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该项目主要是用来分析复合材料实验数据的。用户可以在系统里查看温度、应力、应变等实验数据，还能看到数据表、趋势图、状态分布和温区分布。系统也支持数据处理、异常点查看、算法分析、图表生成和报告预览，方便把实验数据整理得更清楚。

本项目是一个面向技术创作者的个人 IP 门户站，采用纯前端静态架构，整合了「技术博客发布」「第三方效率工具聚合评测」「个人开源作品展示」三大核心模块，目标是为访客提供一站式的技术内容消费与个人品牌展示体验。 核心功能包括： 1. 博客系统 ：支持本地 Markdown 文章渲染，文章列表按技术 / 感悟 / 知识三分类筛选，支持标题/摘要/标签搜索，兼容 CSDN 外链归档与本地文章混合展示。 2. 工具箱聚合 ：收录并评测 10+ 款真实第三方效率工具，按文本处理 / 编程开发 / AI 工具 / 设计创作 / 图像处理 / 效率办公分类，支持收藏、搜索、定价标签（真免费 / 部分免费 / 付费）筛选。 3. 作品展示 ：集中展示 4 个已开源的真实项目（CSDN 博客爬虫、绿色软件管理器、一键环境搭建、访问量辅助工具），全部附带 Gitee 仓库链接。 4. 主题与交互 ：支持深色 / 浅色主题切换并持久化到 localStorage，针对主题切换做了 FOUC（闪烁）优化；全站响应式布局，适配桌面端与移动端。 5. 公共组件 ：统一导航栏、页脚、加载动画、滚动渐入动画、粒子背景、访问量统计、社交分享等可复用模块。 项目采用「配置驱动」设计，所有页面内容统一由 config.js 管理，新增文章、工具、作品时只需修改配置文件即可，无需改动页面结构。

1. 为什么要做这个） PLC工程师写SCL代码有个很烦的事——语法规矩特别多。等于号在C语言里是==，在SCL里是=。赋值在别处用=，SCL非得用:=。IF后面忘了END_IF，CASE漏了ELSE，编译器只告诉你错了，不告诉你哪错，更不会帮你改。一个工程师来回编译、报错、猜、改能折腾很长时间。后来发现大模型也能写SCL，但写出来的更离谱——&&、!=这些C语言习惯全带进来，true/false小写不认，IF/CASE各种缺胳膊少腿。思路很简单：既然LLM犯的错就那么几类，每类长什么样我们也知道，写一套固定规则帮它改就行了。不用重新训练模型，写死规则，来一个修一个，结果永远确定。 2. 能干什么 拆成四块：第一，让大模型写代码。用大白话描述控制需求，背后接了好几个大模型可以换着用。第二，帮它补骨架。LLM经常忘了关IF、关CASE，用一个叫下推自动机的方法跟踪成对关键字，哪缺了自动在正确位置补上。本质是聪明的括号匹配，但能处理嵌套——IF里套CASE，正则搞不定，必须用栈。第三，帮它改小毛病。&&改AND，!=改<>，true改TRUE，一共11种常见错误，8种自动改，3种标记提醒。改等于号最危险——在IF条件里它是合法比较符不能瞎改，设了三层保护确保不破坏逻辑。第四，浏览器打开就能用，代码直接复制到TIA Portal编译。 3. 怎么用 三步：网页上用大白话写控制逻辑，选PLC型号。点生成等几秒，大模型出初稿。工具自动修一遍语法错误，拷走拿去编译。想再改可以手动编辑或者对话精修。从需求到能编译的代码，快的就几分钟。

