大数据 软件定制 案例

系统采用前后端分离架构，后端基于 Java 语言搭建 Spring Boot 框架，整合 MyBatis-Plus 实现数据库高效操作，依托 MySQL 完成数据存储，通过 BCryptPasswordEncoder 保障用户信息安全；前端基于 Android 原生开发。核心开发工具包含 IntelliJ IDEA、Android Studio 及 Navicat。 系统核心功能覆盖三大核心场景：课程管理模块支持课程、章节、小章节的层级化创建与展示，实现课程内容的结构化管控；互动交流模块提供帖子发布、评论、点赞、收藏等功能，支持图片上传与内容检索，强化用户间学习交流；习题训练模块支持按课程、题型筛选习题，实现习题增删改查及答题反馈，满足个性化学习需求。整体系统适配移动端使用场景，兼顾实用性与易用性，为在线教育提供轻量化、高效的解决方案。

1.理解智能助手的核心系统架构与功能模块（对话交互层、核心引擎层、工具集成层），掌握 “用户输入 - 意图识别 - 响应生成” 的完整工作流程。 2.学会两种智能助手搭建方案的实现：一是调用公开大模型 API（如 OpenAI API）实现云端交互，二是本地部署 Ollama 大模型（如 Llama 3）结合 Streamlit 构建私有化对话界面。 3.掌握 Streamlit 库的使用方法，实现可视化对话界面（含历史消息展示、输入框、模型切换功能），理解前端界面与后端逻辑的数据流转机制。 4.掌握智能助手核心功能（基础问答、任务处理）的集成方法，能通过测试案例验证交互效果，优化响应速度（如设置超时控制）与准确率（如添加意图纠错）。 培养系统设计与问题排查能力，能分析不同搭建方案的优缺点（如云端 API 的便捷性 vs 本地部署的隐私性），并根据需求选择合适方案。

此系统是根据超大规模路网仿真电子地图提取需要，完成路网电子地图提取功能模块的系统开发和部署，该模块用于路网仿真地图的展示、提取和下载。 系统支持地图瓦片图展示，选择适合的地图服务，集成所需地图服务API，实现地图瓦片图的加载和渲染。支持矢量路线图展示，在本地实现OSM矢量路线地图的集成，以支持矢量图的快速提取。供提取的地图数据应保持准确性和完整性，能覆盖四川全省范围。应提供一个直观的用户界面，允许用户浏览、缩放和平移地图。实现矢量数据的提取逻辑，支持按需提取特定区域的路网数据。通过页面刻画几何图形，选择并提取几何图形范围内部的路网的电子地图数据。 系统提供数据下载功能，允许用户下载提取的矢量路网数据。所下载的电子地图数据应处理为GeoJson格式。下载的数据包括道路路线、道路节点等矢量地理数据，道路类型包括高速公路、快速路、城市道路等。

此平台以智能网联汽车落地应用为抓手，通过广泛开放应用场景，建设“全域联动、多场景应用、多维度考核”的自动驾驶运营监管平台，构建具有实用性、特色型的质量网联汽车监管应用综合平台。 平台通过融合交通路况数据、路侧感知数据、车辆状态数据以及第三方数据等多维度数据源进行全面的数据采集、汇聚和管理，通过数据分析、挖掘以及可视化展示等方式，并融合现在通信与网络技术，实现车、路、人、云端等智能信息的交换、共享，具备智能数据分析、智能化监管、多维度考核、协同运营管理等功能。平台实现的功能包含：拥堵态势感知监测、车辆运行监测、数据质量监管、企业测试管理、信息监管审批管理、车辆事故监测、数据共享监管、多维度数据报表管理、数据总览监控、考核管理、知识库以及移动端应用等功能体系。平台整体可实现安全、高效、人性化的监管需求。

应用商店推广，本质上是在应用商店这个“数字货架”上，通过付费或优化的方式，让目标应用更精准、更大量地触达潜在用户，从而提升下载量、用户质量和市场排名的商业服务。它已成为移动应用获取用户、实现增长的核心渠道。

**经典玩法**：原汁原味的 2048 游戏体验 - **分数追踪**：实时分数计算 - **最高分记录**：使用 localStorage 持久化存储最高分 - **游戏状态**：胜利/失败检测 - **响应式设计**：适用于各种屏幕尺寸 - **键盘控制**：方向键控制方块移动 - **现代界面**：简洁直观的用户界面

