分布式电商秒杀系统-即买

1.项目背景​ 当前公安监所面临着在押人员管理精细化不足、安防防控智能化水平偏低、业务流程协同效率不高、数据价值挖掘不充分等挑战。为响应 “智慧公安” 建设号召，落实监所 “安全、规范、高效” 管理要求，构建 “科技赋能、数据驱动、全流程管控” 的现代化监所管理体系，特启动公安监所实战平台项目。 2.核心功能模块 智能安防模块 在押人员管理模块 管教工作模块 决策分析模块

面向用户需要复习课程、掌握知识点备考的大中小学学生需要个性化学习规划、内容解析的 社会自主学习人士需要AI 增强课堂教学、学生测评的教育培训机构 多模型AI 支持系统：支持国内5 家主流大模型调用，可按需动态切换，确保服务高可用 性；支持所有基于OpenAISDK 的大模型，现已内置DeepSeek、文心一言、星火、ChatGLM、Moonshot Prompt(提示词)管理系统：：可视化管理AI 提示词模板，支持版本控制和A/B 测试；5 分钟 TTL 缓存，提升性能；系统自动注入Prompt 提高AI 调用可用性；多场景支持：支持不同场景的 Prompt 模板(系统提示、出题组卷、批改) 。 文件上传与学习计划生成：用户上传学习资料、笔记（PDF、Word、PPT、TXT、MD）文 件，AI 自动解析内容并生成个性化学习计划 AI 自动评测系统:：AI 根据学习主题或者设置的个性化参数（学段、考试科目、考试时 间等）自动生成测验题目甚至实现智能组卷，支持在线答题、自动批改和错题讲解 知识图谱系统:将学习内容转化为可视化知识卡片图谱，展示知识点之间的依赖关系， 帮助学习者理解知识结构，并以此推荐学习资源 学习可视化与成长报告:多维度（统计卡片、折线图、饼状图、弱项分析）展示学习 进度和成绩，生成PDF 学习报告。 管理后台系统:数据大屏仪表盘统计展示系统后台信息，支持模型配置、Prompt 管理、 用户管理、系统配置。

在工业和建筑领域，头盔是保护工人免受头部伤害的首要安全装备。在交通、体育、娱乐等领域，头盔都是我们不可或缺的保护伙伴，确保我们在各种环境下的安全。通过我们的头盔识别系统，我们能够更好地监控和促进头盔的正确使用，进一步提升公共安全。通过yoloV5，做头盔识别系统。

一、立项背景和目标 在数字化消费趋势下，线上购物成为主流，但现有电商平台对书籍、文创等垂直品类覆盖不足，存在交互繁琐、加载慢等问题，线下书店又受地域限制。基于此，“我的书店” 电商项目应运而生，采用前后端分离架构，以解决用户精准购物需求，适配多端使用场景。 项目目标清晰：用户层面，打造界面友好、操作便捷的平台，实现商品浏览、搜索、购物车管理等功能；技术层面，用 Vue 3、Spring Boot 等主流技术搭建可维护架构，验证技术应用价值；业务层面，完成基础电商流程闭环，为后续拓展预留空间。 二、软件功能与核心模块 软件整体围绕 “找货 - 选货 - 管货” 核心场景，涵盖商品展示、分类筛选、实时搜索、购物车管理、分页浏览等功能。 产品展示模块（HomePage.vue）是核心，左侧侧边栏提供五大分类导航，选中分类高亮显示，主体用响应式网格展示商品卡片，含图片、名称等信息，还支持分页调整。 实时搜索模块带 300ms 防抖，避免无效请求，搜索范围覆盖商品多字段，且与分类协同，仅显示所选分类下匹配商品，提升精准度。 购物车管理模块（cart.js）基于 Pinia，支持添加、移除、更新商品数量及清空操作，通过计算属性实时统计总数量和价格，与产品展示模块无缝衔接。 路由与页面管理模块依托 Vue Router，配置首页、详情页、购物车页面路由，实现页面无缝切换，保持全局样式统一。 三、业务流程与功能路径 核心业务流程为：用户进首页→选分类 / 搜关键词→系统筛选分页展示商品→用户浏览卡片→加购→进购物车调整→查看总价，全程无刷新，交互连贯。 分类筛选路径：用户点侧边栏分类→触发 selectCategory 方法→重置关键词与页码→按分类 ID 过滤商品→更新分页→展示对应商品，分类与商品通过 categoryId 关联。 搜索功能路径：用户输关键词→300ms 后执行搜索→未选分类则筛选全量匹配商品，已选则筛选对应分类下商品→实时更新结果与分页，兼顾效率与精准度。 购物车操作路径：用户点 “加入购物车”→Pinia 存储数据→更新总数量与总价；进购物车页面→调整数量或删除商品→状态同步，确保数据一致。

这是一个桌面端的 AI 安全分析平台，简单来说，它就是一个能指挥专业安全工具干活的 AI 聊天助手。 核心业务就是通过对话的方式，辅助你完成以下四类安全分析任务： APK 逆向：上传安卓安装包，它会在后台调用 JADX 帮你分析代码逻辑和漏洞。 主机逆向：扔进去 exe 或 elf 文件，它配合 IDA Pro 帮你分析汇编和程序行为。 流量分析：上传抓包文件（pcap），它利用 Wireshark 帮你识别异常流量和攻击特征。 文件破解：遇到加密文件或哈希，它能调用 Hashcat 帮你跑字典或掩码破解。 技术亮点： 它不仅仅是套了个 AI 的壳，而是通过 MCP协议，真正打通了 AI 模型与本地安全工具（JADX, IDA 等）的连接。AI 可以读取工具的分析结果，结合知识库，给你提供有理有据的分析报告。