搜索 软件定制 案例

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

核心功能与服务：(https://www.stuliving.cn/ 、 窝窝首页) 多国房源数据库：整合英国（伦敦、曼彻斯特等）、爱尔兰（都柏林）、澳大利亚（悉尼、墨尔本）等热门城市的真实房源，包括学生公寓、私人住宅、合租房等，信息实时更新，确保准确性。 AI智能匹配：（https://www.stuliving.cn/search.html?city_id=4&ai=1、找窝） 输入预算、地理位置、房型偏好等条件，AI算法快速推荐最符合需求的房源。 支持图片识别筛选，自动排除不符合要求的房型（如无独立卫浴、超出通勤时间等）。 房型页面(https://www.stuliving.cn/house/720.html、公寓详情)： 提供房型图片和地图，还原真实居住环境，减少线下看房成本。

大屏展示业务发生的交易数据 ，对指标数据进行图形化大数据指标图形化展示 ，利用echart图 表工具展示各类图表，开发多种可视化图表展示组件。数据质量检核 ，对行内业务数据进行标准sql检核 ，配置定时任务。将不符合 要求的数据发送至相关负责人企业微信 。 配置定时调度任务 ，按天检核数据质量。数据血缘关系采 集 ，采集各个源系统表血缘和字段血缘。让开发人员了解某个表或者字段的来源或者去向。开发多种数据质量检核规则，实现检核结果统计分析功能。 开发指标自助分析图表，可对指标数据进行多时间段查询。分析指标数据，可将指标数据形成各种图表（柱状图、折线图、饼状图等） 定时调度配置。运用搜索引擎技术 ， 支持以中英文组合方式对企业的报表 、 指 标 、标准等进 行全文搜索 。 支持多格式元数据采集 ， 包 括 （ Greenplum、 Oracle、 mysql、 GaussDB、 hive ) 等数据库 ， 支持对存储过程 、 sql、 字段 信息的 血缘解析 。 调度任务管理 ， 对所有正在执行 中的任务进行监控管理 ，各个 检核任务进行 的进度 、 检核出的数据质量问题 、 预计结束时间等 进行监控管理。

使用bootstrap实现，包含动态UI页面适配 响应式布局：使用Bootstrap网格系统自动适配不同设备尺寸 导航栏：包含所有板块链接和登录/用户菜单 登录模态框：采用Bootstrap模态组件实现 新闻卡片：使用Bootstrap卡片组件展示新闻摘要 详情页：包含新闻内容、评论区和分享功能 板块切换：通过标签页或下拉菜单实现多板块切换 自动排版：利用Bootstrap工具类实现内容自动排列 APP下载：专用页面包含各平台下载链接

万方数据知识服务平台具备多个实用的功能模块，为使用者带来了丰富且高效的功能体验。​ 在资源检索模块，平台支持一框式检索，将多种检索功能浓缩于一处，依不同检索项需求采用各异机制与匹配方式，体现智能检索优势，操作便捷，兼顾检全与检准；高级检索可实现多个文献检索类型、字段及条件间的逻辑组配，便于构建复杂检索表达式；专业检索则允许用户手动输入检索式进行精准查找；作者发文检索能让用户快速定位特定作者的发文成果。此外，还设有语音搜索、热词推荐等辅助功能，帮助用户更快速地定位目标信息。同时，平台提供多维度分面分析，如对检索结果从学科、期刊、文献类型等维度聚类整合，支持分类浏览，方便用户筛选。例如在检索 “人工智能在医疗领域的应用” 相关文献时，用户能通过这些功能快速获取所需内容。​ 知识脉络分析服务是一大特色模块，它以主题词为核心，依据论文知识点及共现关系进行统计分析，并用可视化方式揭示知识点发展趋势与共现研究的时序变化，助力用户迅速掌握所关注领域的宏观趋势与学术动态。比如研究者在探索某一新兴学科领域时，借助该功能可清晰了解其发展脉络。​ 论文相似性检测服务基于数字化期刊全文数据库、学位论文全文数据库等核心数据资源，能通过 web 模式快速灵活地对单篇论文进行检测，还率先在国内推出支持批量检测、断点续传等功能的检测客户端，并提供检测结果统计报告，帮助用户规范论文写作，检测新论文与已发表论文的相似片段，有效避免学术不端行为。​ 在资源获取方面，平台与众多机构、出版社深度合作，集成期刊、学位、会议、科技报告、专利、标准、科技成果、法规、地方志、视频等十余种知识资源类型，用户可根据资源来源和合作方式，通过多种文献获取方式便捷获取所需资源。若用户需要某篇学位论文的全文，可通过平台提供的获取途径轻松下载。​ 对于机构用户，平台还设有学科发展评估平台、标准管理服务平台等功能模块，为机构在科研决策、学科建设、标准化工作落实等方面提供数据支持与科学解决方案。例如学科发展评估平台能为机构在科研情况描述、科研表现评价等方面提供一整套科研管理落地解决方案 。​ 其主要功能路径为：用户登录平台后，可在首页通过资源导航按资源类型或数据库分类浏览资源，也能直接在检索框进行统一检索。若有更复杂检索需求，可切换至高级检索或专业检索页面构建检索式。检索出结果后，用户可利用分面分析功能进一步筛选，查看文献详情时，可获取知识脉络分析、相似性检测等相关服务，若需获取全文，点击相应获取方式链接即可。对于机构用户，可在特定功能模块入口进入对应服务页面，进行相关操作与分析。​

