭建，核心业务开发。主要编写用户管理、权限管理、流程管理、应用管理、日志管理等模块 技术栈：SpringBoot、Mybatis plus、JWT、WebSocket、RabbitMQ、Redis、Nginx、MYSQL等

该项目通过模块化的设计和清晰的代码结构，实现了考试管理和试题管理的核心功能，为用户提供了便捷的考试项目和试题管理体验。同时，使用 Vue.js 和 Element UI 等技术栈，提高了开发效率和用户界面的美观度。

职工之家，主要功能有： ​​个人信息​​：提供职工档案数字化管理，支持证件信息、考勤记录及隐私权限的集中维护与查询。 ​​活动留言​​：搭建分级讨论社区，实现活动相关话题互动、内容审核及用户投票的社交平台。 ​​活动参与​​：集成线上报名、签到及反馈系统，支持职工全流程参与文体、培训等组织活动。 ​​举报投诉​​：建立匿名/实名双通道反馈机制，提供工单追踪和处置结果公示的权益保障服务。 ​​站点管理​​：配置多分支机构权限体系，实现信息发布、资源分配及人员调度的统一后台管理。 ​​大屏数据管理​​：通过可视化看板实时展示职工活跃度、投诉热点及活动成效的宏观运营指标。 ​​职工认证​​：采用人脸识别与资料核验技术，完成身份真实性审查及岗位权限匹配的准入流程。

使用计算机视觉处理图像数据 特征提取和模式识别算法的应用 实时反馈和手势追踪 手势识别的准确性和实时性 多环境下的适应性 用户个体差异的适应 确定手势识别的基本功能，如识别滑动、点击等 规划高级功能，如自定义手势、手势密码等 明确手势识别在微信小程序中的具体应用场景

1. 软件面向的行业和业务场景 本软件主要面向法律、投诉处理和文本分类领域，适用于需要对大量文本数据进行自动分类和处理的企业或机构。具体业务场景包括： 投诉分类：对客户投诉内容进行自动分类，识别投诉类型（如商品质量、服务态度等），以便后续处理。 法律文本分析：对法律相关文档进行语义理解和分类，辅助法律工作者快速定位关键信息。 NER（命名实体识别）：从文本中提取关键实体（如产品名称、公司名称等），用于进一步的数据分析或知识图谱构建。 2. 项目功能模块及使用者功能 项目分为多个功能模块，每个模块对应特定的功能需求： 数据预处理模块： 功能：清洗、分词、去停用词、生成训练数据集。 使用者功能：提供干净、结构化的数据以供模型训练。 特征工程模块： 功能：将文本转换为数值特征（如词向量、TF-IDF 等）。 使用者功能：通过特征提取提升模型性能。 模型训练模块： 功能：支持多种深度学习模型（如 LSTM、GRU、CNN 和 Transformer）的训练。 使用者功能：根据业务需求选择合适的模型进行训练，并优化超参数。 模型评估模块： 功能：使用交叉验证、混淆矩阵、F1 分数等指标评估模型性

1. 解决的核心问题 为制造业/电商企业提供高并发仓储管理解决方案，攻克： 多系统协同时的分布式事务一致性（SRM/WCS/SAP） 海量库存实时更新的性能瓶颈 AGV自动化调度与人工操作的混合管理 2. 方案技术亮点 ✓ 智能算法引擎 货位推荐算法：融合FIFO规则+热力图分析+路径成本计算 出库分配算法：多目标优化（效期优先+库位聚合+搬运距离） ✓ 高可用架构 基于K8S的弹性伸缩设计，支持200+节点集群部署 自研Redis+Lua库存扣减方案，TP99 B{算法服务} A --> C[事务协调器] A --> D[WCS适配层] B --> E(Redis集群) C --> F(RocketMQ)