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该项目聚焦植物生长状态智能化监测场景，是一套以 Java 后端为核心的物联网系统，通过对接专用植物监测摄像头设备，实现植物生长数据采集、设备管理、数据存储与分析的全流程管理，核心服务于园艺种植、农业科研、智能温室等场景下的植物生长监测需求。 核心业务场景 设备接入与管控：支持植物监测摄像头的远程接入，兼容 MQTT、RTSP 等主流物联网 / 音视频协议，可对摄像头进行远程参数配置（如拍摄频率、监测区域、分辨率）、在线状态检测、心跳保活，保障设备稳定运行。 植物数据采集与处理：采集摄像头拍摄的植物图像 / 视频流，以及集成传感器的温湿度、光照等环境数据，对原始数据进行清洗、格式标准化，过滤无效数据，为后续分析提供基础。 数据存储与管理：结构化存储设备信息、用户配置、告警规则等数据，非结构化存储植物图像 / 视频文件，支持数据的多维度查询（如按设备、时间、监测指标检索）。 告警与预警（扩展）：预留基于监测数据的告警规则配置能力，如植物叶片异常、环境参数超标时触发告警，适配农业生产中及时干预的需求。 核心功能模块 设备管理模块：提供摄像头设备的注册、绑定、注销、参数配置、状态监控功能，支持批量设备管理，适配多场景下的设备规模化部署。 数据采集模块：实现音视频流 / 传感器数据的接收、解析与预处理，支持高并发设备数据接入，保障数据采集的实时性。 数据存储模块：整合关系型数据库（存储结构化数据）、缓存（提升访问效率）、对象存储（存储非结构化文件），兼顾数据存储的性能与扩展性。 接口服务模块：基于 RESTful API 对外提供设备管控、数据查询等能力，支持与前端管理平台、第三方系统（如农业管理平台）对接。 整体而言，项目以 “轻量化接入、标准化处理、可扩展分析” 为核心设计，聚焦植物监测的核心数据链路，同时预留 AI 图像分析、多端可视化等扩展能力，适配不同场景下的植物智能化监测需求。

1、编写一个供学生查询基因库的网站，要求页面简洁，功能完备 2、支持通过三种方式查询对应的基因内容并下载到本地 3、网站包含首页、物种介绍、基因查询、下载文件、帮助等页面，无需登录即可访问 4、首页新闻内容跳转

Nexus-Mid 旨在构建一个企业级知识与AI中间件平台。其核心目标是打破信息孤岛，通过统一管理企业核心知识资产，并利用生成式AI技术（RAG、摘要、分类）释放数据价值，为上层业务应用提供智能化的数据服务。同时，通过严格的RBAC权限控制，确保企业数据的安全性和隔离性。 软件功能与核心功能模块 1. 知识库管理 核心的数据存储与管理中心。 文档管理：支持多种格式文档的上传、解析与存储。 层级结构：采用无限层级的文件夹树形结构组织内容。 元数据与版本控制：完整记录文档元数据，并维护版本历史，支持版本回滚与对比。 在线预览：集成文件预览器，支持直接在浏览器中查看文档内容。 2. AI 智能处理 深度集成的AI服务，提升内容可用性。 智能分类：利用LLM自动将文档归类到特定业务领域。 智能摘要：自动生成长文档的精简摘要，帮助用户快速获取关键信息。 语义标签：自动提取文档关键词和标签，增强检索精准度。 搜索增强：利用“查询扩展”技术，生成用户搜索词的同义词，提升召回率。 3. 身份与访问管理 强大的多租户权限体系。 多租户架构：基于 Tenant 模型实现严格的数据隔离。 层级角色：支持角色继承（父子角色）及权限传递。 细粒度权限： 功能权限：控制对界面模块和API操作的访问。 数据权限：控制对特定知识库或文档的访问（行级安全）。 4. 交互式对话 对话式UI：用户通过自然语言与知识库进行交互。 RAG（检索增强生成）：根据用户问题检索相关文档片段（Embedding），结合LLM生成精准回答并标注引用来源。 业务流程与功能路径 数据入库流程：用户上传文件 -> 后端存入 MinIO -> DocumentParser 下载并提取文本 -> 文本分块（Chunking） -> 生成向量（Embedding） -> 存入向量数据库及关系型数据库。 AI Sidecar：并行触发 AI 分类与摘要任务，更新文档元数据。 权限校验流程：请求进入 TRPC Router -> 中间件校验 Session -> 验证 UserRole 及资源特定权限 -> 授权或拒绝。 搜索与检索流程： 用户输入“如何申请休假？” -> AI 扩展查询词 -> 混合搜索（关键词 + 向量）召回相关切片 -> LLM 生成带引用的回答。

