1. 大模型本地化部署：确保数据安全可控 针对人力资源领域涉及大量敏感信息的特点，我们的方案首先强调数据的安全性和控制权。实现了模型训练与推理过程完全受控于企业内部环境。这不仅保障了员工个人信息及企业机密资料的安全，同时也为企业提供了灵活调整模型以适应特定需求的能力。 2. 向量数据库技术支持的高可用私有知识库系统 利用检索增强生成（RAG）架构与多模态向量数据库引擎，我们打造了一个支持动态更新的企业知识中枢。该系统具备处理TB级非结构化数据的能力，能够对文档多种格式进行语义分析，并支持实时语义检索与多维度关联分析。对于HR常见的问题如政策查询、流程指导等，系统响应时间可控制在200ms以内，极大地提高了工作效率和服务质量。 3. 私有数据驱动的智能推理与决策支持 为了让人力资源管理系统更加智能化，从文档解析、特征提取到知识关联，形成完整的数据闭环，确保模型推理准确率提高40%以上。这有助于企业在招聘选拔、绩效评估、培训发展等方面做出更为精准的决策，从而达到行业领先的智能化水平。

本方案面向有javascript编程基础的，有远程管理自己的服务器或计算机需求的人员，可以简单地在计算机上进行部署，进行固定成员之间的文件存储与共享。 本方案特点是简单，有完整源码，可根据自己需求进行功能修改、增加或去除。 方案里包含后端和前端两部分。 后端使用Node.js原生功能，附加一些必要的成熟库。 前端使用基本html、css和javascript进行实现，适配手机与电脑，有中文和英文切换，有亮暗样式切换。

该款系统的开发目的在于，给企业客户提供一个设备相关维护保养、使用说明文档阅览平台。用户注册账号验证身份后得到小程序使用资格，通过选择设备类型定位文档范围，文档类型、机型、关键字检索帮助用户快速查阅文档；同时管理员可在后台管理系统中编辑设备类型，上传发布设备相关文档内容，文档内容支持图片、文字、表格、附件等等，并进行文档审核。主要功能包括用户注册账号身份验证，设备类型分类，文档维护保养、使用说明类别分类、文档机型检索、文档关键字检索，设备文档附件阅览，设备文档收藏；小程序注册账号审核，设备文档上传，设备文档审核等等。

为了看小说方便，也为了避免查看网站，需要接受乱七八糟情色信息 使用Python编写笔趣阁小说爬虫可分为以下步骤：首先通过requests库发送HTTP请求获取网页内容，需添加headers模拟浏览器访问以避免反爬；其次用BeautifulSoup解析返回的HTML结构，定位小说目录页的章节链接列表；然后循环遍历每个章节URL，分别提取正文内容并清洗广告代码；最后将文本数据按章节顺序保存为UTF-8编码的TXT文件。关键代码包括：requests.get()设置timeout参数、soup.select()定位选择器、正则表达式过滤特殊字符。需注意遵守robots.txt协议，控制请求频率避免服务器压力，且抓取内容仅限个人学习使用。涉及网络请求、HTML解析、文件操作等模块的协同工作。

该系统用于患者在小程序上快速进行预约挂号的操作，角色分为普通用户、管理员和医生，系统分为小程序前台和 Web 后台。系统前台的主要功能即为查看科室时间段进行预约挂号以及 AI 助手问答，管理员后台的主要功能为对各种信息进行管理以及对科室值班医生和时间段进行安排，医生后台用于处理名下的预约订单，开出医嘱。

项目简介 1. 目标受众与解决的问题 本方案主要面向加油站、便利店等商业场所的运营管理者，旨在解决他们在市场分析、客户管理、销售数据统计等方面面临的问题。具体而言，它能够帮助管理者实时掌握店铺的各项运营数据，如便利店和洗车店的客流情况、新增客户数量、油品销售数据等，从而为决策提供有力支持。通过对比不同时间段的数据（同比、环比、对比时间），管理者可以清晰地了解业务的增长趋势和变化情况，及时发现问题并采取相应的措施进行调整和优化。 2. 方案特点 相较于市场常规方案，本方案具有以下显著特点： 多维度数据分析：不仅提供了常见的销售数据统计，还涵盖了客流分析、客户分析、热区分析等多个维度。例如，在市场分析中，不仅统计了进店总人数、洗车总人数等基本数据，还对不同区域的客流量进行了详细分析，包括各热区的客流量占比、环比和对比时间的变化情况，帮助管理者全面了解店铺的运营状况。 可视化展示：大量运用了图表和进度条等可视化元素，使数据更加直观易懂。如使用环形进度条展示各热区的客流量占比，用饼图展示不同类型客户的比例，让管理者能够快速把握关键信息，提高决策效率。 灵活的对比分析：支持同比、环比和对比时间等

