ExcelRefresher

1、立项背景和目标： 本项目旨在解决夜间安防、自动驾驶等领域中，红外图像采集硬件成本高昂、且在部分场景难以部署的问题。目标是设计并训练一个深度学习网络，在仅有可见光摄像头的情况下，通过算法将可见光图像转换为具有热辐射特征的红外图像，从而降低硬件成本，实现跨模态数据增强。 2、软件功能、核心功能模块介绍： 核心功能是基于编码器-解码器架构的图像转换模型。包含三大模块：数据预处理模块（统一256x256尺寸与归一化）、生成器网络模块（6层下采样提取特征，6层上采样重建图像，并引入跳跃连接融合多尺度信息）、以及图像输出模块（使用OpenCV进行后处理与保存）。 3、业务流程、功能路径描述： 用户输入一张可见光图像 -> 系统自动进行尺寸缩放和像素归一化 -> 载入训练好的PyTorch模型权重，进入评估模式 -> 输入数据经过生成器前向传播 -> 输出张量转换为NumPy数组 -> 映射回0-255像素区间 -> 最终输出高质量的红外模拟图像。

1、数据大厅，帮助管理员实时查看居民的各项数据 2、诉求管理，居民通过小程序端提交自己的诉求，管理员通过诉求管理来响应解决居民诉求 3、网格管理，通过网格划分来帮助管理员更好的管理各个社区网格 等等等

个人独立开发 SLG 联盟指挥管理系统。前端 Vue3，后端 Node.js；实现可视化地图编辑器、战场任务管理、成员战力统计、活动日程看板；支持 Excel/CSV 批量导入导出、拖拽编辑据点、多军团数据隔离、移动端适配、接口来源于第三方，部分接口更新不及时，但基本功能可以使用，且支持离线数据编辑。 预览地址：[https://shapan-bbwg.netlify.app/#/bbwg](https://shapan-bbwg.netlify.app/#/bbwg)

· 立项背景和目标：针对中小型电商企业在日常运营中缺乏直观数据监控工具的痛点，开发了一款轻量级、免安装的 Web 端数据看板。目标是帮助业务运营人员快速洞察销售趋势、用户画像结构和地域分布，为营销决策提供数据支撑。 · 软件功能、核心功能模块的介绍：系统主要包含三大模块。1. 核心 KPI 监控面板：实时计算并展示总销售额、总用户数及人均客单价。2. 动态筛选模块：支持按日期时间窗口和商品类别（如电子产品、服饰鞋包等）进行多维度的交互式过滤。3. 可视化图表模块：包含每日销售额趋势动态折线图、各地区销售额占比饼图及各品类贡献柱状图。 · 业务流程、功能路径描述：用户进入系统后，首先查看顶部的核心 KPI 概览；随后在左侧边栏的“筛选条件”中勾选特定的时间或商品类目，右侧的所有指标和图表群会自动联动重绘，实时展示过滤后的数据结果。

立项背景：为解决多平台公开数据（天气、汇率、热搜等）分散、获取效率低、缺乏可视化监控的问题，设计并实现了该数据聚合展示平台，将多源异构数据统一抓取、清洗并归档展示。 核心功能：包含四个数据源（天气、每日一句、汇率、百度热搜）的定时抓取，采用 Quartz 动态注册 4 个 Job 按 cron 调度。后端入库后，前端通过 ECharts 进行多维度可视化展示，包括温度趋势折线图、汇率柱状图、热搜标签饼图以及任务执行日志。 业务流程：定时任务触发抓取 -> 统一入库 -> 任务日志记录（耗时/成功失败） -> 前端仪表盘展示，形成完整的数据采集与监控闭环。