数据分析平台：提供面向公安、法院、金融业务的多源异构数据分析，并提供分析可视化功能。分析平台通过数据源和操作组合建立复杂分析模型，并提供分析模型可视化定制，支持复杂关系的精准分析。 目标预警平台：通过将标识目标对象的数据在大数据平台中进行核查，根据用户设定的预警规则，当出现中标数据时进行告警，并根据需要将中标信息推送给相关业务部门）。提供人物画像引擎，包括人员基础档案、关联图、行踪档案等；提供关联图析引擎，包括关系网络分析、关联关系分析等； 提供行为分析引擎，包括上网行为分析、资金交易分析、人员伴随分析、通联分析等； 提供地图分析引擎，包括时空轨迹分析、区域热图分析、时空交叉分析、位置追踪分析等； 提供基础数据挖掘算法包，包括聚类算法、分类算法、回归算法、关联算法、 神经网络算法等； 提供数据分析模型库，包括基础模型、配置模型、机器学习模型三类；基础 模型包括伴随分析模型、关联分析模型等；配置模型支持筛选对象化档案属性和知识库内容，自定义配置业务模型；机器学习模型支持数据挖掘算法的组合，完成目标数据集的规则模型发现等； 提供可视化工具，包括 GIS 地图、图形化分析、可视化展示等； 提供分析研判过程快照，支持对分析研判的中间过程数据集临时存储和永久存储 综合查询平台：提供大数据中心数据资源的的统一查询服务访问接口，通过查询引擎对全量基础数据、对象化数据和业务专题数据等多类数据资源进行各类查询及关联展示。 数据管理平台：针对数据资产建立全面统一的数据资源目录，生成数据资源地图，支持对数据资源的清晰定义和处理过程的跟踪分析，实现对接入的海量异构数据资源的全生命周期管理。 失联修复平台：利用大数据技术，结合运营商全网通信数据，实现全网失联修复：通过大数据运算结合触达能力，辅助用户再次联系上手机号码变更的客户。 数据采集汇聚系统：提供跨域的异构数据、分布式、实时智能数据采集方案， 实现银联数据、运营商数据、外卖数据、消费数据及社保/公积金数据等资源采集全覆盖，通过强大的机器算法快速完成数据的价值“提纯”，实现“多数 据源、多技术平台、多数据类型、实时/准实时/脱机数据”的可靠采集，提升客户数据质量和数据价值密度；同时兼顾系统可扩展性，能够预留柔性、鲁棒的数据接口，以满足业务对未来新型数据采集汇聚的需求。 情报分析研判系统：利用成熟的大数据技术、先进的自然语言处理技术和深度学习技术，实现了对海量结构化、半结构化、非结构化数据的挖掘分析和预处理，提高了情报生产效率和情报产品的质量。该系统主要由分类推送、文章整编、专题综合报告、信息整合构成 全息档案应用系统：是将目标自然人的基本属性和社会行为的数字化描述汇总，通过对原始数据进行抽取和组织，萃取出目标人物包括身份标识、关系、标签、位置等关键信息要素。

支持普通搜索,高级条件筛选法律法去规。 支持收藏法律,快速定住历史学习记录。 支持法律法规,司法解释,行政法规离线线阅读学习。 支持分享与复制法律条文功能。 随时随地学习法律。 字数不够，字数不够

1. 海外电商食物销售，虚拟物品销售，活动发布，参与等等功能 2. 支持微信支付宝，海外pay等等支付手段对接 3.支持分账，物流跟踪等等 4. 主要负责数据库设计，订单模块的设计与整体开发工作 5. 多商户入驻，多商户分账