医院病理科室：提升诊断效率，实现切片数字化和AI辅助诊断 第三方检验机构：实现高通量处理、自动化分析和结构化报告 科研与教学机构：用于图像标注、模型训练、结果统计分析 区域/远程医疗平台：支持远程阅片与多机构协同会诊 AI原生融合：AI模型与阅片界面深度集成，支持多模型协同分析 高性价比部署：支持本地化/云端部署，符合国产化与合规要求 开放可扩展：模块化架构、插件式设计，便于二次开发与系统集成 格式兼容强：兼容多品牌扫描仪与主流切片格式，无设备绑定 结构化输出：支持标签数据导出、智能报告生成，便于科研与对接 前端：React + TypeScript + OpenSeadragon（数字切片高效阅片） 后端：FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery（微服务架构） AI模块：PyTorch + ONNX Runtime（支持病灶检测、核分割等任务） 存储方案：MinIO 对象存储 + 本地缓存（支持大图快速加载） 标准兼容：支持 DICOM-W

本网络库基于Go语言与Linux epoll机制深度优化，采用高效IO多路复用架构实现百万级并发连接处理。通过环形缓冲区实现零拷贝数据读写，结合多级内存池降低GC压力。独创协程级负载均衡策略，动态分配goroutine资源，支持轮询/权重/最小连接数等算法。内置TCP拆包/心跳检测/连接池等模块，实测单机吞吐量达120万QPS，时延控制在200μs内，特别适用于高频交易、即时通讯等场景，为分布式系统提供底层网络通信保障。

自主研发了一款安全平台，该平台集成了当前主流的CLIP后门攻防算法，能够有效支持用户管理、安全评测、信息查询等多种功能。平台通过灵活的架构设计，提供了高度可扩展的安全评估能力，帮助用户实时监控与分析模型的安全性。通过集成的攻防算法，平台能够针对CLIP模型进行全面的安全防护，确保模型在面对各种后门攻击时依然能够维持较高的鲁棒性和准确性。

随着用户不断增大，业务不断的增多，导致服务器资源频繁访问，有时出现 cpu 过高，造成503错误的情况，使用 ocelot+consul 组件，开发出网关系统，利用 ocelot 组件的负载均衡，熔断，限流，重试等功能，消除上述情况，以达到高可用的目的。

使用winform+多线程+并行编程+RabbitMQ+win-service，将不同品牌的私有格式的切片文件转换成若干个256*256以jpg形式的瓦片并上传到阿里云OSS上，这种架构的好处是：1.可以实现边转换边上传，充分利用时间，提高整个医疗病理业务效率，降低患者诊断错误率，尤其在术中冰冻业务。2.消峰，巨量的瓦片，导致了上传因socket耗尽所造成的错误率，通过部署多消费者（win-service），利用RabbitMQ特有的公平分发模式，拉取队列里的瓦片数据，并上传到OSS，大大提升了上传效率并降低了其错误率。3.节约存储成本，通常病理切片文件，小则500M，大则10多个G，如果将切片文件放在服务器上硬盘的开销成本不可度量，将切片文件转换成若干个瓦片存储到阿里云OSS上，以方便扩展，降低成本需要。

独立负责病理系统的前后端代码的实现。使用 .netcore3.1+webapi+webpack+npm+ant design for vue+mysql+openlayers6 利用GIS瓦片技术解决医疗切片扫描影像的web成像问题，目前已经实现了志盈，江丰，3D-HISTECH三个供应商的线上实时切片技术，解决了医疗领域对于术中冰冻业务上的各个难点与痛点！

初期我们对数据进行了清洗,并使用LORA技术对GLM3模型进行微调。 针对\textbf{数据量不足}和\textbf{模型幻觉问题}问题，我们采用\textbf{DeepSeek-R1:7B}作为基础模型，结合\textbf{RAG（检索增强生成）}技术，构建无需微调的智能编写系统。通过引入RAG系统，实现了知识检索与文本生成的有机结合，使模型能够动态分析最新气象数据，确保生成内容的准确性。在时效性方面，引入了多种优化方案，系统完整响应时间从\textcolor{red}{\textbf{180s}}降低至\textcolor{red}{\textbf{3s}}，提升了用户体验。

基于three.js的web3d可视化编辑器， 1.以vue2为基础，内置echarts,datav,elementUl组件，使得开发效率至少可以提高5倍以上 2.此压缩包为测试版本，可以直接部署到服务器运行

### **代码功能概述** 这段代码的功能是使用 Playwright 框架爬取一个动态渲染的电影信息网站，分为以下几个步骤： 1. 爬取列表页，获取每部电影的详情页链接。 2. 爬取详情页，提取电影的详细信息（如名称、类型、评分等）。 3. 支持并发爬取，限制最大并发数。 4. 对爬取失败的详情页链接进行重试。 --- ### **实现逻辑** #### **1. 主函数 `main`** - **功能**： - 启动浏览器，创建上下文和标签页。 - 调用爬取列表页的函数，获取所有详情页链接。 - 并发爬取详情页数据。 - 对失败的详情页链接进行重试。 - 关闭浏览器上下文和浏览器。 - **调用逻辑**： - 调用 `scrape_index` 爬取列表页。 - 调用 `parse_index` 解析列表页，获取详情页链接。 - 调用 `process_detail` 并发爬取详情页。 - 调用 `retry_failed_urls` 重试失败的详情页。 --- #### **2. 通用爬取函数 `scrape_page`**

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。