云计算 软件定制 案例

涵盖设备全生命周期管理（注册、监控、控、升级），对采集的监控数据清洗、存储与多维度检索，自动生成告警记录并分级推送、跟踪处理，按角色分配用户权限，同时预留标准化接口，实现与政府平台的数据共享和指令交互，保障全流程规范可控。

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。

1. 负责微服务系统搭建，核心技术开发，并督促开发人员对业务进行重构 2. 负责中台系统核心开发,例:支付中心、通讯服务、服务质量监控、中台各服务的管理后台模板开发,单点登录 3. 技术创新并落实到项目中 4. 项目地址: https://www.dalongyun.com/

涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程涉及全栈闭环，完整的研发流程

云计算机（CC）是一款解决每个人简单方便使用云资源的综合服务云平台，通过云计算机构建云生态、实现轻终端、跨系统、跨设备的综合云服务平台，旨在让云更好的服务于人。云计算机包含4个部分：云应用、云系统、云中心、云服务，其中云系统的功能和应用包括：窗口管理、系统设置、日历、云空间（资源管理器），图片浏览器、多媒体播放器、3D浏览器、PDF浏览器、文本编辑器、办公软件、编码机器人等。 随着科技的发展，我们每个人手中都不只一台电子设备，如笔记本电脑、PAD、手机、VR/AR设备、电视、投影机、3D全息、汽车（中控、娱乐系统）等，而且操作系统又多样化，如Android、iOS、Windows、macOS、Linux（CentOS|Ubuntu等）、国产操作系统等，云计算机不仅实现了数据文件在不同的设备、不同的操作系统间共享，而且还通过浏览器的方式实现了应用软件在不同的设备、不同的操作系统间共享，从而不用担心因更换、落下、丢失设备带来的烦恼，任何一台设备都可以随时随地的接入、使用云计算机，让工作、生活、学习、娱乐更加的简单、方便、快捷。

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

SaaS（软件即服务）：提供可直接使用的软件应用，用户通过浏览器或APP访问，无需部署、维护任何底层资源。网络服务：包括虚拟私有云（VPC）、负载均衡（SLB）和内容分发网络（CDN）。数据库服务：提供关系型数据库（如MySQL、SQL Server）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）服务，支持数据的高可用和自动备份。

在城市化进程加速的背景下，交通拥堵已成为影响城市运行效率、居民生活质量和经济发展的重要挑战。传统交通管理方式依赖历史经验与静态规划，难以应对实时、动态、复杂的交通状况。 本业务旨在研发并部署一套“基于深度学习的智能城市交通流量预测模型”，通过融合城市多源大数据与前沿人工智能技术，实现对全路网未来短时（如未来15分钟至2小时）及中长期（如未来一天、一周）交通流量、速度、拥堵状态的精准、实时预测。该模型不仅是技术工具，更是支撑现代城市迈向“可感知、可预警、可调控”的智慧交通神经中枢，为交通管理者、出行者及相关商业实体提供数据智能决策支持。

