业务和功能介绍
WMS仓储管理系统是一套基于Java Spring Boot和Vue3技术栈开发的现代化智能仓储管理解决方案。系统围绕"采购入库-物流-收货-入库-质检-上架"的完整业务流程，提供端到端的仓储作业管理服务。
核心业务模块包括：
采购订单管理：支持采购计划制定、订单创建、审核流程、供应商协同等功能，实现采购全生命周期管理。系统提供灵活的审核工作流，支持多级审批和并行审核，确保采购决策的规范性和效率。
物流协调管理：集成第三方物流公司资源，提供物流订单创建、运输跟踪、状态更新等功能。系统支持多种物流方式（供应商配送、第三方物流、自提），实现物流信息的实时同步和可视化监控。
智能收货作业：提供收货单自动生成、收货确认、差异处理等功能。系统支持扫码验货、批次管理、序列号跟踪，确保收货作业的准确性和可追溯性。收货完成后自动触发后续质检和入库流程。
自动化库存生成：收货确认后系统自动生成库存记录，智能分配收货暂存区库位。采用就近原则和容量优化算法，确保库存分配的合理性。支持批次管理、有效期控制、库存状态管理等精细化功能。
质检流程管控：自动创建质检任务，支持抽检计划、质检标准配置、检验结果记录。系统提供质检位智能分配，自动生成库存转移任务，实现从收货暂存区到质检区的无缝衔接。
任务调度系统：提供智能任务分配、作业路径优化、实时监控等功能。支持移动端PDA作业，实现任务的可视化管理和绩效分析。
系统特色功能：
编码规则管理：支持业务单据的统一编码规范
字典数据管理：提供灵活的业务参数配置
权限控制：基于RBAC的细粒度权限管理
多租户支持：满足企业级多组织架构需求
移动端支持：提供PDA端作业界面，提升现场作业效率
核心业务模块包括：
采购订单管理：支持采购计划制定、订单创建、审核流程、供应商协同等功能，实现采购全生命周期管理。系统提供灵活的审核工作流，支持多级审批和并行审核，确保采购决策的规范性和效率。
物流协调管理：集成第三方物流公司资源，提供物流订单创建、运输跟踪、状态更新等功能。系统支持多种物流方式（供应商配送、第三方物流、自提），实现物流信息的实时同步和可视化监控。
智能收货作业：提供收货单自动生成、收货确认、差异处理等功能。系统支持扫码验货、批次管理、序列号跟踪，确保收货作业的准确性和可追溯性。收货完成后自动触发后续质检和入库流程。
自动化库存生成：收货确认后系统自动生成库存记录，智能分配收货暂存区库位。采用就近原则和容量优化算法，确保库存分配的合理性。支持批次管理、有效期控制、库存状态管理等精细化功能。
质检流程管控：自动创建质检任务，支持抽检计划、质检标准配置、检验结果记录。系统提供质检位智能分配，自动生成库存转移任务，实现从收货暂存区到质检区的无缝衔接。
任务调度系统：提供智能任务分配、作业路径优化、实时监控等功能。支持移动端PDA作业，实现任务的可视化管理和绩效分析。
系统特色功能：
编码规则管理：支持业务单据的统一编码规范
字典数据管理：提供灵活的业务参数配置
权限控制：基于RBAC的细粒度权限管理
多租户支持：满足企业级多组织架构需求
移动端支持：提供PDA端作业界面，提升现场作业效率
项目实现
1. 整体架构和设计思路
系统采用前后端分离的微服务架构设计，后端基于Spring Boot 2.7+框架，使用MyBatis-Plus作为ORM框架，PostgreSQL作为主数据库。前端采用Vue3 + TypeScript + Element Plus技术栈，提供现代化的用户交互体验。
架构设计遵循DDD领域驱动设计理念，按业务域划分服务模块，每个模块包含完整的Controller-Service-Mapper三层架构。使用Spring事务管理确保数据一致性，采用@Transactional注解实现声明式事务控制。
2. "我"的负责模块和结果
负责核心业务流程的端到端实现，包括采购管理、物流协调、收货作业、库存生成、质检管控等关键模块。
主要实现成果：
设计并实现了完整的采购订单管理流程，支持多状态流转和审核机制
开发了智能库位分配策略，实现收货暂存区优先分配和容量优化
构建了自动化库存生成引擎，支持批次管理和序列号跟踪
实现了质检任务自动创建和库存转移调度功能
建立了统一的编码规则管理体系，支持业务单据的标准化编码
技术亮点：
使用策略模式实现库位分配算法，支持多种分配策略的灵活切换