立项背景和目标 在选矿、建材等连续生产场景中，物料粒度分布直接决定磨矿效率与成品品质。传统的人工筛分或离线取样检测存在严重滞后性，无法实时反映产线波动，且粉尘环境对操作人员健康不利。本项目通过工业相机实时拍摄传送带上的物料图像，结合轻量化目标检测（yolo26s，已独立基于教程训练并部署）与高精度分割（FastSAM）融合算法，在线计算每个颗粒的等效面积并换算出粒度组成（等关键指标）。最终目标是以秒级频率输出粒度数据，替代人工目测，为操作员及时调整给料机转速或下料比例提供量化依据，从而稳定产品质量、降低能耗。 核心功能模块 系统由以下几个核心模块构成： 实时图像采集模块：支持多路RTSP工业相机同步接入，可根据产线速度调节抓拍间隔，并自动进行光照补偿和去噪预处理。 粒度分析计算引擎：调用训练好的 yolo26s 模型快速定位物料个体区域，再经 FastSAM 生成精细掩膜，精准统计各颗粒像素面积，结合标定系数换算为物理面积（mm²），并自动生成当前帧的粒度分布直方图。 报警与阈值管理模块：允许用户在生产参数配置界面自主设定粒度上限、下限以及波动范围。当连续多帧检测值超出预设区间时，系统通过看板弹窗、声光提示或短信通知方式发出预警，提醒操作人员注意。 多维度趋势曲线模块：提供8小时、24小时、7天三个时间尺度的粒度变化曲线（可切换显示D50、D90或细度模数），曲线图支持鼠标悬停查看具体数值，便于操作员判断产线长期稳定性或短期突变。 下料辅助决策模块：系统根据当前粒度实测值与目标值的偏差，自动计算推荐的下料比例调整量（百分比），并显示在操作面板上，供操作员参考，也可选配自动闭环控制接口（PLC联动）。 业务流程与操作路径 系统启动后，相机按设定周期抓拍图像并上传至服务器；后端依次执行预处理、yolo26s 候选框提取、FastSAM精细分割、面积累加与粒度换算，生成该帧的分析结果并存入时序数据库。 用户操作流程如下： 登录后台管理页面，首先看到“实时监测”仪表盘，显示最新粒度数据、当前报警状态及推荐下料调整值。 若需观察趋势，可切换至“趋势分析”页，自由选择8小时、24小时或7天时间范围，查看粒度曲线，并可叠加显示报警阈值线。 当报警触发时，进入“报警记录”页查看详细超标时段，结合曲线分析原因（如下料波动或给料不均匀）。 在“参数设置”中调整粒度目标值和报警上下限，并查看系统根据偏差给出的下料比例建议，操作员确认后手动调节给料机频率，或启用自动模式由PLC执行调整。 所有操作日志和检测数据均可按班次导出，用于生产报表和工艺优化复盘。

本项目是一套铁路信号设备全生命周期管理系统，涵盖设备类型树、信号设备台账、供应商、安装位置、位置关系、维护记录、技术参数、告警及铭牌等模块，通过角色权限控制与操作日志，确保数据安全与可追溯性，实现设备数字化运维。

1.负责欧普工厂的原材料到成品中工厂间的调换 2.负责欧普工厂中成品对向流入欧普中国各个仓位的运输 3.负责欧普工厂中商务对原材料、成品的盘点差异以及盘点记录 4.主要负责盘点差异，关乎页面的无痕跳转传值，并且负责PDA端和小程序端三端互通

1.采用AVUE框架对整个项目进行编写，结合elementPlus 2.此项目对接了利亚德整个集团的财务系统、物流系统、OA系统，将系统进行整合，并兼容集团内部老系统 3.完成了利亚德集团的中国各个分部的集中整合 4.主要负责主要的审批流的编写、经销商申请、跨端传值等