1、《全国生态质量监测数据分析与评价平台》是基于中国环境监测总站的业务框架，整合多个专业子系统模块而研发的综合性生态质量管理平台。该平台旨在实现对全国生态质量数据的统一接入、智能分析与科学评价，为生态保护监管与决策提供系统化、数字化的技术支持。 2、平台主要涵盖数据管理、评价管理、遥感处理、监测网络、共享服务等五大核心子系统，聚焦于全国范围内动植物行为、种群数量等生态指标的动态监测，并通过数据中台实现多源数据的汇集、治理与融合分析，支撑生态质量评估与趋势研判。 3、系统支持管理员、省级负责人、专家等多类角色协同使用。用户通过统一门户网站登录后，可根据权限自动跳转至相应子系统，完成数据上报、审核评价、遥感解译、监测网络管理及信息共享等业务流程，实现分级管理、分工协作的平台运行机制。

基于人工智能技术的教师专业能力评价系统 ，使用大模型对开放数据与多模态私有数据进行分析 ，构建精确的教师数字画像， 提供智能评价与精准培训方案 。基于Llama.cpp框架进行大模型微调 ，并集成RAG进行实时数据查询。

原有基于crontab工作流如下痛点： - 没有版本化 - 运维过程黑盒，没有可视化和代码化 - 大量crontab任务，难以管理 - SQL依赖关系，难以处理 核心功能 - ETL部署：部署大数据分析任务 - 数据清理：定期清理日志和临时文件 - 数据备份：自动化数据备份流程 - 同时适配airflow、海豚两种调度工具 业务流程 - 填写工作流yml，支持SQL、shell、远程shell三种任务，同时支持开发、内部测试、线上测试、生产4种环境 - 生成任务依赖 - 打包生成升级包 - 部署到airflow环境

背景和目标：客户有上亿的用户，需要通过网络报文数据深入了解他们用户的使用情况，统计分析之后提供更好的服务，为客户开源节流 软件功能：嵌入式软件实现数据采集和初步清洗过滤功能；云平台负责与嵌入式软件通信实现控制和数据采集与存储；大数据分析系统负责对存储数据进行多维度分析，提供数据统计、报表和用户画像功能，并按照客户的业务需要筛选出有价值的客户 业务流程：控制通道，云平台根据客户需要定制过滤规则并下发到指定的嵌入式软件，嵌入式软件根据过滤规则进行采集数据的过滤；数据通道 ，嵌入式软件采集到云平台接收和存储再到大数据系统分析，最后输出客户业务结果

无人机控制软件项目具备以下核心功能： ‌具体功能模块‌： ‌航线规划‌：支持在谷歌地图上自定义飞行路径，设置航点坐标和飞行高度 ‌巡航设置‌：配置自动巡航模式，包括飞行速度、停留时间、循环次数等参数 ‌飞行参数配置‌：实时调整飞行高度、速度、航向等关键飞行参数 ‌地图导航‌：集成谷歌地图API，提供实时定位、地形显示和路径可视化 ‌固件升级‌：支持在线版本检测和无人机固件远程升级功能 ‌飞行监控‌：实时显示飞行状态、电池电量、GPS信号强度等关键数据 ‌使用者功能实现‌： ‌便捷操控‌：通过可视化界面简化复杂飞行操作，降低使用门槛 ‌智能规划‌：自动生成最优飞行路径，提升作业效率 ‌安全保障‌：实时监控飞行状态，异常情况自动报警 ‌远程管理‌：支持多地无人机统一管理，便于规模化部署 ‌主要功能路径‌： 地图加载 → 航线规划 → 参数设置 → 起飞执行 → 实时监控 → 数据回传 → 任务完成/异常处理

校园智聘推荐系统 基于 Django+MySQL 技术栈打造的校园招聘全流程平台，连接高校学生与企业实现 “一站式招聘岗位推荐服 务”，获湖北省中银杯“新一代信息技术赛道”三等奖。 全栈架构与模块开发：  后端：采用 Django 4.2.9 搭建 RESTful API 服务，设计个人用户、企业用户、数据大屏三大模块数据库 模型（简历、职位等），通过 Django ORM 实现数据持久化与高效查询；  前端：使用 HTML5、CSS3、Bootstrap+jQuery 构建响应式界面，完成简历编辑、职位发布、数据可视 化页面的交互开发；  部署与优化：配置 Nginx+Gunicorn 实现生产环境部署，通过 MySQL 索引优化与静态资源缓存策略保 障平台高可用。 大模型的集成与应用：  通过线上接入热门模型的 api，以及使用 ollama 本地部署 deepseek，qwen2.5 等多种大模型，实现了 AI 简历诊断，AI 问答助手等功能。 智能推荐系统：  独立设计 “简历 - 职位” 内容型推荐引擎，集成 jieba 分词、scikit-learn（TF-IDF + 余弦相似度），通 过技能标签、实习经历等特征权重优化，匹配准确率提升 40%，实现学生与企业高效双向匹配。 数据可视化：  基于 ECharts 开发实时招聘数据大屏，覆盖 “人才供需趋势、职位技能热度、地域分布热力图” 等维度， 支撑企业可视化决策。