采用事件驱动架构，通过Spring事件机制实现业务流程的松耦合
实现了ERP物料类型到WMS库存分类的智能映射机制
使用@Lazy注解解决服务间循环依赖问题，确保系统稳定性
3. "我"遇到的难点、坑，和解决方案
难点1：循环依赖问题
在实现库存生成服务时，ReceiptOrderService和InventoryGenerationService之间出现循环依赖，导致Spring容器无法正常启动。
解决方案：使用@Lazy注解延迟加载依赖的Bean，并重新设计接口参数传递方式，避免服务间的直接循环调用。
难点2：库位分配策略优化
初始实现中库存总是分配到存储位而非收货暂存区，经排查发现是仓库ID硬编码导致的。
解决方案：重构库位分配策略，实现动态仓库ID获取，优先分配收货暂存区库位，并建立完善的降级机制。
难点3：数据库字段类型不一致
在实现过程中遇到前端字典值（String）与数据库库位类型（Integer）不匹配的问题。
解决方案：统一数据类型定义，修正API接口参数类型，确保前后端数据交互的一致性。
难点4：事务管理复杂性
收货确认涉及多表操作和状态更新，需要保证数据的强一致性。
解决方案：采用声明式事务管理，合理设置事务隔离级别和传播机制，使用try-catch进行异常处理和事务回滚。
通过系统性的技术选型、模块化的架构设计和完善的异常处理机制，最终实现了一套功能完整、性能稳定、易于维护的现代化仓储管理系统。
系统采用前后端分离的微服务架构设计，后端基于Spring Boot 2.7+框架，使用MyBatis-Plus作为ORM框架，PostgreSQL作为主数据库。前端采用Vue3 + TypeScript + Element Plus技术栈，提供现代化的用户交互体验。
架构设计遵循DDD领域驱动设计理念，按业务域划分服务模块，每个模块包含完整的Controller-Service-Mapper三层架构。使用Spring事务管理确保数据一致性，采用@Transactional注解实现声明式事务控制。
2. "我"的负责模块和结果
负责核心业务流程的端到端实现，包括采购管理、物流协调、收货作业、库存生成、质检管控等关键模块。
主要实现成果：
设计并实现了完整的采购订单管理流程，支持多状态流转和审核机制
开发了智能库位分配策略，实现收货暂存区优先分配和容量优化
构建了自动化库存生成引擎，支持批次管理和序列号跟踪
实现了质检任务自动创建和库存转移调度功能
建立了统一的编码规则管理体系，支持业务单据的标准化编码
技术亮点：
使用策略模式实现库位分配算法，支持多种分配策略的灵活切换
采用事件驱动架构，通过Spring事件机制实现业务流程的松耦合
实现了ERP物料类型到WMS库存分类的智能映射机制
使用@Lazy注解解决服务间循环依赖问题，确保系统稳定性
3. "我"遇到的难点、坑，和解决方案
难点1：循环依赖问题
在实现库存生成服务时，ReceiptOrderService和InventoryGenerationService之间出现循环依赖，导致Spring容器无法正常启动。
解决方案：使用@Lazy注解延迟加载依赖的Bean，并重新设计接口参数传递方式，避免服务间的直接循环调用。
难点2：库位分配策略优化
初始实现中库存总是分配到存储位而非收货暂存区，经排查发现是仓库ID硬编码导致的。
解决方案：重构库位分配策略，实现动态仓库ID获取，优先分配收货暂存区库位，并建立完善的降级机制。
难点3：数据库字段类型不一致
在实现过程中遇到前端字典值（String）与数据库库位类型（Integer）不匹配的问题。
解决方案：统一数据类型定义，修正API接口参数类型，确保前后端数据交互的一致性。
难点4：事务管理复杂性
收货确认涉及多表操作和状态更新，需要保证数据的强一致性。
解决方案：采用声明式事务管理，合理设置事务隔离级别和传播机制，使用try-catch进行异常处理和事务回滚。
通过系统性的技术选型、模块化的架构设计和完善的异常处理机制，最终实现了一套功能完整、性能稳定、易于维护的现代化仓储管理系统。
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大学生求职神器
一、 立项背景与目标
1. 立项背景
