业务和功能介绍
业务和功能介绍 本系统目的在于为学校及会议组织方提供一套完整的MUN（模拟联合国）活动管理平台，目标是实现报名、议题分配、日程管理、投票与决议、评分与成绩统计、财务结算以及后台数据监控的闭环服务。核心功能模块包括：1) 用户与代表团管理：学校/代表团注册、代表与指导老师信息维护、权限分级；2) 报名与支付模块：在线报名表单、费用计算、第三方支付或线下对接；3) 议题与日程管理：议题创建、议题分配、分会场与会议日程编排；4) 会议现场支持：入场签到、发言排序、实时投票、草案提交与修订；5) 评分与结果统计：评分规则配置、自动汇总、优秀代表与最佳代表团评选；6) 后台管理与报表：用户/活动统计、账务报表、权限管理与日志审计。业务流程从学校注册→代表团报名→管理员审核→议题与日程规划→代表登录与准备→会议期间签到/发言/投票→评分与结项、账务结算、结果导出。典型功能路径示例：代表登陆→查看个人议题与日程→进入分会场→提交发言申请→投票/表决→查看评分与最终排名。系统强调易用性、流程可追溯以及数据导出/可视化能力，便于组委会在会前会中会后高效运作。
项目实现
整体架构采用前后端分离设计：前端基于 Vue（SPA）实现用户界面与交互，使用 Vue Router 管理路由、状态管理采用 Pinia/ Vuex 或部分 TypeScript+组件增强的方案；后端以 PHP 提供 RESTful API（仓库语言占比显示 PHP 为主，建议使用 Laravel 或自研 MVC 框架），数据库采用 PostgreSQL 并辅以 PL/pgSQL 存储过程以实现复杂事务与原子操作。组件间使用 JSON over HTTPS 通信，关键场景（如实时投票、议程推送）通过 WebSocket/Socket 机制或长轮询实现实时性。为提升性能和并发能力，采用 Redis 缓存热点数据、对大数据导出使用流式处理，使用 Nginx 作为反向代理与静态资源服务器，容器化部署（Docker）与 CI/CD（GitHub Actions）用于自动化构建与发布。
我的负责模块与成果（示例化量化说明）：负责用户与代表团模块、议题与日程模块以及投票/评分子系统。具体工作包括：设计并实现后端 30+ 个 REST 接口，创建并维护数据库表 15 张与若干 PL/pgSQL 存储过程；实现前端页面与交互约 20 个视图组件；完成权限控制中间件与 RBAC 规则；实现实时投票功能并保证投票在并发情况下的一致性。通过对数据库索引与缓存策略优化，将部分关键 API 平均响应时间从约 800ms 降至约 300ms，读取效率提升约 60%；并通过分页与流式导出将单次导出内存峰值降至可控范围。
遇到的难点与解决方案：1) 并发投票与数据一致性——采用数据库事务与乐观锁/行级锁配合 PL/pgSQL 原子操作，避免重复计票或丢票；2) 大规模数据导出与前端渲染性能——后端使用流式 CSV/ZIP 分片下载，前端采用虚拟滚动与懒加载组件；3) 实时通信兼容性与稳定性——优先使用 WebSocket，增加心跳检测与断线重连策略，并设计降级到轮询的后备方案；4) 权限复杂度与安全——在后端统一做中间件鉴权、接口细粒度校验并记录操作审计日志，前端根据权限动态渲染界面；5) 部署与环境一致性——使用 Docker 镜像保证环境一致，配置 GitHub Actions 实现测试与自动部署。
我的负责模块与成果（示例化量化说明）：负责用户与代表团模块、议题与日程模块以及投票/评分子系统。具体工作包括：设计并实现后端 30+ 个 REST 接口，创建并维护数据库表 15 张与若干 PL/pgSQL 存储过程；实现前端页面与交互约 20 个视图组件；完成权限控制中间件与 RBAC 规则；实现实时投票功能并保证投票在并发情况下的一致性。通过对数据库索引与缓存策略优化，将部分关键 API 平均响应时间从约 800ms 降至约 300ms，读取效率提升约 60%；并通过分页与流式导出将单次导出内存峰值降至可控范围。
遇到的难点与解决方案：1) 并发投票与数据一致性——采用数据库事务与乐观锁/行级锁配合 PL/pgSQL 原子操作，避免重复计票或丢票；2) 大规模数据导出与前端渲染性能——后端使用流式 CSV/ZIP 分片下载，前端采用虚拟滚动与懒加载组件；3) 实时通信兼容性与稳定性——优先使用 WebSocket，增加心跳检测与断线重连策略，并设计降级到轮询的后备方案；4) 权限复杂度与安全——在后端统一做中间件鉴权、接口细粒度校验并记录操作审计日志，前端根据权限动态渲染界面；5) 部署与环境一致性——使用 Docker 镜像保证环境一致，配置 GitHub Actions 实现测试与自动部署。
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本项目旨在解决这一痛点，开发一款“全维量化监控系统”。目标是将国内顶尖短线游资（如“92科比”）的盘面量价心法（硬数据）与基于深度学习的大语言模型（LLM）新闻情感分析（软数据）相结合，实现盘中毫秒级的自动化盯盘与决策辅助。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
系统主要包含三大核心模块：
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量化规则引擎 (Strategy Logic): 基于短线打板心法，内置多重过滤漏斗（剔除ST/退市、锁定5-50元黄金价格带、筛选5%-25%异动换手率、大于2亿成交额的右侧上涨股），精准锁定核心龙头。
AI 舆情雷达模块 (AI News Sentiment): 针对初筛出的龙头股，自动化调用东方财富搜索接口，抓取最近7天的相关新闻。并载入本地部署的 Erlangshen/FinBERT 中文金融自然语言处理模型，对资讯标题进行语义理解，输出“利好/利空/中性”的AI判别及置信度。
3、业务流程、功能路径描述
系统的业务路径为一条高度自动化的流水线：
启动系统 -> 初始化本地NLP大模型 -> 触发定时扫描 -> 拉取新浪实时活跃行情 -> 执行量价策略筛出Top 5目标股 -> 对Top 5目标触发定向新闻爬虫 -> 大模型阅读新闻并打分 -> 融合行情与消息面，终端输出带表情包的可视化决策看板。
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