聚焦外部市场不确定性下企业从经验驱动向数据驱动转型的核心需求，针对管理者缺乏生产经营指标可视化工具、内部无统一指标衡量标准、数据库分散导致分析能力不足、定制化报表研发成本高昂等痛点，构建了以指标为核心的数字化经营管理体系。 平台核心功能涵盖七大模块：一是目标管理，通过指标与目标绑定、拆解，实时跟踪销售额、交易量、客户 LTV 等关键目标进度，助力数据驱动决策；二是统一指标管理，建立标准指标目录，规范指标从需求提出、评审到上线使用的全生命周期，解决指标混乱问题；三是自定义仪表盘，支持多视角数据可视化呈现，涵盖库存波动、商品库存健康、销售额占比等场景，便于实时监控与复盘；四是 API 集成与多端适配，通过标准接口对接各类工具与系统，提供 PC、小程序、H5 多产品形态，满足全场景办公需求；五是 PDCA 闭环管理，基于指标生成预警、计划目标与待办任务，通过执行效果跟踪与目标调整形成良性循环；六是智能化报表与分析，支持海量数据汇总分析及个性化报表定制，无需复杂操作即可快速获取关键经营数据；七是协作联动，打通指标到业务执行闭环，赋能跨部门高效协同。 平台最终实现指标口径对齐、数据治理优化，降低业务用数门槛与管理成本，提升开发效率与经营韧性，让企业管理者随时随地掌控全局，推动业务敏捷增长。

改进传统基于实体检测和协同过滤的短视频推荐方式，转为利用多模态 ai 技术的推荐方式，解决原有推荐方式缺乏语义理解的缺点。自动生成视频描述和视频推荐标签，降低用户使用难度 功能： 1. 利用多模态召回以及倒排索引检索视频 2.实现对视频内容理解并回答问题

智能搜索：支持搜索文件和文件夹，包含模糊匹配和精确匹配 灵活范围：可选择当前目录、整个硬盘或所有硬盘进行搜索 详细统计：统计找到的文件/文件夹所在目录的文件数量和大小 快速访问：双击搜索结果可直接打开文件或文件夹 性能优化：多线程处理，避免界面卡顿

有一本个人反复研读多年的书，为了方便利用碎片时间学习，制作了一个抽卡小程序，并提供了高效的全文模糊搜索功能。 初版于 2017 年上线，现已用户量过万，今年使用 UniApp 重构。 功能包括抽卡、便捷的单句复制、历史记录、全文精确搜索与模糊搜索。 支持字号调节，主题调节（默认根据系统状态自动切换）。

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主要功能可能包括： 用户登录/注册 车辆信息录入 出险记录查询 出险报案 维修进度跟踪等 我们将分别设计前端（UniApp）和后端（PHP）的代码结构。 后端（PHP）： 使用MVC模式，但这里我们简单用单个文件处理每个接口，实际项目中建议使用框架。 数据库使用MySQL。 前端（UniApp）： 使用Vue.js语法。 使用uni.request进行网络请求。 我们先从后端开始，设计几个基本的接口： 用户登录接口 车辆信息录入接口 出险记录查询接口

这是一个基于原生JavaScript的浏览器扩展，可以使用它来屏蔽搜索引擎的热搜推荐，不管是搜索主页，还是打开后的页面内的热搜都会被清理干净。 避免开发过程中分心干扰。开发过程中，再也不用担心被热搜牵扯注意力了。

一、立项背景和目标 建筑/基建行业信息高度分散，四库一平台、招投标公告、土地交易、水利监管/信用、企业信用等来源口径不一，检索成本高、真实性难校验；竞对研究与合作风控缺少统一证据链；项目前置研判和商机捕获滞后。 目标：打造一站式权威数据平台，提供组合查询、主体画像、项目全生命周期追踪、区域宏观研判与风控预警，支撑市场拓展与投标决策，沉淀可追溯的合规数据资产。 二、软件功能与核心模块 组合查询与分面检索：围绕企业、业主、集团、城投、人员、项目、业绩、标讯等对象，支持多条件叠加、区间过滤与聚合统计，快速定位目标与商机。 主体画像与风控：资质等级、历史业绩、信用/司法风险、债务资产、在建人员、荣誉奖项、供应商关系与合作历史，输出风险标签与可解释明细，辅助准入与授信。 业绩与招投标：四库业绩、中标/全网业绩、开标记录、代理项目、竞对报价分析、项目分包机会，纵向核验能力，横向洞察价格带与竞对策略。 项目与商机：重点项目清单、政府专项债、拟建项目、大项目商机、业主拿地信息、全国土地市场，形成“拿地→规划→招投标→在建”的线索闭环与订阅推送。 区域经济与政策：全国/地区经济大全、产业结构、政策规划、公路/水利等专题，构建地区画像指数，评估区域信用与投资活跃度，支撑布局与报价。 订阅、导出与分享：条件保存、订阅推送、批量导出、分享链接，提升团队协作与复用效率。 三、业务流程与功能路径 市场拓展：选定地区/行业 → 组合查询标讯/拟建 → 锁定业主/城投 → 查看历往项目与预算 → 保存条件并订阅 → 商机跟进与转化。 投标决策：输入资质/金额/工期等 → 检索开标记录与竞对报价 → 评估分包机会与伙伴匹配 → 生成清单导出 → 复核后执行投标。 合作风控：查业主/城投 → 查看债务/司法/信用与负面舆情 → 风险标签与阈值预警 → 形成准入结论与留痕。 竞对分析：查企业/人员在建/荣誉信用 → 找到满足资质的竞对与可用人员 → 构建竞对画像 → 反向指导策略与定价。

