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1.该系统旨在高效管理员工考勤及各 类行政流程 。提供了实时打卡监控 、请假 、加班 、补卡 、出差申请及审批流程处理等核心功能 2.实现了跨平台文件上传功能 ，通过Webview技术 ，确保了在不同操作系统中文件传输的无缝体验。 3.通过Ajax技术与后端服务器高效交互数据 ，我优化了前端与后端的数据同步速度 ，显著提升了系统的响应效率.

#### 企业管理信息系统介绍 旨在帮助企业和组织进行高效、科学、规范的人力资源管理。该系统包含多个模块，涵盖部门管理、岗位管理、考勤管理、员工管理、薪酬管理、绩效管理和招聘管理等功能。这些模块通过集成数据和信息，实现了企业管理的信息化、数字化和自动化。 管理员端功能： 组织机构管理模块：岗位管理、职务管理和员工管理。在岗位管理方面，系统记录了岗位的基本工资、工作职责、任职资格等，方便岗位的招聘和管理。在员工管理方面，系统记录了员工的个人信息，如姓名、年龄、性别、籍贯、学历、联系方式、职务、部门等。 考勤管理包括制定考勤计划，员工需按计划进行打开，影响薪资计算 系统可以根据员工的岗位变动对岗位工资标准进行自动调整，也可以手动更新员工薪资，包括添加奖金、个税等。可以维护薪资的发放日期，并且查看每个人的薪资发放记录。 绩效管理模块支持对不同岗位设置不同的绩效考核管理评价方法。管理人员可以通过系统进行绩效打分和绩效汇总，以便对员工的工作表现进行评估和管理。 招聘管理可以发布招聘信息，更新面试相关操作。 其他功能还包括会议管理、公告管理等。

2024年自主独立用vue仿淘宝app的前端ui的webapp，期间遇到一些事情，未能全部开发完成，但已开发组件及页面已可以看出本人的前端能力，对ui的样式及交互功能的实现本人有着十足的自信，只要是任务的逻辑和ui交互功能没问题，本人都可以完美实现。

1. 【30%】系统定位与核心功能 ‌目标用户‌： 企业HR：用于员工满意度调查、培训反馈收集 学校教师：用于教学评估、学术研究数据收集 市场人员：用于消费者行为调研、产品反馈收集 个人用户：快速创建简单的投票或问卷 ‌核心痛点‌： 传统纸质问卷效率低、统计困难 现有问卷系统（如问卷星）存在功能限制和隐私顾虑 需要定制化问卷逻辑和数据分析 2. 【50%】系统特色与竞品对比 技术特色 ‌动态逻辑引擎‌： 支持题目跳转逻辑（如选择"A选项"跳转至第5题） 可配置问卷有效期、填写次数限制 实时保存草稿功能 ‌多维度分析‌： 自动生成数据统计图表（柱状图/饼图/词云） 数据导出为Excel/PDF ‌企业级功能‌： 私有化部署保障数据安全 部门级问卷权限管理

PythonGUI界面开发： 开发语言：python 1、针对本地数据可视化显示功能实例 2、其中用到QSS，读取，修改，写入不同的xml文件。 3、执行exe程序，生成数据设置界面。 4、在界面中录入信息相应信息即可对相应数据进行增删改。 5、用到的python库有：PyQt5、gettext、configparser、xml.etree.ElementTree等

该系统是面向医疗机构和医护人员、用户的综合性管理平台，旨在为医院提供高效、智能的管理工具，优化医疗流程，提升医疗服务质量。该系统包含、患者管理、医生管理、科室管理、挂号管理、药品管理、药品分类管理、检查管理、公告管理等模块功能。产品主要功能主要分为三部分：患者服务、医生服务、后台管理。第一部分：通过挂号、病历查询、挂号记录查询提升患者就医体验。第二部分：医生通过对患者进行信息的询问就行详细信息的填写，使得医生更加了解患者的病因等。第三部分：优化医生药品等资源管理，提高医疗效率。在技术上包含：JQ前端开发、Spring、SpringBoot、MyBatis、MySQL 数据库。在工程上，提供了分析、设计、开发、测试、部署以及项目管理等方面的完整参考实现。