一、项目概述 本项目是一个完整的网络爬虫与数据查询系统，实现了从名言网站自动采集数据， 并通过Web界面提供查询展示功能。项目采用 Python + Flask + MySQL + 前端页面 的全栈架构，代码结构清晰，易于学习和扩展。 二、核心功能 1. 数据采集 - 自动爬取 quotes.toscrape.com 网站的名言数据 - 支持多页面自动翻页抓取 - 使用 Requests 发送 HTTP 请求 - 使用 BeautifulSoup4 解析 HTML 页面 - 数据自动存储到 MySQL 数据库 2. 数据查询 - RESTful API 接口设计 - 支持按作者名称模糊搜索 - 支持按关键词模糊搜索 - 支持分页查询（可自定义每页显示数量） - 提供统计数据接口 3. 前端展示 - 简洁美观的查询界面 - 实时显示总记录数和作者数量 - 支持多条件组合搜索 - 分页浏览功能 - 响应式设计，支持移动端访问

1.支持多种数据库在平台创建数据源，包括大数据存储型数据源、文件型数据源、消息队列型数据源、关系型数据源和NoSQL数据源 2.能够简单高效地配置大量数据表的同步任务、能够集成多种异构数据源、能够实现对数据源的数据进行轻度预处理、能够实现数据同步任务的调优（例如容错、限速、并发）等 3.实现可视化功能，通过任务配置，降低用户用户研发成本，实现数据同步

立项背景：随着电商业务规模扩大，海量交易、用户行为等数据亟待系统化分析，为业务决策提供数据支撑。核心目标是挖掘年度经营数据价值，优化产品布局、营销策略及用户体验。核心功能包括数据收集整合、多维度分析（销售、用户、供应链）及可视化呈现，通过梳理数据流转逻辑，清晰呈现业务关键指标关联，为公司战略调整提供直观依据。

本项目是一套成熟的中文文本分类全栈解决方案。它基于目前中文自然语言处理(NLP)领域最领先的 RoBERTa 预训练模型，专为政务工单自动分办、客服咨询智能归类、舆情监控情感分析等场景设计。相比传统方案，本项目不仅识别更聪明，更重要的是解决了AI模型“不可解释”和“难以纠错”的行业痛点。 1. 分类结果完全可控 大多数AI模型是黑盒，分错了只能干着急。本项目内置了“业务规则引擎”，允许您通过配置简单的关键词逻辑来直接干涉预测结果。 例如：只要文本中出现“断水、断电”且包含“学校”，可以强制规则将其划分为“校园后勤”类，而无需重新训练模型。这种“AI模型+规则引擎”的双保险机制，确保了在生产环境中的100%可靠性。 2. 训练维护零代码 您不需要学习任何编程知识。只需要维护一份普通的 Excel 或 CSV 表格（左边文本，右边分类名称），系统会自动识别您的分类体系。无论是增加分类、删除分类还是修改分类名称，上传表格后一键即可完成模型迭代。 3. 性能卓越与标准化交付 系统采用 FastAPI 高性能框架开发，单条文本预测仅需毫秒级响应。支持 Docker 容器化一键部署，无论是在本地电脑、云服务器还是政府内网环境，都能实现分钟级快速安装。

（1）爬取首页所有最新案例 （2）需要每个案例的具体信息，点击链接进入第二个标签页获取（如图2），词条内容如果为URL的直接抓取链接放进表格即可，如果没有信息的词条为空 （3）爬取数据以excel表格为结果进行输出

使用 Selenium 自动化测试工具，在未登录哔哩哔哩（B 站）账号的状态下，选择任意一位 UP 主的个人主页进行访问；待页面所有元素完成渲染加载后，精准定位页面中的 “代表作” 功能模块，从中逐一提取每个作品对应的代表作标题、播放次数、弹幕数这三项核心信息，并将提取到的所有数据完整且清晰地打印输出。

爬取房屋标题、房屋标签（如：必看好房）、总价、单价、所在位置（如：区域/小区）、房屋格局（几室几厅）、房屋面积、朝向、装修状态、楼层、楼栋类型（板楼/塔楼等）、是否近地铁、免税类型（房本满五年等）、是否随时看房 ，并写入csv文件。

XX用户增长服务，是针对移动应用、Web、快应用、快游戏、小程序等产品的一站式用户行为分析平台，贴合业务场景，提供数据采集、数据管理、数据分析、数据应用的一体化解决方案，驱动企业实现精准拉新、产品优化、精益运营、业务增长。项目提供各种平台的SDK（包括Android/IOS/web/快应用/小程序/鸿蒙），基于SDK采集用户行为数据，支持实时和非实时的报告，包括漏斗分析、留存分析、路径分析、会话分析、事件分析、人群预估、人群计算、标签体系、用户画像等。