生产制造ERP系统 — 业务与功能介绍 一、产品概述 本系统是面向中小型离散制造企业的生产管理平台，覆盖从物料主数据、BOM、工艺路线到生产工单、库存、质检、采购、销售的全链路。采用 Go + React + PostgreSQL 技术栈，前后端分离架构，支持私有化部署。 二、核心业务模块 1. 物料管理 支持原材料、半成品、成品、消耗品四类物料主数据管理，包含编码、规格、单位、分类、安全库存、最大库存、最小订购量和提前期等完整字段。提供搜索、类型筛选和分页查询。 2. BOM与工艺路线 BOM管理支持版本控制、生效/失效日期、损耗率、关键件标记和多层物料清单。工艺路线支持多工序编排，每道工序可指定工作中心、准备工时、单件工时和外协标记。 3. 生产管理 生产工单覆盖完整生命周期：草稿→下达→进行中→完工→关闭。工单可引用BOM和工艺路线，自动生成工单号，实时追踪工序进度。支持逾期工单预警。 4. 库存管理 采用事务流水+余额快照双表设计，支持入库、出库、工单领料、工单完工、调拨和调整六种事务类型。批次号/序列号全程可追溯，多仓库多库位管理，库存余额支持现有量、已分配量、可用量三级展示。 5. 质量管理 提供来料、过程、成品三类检验方案管理，支持抽样方式和样本量配置。检验结果可关联生产工单、采购收货或库存批次，记录检验结果（合格/不合格/让步）。 6. 采购与销售 采购订单覆盖草稿→审核→收货→关闭状态流转，支持多行明细和金额自动计算。销售订单覆盖草稿→确认→发货→关闭流程。供应商和客户支持完整的基础数据管理。 7. 系统管理 用户认证采用JWT+bcrypt，支持独立登录页和路由守卫。角色-权限体系包含76个精细权限码（14个菜单权限+62个数据操作权限），7个预设角色。支持部门、员工组织架构管理和用户角色分配。 三、技术特性 后端使用Go语言，chi路由框架，原生SQL访问PostgreSQL，45张数据库表。前端使用React 18+TypeScript+Ant Design 5+毛玻璃风格UI。提供78个RESTful API端点，10个后端集成测试和7个前端单元测试。 四、部署方式 支持Docker Compose一键部署PostgreSQL，或连接已有数据库。初始化SQL脚本包含完整建表和种子数据（角色、权限、管理员账号）。前后端独立部署，前端通过Vite代理或Nginx反向代理连接后端API。 五、适用场景 机械加工、电子组装、五金制品、模具制造等离散制造领域的中小型工厂。系统设计遵循BOM→工单→工序→入库的核心生产闭环，适合从接单到交货的全流程数字化管理。

研发项目管理系统 面向化工企业研发实验室的全流程管理平台，覆盖从立项到配方存储的完整闭环。 核心能力 权限与安全：五级角色体系（管理员/主管/项目负责人/实验员/配方管理员），配方数据采用 AES-256 加密存储并支持独立白名单授权，全操作审计日志不可删除，满足化工研发溯源合规。 项目管理：立项→任务拆解→进度跟踪→问题记录→结项归档。自动计算进度百分比，任务支持待开始/进行中/阻塞/完成状态流转，结项时校验所有任务和里程碑是否完成。 实验配方：核心刚需。实验录入支持反应参数动态配置，提交即锁定、不可篡改，更正生成版本快照留痕。实验结果支持合格判定，一键生成打印级报告。配方组分/比例/工艺参数全程加密，支持版本迭代和历史回溯，未授权用户仅能看到脱敏数据。 审批流转：内置立项、物料领用、实验变更、结项四类审批。危化品领用强制审批，非危化品直接出库。审批通过自动执行关联操作（扣库存、改状态），驳回自动回退。 物料样品：危化品台账、出入库记录、库存预警。支持批量出入库，入库需确认后更新库存，出库逐条确认。样品建档→存放→关联实验→溯源链路完整可追溯。 系统组成：React 18 + Ant Design 6 前端嵌套10个功能页面，NestJS 后端提供57个API端点，PostgreSQL 数据库。Docker 一键部署，私有化运行。

围绕核心 AI Agent 的部署架构设计、调用链路的深度性能优化，以及面向垂直场景的特制 Skill 开发，存在一系列亟待攻克的关键问题。部署层面需解决模型服务化后的冷启动延迟、动态扩缩容与异构算力调度；调用优化则聚焦于构建异步流水线、智能缓存与请求合并策略，以降低响应时延和推理成本。特制 Skill 开发要求将领域知识、外部工具 API 与 Agent 推理闭环融合，形成可编排、可复用的专业能力单元。同时，还需应对多 Agent 协同通信、安全合规、效果评估与持续交付等衍生挑战。系统性解决这些问题，是智能体从原型走向高可用、低成本生产级落地的核心前提。