管道智能巡检系统是根据国家管网集团某管道有限公司某分公司管道巡检的特定需求量身定制开发的，用以确保巡检业务能够在某省某市某地区的特定环境中高效运作。该系统由一个中心服务器和多个巡检机器人，以及若干电脑客户端、移动客户端组成。 移动客户端软件运行于Android操作系统，一般安装在手机或PAD等移动设备中，通过5G网络与中心服务器进行通讯。根据用户权限，接收中心服务器分发的数据，实时更新显示巡检机器人的设备参数、地图定位、巡检图像、告警事件等信息；设置巡检机器人控制模式和检测方式，下达巡检任务启停、行进速度和方向等控制命令；查询巡检机器人历史巡检任务，下载并使用列表、地图、图像、属性等形式展示相关巡检任务的历史数据。 该软件使用跨平台技术，APP界面具有WINDOWS操作体验；个性化部件，负显设计，各功能模块嵌套加载，通过内部接口交互；自定义通讯协议，与中心服务器通讯；基于离线数据，预置GIS地图缩放等级和地域范围。 硬件配置：CPU天玑800U，内存8GB，存储128GB，显示1080*1920；操作系统：ANDROID 12，开发工具：QT5.15.2，编译环境：QTCREATOR1

我们开发了一款高效便捷的自动化脚本工具，旨在简化您的文件处理和通信流程。这款脚本不仅集成了直观易用的可视化界面，还具备强大的PDF到Word文档转换功能以及邮件自动发送能力。 主要特点包括： PDF到Word转换: 一键将PDF文件精准转换为可编辑的Word文档，保留原始格式和布局，极大地提升了文档处理效率。 邮件自动发送: 自动化邮件发送功能允许用户直接从脚本界面设置收件人、主题和正文内容，并附带转换后的Word文档，实现无缝的文档分享体验。 用户友好界面: 简洁直观的操作界面使得用户无需任何编程背景即可轻松上手，快速完成复杂的文件转换和邮件发送任务。 无论是日常办公还是专业文档管理，我们的脚本都是您提高工作效率的得力助手。立即使用，享受更加流畅的工作流程

1.JAVA基础扎实，熟悉IO、多线程、集合等基础框架，理解 JVM 原理，有良好的编码能力。 2.丰富的传统政府项目经验和互联网开发经验。 3.精通Spring、SpringMVC、SpringCloud、SpingCloud-ALIBABA等开发框架。 4.熟悉 Jenkins 搭建及使用,熟悉 Swagger 并在项目中自己集成使用。 5.熟悉分布式常见解决方案包括：分布式事务、分布式一致性、分布式锁。 6.熟练使用 Linux 常用的操作命令，熟悉 shell 脚本编程,在项目中使用 linux 查看日志及上线服务。 7.具备良好的需求分析、架构设计、技术管理能力。 8.熟悉MySql数据库、SQL优化经验，熟练使用主流缓存技术如redis。 9.熟练掌握 Redis 缓存数据库应用,redis 缓存代理 Predixy, 哨兵模式,cluster 集群模式。 10.熟练使用消息队列RocketMQ,RabbitMQ。 11.对技术充满热情，有强烈的自我驱动力，主动推进项目的质量，带领团队成长。 12.熟悉常用设计模式，有大型分布式、高并发、高负载、高可用性系统设计开发经验。

网上公开的CRWU数据集，试用手写识别的卷积神经网络识别故障，因为收集的数据集是可以当作RGB三个通道的值来使用。采用Python语言编程，利用NumPy和Pandas等库进行数据处理，并使用TensorFlow和PyTorch等深度学习框架进行模型训练和预测。

