业务和功能介绍
为用户提供便捷的信用贷款服务，通过APP申请信用额度并用于分期消费，提升用户购物体验；
通过app用户申请办理业务进行流程，通过业务公司审批，辅助以运营系统以及管理系统进行配置修改和维护
通过app用户申请办理业务进行流程，通过业务公司审批，辅助以运营系统以及管理系统进行配置修改和维护
项目实现
技术架构：
后端：SpringCloud、SpringBoot、MyBatis、MySQL/Oracle、Redis、PostGreSQL、xxljob、Kafka、RabbitMQ、
ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)等；
前端：Vue.js结合HTML5、JavaScript及ElementUI实现界面交互等；
工具：IDEA、Maven、Gradle、Git及Linux命令行，Postman，Docker/K8s等
全栈开发：负责金融业务相关项目的全栈开发，包括前端界面设计与后端逻辑实现。
代码优化与漏洞修复：持续进行代码优化工作，提高系统性能；同时，积极查找并修复安全漏洞，保证系统的稳定运行。
需求评审与汇报：参与项目需求评审会议，对不合理或不明确的需求提出改进建议，并定期向团队及上级汇报项目进度和
成果。
跨部门协作：与测试团队及第三方合作伙伴紧密合作，确保软件产品的顺利集成与上线，通过有效沟通解决技术难题。进行过千万级的服务费数据处理
后端：SpringCloud、SpringBoot、MyBatis、MySQL/Oracle、Redis、PostGreSQL、xxljob、Kafka、RabbitMQ、
ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)等；
前端：Vue.js结合HTML5、JavaScript及ElementUI实现界面交互等；
工具：IDEA、Maven、Gradle、Git及Linux命令行，Postman，Docker/K8s等
全栈开发：负责金融业务相关项目的全栈开发，包括前端界面设计与后端逻辑实现。
代码优化与漏洞修复：持续进行代码优化工作，提高系统性能；同时，积极查找并修复安全漏洞，保证系统的稳定运行。
需求评审与汇报：参与项目需求评审会议，对不合理或不明确的需求提出改进建议，并定期向团队及上级汇报项目进度和
成果。
跨部门协作：与测试团队及第三方合作伙伴紧密合作，确保软件产品的顺利集成与上线，通过有效沟通解决技术难题。进行过千万级的服务费数据处理
示例图片视频
相似推荐
九正海数字工坊
本项目是一款面向乡村农贸市场的微信小程序电商平台，覆盖农产品、日用百货两大品类，主要功能包括：
商品管理：多品类商品上架、分类浏览、搜索
购物流程：购物车、下单、微信支付完整闭环
订单管理：用户端订单追踪、商家端订单处理
用户体系：微信授权登录、收货地址管理、个人中心
后台管理：商品、库存、订单数据统一管理
国家粮仓项目
储粮智慧粮库监管平台围绕库区总览（漫游巡检）、粮情测控、智能通风、智能气调、智能控温、环流熏蒸、库区气象、安防态势、库区能耗、智能作业10个子系统，实现对粮食储存业务全链条、全过程、穿透式监管。
下面逐个介绍这些子系统。
一、库区总览
1、仓房概览：结合库区三维模型，一比一还原库区实景。可通过模型直观的查看数据，后期可操作设备，增强沉浸式体验。
（优势）模型采用tree.js技术，精度和为L2，页面清晰度较高，可通过模型直观的查看数据和操作设备，增强沉浸式体验。后续模型会优化为unity技术，精度提升到L3，模型效果更好,能够与现实库区同步变化、并支持仿真推演和风险预判的数字化载体。
在高精度三维建模基础上，平台对接通风、内环流、输送等各类工艺作业设备，实时展示设备运行状态，持续监测运行参数变化，支持设备异常趋势分析和预警信息推送。
通过三维数字孪生库区，实现库区运行态势的可视化感知（看得更清楚），以及运行风险的前移管控（提前发现、提前预警）。
2、安防态势
点击库区摄像机图标可查看现场实时画面。
3、库区漫游