当前就业市场竞争激烈，央国企及互联网大厂成为毕业生首选，导致竞争白热化。这些单位招聘流程独特（如注重行测、申论、结构化面试），存在信息壁垒，而传统招聘平台缺乏针对性服务。学生普遍面临准备盲目、资源匮乏、求职效率低下的困境。
2. 项目目标
产品定位： 打造一款专注于央国企及互联网大厂求职的 AI驱动型一站式解决方案平台。
用户目标： 为学生提供从职业规划到拿到Offer的全流程深度赋能；为企业建立精准、高效的预备人才库。
商业目标： 通过会员订阅、精品课程与B端服务实现商业价值，成为垂直领域标杆。
二、 软件功能与核心模块
“企职帮”聚焦核心场景，其功能体系围绕求职全链路构建，旨在提供深度赋能的求职体验，具体流程与核心模块如下所示：
1. AI赋能核心模块
AI职业规划与测评： 通过专业测评与AI分析，为用户规划最适合的央国企/大厂岗位方向，并提供个性化发展路径。
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2. 央国企特色资源库
央国企智能选岗与推荐： 基于全面的企业数据库与AI算法，根据用户背景精准推荐匹配度高的岗位，解决“我能报什么”的核心问题。
央国企真题题库： 聚合行测、申论、专业知识等历年笔试真题，支持在线练习与解析，为备考提供强力支持。
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3. 内容与商业体系
求职课程与名师直播： 提供《央国企笔试通关秘籍》、《大厂面试全攻略》等体系化课程与直播，由资深HR与行业专家授课。
会员专区： 整合核心AI功能、精品课程、真题库等资源，为付费会员提供深度服务，实现商业化变现。
三、 业务流程与功能路径描述
以一名目标进入央国企或大厂的技术岗学生为例：
1. 诊断与规划阶段
路径： 新用户完成职业测评与AI职业规划，系统根据其专业与测评结果，推荐“央企信息中心”与“互联网大厂技术部”等主攻方向。
价值： 帮助用户快速定位，避免盲目海投，节约求职成本。
2. 准备与赋能阶段
路径：
简历打造： 使用AI简历优化功能，分别生成针对“央企”和“大厂”的两个不同侧重点的简历版本。
笔试备考： 进入真题题库刷题，学习《央国企笔试必考知识点》等录播课程。
价值： 提供前所未有的针对性备考资源，让学生有的放矢。
3. 应聘与实战阶段
面试模拟： 收到面试通知后，立即进入AI模拟面试进行全真模拟，并依据生成的评估报告进行针对性改进。
价值： 将不确定性最高的面试环节转化为可训练、可优化的过程，极大提升上岸信心与成功率。
基于langchain4j的AI知识问答系统
1. 项目背景：开发面向Java开发者的智能问答与学习辅助平台，集成RAG向量知识库、大模型调用、联网搜索等功能，提升Java面试准备与编程学习效率。
2. 会话记忆：集成OpenAI和Qwen大模型，封装统一的模型调用接口，实现会话记忆机制，维护多轮对话上下文，提升交互连贯性与用户体验。
3. MCP工具调用：对接质谱MCP工具 实现联网搜索能力，扩展知识库边界，支持实时信息获取。
4. RAG向量知识库：通过 RAG架构 将用户问题与知识库内容结合，提升大模型回答的准确性和上下文相关性。
5. 项目成果：形成一套完整的AI知识库系统，支持Java面试题检索、学习路线推荐、联网智能问答；收录2000+条Java学习与面试资料；
OA
结合公众号和小程序，web端医院OA，各种审批流程和表单，考勤打卡，公告，工作日志等
项目前端后端开发，都是通过自己一个人开发创建
宿主采用vs code,vs2022 SQL2008
语言：C# vue3
平台兼容性强，兼容各种浏览器，适配手机型号
结合公众号和小程序，web端医院OA，各种审批流程和表单，考勤打卡，公告，工作日志等
项目前端后端开发，都是通过自己一个人开发创建
宿主采用vs code,vs2022 SQL2008
个人卡密商户平台
1. 个人卡密销售网站，共客户购买获取卡密
2. 首页展示，游戏入口，游戏详情，卡密领取4个页面
3. 实现web端，移动端页面适配，提供新颖的动画效果，满足基础的中英文布局的美观。
4. 后续会继续接入下单相关的功能性页面
帮助文档
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