多租户呼叫中心系统，主要功能包括：工作台首页，后台管理、坐席工作台、全媒体管理（电话、在线客服），外呼系统、坐席知识库、培训考试、排班管理、绩效管理、质量管理、运营监控、微博系统、项目开发API等功能

一站式全能商城，畅享极致购物体验 1. 注册即有机会成为会员，开启专属特权之旅。 2. 定期推出各类优惠券，覆盖全品类商品。 3. 每日定时开启秒杀专场，网罗全网热门商品。 4. 多种抽奖形式，满足不同用户的喜好。 5. 轻松发起拼团，邀请好友一起砍价，人数越多，优惠力度越大。

方案面向生产型大中小企业，物料采购、库存管理、领料管理、车间生产流水线管理、发货、客户管理、排产管理、财务管理、员工管理、报工管理、库存盘点管理、手机app操作 、多企业、多用户、分别管理、数据共享、多分布管理

在数字化业务流程中，客户经理通过专属小程序发起工单流程，后台团队实时监测并及时认领处理。处理过程中，员工不仅能够高效协作，还能上传相关附件及资料，确保信息完整性和可追溯性。此外，系统通过智能化对接第三方接口，部分工单可实现自动化处理，直接反馈处理结果，无需人工干预，从而提升整体业务效率和智能化水平。

1、使用python+yaml文件的格式，只需要定义好接口各个参数的类型，即可自动生成测试数据 2、可以结合python+requests+pytest+Allure搭建接口自动化框架，并使用数据驱动模式来实现单接口测试以及场景类用例设计 3、擅长做功能测试，测试用例设计

面向我个人，解决了我个人 信息存储，分析的问题，帮助我统计我的所有信息，分析我的所有信息得出有效的优化建议，后期将介入ai。 该作品主要用作记录我个人的日常想法，每天的开销，每天的时间规划，每一阶段的目标，并且监督考核奖惩，后期打算接入ai进一步对我的信息进行评估分析。

本软件面向需要从Excel文件中提取图片的用户，解决手动提取繁琐、耗时的问题。相比市场常规方案，它具有一键快速提取的便捷特点，无需复杂操作。产品采用先进的图像识别技术，精准定位Excel中的图片元素，实现高效提取。

该报表主要是涉及相关中小型银行与中国dx旗下上海tc金融公司理财部门:定期组、金融组等合作定制的金融理财产品的上线、下架、收益、状态等数据的维护和审查，保证每个客户数据的准确和高效整理工作，其中主要涉及的工作有 报表的数据维护、节假日sql的调整、异常数据的修复和部分sql语句的优化等等

本方案专为 中小型企业用户 设计，主要面向 有订单管理需求 的企业，如电商、制造业、批发零售等行业。许多中小企业在日常运营中面临订单管理混乱、效率低下、信息不透明的问题。 本方案通过 数字化订单管理，帮助企业 高效管理订单生命周期，从订单创建、审核、分配、处理到完成，全流程可视化，确保订单的准确流转，提升运营效率。同时，本系统提供 实时订单跟踪、数据分析、库存管理对接 等功能，让企业能更好地优化资源配置，降低管理成本，提高客户满意度。 本方案相比于市场上常见的订单管理系统，具有以下 核心优势： ✅ 轻量级 & 易部署：基于 SpringMVC + Vue 前后端分离架构，提供轻量级、高性能的订单管理解决方案，支持私有化部署，适合中小企业快速上线。 ✅ 高性能数据缓存：采用 Redis 作为缓存层，加速订单查询，减少数据库压力，使系统响应速度更快，即使在高并发情况下也能保持流畅。 ✅ 订单全生命周期管理：覆盖订单 创建、审批、处理、支付、物流、售后 等完整流程，支持企业自定义流程配置，适配不同业务需求。 ✅ 权限管理与多角色支持：支持 管理员、业务员、财务、仓库等多角色，实现 精

该机器人是一款专注于区块链链上大额转账监控与推送的工具，实时追踪链上资金流动，并将重要交易信息及时推送给用户。 面向群体 • 数字货币交易员、投资者 • 区块链数据分析师 • 风控机构与合规团队 • 研究机构与媒体 特点 • 实时监控：自动追踪大额转账，确保信息的时效性 • 多链支持：可监控多个主流公链（如Ethereum、BSC等） • 智能筛选：可自定义金额阈值、交易类型、特定钱包地址等过滤条件 • 多渠道推送：支持Telegram、Discord、Twitter、邮件等方式通知 • 高可定制性：提供API接口，支持与其他系统集成 组成内容 1. 数据采集模块：链上数据抓取，实时监测大额转账事件 2. 分析与筛选模块：按设定条件筛选有效交易 3. 消息推送模块：将监控结果推送到指定平台 4. 管理后台（可选）：用户可自定义监控条件和查看历史记录

在同一天到期的期权之间进行套利检查，并在打印套利机会时展示到期日、行权价、金额。在买入期权时使用卖一价（ask price），在卖出期权时使用买一价（bid price）。更准确地判断套利机会，并确保在到期时无论价格如何都能获得正收益。

