程序聚合 软件案例 保管箱管理系统

保管箱管理系统

2025-07-13 23:17:56
行业:企业内部管理
载体:Windows应用、硬件
技术:Java、Vue、C/C++

业务和功能介绍

客户端身份识别 指纹 人脸硬件对接,企业资质登记相关业务办理,所有相关业务服务对接接入行方接口。
1)开箱登记 线上通道项目经理对企业申请入库
2)柜面开箱 线下通过人工系统操作入库
3)授权管理 项目经理业务功能授权申请认证
4)认证变更 企业资质变更
5)客户挂失 企业资质挂失登记
6)客户解挂 企业资质恢复正常
7)续租登记 企业到期后续租登记
8)换箱登记 企业更换箱体登记
9)退租登记 企业退租登记
10)信息变更 企业信息变更申请
11)冻结账户 自动冻结和手动冻结企业账号
12)解冻账户 手动解冻企业账号
13)凭证管理 企业资质证书管理
14)箱体设置 箱子管理

项目实现

整个项目就一个后端 一个前端,一个c++,项目周期半年(开发4.5个月,测试1个月,试运营半个月),第6的个月中旬正式投入使用。我主要负责整个b端的前端数据对接,硬件对接,用户交互工作。
------功能如下-------
基础功能 【用户,角色,权限】
业务功能 【功能介绍中的业务】
统计功能 【箱体统计,客户统计,租约统计】等
-------技术栈--------
vue2 + Ant Design
-------项目亮点------
每个模块交互细节非常多 功能点也非常多,在交互上 引导上进行了操作业务上的简化 减少了少用户操作的繁琐,得到客户一致好评。比如申请入库,字段比较多,前端进行了缓存的处理,避免客户录入大量数据后因各种因素导致数据丢失等。
利用插件实现网页自定义execl。对于不同数据结构进行考虑。
硬件对接,复杂打印,websocket等等
--------项目难点-------
1)需求不够明确,很散,需要对客户提出的想法进行举一反三,或者客户提出问题,我这边给客户提供几个方案 供客户选择。
2)硬件对接,需要考虑多种因素导致的异常情况。
3)大文件分片,大文件2T为例 合并多个异步为一组进行同步执行,并加入队列中,用户此时可以操作其他功能,也可以实时查看上传情况。
4)页面交互过于复杂,需要对业务需求理解得很到位。