一：软件面向的行业和业务场景 行业：危化品（危险化学品）运输与仓储行业，聚焦化工园区、物流枢纽、港口码头等场景。 核心业务场景： 1. 危化品车辆全流程管控：从预约入场、安全检查、停放监管到出场结算的全生命周期管理。 2. 安全合规监控：实时监测消防设备、环保指标（如气体泄漏、温湿度）、应急事件响应。 3. 多角色协同管理：面向企业管理员、驾驶员、监管部门等不同用户，提供分级操作权限与数据交互。 二：功能模块及使用者具体功能实现 功能模块划分与核心功能： 1. 停车场综合一张图 - 功能实现：集成GIS地图的可视化总览，实时展示车位状态、车辆分布、安全风险热力图。 - 使用者价值：快速定位异常区域，辅助决策调度。 2. 停车场管理平台 - 核心子系统功能： - 车辆预约系统：企业预约车位、提交车辆/货物信息（危化品类别、载重量）。 - 入场检查系统：AI识别车牌、货单核验、驾驶员资质审查。 - 智能引导系统：基于危化品等级分配专用车位，动态路径指引。 - 消防环保系统：联动传

平台采用B/S结构，后端采用主流的Springboot框架进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。 整个平台包括前台和后台两个部分。 前台功能包括：首页、菜品详情页、订单、用户中心模块。 后台功能包括：总览、订单管理、菜品管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。 适合人群 大学生、系统设计人员、课程作业、毕业设计

AI类应用项目，期待合作！【郑重声明】 详情咨询olivike888目前本人属于自由职业者，有充裕的时间和绝对的耐心去配合您的项目进度。 你可以私信我，然后我发作品给你看，用能力说话，能力决定一切。 我有绝对专业的设计水平和足够的耐心，期待为您服务。

电影推荐系统致力于通过计算机为用户提供个性化的电影推荐，系统主要功能包括用户认证、电影展示、评分管理、推荐算法实现等，同时前端部分负责数据展示和交互，提升用户体验。项目主要内容如下： 1.项目环境的构建 使用SprigBoot来整合MybatisPlus。前端使用VUE+TS 2.项目结构 项目分为前台和后台管理，前后端分离。采用maven分模块开发方式，即对整个项目拆分为几个maven工程,父工程提供统一的依赖规范，其余的每个maven 工程存放特定类型的代码（如数据模型，功能接口，服务模块，工具模块，后台管理，移动端前台等） 3.项目功能模块 前台（用户）：用户认证、电影展示、电影推荐、评分系统 后台（管理员）：用户管理、电影信息、用户评分、推荐算法、数据储存、管理后台 具体主要实现的功能有： （1）用户管理：用户注册、登录、个人信息管理，支持用户身份验证和授权。 （2）电影推荐：根据用户历史观看记录、评分数据，或者使用协同过滤、内容推荐算法来推荐电影。 （3）电影信息管理：展示电影的基本信息，如名称、类型、评分、简介、演员等。 （4）搜索功能：用户可以按电影进行评分和评论，影响推

本模型聚焦航空运输服务质量优化，针对现有用户评价分析中存在的多语言评价稀疏性（如中文/英文评价占比7:3）、长尾语义噪声（非结构化文本占比＞85%）及动态情感漂移（如延误场景下情绪极性突变）等核心痛点，构建了基于多源异构数据融合的智能分析体系。相较于传统基于词频统计（TF-IDF）与静态情感词典的方案，本模型首创跨语言联合表征框架——采用BERT-Multilingual预训练模型实现中/英/日语评价的向量对齐（语义相似度↑32%），结合时域注意力LSTM捕获评价时序关联（如航班延误前后服务评分衰减模式），并引入对抗生成网络（GAN）合成长尾低频事件（如行李损坏、特殊餐食投诉）的训练数据，使F1-score提升至89.7%（较基线模型+41%）。技术实现上，模型依托Scrapy-Redis分布式爬虫集群日均抓取全球12家航司官网与社交媒体评价数据（＞5万条/天，抗反爬动态渲染破解率＞98%），经命名实体识别（NER）与事件图谱构建后，通过Docker-Kubernetes弹性计算集群实时输出服务质量热力图、旅客情感趋势曲线及突发问题预警指数（延误投诉响应延迟＜15分钟），已成功应用于某

