程序聚合 软件案例 企业网站建设

企业网站建设

行业:企业服务(saas)
载体:网站、H5
技术:JavaScript

业务和功能介绍

本项目是为企业打造的品牌展示型官网,核心功能模块包括首页品牌展示、产品中心、新闻资讯、关于我们、联系我们五大板块。对访客而言,首页通过轮播图、核心业务卡片快速传递企业品牌形象与核心优势;产品中心模块支持按品类筛选、产品详情展示,帮助潜在客户直观了解产品价值;新闻资讯模块更新企业动态与行业资讯,增强品牌专业度;关于我们模块展示企业发展历程、核心团队,提升品牌信任度;联系我们模块提供在线表单、联系方式与地图定位,实现访客需求快速转化。
主要功能路径如下:
品牌认知路径:官网首页 → 轮播图 / 核心业务板块 → 点击进入「关于我们」/「产品中心」深入了解
产品了解路径:产品中心 → 品类筛选 → 查看产品详情
需求转化路径:联系我们 → 填写在线需求表单 → 提交后触发企业邮箱通知

项目实现

本项目团队共 3 人(UI 设计师 1 人、前端开发 1 人(本人)、内容编辑 1 人),开发周期 1 个月(需求梳理 3 天、UI 设计 5 天、前端开发 15 天、内容填充 3 天、上线 4 天)。我作为唯一的前端开发,全程负责官网的原生开发工作:基于 HTML 完成页面结构搭建,通过 CSS(含 Flex/Grid 布局)实现页面样式与全终端响应式适配,使用原生 JavaScript 开发交互功能(如轮播图、产品筛选、表单验证与提交、导航栏吸顶等),同时完成图片资源优化、页面加载性能调优及基础 SEO 标签配置。
项目技术栈为原生 HTML5 + CSS3 + JavaScript(ES6+),无任何前端框架依赖。实现亮点:1. 纯 JS 手写轮播图、表单验证等交互功能,无第三方插件,降低代码冗余;2. 采用 CSS3 Media Query 实现响应式适配,兼容手机、平板、PC 等多终端;3. 表单提交功能通过原生 AJAX 对接后端接口,实现数据异步提交与提交状态反馈;4. 对图片做压缩与懒加载处理,提升页面加载速度。主要难点:1. 不同浏览器(如 IE、Chrome、Safari)的 CSS 样式兼容问题,需通过 CSS 前缀、降级方案解决;2. 纯 JS 实现复杂交互(如多条件产品筛选)的逻辑梳理,保证代码可读性与可维护性;3. 响应式布局中不同终端的元素适配,平衡视觉效果与操作便捷性。
总结
技术核心:纯原生 HTML/CSS/JS 开发,无框架依赖,聚焦基础前端技术实现企业官网核心展示与交互;
核心工作:页面结构搭建、响应式样式适配、原生 JS 交互开发(轮播、表单、筛选)、性能与兼容优化;
项目目标:完成企业品牌展示、产品介绍、访客需求收集的核心诉求,保证多终端访问体验。