数据集成 操作轻量化、过程可视化、能力开放化数据集成能力，支持复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间高速稳定的海量数据同步。 全场景同步：包括实时同步与离线同步。 多类型异构数据源：支持30+数据源提供星型结构支持读写随机搭配。 T转换 数据级：对同步中的数据进行内容转换，如数据过滤、Join 等。 字段级：提供单个字段转换处理，包括自定义数据字段、格式转换、时间格式转换等。 任务及数据监控 读写指标：支持任务读写实时指标统计，包括读写总量、速度、吞吐、以及脏数据等。 监控告警：支持任务及资源监控，覆盖短信、邮件、HTTP 等多渠道告警。 数据开发 通过严谨的 CI/CD 流程规范和自动化的测试发布运维加持能力，缩短从原始数据加工运维到业务应用数据的路径，提升效率的同时保障数据质量。 在线代码开发：支持代码开发，对任务工作流进行易用拖拽式编排，同时支持大规模任务的可视化编排呈现。 代码开发：支持对 HiveSQL、SparkSQL、JDBCSQL、Spark、Shell、MapReduce、PySpark、Python、TBase、DLC SQL、DLCSpark、TCHouse-P、Impala 等任务进行在线代码开发、调试，以及版本管理。 任务测试：支持任务和工作流测试及版本管理。 开发辅助：提供项目、工作流和任务三种粒度的参数配置，支持时间参数运算以及函数参数。 版本管理：支持事件、函数、任务和参数的版本管理。 代码管理：提供代码统一的管理、导入和导出。 编排调度：对任务进行流程编排及提交调度。 调度方式：支持周期、一次性和事件触发调度，周期调度提供 crontab 方式配置。 依赖策略：支持任务自依赖和工作流自依赖。 跨周期依赖配置：提供跨周期依赖配置及自定义依赖配置，上下游依赖实例范围支持按需自定义选择。 批量编排：提供 Excel 批量创建任务及依赖的能力，加快任务依赖编排效率。 发布运维：对开发完成的任务按需发布到生产环境，并对任务进行统一监控和运维。 任务发布：支持将开发成果发布上线。 监控运维：对任务进行流程编排及提交调度。 分析探索：智能易用的数据开发方式提升任务协同开发效率，帮助用户清晰查看任务处理过程，有效提升数据即席探索效能。 在线编辑：提供可视化的交互式分析 IDE。 运行：提供执行信息可视化。 开发辅助：提供开发辅助效率工具。 数据治理（with Unity Semantics） 元数据中心 元数据采集：WeData 提供给用户自定义元数据采集任务功能，管理员对数据源进行元数据采集后才能进行可视化管理，采集粒度支持到库，每个数据库仅可创建一个采集任务，采集任务将根据配置周期按计划运行和更新元数据信息，同时支持手动运行、任务编辑等管理操作。 实例运维：管理采集任务执行后的实例，包括查看任务名称、创建人、采集计划、执行状态、开始时间、

文心一言 🎯【主要功能】 无论是文本创作，还是代码生成，文心一言都能信手拈来，让你的工作学习效率飞起。 👥【用户分析】 目标用户？就是像你我这样，追求效率，渴望创新的中青年打工人！ 🌐【主要竞品】 面对ChatGPT等国际大拿，文心一言凭借对中文的深刻理解，走出了一条独具特色的道路。 💬【功能深度体验】 对话、社区、分享，文心一言的多功能让你一次玩个够！ 💰【商业模式探寻】 广告分成、付费会员，文心一言在盈利的道路上越走越宽。

负责电信级私有云平台的整体规划、架构设计、部署实施与日常运维管理，保障云资源高可用、高安全与高稳定运行，通过自动化与标准化运维手段持续提升系统性能与运维效率，稳定支撑核心业务长期发展。

业务定位 “零配置、秒上手”的 java 桌面小游戏发行包—— 用 GUI、事件、线程、游戏循环四件套，可立即运行、可二次创作、可课程演示。 核心业务 | 业务 | 交付物 | 价格 | |---|---|---| | 即插即玩包 | 双击启动的 exe / jar + 图标 + 说明书 | 免费 | | 源码教学包 | 逐行中文注释 + 流程图 + 视频讲解 | 9.9 元 | | 二次开发模板 | 换皮、换关卡、排行榜、网络对战空壳 | 29.9 元 | | 课程定制 | 按教学大纲改代码、生成 PPT、实验报告 | 面议 | 核心功能（已全实现） | 功能 | 一句话描述 | 亮点 | | 一键启动| 无 JDK 也能跑（自带 jre） | 双击 1 秒进游戏 | | 键盘操控| ←↑↓→ 控制方向，空格暂停/继续 | 原生 KeyListener，无延迟 | | 碰撞检测| 撞墙、撞自己 → 立即 GameOver | 数组坐标级判断，易读懂 | | 得分系统| 吃一个食物 +10 分，长度 +1 | 实时刷新标题栏 | | 食物刷新 | 随机坐标，避免刷在蛇身上 | 教学级 Random 用法 | | 边界穿越| 从右侧出去，左侧进来（可关） | 1 行代码实现穿越 | | 速度可调 | Timer 延时 100 ms → 想快就快 | 改 1 个数字即可 | | 素材可换 | 头部、身体、食物 = 三张 png | 美工 5 分钟换整套皮肤 | 扩展路线（已留接口） 1. 排行榜→ 把分数写进本地 SQLite； 2. 网络对战 → 用 Java Socket 把坐标广播给对手； 3. 关卡编辑器 → 把墙壁坐标存文件，开局加载； 4. 皮肤商城 → 扫描 skins 文件夹，动态切换； 5. 手机版 → 代码不变，用 Android Studio 新建项目 → 把 GamePanel 改成 SurfaceView。 一键运行（30 秒体验） 1. 把三个文件丢进同一文件夹 - `StartGame.java` - `GamePanel.java`

