vue

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

一、【面向对象与核心问题解决】 目标用户： 面向钢结构设计、制造与安装一体化企业（如中技重钢），尤其适用于因传统管理模式导致效率低下、质量失控、数据分散的中大型制造企业。 核心问题解决： ​生产管理失控：通过信息化系统实现生产进度透明化，解决订单交付延迟、工序衔接混乱问题。 ​质量追溯困难：建立质量问题快速定位与整改闭环，减少返工成本。 ​人员管理低效：自动化考勤统计与绩效量化，提升管理精准度。 ​数据决策滞后：整合生产、质量、人员数据，提供实时多维分析支持。 二、【方案核心特点】 相比市场常规方案的优势： ​行业深度定制化 针对钢结构行业特性设计模块，如工序报工（组立、打底、埋弧等）、吨数统计、工程分段管理，贴合生产实际需求。 内置行业质量标准库，实现质量管控标准化。 ​全流程闭环管理 生产进度表、质量问题通知单、报工查询等功能形成“计划-执行-监控-改进”闭环，覆盖生产、质量、人员全场景。 支持从问题发现到整改追溯的完整链路（如通过“通知单”定位责任单位）。 ​轻量化数据整合能力 打破数据孤岛，将分散的考勤记录、产量日报、质量整改等数据整合为可视化报表（如生产分析表、出勤统计表

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。

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。

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。

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！

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。

1. 本方案面向谁，解决了什么问题 本方案面向AWS后台管理员及运营团队，解决了多模块内容管理与系统配置的效率问题。通过整合案例分类、客户案例内容、行业信息、活动管理等核心功能，系统支持管理员高效管理AWS相关资源（如活动配置、行业标签、客户案例发布等），实现数据的统一维护、实时更新与精准操作，提升后台管理协同效率。 2. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 ​模块化与层级化管理：支持多级分类（如父级分类ID、行业标签嵌套）、灵活排序及字段扩展（如阅读量、活动编码），满足复杂业务场景需求。 ​操作便捷性：提供“搜索/重置”快速过滤数据，支持批量操作（新增、修改、删除、导出）及弹窗式表单编辑，减少页面跳转，提升操作流畅度。 ​数据可视化与追踪：展示阅读量、活动时间、报名状态等动态数据，并支持同步外部系统（如VEP报名数据），便于管理员实时监控与决策。 ​权限与安全控制：通过“指定用户设置”“管理员活动”等功能，实现细粒度权限分配与操作日志追踪，保障数据安全。 ​技术体验优化：采用Vue3构建响应式前端界面，结合Spring Boot+MySQL的高并发处理能力，兼顾界面交互友好性与

本项目是基于SpringBoot框架开发的模块化后台管理系统解决方案，能够快速搭建企业级管理平台。系统采用微服务架构设计，通过SpringCloud技术实现了服务间的协同工作。核心启动模块包括： sys模块：集成用户管理、角色权限、菜单配置等基础功能，采用MyBatis-Plus实现高效数据操作，内置Shiro安全框架保障系统安全； auth模块：基于JWT/OAuth2的认证鉴权中心，提供统一的登录验证和权限分配服务，支持多端访问控制； gateway模块：作为API网关，承担路由分发、接口限流和跨域处理，集成Sentinel实现流量管控。 开发者只需克隆代码后启动这三个基础模块，即可获得包含组织机构管理、权限体系、日志监控等功能的完整后台系统。其他扩展模块（如文件管理、流程引擎等）可根据业务需求选择性启用，通过Maven依赖管理和YML配置即可快速集成。项目采用前后端分离设计，默认提供RESTful接口，可无缝对接Vue/React等主流前端框架]。

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。

1、开发聊天功能组件，聊天对话框功能包括文件的上传下载，防微信的拍一拍功能，聊天群组功能。 2、包含群聊和私聊功能，做成了组件化，需要聊天功能的地方直接调用即可。 3、使用vue3+vite+typescript+websocket+tailwind等技术。

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。

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

非常全的电商平台，包含从使用层面划分，有管理端、商户端、小程序端。 前端才是vue构建，小程序端使用uniapp，后端使用SpringBoot构建。 前端： hey-shop-admin-web 平台端前端 hey-shop-merchant-web 商户端前端 hey-shop-app-web app前端 后端： shop-admin 平台管理端后端 shop-business 商户管理端后端 shop-app APP端后端

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。

1、运维监控管理系统 2、对网络各类设备健康状态进行监控 3、只要能联网的设备基本都能监控 4、能监控什么？你能想到的基本都能，如：cpu、VM、温度、各软件的进程比如mysql等 5、用户能对功能模块能颗粒授权，某个用户能拥有哪些功能模块以及操作

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

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

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