外卖平台

2026-04-02 18:11:52
行业:外卖跑腿、企业服务(saas)
载体:安卓APP、网站
技术:Java、Vue、Kafka、MySQL

业务和功能介绍

1.背景:本地餐饮商家数字化程度低,传统外卖平台抽成高 (20%-30%),中小商家利润微薄;同时用户对配送时效、食品安全、个性化推荐的需求日益增长。
2.目标:打造一个面向本地中小商家的轻量级外卖平台,降低商家入驻门槛和运营成本;为用户提供 30 分钟内送达的优质外卖服务;实现平台、商家、骑手三方共赢。
3. 用户端核心功能
首页模块:轮播图、分类导航、商家推荐、限时秒杀、满减活动
商家与商品模块:商家列表 (距离 / 销量 / 评分排序)、商家详情页、商品分类、商品详情、购物车
订单模块:下单结算、订单状态实时追踪、历史订单、订单评价、申请退款
个人中心:用户注册登录、地址管理、优惠券、收藏夹、客服中心
4. 商家端核心功能
店铺管理:店铺信息编辑、营业状态设置、配送范围设置
商品管理:商品上下架、分类管理、库存管理、价格调整
订单管理:接单 / 拒单、订单打印、出餐提醒、退款处理
数据统计:订单统计、营收统计、用户分析、评价管理
3. 骑手端核心功能
接单大厅:附近订单展示、抢单 / 派单、订单详情
配送管理:取餐导航、送达确认、异常订单上报
个人中心:收入统计、提现管理、评价查看、在线客服
5. 平台管理端核心功能
用户管理:用户列表、用户封禁、权限管理
商家管理:商家审核、商家封禁、店铺推荐
订单管理:订单查询、异常订单处理、退款审核
运营管理:活动管理、优惠券管理、轮播图管理
数据中心:平台整体数据统计、运营报表生成

项目实现

采用前后端分离 + 微服务架构,整体分为四层,遵循 "高内聚、低耦合" 原则,便于团队协作和后期扩展
1.按业务领域拆分微服务,每个服务独立开发、部署、运维
使用 API 网关统一入口,实现路由转发、认证授权、限流熔断
2.核心数据存储在 MySQL,热点数据缓存到 Redis,非结构化数据存储在 MongoDB
3.使用消息队列解耦服务,实现异步处理,提高系统吞吐量
引入分布式事务保证数据一致性,使用分布式锁解决并发问题
我在项目中担任后端开发工程师,主要负责订单服务、骑手服务、消息通知服务三个核心模块的设计与开发,同时参与了整体架构的讨论和设计。

示例图片视频


姚门弟
30天前活跃
方向: 移动端-安卓、人工智能-AI应用开发、
交付率:100.00%
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1、立项背景和目标 在金属表面缺陷检测(如裂纹、划痕、麻点)的实际生产线上,受光照变化、纹理背景干扰等因素影响,预训练的目标检测器即使架构先进,推理时的置信度阈值若不匹配现场环境,也容易产生大量漏检或误报。传统方法往往需要重新训练模型或增加后处理模块,导致计算开销上升。本项目的目标是:在不改变YOLOv8n网络权重、不增加任何浮点运算量(零FLOPs)的前提下,仅通过推理时阈值的系统化校准,显著提升检测器的稳定性和F1-score,为工业部署提供一种“零成本”的性能优化方案。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 数据集统一与清洗:融合NEU-DET与GC10-DET两个公开金属表面缺陷数据集,统一为17类缺陷(剔除单例标签),划分训练/验证/测试集。 基线YOLOv8n检测器:采用Ultralytics YOLOv8n作为基础模型,在合并数据集上进行微调,支持实时缺陷定位与分类。 固定阈值校准模块:在验证集上对置信度阈值(0.1~0.9步长0.01)进行网格搜索,以最大化F1-score为目标,选出最优阈值。该模块不修改模型结构,推理时仅替换阈值参数,实现零FLOPs提升。 质量感知自适应阈值(可选控制):基于图像亮度、对比度、清晰度、噪声估计计算单张图像质量分Q,动态调整阈值适用于光照变化剧烈的场景。 类别依赖的双风险阈值(可选控制):根据每个类别的经验假阳性率与假阴性率,进行类别级别的阈值微调,可在误报敏感的生产线上进一步降低虚警。 消融对比模块:实现P2特征增强分支的YOLOv8n-P2变体,以及CLAHE预处理变体,用于验证“增加复杂度是否一定带来性能提升”。 3、业务流程、功能路径描述 用户输入金属表面灰度/彩色图像 → 调用已微调的YOLOv8n模型进行推理 → 系统读取校准后的最优阈值(或自适应阈值)对检测框进行过滤 → 输出缺陷类别、置信度、边界框坐标 → 可视化叠加于原图上。整个流程相比原始YOLOv8n仅改变一个阈值参数,推理速度完全不变,内存占用不变,无缝集成到现有产线质检系统中。
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无人机/机器人、安防监控/消防 1、立项背景和目标 在无人机安防巡检、火灾监测等热成像应用中,传感器由于物理限制常产生随机的脉冲状亮斑或条纹(impulse-like artifacts)。传统中值滤波或深度学习去噪方法要么会破坏真实的高温边沿,要么需要GPU算力,无法在边缘设备上实时运行。本项目的目标是开发一个无需训练、仅依赖CPU的轻量级图像预处理算法,能够在不模糊目标轮廓的前提下,自适应地抑制脉冲噪声,特别保留火灾、车辆发动机等高温区域的结构完整性,提升下游视觉任务的可靠性。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 局部不确定性估计:基于局部均值与方差计算每个像素的归一化偏差,区分噪声与真实热信号。 连续置信度映射:使用Sigmoid函数将偏差转换为0~1之间的抑制权重,避免硬阈值导致的不稳定。 结构张量保护模块:通过计算像素邻域的结构相干性(coherence),自动识别边缘/角点等需要保护的区域,大幅减少边界模糊。 全局安全限幅:根据图像整体的98%分位数动态限制最大抑制强度,防止在高温区域过度平滑。 软混合输出:将原始像素与中值滤波结果按风险权重融合,输出噪声抑制后且边缘锐利的热红外图像。 3、业务流程、功能路径描述 用户输入一张热红外图像(单通道,uint16或float32) → 算法自动计算局部均值/方差 → 生成偏差图与置信度 → 并行计算结构张量获得相干性图 → 结合全局安全因子得到最终抑制强度 → 将原图与中值图按像素级权重融合 → 输出处理后图像。整个过程单帧耗时约70~200ms(640×480~1280×1024),可直接集成到无人机飞控或热像仪嵌入式系统中。
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