立项背景和目标 随着我国电力线路总里程突破200万公里、光伏装机容量连年跃升，传统人工巡检模式已难以为继。巡检人员需翻山越岭、登高作业，不仅效率低下（人均每日仅能巡检5~8公里），更面临高空坠落、触电、中暑等严重安全风险。与此同时，存量设备老化加速，缺陷漏检、误检时有发生，导致非计划停运事件频发，经济损失巨大。国家“十四五”规划明确要求加快工业互联网与能源基础设施深度融合，推动巡检作业向无人化、智能化转型。无人机技术、5G通信、AI视觉识别和数字孪生等前沿技术的成熟，为这一转型提供了坚实的技术底座。 基于此，本项目立项建设一套“无人机智巡智检系统”，总体目标如下：一是实现巡检作业全流程自动化，通过预设航线自主巡航，将单次巡检耗时从平均2小时压缩至20分钟以内，效率提升6倍；二是依托深度学习算法对可见光、红外热成像等多源数据进行实时分析，缺陷识别准确率不低于92%，误报率控制在5%以下；三是构建从任务规划、数据采集、智能诊断到工单派发、整改反馈的完整业务闭环，消除信息孤岛；四是利用数字孪生技术，在三维实景地图上叠加巡检数据，实现空间态势感知与历史数据对比分析，为运维决策提供直观支撑。最终，系统将覆盖输电线路、变电站、光伏场站、石油管道等多种场景，助力企业降本增效、本质安全。 2. 软件功能、核心功能模块介绍 系统共包含六大核心功能模块，各模块协同运转，形成完整能力矩阵： （1）无人机飞控与航线管理模块：支持多品牌、多机型无人机设备的统一注册、健康状态监控及固件升级管理；内置航线库，支持KML/KMZ等标准格式导入，并提供可视化航点编辑工具，可在二维GIS或三维地球上进行航线规划，模拟飞行轨迹，预判碰撞风险。 （2）巡检任务管理模块：提供日常巡检、特殊巡检、应急巡检等多种任务类型；支持单次、周期性、触发式任务调度；任务执行过程中实时接收无人机回传的经纬度、高度、电量、速度等遥测数据，并以动态仪表盘呈现；任务结束后自动归档影像、日志和识别结果。 （3）AI智能识别与分析模块：基于YOLOv8和ResNet等深度网络模型，针对绝缘子破损、导线断股、销钉缺失、鸟巢、树障、异常发热等十余类典型缺陷进行自动检测；支持模型在线更新和增量学习；分析结果附带置信度分数和定位框，并支持人工复核标注，形成闭环优化数据。 （4）数字孪生与三维可视化模块：基于倾斜摄影和激光点云技术构建巡检场景的高精度三维模型（厘米级），在地图上融合显示无人机实时位置、历史航迹、缺陷标注点；支持多期数据对比，通过卷帘工具直观展示设备前后变化；支持空间量测、剖面分析等高级功能。 （5）缺陷管理与工单闭环模块：统一展示所有识别出的缺陷，按严重等级（危急、严重、一般）分级高亮；每个缺陷可一键生成工单，自动关联位置、影像和识别结果，派发给指定的运维班组；支持工单状态追踪（待处理、处理中、已完成）

1.旨在提升加工厂工作效率 2.减少不必要的纸质文件产生 3.可监控产品良品率等关键数据方便提升 4.包含生产流程，采购管理，开票管理，生产计划，生产通知等功能 5.报表包含动态库存表，生产计划，供应商往来表等。

当前AI能力（如LLM、OCR、代码解释器）已足够强大，但将其落地到具体业务场景时，仍需要大量重复的工程开发。非技术用户难以直接使用，而技术人员也疲于应对“一个需求一套新接口”的定制化开发。本项目的目标是构建一个低代码/可视化AI工作流编排平台，将大语言模型、文档解析、数据分析、邮件收发等原子能力封装为标准节点，让用户像搭积木一样，快速组装出适配不同业务场景的智能Agent，从而将AI应用开发的效率提升一个数量级，降低智能化门槛