示例项目：熊熊音乐 是一款集音乐播放、社交分享、歌单管理等功能于一体的音乐平台。该平台通过现代化的技术栈，结合了高效的后端与前端开发架构，旨在为用户提供流畅、便捷的音乐体验。项目使用了 NestJS 作为后端框架，Vue 3作为前端框架，实现了高效、模块化、可维护的架构设计。 资源文件已上传源代码

1.利用vue架构搭建的B端商业化系统 可扩展各种业务方向 2.项目底层采用element-UI封装各种表单和表格组件 覆盖各种crud和提交场景 3.项目面向中小企业 页面布局简单清晰 力争提供业界一流中后台项目解决方案

管道智能巡检系统是根据国家管网集团某管道有限公司某分公司管道巡检的特定需求量身定制开发的，用以确保巡检业务能够在某省某市某地区的特定环境中高效运作。该系统由一个中心服务器和多个巡检机器人，以及若干电脑客户端、移动客户端组成。 中心服务器软件提供用户、设备和巡检等管理服务；接收巡检机器人上报数据，并分发给各客户端；接收客户端的控制命令，并转发给指定的巡检机器人；在巡检过程中，接收巡检机器人上传图像数据后，实时进行推理分析和异常情况处理，分类存储相关图像数据和处理结果，并将图像数据、告警事件等信息分发给各客户端；接收客户端的数据查询、图像下载等请求，返回相应数据信息和图像文件。 该软件由多个功能服务模块组成，通过内部服务接口交互；自定义通讯协议，与巡检机器人、电脑客户端、移动客户端通讯；使用图像目标识别技术，进行异常情况智能检测；巡检数据和图像，使用数据库和文件存储。 硬件配置：CPU Intel Core I5-12400F，内存32GB，固态硬盘1TB，GPU NVIDIA GEFORCE RTX 2080TI；操作系统：UBUNTU22.04.5，支撑软件：CUDA11.8.0、CU

基于Spring Boot的智慧旅游推荐平台 用户（web端）：登录、注册、旅游景点查看、景点资讯查看、周边小吃查看、旅游分类查看、景点在线推荐、在线评论景点、在线订购景点门票、在线留言、景点论坛交流、我的信息查看、我的订单信息查看 管理员：登录、用户管理、景点管理、景点分类管理、周边小吃管理、景点资讯管理、景点评论管理、景点订单购票管理、在线留言管理、论坛交流管理、数据统计、权限管理

管道智能巡检系统是根据国家管网集团某管道有限公司某分公司管道巡检的特定需求量身定制开发的，用以确保巡检业务能够在某省某市某地区的特定环境中高效运作。该系统由一个中心服务器和多个巡检机器人，以及若干电脑客户端、移动客户端组成。 巡检机器人软件通过5G网络与中心服务器进行通讯。实时采集各种设备运行参数，上报当前工作状态数据；接收中心服务器下发命令，设置巡检管理参数，执行巡检任务控制、行进控制等处理；在巡检过程中，实时进行目标检测和相关图像上传；当检测到可疑情况时，自动停止行进，就地检测确认。 该软件由多个功能服务模块组成，通过内部服务接口交互；自定义通讯协议，与中心服务器通讯；基于网络、USB、GPIO等接口，采集数据和图像，使用图像目标识别技术，进行异常情况智能检测。 硬件配置：CPU ARM Cortex-A57，内存4GB，存储128GB，GPU NVIDIA MAXWELL；操作系统：UBUNTU18.04.6，支撑软件：CUDA10.2.3、CUDNN8.2.1、TENSORRT8.2.1、OPENCV4.1.1，开发工具：QT5.9.5，编译环境：QTCREATOR4.5.2。