有个小改进的地方,保存个人信息后退出在进入个人信息编辑,头像不在了 需要重新上传 其他数据没丢

示例图片视频


wally
30天前活跃
方向: 前端-Web前端、前端-小程序、
交付率:100.00%
相似推荐
RAG Agent
一、立项背景与目标 1. 立项背景 在传统的知识库问答系统中,普遍存在以下痛点: - 流程混乱:通用ReAct Agent在处理复杂业务时,容易发生步骤跳跃或逻辑错乱,导致回答质量不稳定。 - 上下文断裂:多轮对话中,用户常使用代词(如“它多少钱?”),传统向量检索缺乏指代消解能力,导致检索失败。 - 意图混杂:闲聊式提问(如“你好”)与知识检索式提问(如“XX产品参数是多少”)被统一处理,浪费算力且影响用户体验。 - 状态丢失:用户刷新页面或稍后再访问时,对话历史无法延续,每次都是“新会话”。 2. 项目目标 - 构建一个流程可控、意图可分流、上下文可理解、状态可持久的智能知识助手。 - 实现复杂业务逻辑的结构化解耦,提升系统的可维护性与稳定性。 - 显著提升多轮对话场景下的检索命中率与回答准确率。 二、软件功能与核心模块 1.整体功能概述 本系统是一个基于LLM的智能对话式知识库问答助手,支持用户通过自然语言提问,从向量知识库中精准检索并生成回答。系统特别强化了多轮对话中的指代消解能力与流程可控性。 2.核心功能模块介绍 模块名称 功能说明 Planner(规划器) 基于LLM + 专用Prompt,硬编码业务流程。负责解析用户请求,按固定流程调度执行,防止逻辑跳跃。 语义路由器 基于LLM的分类工具,动态识别用户意图为“chat”(闲聊)或“retrieval”(知识检索),实现分支分流。 历史加载与写入模块 与Redis集成,自动追加对话历史,确保跨会话的上下文连续性。 查询重写模块 结合历史对话,将存在指代或省略的用户问题(如“它多少钱?”)改写为语义完整的独立问句。 混合检索引擎 同时执行向量语义检索与关键词检索,通过RRF算法融合排序,提升召回效果。 Executor(执行器) 根据Planner的指令,调用重写、检索、生成等环节,最终输出回答。 系统流程严格遵循:语义路由 → 历史加载 → (分支判断) → 查询改写/直接回答 → 知识库检索 → 最终生成 三、业务流程与功能路径 以下为用户与系统交互的完整功能路径描述: 场景一:用户进行知识检索(多轮对话) 场景二:用户发起闲聊 场景三:用户首次访问 / 会话恢复
端到端自动驾驶轻量化模型设计
本项目主要面向无人驾驶仿真研究、智能车辆轨迹跟踪与轻量化控制算法验证场景,围绕端到端自动驾驶技术开展系统设计与实验开发。项目基于 CARLA 仿真平台构建虚拟驾驶环境,通过采集车辆前视图像、行驶状态和控制指令等数据,训练轻量化神经网络模型,实现从环境感知输入到车辆控制输出的端到端映射。项目可用于自动驾驶算法教学、科研训练、数据采集、模型训练、仿真测试和轨迹跟踪效果评估,为低成本、高效率的自动驾驶算法验证提供支持。 本项目主要功能包括仿真环境搭建、自动驾驶数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理和效果评估等模块。系统可在 CARLA 仿真环境中生成车辆行驶场景,自动采集车辆前方图像、方向盘转角、油门、刹车等控制数据,并生成对应的数据标签文件;同时支持对采集数据进行划分和预处理,形成训练集、验证集和测试集。模型部分采用轻量化端到端神经网络结构,通过输入车辆前视图像,直接预测车辆控制指令或轨迹跟踪相关参数,从而实现车辆在仿真道路中的自主行驶与轨迹跟踪。项目还支持训练过程记录、模型保存、测试推理和结果可视化,便于对算法性能进行分析和改进。
k8s加ray集群部署
基于 Kubernetes 和 Ray 构建大规模分布式训练系统,常常会面对一个典型需求:训练任务需要调用独立的仿真环境(如游戏引擎、机器人模拟器、工业仿真软件等),而这些仿真环境本身已打包为 Docker 镜像,必须在一个隔离的容器内运行。此时,将容器化的仿真环境与 Ray 的工作节点相结合,并在 Kubernetes Pod 内安全、高效地运行仿真容器,就成了架构的关键。Docker‑in‑Docker(DinD)便是解决此类场景的重要技术之一。
AI学生手册问答助手-学生手册助手
本项目是一个面向学生事务资料查询场景的 AI 问答工具,主要解决学生在阅读学生手册、校规文件和办事流程时查找困难、理解成本高、重复咨询多的问题。 系统支持基于已整理资料进行智能问答,用户可以咨询学籍管理、考试安排、奖学金、请假、处分、实践学分等规则类问题。项目提供普通回答和专业回答两种模式:普通回答适合快速查询,专业回答会补充依据、办理流程、可信度提示和必要的流程图说明。 系统还支持资料上传学习功能,可将 Markdown 或文本格式的规章文件加入知识库,使问答范围不局限于默认资料。整体目标是把分散、较长、阅读门槛较高的制度文件,转化为更容易理解和检索的交互式问答体验。
AI英语学习平台-VerbaPath
SmartLearn Pro 是一个面向英语学习场景的 AI 学习平台,核心目标是把文章、单词、听说读写训练和复习计划整合到一个学习闭环中。系统支持文本/PDF 导入、AI 阅读分析、生词提取、闪卡复习、记忆曲线复习、阅读考试训练、翻译挑战、AI 写作批改、口语教练、学习笔记、知识图谱和学习流画布等功能。 用户可以导入学习资料,系统自动生成词汇、语法结构、阅读理解题和复习内容;在学习过程中可以将生词、难句、错题和写作素材沉淀为笔记,并通过 FSRS 记忆算法安排后续复习。项目还集成了语音识别、AI 对话和 TTS 语音合成能力,用于模拟 IELTS、商务英语、日常聊天等口语训练场景,帮助用户完成从输入、练习、反馈到复习的完整学习流程。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服