业务和功能介绍
在当今社会，随着人们生活水平显著提升，花卉在日常生活与产业发展中的地位愈发重要。对于花卉种植者而言，精准且快速地识别花卉品种、掌握其生长状况，是优化种植策略、提高花卉产量与质量的关键。在日常生活场景里，花卉作为表达情感、装饰环境的常用物品，深受大众喜爱，越来越多的人投身于花卉种植与欣赏活动中。然而，普通民众大多不具备专业的植物学知识，在花卉识别方面能力有限，难以快速获取花卉的详细信息。传统的手工提取特征进行图像分类的方法，不仅效率低下、操作繁琐，而且识别准确率高度依赖专业知识和经验，无法满足人们对花卉识别的高效、准确需求。
与此同时，花卉识别算法经过长期研发与升级，逐渐走向成熟并得到广泛应用。其中，YOLOv8 系列算法以其高效性和准确性，在目标检测领域表现卓越，为花卉检测与识别难题提供了有力的技术解决方案。本项目基于此背景，旨在开发一个功能完备、操作便捷的花卉检测与识别系统，借助先进的技术手段，帮助用户实现花卉的快速准确识别，促进花卉知识的交流与分享，推动花卉产业与相关领域的发展。
功能名称 功能描述
登陆注册功能 用户可以进行注册登录
花卉识别功能 根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息为用户提供个性化的内容信息，提高用户满意度
和使用体验。
拍照上传功能 将要识别的花卉，拍照上传到此软件。
热点花卉展示功能 将查询次数最高的四种花卉进行查询出来并展示。
花卉百科功能
可以搜索想要查看的花卉信息，还有每日推荐的花卉信息，以及视频。
花友圈功能 能够编辑花友圈并发出，所有的好友能够查看到。同时可以看见其他用户发出的花友圈，并且收藏
好友管理功能 实现好友的添加，删除，还可以进行聊天。
查询花卉功能 在搜索栏搜索要查询的花卉名称，能够显示出来此花卉的具体信息。
个人中心功能 用户可以在个人中心查询和修改自己的信息。同时可以查看自己的收藏，也可以取消收藏。
与此同时，花卉识别算法经过长期研发与升级，逐渐走向成熟并得到广泛应用。其中，YOLOv8 系列算法以其高效性和准确性，在目标检测领域表现卓越，为花卉检测与识别难题提供了有力的技术解决方案。本项目基于此背景，旨在开发一个功能完备、操作便捷的花卉检测与识别系统，借助先进的技术手段，帮助用户实现花卉的快速准确识别，促进花卉知识的交流与分享，推动花卉产业与相关领域的发展。
功能名称 功能描述
登陆注册功能 用户可以进行注册登录
花卉识别功能 根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息为用户提供个性化的内容信息，提高用户满意度
和使用体验。
拍照上传功能 将要识别的花卉，拍照上传到此软件。
热点花卉展示功能 将查询次数最高的四种花卉进行查询出来并展示。
花卉百科功能
可以搜索想要查看的花卉信息，还有每日推荐的花卉信息，以及视频。
花友圈功能 能够编辑花友圈并发出，所有的好友能够查看到。同时可以看见其他用户发出的花友圈，并且收藏
好友管理功能 实现好友的添加，删除，还可以进行聊天。
查询花卉功能 在搜索栏搜索要查询的花卉名称，能够显示出来此花卉的具体信息。
个人中心功能 用户可以在个人中心查询和修改自己的信息。同时可以查看自己的收藏，也可以取消收藏。
项目实现
本平台客户端使用H5开发具有开发成本低，易分享传播，可以快速迭代版本，用户群体广泛等优点
在移动端，选择了uniapp技术。uniapp技术有跨平台优势，能够多平台兼容，性能优化的一致性。开发效率方面基于Vue.js开发，拥有丰富的插件和组件库。Uniapp的维护成本低，易于更新和升级。后端的搭建使用的是SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）技术，是一种流行的 Java Web 开发框架组合。
在本次项目中，YoloV8目标检测，通过Pytorch进行搭建。PyTorch（Python Torch）是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习任务。它由 Facebook 的人工智能研究小组开发，提供了灵活的张量（tensor）数据结构和强大的深度学习工具。
项目的核心技术是YOLOv8s，YOLOv8s 是 YOLOv8 系列中的一个具体模型，属于一种先进的单阶段目标检测算法，具有速度快、精度较高等特点，能够在图像或视频中快速准确地检测出各种目标物体。
在移动端，选择了uniapp技术。uniapp技术有跨平台优势，能够多平台兼容，性能优化的一致性。开发效率方面基于Vue.js开发，拥有丰富的插件和组件库。Uniapp的维护成本低，易于更新和升级。后端的搭建使用的是SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）技术，是一种流行的 Java Web 开发框架组合。
在本次项目中，YoloV8目标检测，通过Pytorch进行搭建。PyTorch（Python Torch）是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习任务。它由 Facebook 的人工智能研究小组开发，提供了灵活的张量（tensor）数据结构和强大的深度学习工具。
项目的核心技术是YOLOv8s，YOLOv8s 是 YOLOv8 系列中的一个具体模型，属于一种先进的单阶段目标检测算法，具有速度快、精度较高等特点，能够在图像或视频中快速准确地检测出各种目标物体。
示例图片视频
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json解析转换器