1. 立项背景与目标 背景：随着移动支付和红包文化的普及，春晚红包已成为互联网巨头争夺用户流量的关键战场。百度在2019年与央视春晚达成独家合作，旨在通过发放巨额红包（总价值超10亿元），吸引新用户、提升百度App和其矩阵App(贴吧、地图、百度钱包、好看视频、百度网盘等)的知名度和活跃度，并应对往年类似活动（如微信2015年、阿里2018年红包系统崩溃）的挑战。背景因素包括：百度需要突破搜索业务的局限，进军移动生态；同时，春晚作为国民级事件，能覆盖全球观众，提供巨大的曝光机会。 目标： 业务目标：发放总值9亿元的现金红包，包括1000万个20.19元红包、100万个88元红包等，并推广小度AI音箱等产品。 技术目标：处理高并发流量，峰值目标为每秒超过1000万次请求（千万级），确保系统稳定运行，避免类似往年红包活动的卡顿或崩溃问题。 用户体验目标：实现零故障互动，用户参与门槛低（摇一摇操作），完成“赚十亿”的小目标营销。 2. 核心功能模块 百度春晚红包项目涉及多个关键模块, 主要包括: 用户互动模块、红包发放与支付模块和高并发处理模块。 3. 整体业务流程 百度春晚红包项目采用分层架构和分阶段流程，确保从用户参与到底层处理的顺畅性： 整体流程： 互动分为四轮，每轮持续30分钟，总时长2小时。 用户流程：打开百度App → 进入春晚页面 → 摇一摇触发红包请求 → 系统验证并发放红包 → 自动入账百度钱包。 后台流程：请求入口 → 流量网关（拦截恶意请求） → 业务逻辑层（处理红包算法） → 数据库层（红包库存管理） → 支付网关。

解决海量烈士文献资料难以利用的问题，通过数字化存储、全文检索、数据分析与知识挖掘，提升 研究效率和资源利用率。 制定并形成公司需求管理与对接的标准化流程。创立行业典型，为公司后续项目提供解决方案，并 在后续新四军纪念馆项目中取得3个地方性标准，打下基础。

基于 Spring Boot + Redis + COS + AI + WebSocket 的智能协同云图库平台。分为公共图库、私有图库和团队共享图库三大模块。用户可在平台公开上传和检索图片；管理员可以上传、审核和管理分析图片。个人用户可将图片上传至私有空间进行批量管理、多维检索、编辑和分析；企业可开通团队空间并邀请成员，共享和实时协同编辑图片。

1.运动员资料管理：系统可以录入和管理运动员的基本信息、参赛历史、成绩记录等，方便赛事组织者快速查询和统计。 2. 比赛成绩实时更新：通过计时计分系统，实时采集比赛数据，自动更新比赛成绩，并在大屏幕上显示。 3. 赛程安排与管理：系统可以自动生成比赛赛程，根据比赛规则和参赛人数合理安排比赛场次和时间。 4. 数据统计与分析：对比赛数据进行统计分析，生成各种报表，为赛事组织者和教练提供决策支持。 5. 信息发布与共享：比赛成绩、赛程安排等信息可以通过网络实时发布，方便观众和媒体获取。

1、支持多维度条件组合检索，可按标准编号、发布日期、行业分类等关键信息快速定位所需标准文件，提升信息获取效率； 2、内置智能爬虫模块，能按预设周期自动抓取网络公开资源，覆盖标准更新动态、政策文本、行业新闻等多元内容，并支持结构化存储与更新提醒，实现信息收集的自动化与实时化。

1.有注册和登录系统 2.有根据用户实时行为调整的权值算法 3.有优化层和分析层来进行实时调整 4.可以记录用户的实时行为 5.可以查看用户的图片点击次数并给图片添加热门推荐的标签 6.密码用哈希值存储，同时有防止sql注入的风险

内容： 智能化专利检索项目是新型专利检索项目，在原有的专利检索项目。进行功能，效率，速度，智能化 上的升级，旨在提升专利申请效率。 项目架构：SSM，SpringBoot，SpringCloud Alibaba Nacos，k8s，elk。 项目环境：idea，mysql，Maven，svn，Jenkins等。 项目职责：主要负责代码的开发，测试，联调与项目的设计，支持，维护工作。 工作内容：在团队中负责功能设计、模块分割、检索功能主要模块的代码开发、新功能的开发设计与技术攻坚、功能开发后的自测与联调、bug 发现后的 bug 修复、线上问题的排查修复、后续项目的运维工作。

输入端进行统一垂类意图识别，通过意图将输入根据配置路由到对应的智能问答架构 系统，同时可降低额外非对应意图请求，节省模型算力。 通过插件配置的方式根据不同垂类建设对应知识索引库，支持 prompt 微调，以及模型 微调。 知识库方面，重点建设rag垂类优质数据

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