开源众包    32人浏览/15人投稿    491天前    已托管赏金

已有的会员系统对接：微信智慧商圈行业解决方案-会员快速积分，支付宝综合体支付即积分解决方案核心功能流程(可分阶段开发)初步需求1.详细研究微信支付宝解决方案，告知发包方需要前期准备工作，如：需要办理手续认证，圈店工作流程，申请接口参数密保等2.通过微信支付宝开放的接口将消费信息储存到本地服务器数据中台或数据库中3.开发搭建标准的对外API接口方便和会员系统开放接口对接其次需求1.利用开发的接口对接会员系统提供的开放接口2.建立本地中台或数据库与会员系统云端数据建立一种数据同步机制，监控及日志功能便于调试和故障排查。交付内容1.node.js的SDK2.引用SDK实现功能需求的DEMO3.开发文档招标要求：3年以上node.js开发经验，熟悉node.js框架SDK开发，有微信支付宝圈店功能开发经验者优先。参考文档：微信智慧商圈行业解决方案-会员快速积分https://pay.weixin.qq.com/docs/partner/products/smart-business-circle/introduction.html支付宝综合体支付即积分解决方案https://opendocs.alipay.com/open/01f651?scene=SC00001010?pathHash=848673e7

猿急送    30人浏览/40人投稿    491天前    已托管赏金

一、需求描述： 类别：基于C++的机器学习算法实现工业设备温度电流和磨损的预测和分析 进度：已经有数据接收模块、工业组态，需要算法技术开发。 功能：工业智能监测系统产品，实现用户以组态画面展示数据预测和分析的功能，读取SQL Sever的温度、电流和磨损数据进行分析。涉及： 1.选择合适的 AI 算法： 对于异常检测，可以考虑使用基于统计的方法，如均值漂移、聚类分析等；也可以使用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。 对于预测分析，可以使用时间序列预测算法，如 ARIMA、LSTM 等。 2.训练模型： 使用预处理后的数据训练选择的 AI 算法模型。 在

匠迹众包    27人浏览/10人投稿    490天前    已托管赏金

RT 需要把登录、获取好友、获取群组、获取群成员、发送消息、发送图片、接受消息、写一个易语言调用的示例源码官方sdk：https://github.com/openimsdk/openim-sdk-cpp

匠迹众包    28人浏览/40人投稿    490天前    已托管赏金

服务器IP端口转发.批量创建多个虚拟化子服务器，子服务器ip端口转发到主服务器，达到服务器导流的目的

猿急送    30人浏览/18人投稿    490天前    已托管赏金

基于公司已有的VBA项目，进行需求开发 1. 根据指定的Word模板布局，自定义图片顺序然后生成单页word； 2. 根据地址生成百度地图的静态图片（两个视角）； 3. 根据地址获取百度地图的周边配套； 4. 获取网页截图并保存到word模板中；

开源众包    30人浏览/21人投稿    490天前    已托管赏金

需要一个 京东 脱敏的 工具 有能力的联系 微信 1341155083

开源众包    28人浏览/18人投稿    490天前    已托管赏金

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开源众包    28人浏览/19人投稿    490天前    已托管赏金

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猿急送    31人浏览/17人投稿    490天前    已托管赏金

基于开源大模型系统Openweb-ui进行二次开发，github地址：https://github.com/open-webui/open-webui。主要功能开源项目都已实现，在此基础上修改及增加新页面及功能模块，改造成领域大模型系统。 参考目标产品形态： 寻知智能 -- https://ai.zhongshu.tech/ai-assistant/#/ 阿里通义法睿 -- https://tongyi.aliyun.com/farui/chat 新增功能： 腾讯文档：https://docs.qq.com/doc/p/deca1605f585a112805584a16fc4

开源众包    27人浏览/44人投稿    490天前    已托管赏金

创建一个能够自动生成论文、润色文章并降低重复率的软件需要集成多个功能模块，包括自然语言处理、机器学习、文本分析和数据库管理等。需要引入中心服务授权，本软件内部全免费。1. 用户界面（UI）:o 提供一个简洁的用户界面，允许用户上传文档、输入文本或选择模板。o 细分专业大类，便于文章o 包含设置选项，如论文类型、学术领域、字数要求等。2. 论文自动生成模块:o 主题分析: 使用自然语言处理技术分析用户输入的主题或关键词。o 内容生成: 利用预训练的语言模型（如GPT系列、BERT等）生成论文大纲和内容。o 数据集成: 从学术数据库和互联网资源中提取相关数据和引用，以丰富论文内容。3. 文章润色模块:o 语法检查: 使用自然语言处理工具检查语法错误。o 风格优化: 根据学术写作标准调整句子结构和用词。o 一致性检查: 确保论文中的术语和定义保持一致。4. 降低重复率模块:o 同义词替换: 自动识别重复的短语或句子，并提供同义词或结构上的变化。o 句子重构: 重新组织句子结构，以减少直接引用或复制粘贴的内容。o 引用检测: 检测并正确引用所有使用的外部资源，以避免抄袭。5. 数据库管理:o 存储已生成的论文、模板和用户偏好设置。o 管理学术资源和引用数据库，确保信息的准确性和最新性。6. 机器学习算法:o 个性化学习: 根据用户反馈和使用习惯，不断优化生成和润色算法。o 模式识别: 识别学术写作中的常见模式和结构，以提高生成内容的相关性和质量。7. 安全性和隐私保护:o 确保用户数据的安全性和隐私，遵守相关法律法规。8. 输出和导出功能:o 提供多种格式的导出选项，如PDF、Word等。o 允许用户下载、打印或在线分享生成的论文。9. 用户反馈和更新机制:o 提供用户反馈渠道，用于收集使用体验和改进建议。o 定期更新软件，以包含最新的学术研究成果和改进算法。开发这样的软件需要跨学科的专业知识，包括计算机科学、语言学、数据科学和软件工程。此外，还需要确保软件的合法性和道德性，避免学术不端行为。