核心业务（ToB 为主，ToG 为辅） 1. 缺陷检测服务 - 线路级：为工务段/地铁公司提供“检测车+算法+报告”整套外包，按公里计费。 - 设备级：向轨道巡检机器人厂商出售嵌入式算法授权（SDK），按台数授权。 - 云端SaaS：上传图片/视频即可在线检测，生成带坐标、置信度、缺陷类型的JSON报告，按调用量计费。 2. 数据增值服务 - 缺陷趋势预测：基于历史检测数据，预测未来3-6个月裂纹扩展趋势，指导换轨计划。 - 全生命周期档案：为每根钢轨建立“电子身份证”，融合超声、涡流数据，形成数字孪生。 3. 软硬一体产品 - 边缘盒子：Jetson Xavier + 5G，直接装在检测车/隧道壁，30ms内完成识别，只回传报警。 - 车载GPU服务器：单台覆盖双向8车道，巡检速度≥60km/h，不影响运营。 核心功能（软件/云端） 1. 多输入支持 - 图片、视频、RTSP相机流、本地摄像头、批量文件夹。 2. 实时检测 - 单图32ms，30FPS不掉帧；支持1080p-4K分辨率。 3. 六类缺陷识别 - 裂纹、磨损、剥离、掉块、弹性夹断裂、鱼尾板异常；mAP≥90%。 4. 小目标优化 - 0.1mm裂纹可检；引入CBAM+SPD-Conv+FPN-P2层，小目标召回率提升8%。 5. 复杂环境鲁棒 - 夜间/隧道/雨迹/油污/锈蚀场景下，误检率＜2%。 6. 结果可视化 - 边缘框+类别+置信度；一键生成Excel统计表+缺陷热力图。 7. 轻量化部署 - 模型≤30MB；CPU(i7)亦可跑，GPU最高162FPS；支持Windows/Linux/国产麒麟。 8. 一键升级 - 在线OTA：新缺陷类型、新精度版本后台推送，5分钟完成热更新。 典型落地场景 - 高铁天窗点：检测车1小时扫完20km，次日出具报告，替代30人·天人工巡检。 - 地铁日常巡检：夜间收车后，手推巡检小车+边缘盒子，3小时完成全线筛查。 - 重载货运专线：巡检机器人挂装在轨道梁，24h不间断监测，异常实时推送到值班室大屏。

1、项目背景：在人工智能、深度学习及高性能计算领域，GPU服务器已成为关键基础设施。本平台提供的GPU服务器租用服务，通过弹性资源配置与按需付费模式，有效解决了中小企业及开发者在硬件采购、运维管理中的痛点。我们的目标是提供最易用、实惠、强大的GPU云平台，助力人工智能的学习与开发。 2、 功能介绍： - 深度学习模型训练：支持TensorFlow/PyTorch框架，内置多个cuda版本选择，开机即用，省去环境配置环节，用户专注于训练任务，降低成本的同时，也可以提高效率。 - 一键部署：支持通过Web界面或API快速创建GPU实例，无需复杂配置。 - 多机型选择：覆盖NVIDIA从入门级到旗舰级的GPU型号。 - 弹性扩展：支持按需扩容或缩容，适应业务波动。 - 安全隔离：提供VPC网络、安全组及密钥管理，保障数据安全。 - 多种使用模式：支持容器、虚拟机的云实例，支持jupyter网页式、ssh、远程桌面等方式连接。 - 在线充值：支持微信、支付宝支付，随时完成自主充值。 - 灵活计费：支持按小时、包年、包月等计费方式，可根据实际任务需要灵活选择与切换。

