大数据 软件定制 案例

为优化机场地勤资源配置，需要基于动态的维修需求与多变的航班计划，设计并实现一套智能机位自动排程算法。该算法需综合考虑机位特性、航班类型与保障时间窗，通过高效建模与求解策略，在满足各类约束的前提下最大化机位利用效率，减少航班延误与资源闲置，从而显著提升机场整体运行效能。

1.立项背景和目标:主流BI工具都缺少Excel的操作和手感,希望产品能弥补这块空白 2.软件功能: 1)前端支持大数据量的更新,因为是懒加载,每次只加载100行,且会把内存里边旧的信息清理,因此,可以实现Excel支持100万+级的数据,在B/S上显示 2)类Excel的手感,可以支持列冻结,筛选,复制粘贴,创建新的Sheet,使用100多个公式 3)存储采用Parquet/Lance文件格式,Excel支持读取Parquet文件,保存Lance文件,可以支持在线Excel的时光机能力 4)与DataFusion,Arrow的数据引擎关联,理论上可以对接主流数据源,目前仅支持Oracle,SQLite,CSV/EXECL的数据关联,并生成Excel表格

随着Web应用迭代速度加快，手动回归测试效率低且易遗漏问题。为保障百度等网页功能稳定性，立项开发Selenium自动化测试工具，目标是将回归测试效率提升60%，并实现核心功能的每日自动验证。 软件功能、核心功能模块：核心功能包括网页自动访问、元素定位与交互、结果断言验证、测试报告自动生成。主要模块分为：驱动管理模块（自动匹配浏览器版本）、用例执行模块（支持多线程运行）、结果校验模块（验证页面标题、状态码等）。 业务流程、功能路径描述：用户配置目标网页URL与测试用例 → 系统初始化浏览器驱动 → 自动执行访问、交互等测试步骤 → 实时校验页面响应与元素正确性 → 生成包含用例通过率、响应时间的测试报告 → 自动关闭浏览器并释放资源。

LLM微调，CV，NLP多个项目经历： yolov8，yolov11，yolov12，yolo26应用，优化，集成 swin-tf，U-net，VIT分割，识别，分类，标注 RAG，情感分类，分词，生词，熟练应用BERT 可嵌入到软件，网页中，需后端 可接入一些LLM（如GPT，DS等）的API 可接中型/小型软件开发 可接科研项目，论文复现，AI/大数据/数据分析都可

建立一个基于出租车大数据的智能分析系统，通过机器学习算法挖掘数据价值，为城市交通管理、出租车运营优化和乘客出行提供决策支持，高频轨迹分析目标，从海量数据中识别城市主要出行走廊，可视化展示高频出行模式，为交通流预测和路径规划提供基础，公共交通优化目标，识别出租车上下车热点区域，分析现有公共交通覆盖盲区，提出新公交线路规划建议，提高公共交通资源利用效率，运营效率提升目标，预测出租车接客热点区域，为司机提供实时巡航建议，为乘客推荐易打车地点

1、项目简介: CRM+企微营销+数据分析 2、相关技术:spring cloud alibaba、dubbo、nacos、xxl-job、mybatis-plus、mysql、mongodb、redis、kafka、elasticsearch、impala、kudu、git、maven等 3、功能模块: （1）企微辅助机器人(RPA)：对接X-Bot/计费/智能客服客户端、后台配置功能、企微会话存档消息处理、触发转人工处理、超时回复提醒等 （2）订单管理：查询订单/导入结果、错误报表下载、打标签/批量打标签、订单来源管理等 （3）营销短信：对接V7计费/短信平台、群发短信管理、发送短信、结果统计、分配客户跟进人等 （4）首页看板：用户指标统计、最近n天新增用户统计图表、营销指标统计、KPI设置等 （5）其他模块：用户标签、模板管理、微信公众号绑定、业务数据、ETF实盘大赛等模块 （6）跨部门对接 1）呼叫中心：接入坐席数据并上报到ETL、坐席相关指标统计、对接BI平台输出坐席监控报表 2）SCRM：接入企微会话存档、基础数据(员工、客户等数据)并上报ETL

基于公司的数据中台产品，根据博时基金的项目需求，进行定制化开发落地实施。包括数据治理（数据标准、元数据、数据质量管理）、数据资产、数据开发、数据服务、调度中心等模块,同时对接客户需求，已经对产品改造设计，同时协助解决项目中框架问题。

本项目是一个基于网络爬虫与 Spring Boot 的数据采集与管理系统，主要用于自动化采集电商平台商品信息，并通过后端服务进行统一存储、管理和展示。 系统通过爬虫程序定时抓取商品名称、价格、销量、评价等数据，后端使用 Spring Boot 提供 RESTful 接口，实现数据入库、查询、分页展示及基础统计分析功能，帮助用户高效获取和分析网络数据

1. 立项与背景 随着医疗器械行业监管趋严、技术迭代加速，行业对高质量、结构化、可追溯的技术资料需求日益增长。为满足企业、研究机构及监管部门对国内外医疗器械相关文档（如产品说明书、注册资料、技术白皮书、临床报告等）的高效检索、安全访问与合规管理需求，本项目启动建设“医疗器械文库平台”。 平台V1版本已初步完成基础文档存储与展示功能，但在海量数据处理、搜索精准度、系统扩展性及安全防护方面存在明显瓶颈。因此启动V2版本重构，目标是打造一个高性能、高可用、可服务化的专业文库系统，支撑千万级文档规模下的快速检索、权限控制与内容安全。 2. 软件功能与核心模块介绍 整体功能概览： 智能搜索：基于 Elasticsearch 的全文检索，支持关键词、器械分类、注册证号、厂商等多维度组合查询 权限体系：基于角色与文档密级的细粒度访问控制 核心模块详解： 智能搜索优化模块 重构 Elasticsearch 索引策略，引入同义词库、分词优化（针对医疗器械专业术语） 支持模糊匹配、拼音首字母检索、语义相关性排序 查询响应时间从 V1 的 1.2s 优化至 200ms 以内（千万级数据） 实现基于 Redis 的请求频率限制（IP + 用户维度） 3. 主要业务流程 用户输入关键词 → 前端调用搜索接口 → 后端路由至搜索服务 → 查询 Elasticsearch 并融合权限过滤 → 返回结果列表 → 用户点击某文档 → 验证访问权限 → 渲染带水印的在线预览页并提供受控下载

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