安防或者工业领域或商用考情打卡，人脸检测算法。 人脸检测工程项目旨在开发一套高效精准的人脸识别系统，基于OpenCV、eigenface实现实时人脸定位与特征分析。系统支持图像、视频流及摄像头输入，可适应复杂光照、多角度及遮挡场景，检测准确率达98%以上。通过优化代码，确保在嵌入式设备与服务器端的高效运行。项目集成数据增强、模型训练及可视化界面开发，应用于安防监控、人脸考勤、智能门禁等领域，提供API接口便于二次开发，满足工业级部署需求。

这个程序是一个 项目提交和分类管理系统，用于让用户提交他们的 项目、作品或技术工具，并为其选择 合适的分类标签，以便更好地归档、检索和展示。它适用于 开发者、设计师、技术人员 等用户，方便他们管理和分享自己的作品。 用户在提交项目时，需要技术项目管理工具，然后从系统提供的分类中选择 1-5 个分类，比如 后端、前端、移动端、数据库管理（DBA）、设计师 等。此外，系统还提供了一些 智能推荐的标签，例如 WebDAV, Xcode, iOS开发, 微信小程序，这些标签可以帮助用户更精确地描述项目的技术特点。用户可以手动输入相关标签，也可以点击 “换一批” 来刷新推荐。 提交表单后，系统会将项目信息存储到数据库，可能用于 作品展示、分类管理、技术推广 或 人才招聘。这个程序可以应用于 开源平台（GitHub/Gitee）、自由职业平台（Upwork/Fiverr） 或 开发者社区（Stack Overflow），帮助开发者更好地管理和推广他们的项目。如果需要扩展功能，比如 自动填充、智能推荐、API 集成，可以进一步优化。

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。

参考音乐节奏游戏《Malody》，打造了一款街机类音乐游戏。实现了时间轴模型、单音、滑音、跨音等音符效果，并优化了手感判定，增强了游戏反馈体验。核心逻辑采用C#实现，UI部分使用Lua开发，遵循MVC架构，确保代码结构清晰、易于维护和拓展。

1、设置不同的数据源如ftp，minio，smb。将不同数据源，支持页面统一接口从各个数据源中下载数据 2、可增加文件分发任务，根据规则，定时将文件转移或复制到不同 3、可同时开启多个任务执行 4、对文件进行跟踪管理

1. 充电桩功能：让车主查看最近的充电桩位置 功能描述： 车主可以通过APP查看附近充电桩的位置、状态、类型等信息，并导航到最近的充电桩。 实现思路： 数据来源：可以通过第三方充电桩数据服务（如高德地图、百度地图、国家电网等）获取充电桩的位置和状态信息。 地图集成：使用地图SDK（如高德地图、百度地图、Google Maps等）展示充电桩的位置。 定位功能：使用GPS或网络定位获取车主的当前位置，计算最近的充电桩。 导航功能：集成地图导航功能，提供从当前位置到充电桩的路线规划。 过滤和排序：根据充电桩的类型（快充、慢充）、空闲状态、距离等进行过滤和排序。 技术栈： 地图SDK：高德地图、百度地图 2. 车联SDK：车窗、座椅等功能 功能描述：
通过车联SDK，车主可以通过APP远程控制车辆的部分功能，如车窗、座椅调节、空调、车门锁等。 实现思路： * 车联SDK集成：与车辆厂商提供的车联SDK（如比亚迪、特斯拉、蔚来等）进行集成，获取车辆状态和控制接口。 * 功能控制：通过SDK提供的API，实现对车窗、座椅、空调等功能的远程控制。 * 安全性：确保通信过程加密，防止

就是一款心理疗愈的app，适用于感到压力大、焦虑或抑郁的人群。希望改善睡眠质量的人。想要提升自我觉察和情绪管理能力的人。需要心理支持但无法随时接触心理咨询师的人。心理疗愈App为用户提供了便捷的心理健康支持工具，帮助他们在日常生活中更好地管理情绪和压力。

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

本方案主要面向脑机接口竞赛团队与神经工程研发机构，针对P300字符拼写系统中存在的三大核心痛点：微弱信号（3-10μV）易被自发脑电噪声（＞50μV）淹没、跨被试准确率不足60%、实时拼写速率低于35bits/min等瓶颈问题。相较传统依赖单一时空滤波（如xDAWN算法）和固定校准次数的方案，我们创新性地构建了多模态增强架构——通过GAN生成对抗网络强化P300特征表达，将信噪比提升4.2dB；采用域对抗迁移学习（DANN）实现跨被试数据自适应，使模型泛化准确率达85.7%；同时部署轻量化时序卷积网络（TCN），在128Hz采样率下将单次分类延迟压缩至80ms，最终达成72bits/min的信息传输率（ITR），较经典SWLDA方案提升106%。技术实现层面，方案基于64通道高密度EEG采集系统（阻抗＜5kΩ）与PsychoPy刺激引擎，深度融合xDAWN空域滤波、深度残差压缩（20Hz有效带宽）及动态概率矩阵解码算法，形成从信号采集、噪声抑制到实时分类的端到端闭环，已成功应用于BCI Competition IV数据集2的冠军解决方案，并为渐冻症患者拼写系统提供9字符/分钟的高效交互