利用开源技术pve实现云桌面，节省电脑资源，便于统一管理，动态分配电脑资源。 该技术开源ui过于简陋，功能过于简化，我们搭建pve本地服务，使用pve的api开发了一套方便用户使用的桌面软件搭配一套后台管理系统。功能包括用户管理，权限认证，虚拟机设置，虚拟机连接。

前端组件库-帮助企业开发者快速开发 1、开发的锚点组件，用来网页内位置跳转 2、开发的页签组件也是导航组件 3、开发的上传组件用来上传文件 4、包括搜索组件，searchbox组件都已开源，searchbox组件是本人从头到尾开发的一个综合搜索组件，支持关键词联想等等满足覆盖大部分应用场景的数据输入组件，具体可以看此链接：https://xie.infoq.cn/article/03ff2cbf64d56153c51f14a83

浙江电信内部项目，对浙江商机进行查询管理 技术栈：html、css、javascript、vue、element-ui、 岗位职责： 1. 按照设计图完成布局。 2. 获取不同区域人员信息。 3. 实现管理人员角色功能。 技术实现： 1. 使用 ElementUI 进行页面的布局。 2. 使用 Vue 实现登录验证功能。 3. axios 获取每个角色信息与角色权限 4. 后续项目商机增删改查等相关功能

盘古大模型：全栈自主的行业智能赋能者 盘古大模型是华为云打造的全栈自主AI大模型体系，自2021年发布以来，始终以“AI for industries”为核心定位，聚焦B端行业赋能，凭借分层架构与技术创新，成为推动千行万业智能升级的核心引擎。 其核心优势在于独创的“L0基础大模型-L1行业大模型-L2场景模型”分层解耦架构，以五大基础模型为能力底座：718B参数的NLP深度思考模型采用MOE架构，跻身国内第一梯队；30B视觉MOE模型支持多类型图像生成；多模态世界模型可构建可交互数字空间；预测模型擅长结构化数据趋势分析；科学计算模型则深耕气象、生物医药等前沿领域。全栈自主技术体系依托昇腾芯片，实现高效训推，保障数据与模型安全可控。 技术突破持续引领行业，最新发布的盘古5.0系列涵盖从十亿级到万亿级多规格参数模型，适配端侧、低时延推理、复杂任务处理等多元场景。Ultra MoE模型以7180亿参数实现128k长序列处理，算力利用率达国际领先水平；可控时空生成技术让多模态内容更贴合物理规律，10K超高分辨率处理能力满足工业级需求。在权威评测中，盘古大模型成为首个获得信通院卓越级（5级）评分的产品，政务领域六项评估指标斩获满分。 落地应用遍布30多个行业、400多个场景：气象领域实现秒级全球预报，台风路径预测准确率超90%；医药领域将先导药研发周期缩短70%，助力新型抗生素研发；铁路巡检中4毫秒完成单张图像故障识别，漏报率归零；钢铁行业通过参数优化使钢板成材率提升0.5%，年增收益9000余万元。从矿山智能开采到建筑设计提速，从自动驾驶数据生成到媒体内容高效生产，盘古大模型正以“解难题、做难事”的实践重塑产业价值。 依托ModelArts Studio一站式开发平台，盘古大模型构建了开放生态，支持三方模型接入与快速部署，让企业与开发者轻松实现AI创新。作为国产大模型的标杆，盘古大模型以技术扎根行业、以创新赋能实体，持续推动人工智能从技术突破走向产业实效，加速智能世界的全面到来。

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