CUP - 精品咖啡心情推荐小程序 项目简介 以**「心情」为切入点的精品咖啡电商小程序**。用户描述当下心情(如"困""松弛""早八通勤"),系统智能推荐最适合的咖啡并生成情感化推荐语,完成商品浏览、购物车、订单、门店自提全流程。 核心特色 心情推荐引擎 双轨推荐:规则匹配 + LLM 大模型(可选 OpenAI/DeepSeek) 情感化文案:生成「已读懂你」的微庆祝语 8 种预设场景:工作续命、午后松弛、夜晚低因等 工程化实践 分包加载:主包 + 商品详情 + 订单流程,配合预加载策略 明暗主题:跟随系统...
• 熟练掌握linux相关命令日常操作、系统管理与配置、服务及中间件基础维护、程序部署 • 熟悉Nginx、lvs、keepalived、haproxy配置反向代理,负载均衡、域名解析、高可用性和数据传输安全 • 熟悉MySQL数据库的优化、备份恢复基础操作,了解Redis、ElasticSearch、基本使用及应用场景 • 熟悉Jenkins+Gitlab(git)持续集成交付部署应用、Docker、Dockerfile镜像及Harbor仓库维护 • 熟悉Kubernetes架构与核心组件,可高效完成容器化应用的创建、部署、运行与运维管理 • 熟悉Zabbix监控自定义监控服务状态...
针对焦化厂集团全场设备,独立开发一套设备一物一码的系统,包括后台管理系统,方便各个分厂管理员上传自己负责的设备学习资料信息,包括图片,文档,视频,3d动画等各种类型,系统包括完善的权限管理,组织管理,角色,用户,菜单管理,日志管理,和核心设备管理。维护设备资料后生成专属二维码,用户扫码后可以查看设备信息,方便企业员工学习。另外支持多应用集成。...
多源灾害表统一接入:整合“历史重大灾害事件点数据”“气象灾害_历次低温/霜冻致灾因子调查表”“森林火灾历史数据”“北京历史地震事件”等十余个源系统表(来自应急管理、气象、林业等部门),通过四层数据架构(ODM→FDM→SDM→ADM)实现异构数据的标准化入库。 精细化业务规则校验:依据你提供的字段级规则表,在基础层(FDM)完成以下强制校验与清洗: 非空校验:灾害中文名、灾害开始时间、灾害发生详细地址、来源资源名称、突发事件分类大类等不可为空; 格式校验:灾害开始时间严格遵循 yyyy-mm-dd hh24:mi:ss; 唯一性约束:灾害开始时间 + 灾害发生详细地址 联合唯一; 逻...
定时巡检,是对平台的终端设备状态和设备数据传输接口以及对外共享应用API接口链路进行定时巡检的时间和频率设置。平台按照设定的频率和时间进行巡检,主动查询哪些终端设备离线,接口异常。并将问题呈现在巡检异常管理中心中。 首页可视化大屏,作为数据展示与管理的核心界面,集成了数据运行及时率、事件告警处理、数据完整度、信息准确率等关键统计指标,同时涵盖平台用户活跃度、终端在线与接入状态、上报情况、制度保障、终端类型排行及直连情况,以及应用赋能等多维度信息。它们以直观、便捷的方式,为用户提供全面的设备与数据监控,助力智能决策与高效管理。 考核排名展示各单位部门按指标任务达成的打分排名,相关部门可查看全...
本项目是一款基于 ReactNative+Expo 构建的创新型社交化预测市场 (PredictionMarket)移动应用,用户可以通过对实时热点、社会事件 及科技趋势进行“观点投注”,将洞察力转化为虚拟收益 (IQ 币),并结合 AI 辅助分析和社交互动,构建一个高可信度、高参与感的预测 社区 项目主要模块:首页、话题广场、话题发布页(创建预测话题及Ai分析)、任务激励体系、我的、任务中心、通知 项目技术栈:React Native、Expo SDK 54、TypeScript、React Query、 Reanimated、 Java (Spring Boot)、 MySQ...