1、背景和目标：一、超级快速、安全对json的解析与对象转换；二、支持分布式超高并发
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智能仓储 · 立库调度监控系统（RMS 调度中间件 + 监控管理后台）-RmsCC
【1】立项背景与目标
自动化立体库是新能源锂电、汽车零部件等行业的主流仓储形态，库内由四向车、提升机、输送线、接驳口协同完成托盘出入库。上游 WMS/WES 只下发"某个托盘要入库或出库"，而"分配到哪个货位、走哪条路、派哪台车、每一段由谁执行"全部由中间的调度系统（RMS）计算并驱动——本项目就是一个立库调度中间件 + 配套的调度监控管理后台。目标：把"任务下发→货位分配→路径规划→派车→分段执行→库存过账"做成可跑通、可观测、可人工干预的闭环，并解决现场最头疼的三个问题：调度计划与现场执行脱节、设备与货位状态不可见、故障（走不通、卡住）无日志可查。
【2】核心功能模块
①基础数据：仓库/货区/货位（层-x-y 坐标、深浅位）/设备/物料建模。
②权限体系：JWT + RBAC 用户-角色-菜单三级权限，菜单级与接口级双重校验。
③上游任务管理（内置 WES 模拟器）：批量下发出入库任务，一键生成托盘号。
④任务调度与分段：任务状态机（待下发/执行中/已完成/异常/取消），入库按固定拓扑自动拆 3 段（库外输送线→提升机→目标层接驳口→货位），出库镜像反向。
⑤路径规划：库内 A* 网格寻路（巷道四向可走、货架区仅纵向、有货货位视为障碍），按"空闲且电量>40% + 曼哈顿距离最近"自动派车，支持小车避让、等待点与自动移库（倒库）。
⑥设备仿真引擎：无真实 PLC，用定时任务按可配置节拍推进每段任务并驱动设备沿路径移动。
⑦实时监控：WebSocket 每秒推送设备位置、状态与任务进度，地图大屏显示库位占用与小车轨迹，另配小车/设备监控页。
⑧库存与数据中心：托盘维度库存、分层占用统计、库存流水（任务完成自动过账）。
⑨接口日志中心：按上游/RCS/WCS 三个通道记录每次调用的请求与返回报文、方向、结果、耗时，支持按托盘号/任务号全链路检索与改报文重发。
⑩AI 作业助手：接入大模型，自然语言下发任务、异常诊断与智能问答，SSE 流式输出，模型不可用自动降级为本地规则。
⑪单车手动控制：顶升/放下/移动/充电/恢复/释放任务等指令，应急时人工接管。
【3】业务流程与功能路径
上游下发（托盘号 + 出入库类型）→ RMS 自动分配货位（浅位优先、低层优先）→ 生成分段计划 → A* 计算路径并派最近的空闲车 → 仿真引擎按节拍推进各段 → 全段完成后自动过账（货位占用/释放、绑定或解绑托盘、写库存流水与系统日志）→ 任务归档。
功能路径：登录 → 首页看板（货位占用 + 任务趋势）→ 上游任务管理下发任务 → 资源监控中心地图大屏观察执行 → 立库任务中心（任务视图/任务管理）→ 数据中心查库存与流水 → 报表数据中心查接口日志 → AI 助手用自然语言下单。
多端AI问答系统（SSE流式输出）
立项背景：随着大语言模型的普及，传统企业与用户对智能对话的需求激增。旨在构建一个前后端完全解耦的 AI 问答系统，支持多端接入，提供流畅的流式对话体验。
核心功能：支持 SSE 全链路流式对话（包含start/content/reasoning/done/error五类事件）；多会话管理（新建、切换、重命名、置顶、逻辑删除）；Markdown 渲染、思考过程折叠展示、多模型切换、Token 用量统计与 API 调用日志，以及四维 IP 限流。
业务流程：前端发起对话请求 → 后端校验限流 → 组装历史消息并调用大模型 API → SSE 逐字返回前端实时渲染 → 消息落库并记录 Token 与耗时。
CRM客户管理后台
立项背景：针对中小型企业客户信息分散、销售跟进过程不透明、合同管理混乱等痛点，旨在打造一个轻量级的客户全生命周期管理后台，提升销售团队协作与转化效率。
核心功能：涵盖管理员登录鉴权、客户主表管理、联系人维护、跟进记录追踪、合同管理等六大模块。支持客户信息分页查询、关键字搜索、新增编辑与逻辑删除；客户详情页以名片形式集中展示联系人、跟进记录及关联合同。
业务流程：从潜在客户录入，到日常跟进记录，再到最终合同签订与操作日志审计，覆盖完整的销售业务闭环。
ERP管理系统
本项目面向中小企业的采购、销售、仓储、生产及财务协同场景，目标是将分散的业务记录、审批流程和经营数据整合到统一平台，支持业务过程追踪与数据查询。
系统包含客户与供应商、销售、采购、仓储、生产制造、财务、人力资源、项目合同、资产、质量售后、零售门店、数据报表和系统管理，共13个模块、102个配置驱动页面。核心功能包括客户线索与商机管理、采购与销售订单、库存预留及批次追溯、多级物料清单、生产领料与报工、发票与收付款、会计凭证、薪酬、资产折旧和项目成本分析。
业务流程围绕单据流转展开。例如，销售业务支持“线索→商机→报价→销售订单→发货→发票→收款”；采购业务支持采购申请、采购订单、到货验收、入库及付款。单据通过草稿、提交审批、审批通过和过账等状态进行控制，过账时联动库存台账、资金余额及会计分录，并保留操作历史。
系统提供桌面Web端和移动端入口，共用业务接口与权限规则。管理员可配置用户、角色、菜单、字典和审批权限，员工可按权限处理单据、查看通知和查询报表。经营数据支持按日期汇总及来源下钻，方便追踪库存、应收应付和项目收支。
项目预览
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