示例图片视频


南通市恒京电子信息科技有限公司
30天前活跃
交付率:100.00%
相似推荐
基于深度学习和策略融合的地址智能解析与地理编码服务平台
1、立项背景和目标 随着业务规模扩大,地址解析、匹配及地理编码请求量激增,传统单一算法难以兼顾准确性与效率。为应对高并发场景下的地址理解需求,本项目旨在构建一套集深度学习、策略融合与离线训练于一体的地理信息处理平台。目标是通过工程化手段打通数据标注、模型训练、在线推理与质量校验全链路,在保证高可用性的同时,支持策略快速迭代与A/B测试,最终提升地址匹配、标准化及搜索服务的准确率与响应速度。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 系统核心功能包括地址匹配、地址解析、地址标准化及地点搜索(Place Search)。在模块划分上,应用层提供Geocoding服务接口;策略模块负责前处理、模型请求及初始化;深度学习层基于TensorFlow Serving和PyTorch进行模型推理;底层服务通过负载均衡与流量控制支撑高并发。此外,离线训练模块涵盖数据标注、特征工程与增量训练;线上汇聚模块负责异常检测与排序结果校验;GPU私有云支撑BERT等离线AI分析任务。 3、业务流程、功能路径描述 典型业务流程如下:用户发起地址匹配请求后,请求经接入层负载均衡分发至策略模块,策略模块先进行地址解析与前处理,随后调用深度学习模型(TensorFlow/PyTorch)进行推理,返回标准化地址及匹配结果。同时,线上调用记录存入历史库,质量校验模块通过ES日志对空值、偏差及排序结果进行检测。异常数据回流至离线训练链路,经过人工标注、数据格式转换及增量训练后,更新至在线模型服务,形成"请求→推理→校验→回流→迭代"的闭环流程。
伦敦证券交易所集团-基于AWS和机器学习的产品数据业务增强-ESG
立项背景&目标: 1.通过优化的架构和流程,打通云端和本地数据连接,提高LSEG内部不同金融产品的自动化 2.持续优化产品用户的工作效率,降低人力成本 3.通过ETL,NLP,ML等工具和技术,持续优化数据质量 业务流程: 1.通过Boomi订阅SNS获取产品的云端数据,通过规则提取数据,存放到AWS S3 2.通过其他组件如格式转化等,进一步提取数据,进行NLP,ML等数据优化,存放到AWS S3 3.业务端通过产品界面识别文档关键词句信息,再次利用Boomi进行标准化和数据质量审核 4.合格的业务数据存放到本地数据库
基于CVAE人脸图像生成
基于条件变分自编码器(CVAE)的人脸图像生成技术深入。 通过构建CVAE模型,对人脸数据集进行预处理后开展模型训练,采用重构损失与KL散度以及二者结合的总损失函数,通过ReLU优化算法进行优化,以及梯度裁剪提升训练的稳定性和收敛性,最后通过网格图像以及FID对生成的图像进行评估。 该模型在生成人脸图像质量和多样性方面表现良好,能够有效实现人脸属性编辑、人脸合成等应用。
南航AI问数平台1.0-AI问数平台
1.依托已有的数据中台,对航班运营数据(航班、客票、成本、补贴等),进行汇总、清洗后,提供AI问数的功能; 2.支持各部门各层级业务人员通过自然语言,查询其权限范围内的数据,并形成表格及数据统计图; 3.一期完成了多轮问数、报表自定义、推荐问题、编辑个人指标、问答评分等功能。
房产数据平台-城市房产
为响应智慧城市建设、房地产行业数字化转型需求,解决传统房产交易信息不透明、流程繁琐、供需匹配低效、监管难度大等痛点,特立项打造城市房产平台。平台核心目标是构建“数据一体化、业务一体化”的智慧房产服务体系,整合城市房产全链条资源,实现房源真实可溯、交易高效便捷、监管精准有力,为市民、房产从业者、监管部门提供全方位服务,推动城市房地产市场规范健康高质量发展,助力数字住房建设落地。除核心房产平台业务外,公司另一大块核心业务为数据服务,重点面向银行、政府等机构提供专业数据评估服务,为银行房贷审批、风险管控提供房产价值、产权资质等精准数据评估支撑,为政府房地产市场调控、政策制定提供权威数据参考。平台整体涵盖基础服务、核心交易、监管辅助、增值服务四大类软件功能,核心模块包括房源管理、交易服务、智能匹配与搜索、监管与数据分析、增值服务:房源管理模块实现房源全生命周期管理,通过OCR识别、人脸识别等技术核验房源真实性,生成“一房一码”,杜绝虚假房源;交易服务模块贯通新房、二手房、租赁全场景,提供在线预约看房、电子合同签署、交易资金托管等服务,保障交易安全高效;智能匹配与搜索模块支持多维度筛选和个性化推荐,结合地图功能直观展示房源及周边配套;监管与数据分析模块为监管部门提供实时监控、违规核查功能,为运营者提供数据支撑,同时也为公司数据服务业务积累核心数据资源;增值服务模块整合金融、法律、家装等服务,实现“一站式”闭环。平台业务流程围绕“房源录入—核验—展示—匹配—交易—监管”全链路形成闭环,房源供给端录入信息并完成核验后上架,用户通过平台找房、预约看房,达成意向后签署合同、办理资金托管,交易完成后更新房源状态并提供后续增值服务,全程支持用户举报反馈,保障业务规范。核心功能路径清晰,涵盖房源管理、用户找房交易、监管数据分析、增值服务四大路径,各环节衔接顺畅,全面满足不同用户群体的核心需求,同时与公司数据服务业务形成协同,推动房产服务与数据服务双赛道数字化、智能化升级。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服