项目介绍： DataSense 数据智能平台，面向企业数据资产管理与分析场景，覆盖指标管理、标签管理、模型管理、数据服务、探索、数据门户等核心模块，支持数据资产的统一管理、配置、发布与消费。采用模块化业务架构，兼顾复杂表单配置、资产详情展示、权限控制与多业务模块复用。

本项目为制造工厂打造的供应商全生命周期管理平台，解决传统供应商信息分散、准入流程不规范、考核数据不透明等问题。系统采用前后端分离架构，后端基于 Spring Boot 搭建服务，Redis 缓存供应商基础信息与考核规则，提升系统响应速度。核心功能模块包括：供应商准入管理（资质审核、样品检验、现场审核流程）、供应商信息维护（基础信息、资质文件、合作品类管理）、采购订单协同（订单下发、供应商确认、交货进度跟踪）、供应商绩效考核（来料质量、交货及时率、价格竞争力等多维度评分）、供应商分级管理（按考核结果分级、淘汰 / 优化管理）、供应商对账与结算（对账单生成、结算状态跟踪）。通过系统实现供应商管理流程标准化、数据透明化，帮助工厂筛选优质供应商，降低供应链风险，提升采购协同效率。

系统包含设备台账、巡检计划、巡检任务、异常上报、维修工单、派工调度、备件库存、复检验收和绩效统计等模块。管理员可以按设备类型和区域生成巡检计划，巡检人员记录设备状态并上报异常，维修主管根据故障等级派工，维修人员填写处理过程和备件消耗，最终由负责人复检关闭工单。看板可展示设备异常率、工单响应时长、一次修复率和超时工单。

本项目是一套专为中大型在线教育机构定制的客户关系管理系统，旨在解决销售线索跟进混乱、转化率统计困难等痛点。系统核心功能包括： 1. 全渠道线索接入： 自动抓取官网、小程序及第三方投放平台的咨询信息，统一入库清洗。 2. 公海池与私海池流转： 实现了销售线索的自动分配机制，长时间未跟进线索自动回收至公海，提升资源利用率。 3. 学员全生命周期管理： 记录从试听、报名、上课到续费的全过程交互记录，支持自定义跟进阶段。 4. 多维度数据看板： 为管理层提供实时的销售业绩报表、转化漏斗分析以及员工绩效排名，辅助决策。

平台面向智慧城市场景，支持遥感影像的变化检测与智能分析。立项背景是城市基础设施监测依赖人工，效率低、响应慢。核心功能包括：影像图智能检测、变化分析、压占/突破分析、批量转换与空间分析。可服务于城市规划、环境监测、基础设施管理等场景。

一码多识APP集成了系统的核心功能，使得维护人员和管理者能够在移动环境下实现设备管理的全流程操作，包括但不限于故障上报、任务接收、现场维护记录以及状态更新等。通过利用先进的信息技术，该系统为每件管理设备生成一个唯一的二维码，实现设备的即时识别、跟踪与管理。它支持全流程的设备维护管理，从故障接报、任务派发、现场维护到信息记录，确保维护工作的高效执行。同时，系统集成了链路管理与故障关联分析，提升了故障定位和处理的速度与准确性。

立项背景：城市建筑垃圾乱堆乱放、运输车辆无证上路、渣土消纳台账人工统计难，环卫监管部门缺少数字化管控工具，因此搭建建筑垃圾全生命周期管理平台，实现渣土从产出、审批、运输、消纳全链路线上监管。 核心功能模块：包含项目备案管理、渣土运输审批、车辆档案管理、消纳场台账、在线 GPS 轨迹监控、违规预警、数据统计报表 7 大模块。 业务流程：施工单位线上提交建筑垃圾处置备案→监管人员在线审核备案资质→审批通过后申领渣土运输通行证→车辆绑定 GPS 实时上报行驶路线→渣土抵达消纳场完成进场核验，全流程线上闭环管控，违规车辆系统自动预警并留存记录。