漫游巡检，适用人的视角巡检，可在路面走动，查看仓下设备,可以切换到无人机视角，无人机视角时，可以调整视角高度，巡检过程中可以查看监控和储粮信息。
除以上两种手动巡检外，系统还支持自动巡检，可以根据预先设定的路线，自动对路线上每个监控进行查看，寻常过程中能自动识别异常并报警,把虚拟的模型和真实的监控画面相结合，这样库里工作人员足不出户就能掌握整个库区的情况。
二、粮情测控
粮情测控从库到仓再到区域，以3个层级渐进明细的呈现粮情数据，提高工作人员了解粮情的效率。
系统以仓位单位，展示全库区各个仓的三温两湿和异常情况，方便用户快速了解当前库区整体粮情状况，并且支持批量采集、打印和导出粮情数据。点击这个仓，打开该仓房的粮情模型，在模型上直观呈现每个测温点位的位置和温度，不同的温度以不同的颜色呈现，可以根据颜色变化直观的了解粮温的空间分布。可以通过区域选择快速筛选，还可以通过云图来查看局部粮温随时间变化的趋势。
系统还可以通过粮温对比功能查看两次测温之间的温差变化，并在采集粮温和对比粮温时自动记录异常粮温，进行报警。
（优势）系统还支持日报和周报导出，日报是每天对所有仓的最高温，最低温以及平均温的统计，方便对每个仓的情况进行大致了解，周报是对本周粮情的数据进行统计分析，并与上周的粮情进行对比，更直观的判断本周和上周粮情的差异，方便用户进行判断。后续增加粮情分析功能，可以根据粮情的多次数据进行综合分析，判断后续粮情是否会出现异常情况，提前报警。
三、智能通风
智能通风，系统支持预先设定通风作业场景，在作业场景中配置设备执行步骤，以及作业的开启条件和关闭条件。若开启智能通风模式，则系统会自动监听条件是否满足启动或停止通风的条件，自动执行，实现无人值守。
数字孪生大棚
当前农业的大棚的病害发现不迅速，预防不及时，本项目为农民更好的管理大棚。
使用了VS Code和pycharm软件，核心功能是利用网关获取传感器数据，利用python代码脚本获取数据并且在网页界面中显示
主要应用与大棚中，将传统的大棚进化为现代的数字大棚
农镜AI-AI在线农业问答平台
农医在线——面向农作物的智能诊断与知识服务平台
农医在线是一款专注于农作物健康诊断与农技服务的智能化在线平台，致力于为农户、农技人员及农业企业提供高效、精准、可信赖的数字化植保解决方案。平台融合前沿人工智能技术与农业专业知识，打造“图像识别 + 智能问答 + 知识图谱 + 决策建议”一体化的智慧农业服务体系。
智能农业病虫害检测系统
农业数字化转型的迫切需求
随着全球气候变化和农业集约化发展，农作物病虫害发生频率和危害程度逐年上升。传统农业依赖人工经验识别病虫害，存在以下痛点：
传统农业面临的挑战：
识别准确率低：农民凭经验判断，误判率高达30-40%
响应速度慢：从发现到防治往往需要3-5天，错过最佳防治期
专业知识缺乏：基层农技人员数量有限，无法及时指导
防治成本高：盲目用药导致农药浪费和环境污染
数据管理困难：缺乏系统的病虫害发生记录和分析
目标用户群体：
大型农场和农业合作社
家庭农场和种植大户
农业技术服务公司
政府农业监管部门
农业科研院所
功能介绍
智能图像识别
实时检测：上传作物叶片图片，5秒内完成病虫害识别
多病害识别：支持玉米、水稻、番茄等10+作物的50+种常见病虫害
严重程度评估：基于病斑面积自动评估感染严重程度（轻度/中度/重度）
置信度显示：提供检测结果的可靠程度评分
2. 精准防治建议
个性化方案：根据病虫害类型和严重程度推荐针对性防治措施
用药指导：精确到农药名称、用量和使用方法
操作步骤：详细的施药时间和操作流程
预防措施：提供长期的病虫害预防方案
3. 数据管理与分析
检测记录：自动保存每次检测结果，形成个人病虫害档案
统计分析：可视化展示病虫害发生趋势和分布情况
历史对比：支持同一地块不同时期的病虫害发展对比
预警提醒：基于历史数据预测病虫害高发期
4. 知识库系统
病虫害图鉴：完整的病虫害症状描述和防治知识
作物数据库：不同作物的生长特性和管理要点
农药库：常用农药的使用规范和注意事项
案例分享：成功的防治案例和经验分享
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服