双语企业官网定制（中澳双端）统一后台权限系统｜全栈优先项目简介： 跨境创业项目官网，主打「中国供应链出海+澳洲本地落地安装售后」闭环服务，用于业务冷启动、数据跑通、品牌融资展示。需求100%固定，无频繁改动。 仅限个人全栈开发者对接，拒绝工作室、中介、转包团队、模板套站选手。 核心架构说明： 本次为一套统一后台 + 双端前台页面，属于标准双语跨境架构。单域名.com部署，全球访问适配，中澳两地高速打开。 具体开发需求： 整体架构：中文国内端、英文澳洲端双前台，一套统一后台数据互通；支持IP智能识别，自动匹配语种、币种、使用场景，同时支持手动一键切换。全站PC+手机自适应响应式，国内外访问无卡顿。国内供给端：品牌首页展示供应链30%成本优势、出海赋能优势；搭建工厂入驻系统，支持企业资质、证件、产品资质上传、店铺开通、产品上架管理；配套商家后台数据统计、询盘订单对接功能。澳洲需求端：英文海外首页主打高性价比全屋建材、本地上门安装、官方售后维保三大核心卖点；支持海外买家分类注册、单品/全屋整装/工程批量询盘询价；搭载上门测量、安装预约、售后维保工单预约入口，展示平台持证安装团队、分级考核体系与落地案例。核心定制后台（项目核心壁垒）：搭建三类用户分层管理体系（国内工厂、澳洲买家、持证安装技工）；开发技工阶梯接单权限系统，新入驻技工仅可承接小型单品项目，服务评分、完工率、无投诉达标后自动升级，解锁中型、大型全屋工程接单权限；配套工单监管、完工审核、用户评价、投诉扣分、等级升降、优胜劣汰机制；搭建可视化数据看板，自动统计入驻量、产品上架量、询盘量、订单量、服务评分等核心运营KPI，支持复盘与融资展示。 不开发APP、不开发付费SaaS模块、不开发复杂财务结算、资讯社区、直播、多国家站点、复杂物流追踪等冗余功能，仅做闭环跑数据刚需功能。 硬性交付要求： 1、全定制独立开发，拒绝套模板、源码无加密、完整交付，无版权捆绑、无隐形年费； 2、严格15天工期，包含开发、测试、BUG修复、服务器部署、正式上线； 3、每日同步开发进度截图，接受阶段性节点验收； 4、交付内容：全套源码、部署教程、后台操作手册； 5、上线后提供7天免费BUG质保修复服务。
# Need Help Fixing Datagram Network Node / Dashboard Sync Issue I purchased a Datagram Network node/license through the official dashboard using my connected wallet on BNB Chain. The blockchain transactions completed successfully: * token approval succeeded * “Buy Batch” contract function executed successfully * DGRAM tokens were transferred from my wallet to the Datagram contract However, the purchased node/license never appeared on my dashboard/account. Important details: * Wallet is connected correctly * Purchase was made from inside the logged-in dashboard * Transaction status on BscScan is SUCCESS * Payment definitely went through * No node/license is visible afterward What I need: * Someone experienced with Web3 smart contracts / BSC / backend indexing * Help determining whether: * the node exists on-chain but is not synced to dashboard * the backend failed to assign entitlement * or the purchase flow failed internally despite successful transaction I can provide: * transaction hash * wallet address * screenshots * dashboard screenshots * BscScan links Looking for someone who can investigate: * contract interaction * event logs * token transfers * dashboard/backend sync * possible manual recovery or activation
项目需求书：图案边缘高清平滑重建智能体 1. 项目任务概述 1.1. 项目目标 开发一个针对低质量图像（如网络截图、低分辨率样稿）的高精度平滑重建模块。系统需接收图像文件并结合用户指定的“目标物理输出尺寸”，自动进行图像高倍率重建与去锯齿处理，确保输出图像精确映射底层物理输出设备的极小值公差，且实现色彩保真。 2. 项目需求 2.1. 核心图像处理功能 • 入参解析与动态重建倍率：接口接收光栅图像（如 JPG、PNG）及目标物理尺寸（宽×高）。系统需根据物理输出极限（0.03mm）动态计算重采样倍率，生成目标分辨率基准。 • 自适应平滑与去锯齿处理：在保持图像特征拓扑结构完整的前提下，系统需精准消除图像中的马赛克、JPEG 压缩伪影及几何边缘锯齿，实现边界的锐化拟合与平滑过渡。 • 色彩保真：处理需锁定原始图像色彩空间。不能在几何轮廓提取、平滑过渡区域或插值计算中产生异常色带、色彩溢出、光晕效应。特征色值（RGB/CMYK）最终不能色差 ΔE >1.0。 • 处理拦截与异常返回（阈值由开发方定义）：开发团队需建立底层的图像质量评估模型。对于信息熵过低、特征点严重缺失、无法通过算法恢复基本轮廓的极端模糊图像，系统需并返回标准错误码以提示用户。 • 标准光栅图像输出：最终输出结果必须为无损或高质量的高分辨率光栅图像文件（如 PNG 或 TIFF），不接受矢量路径文件交付。 2.2. 核心量化技术指标（验收基准） • 物理映射精度（硬指标）：系统输出的图像，在严格按照“目标物理输出尺寸”进行等比例映射时，其局部边缘锯齿或最小像素块的映射物理边长必须 ≤ 0.03 毫米（约等效于 846 DPI 的平滑分辨率）。 • 色彩保真度（Delta E 极限约束）：在标准色彩空间下，处理前后的核心特征色块色差值需要输出， ΔE < 1.0。 3. 交付与验收要求 3.1.1. 验收用例 1：极端放大下的平滑度验证 • 操作：输入低分辨率（如 500×500 像素）图像，指定目标物理尺寸放大至 1000mm 宽度输出。 • 合格标准：输出图像的几何边缘与色块交界处必须呈现平滑的视觉效果，转换后核算像素块的物理映射尺寸 ≤ 0.03mm。 3.1.2. 验收用例 2：色彩一致性验证 • 操作：输入包含高饱和度及强对比度颜色（如纯红与纯蓝交界）的测试图案。 • 合格标准：提取处理前后的对应坐标色值进行比对，需要有色差的输出，ΔE < 1.0。颜色边界必须保持锐利分隔，不得出现插值计算导致的第三种渐变色或脏色。 3.1.3. 验收用例 3：鲁棒性与异常拦截验证 • 操作：输入带有高频噪点、严重块状伪影且低于质量评估下限的无效图像。 • 合格标准：系统依据内部设定的评估阈值准确触发拦截机制，返回标准错误日志，进程不发生崩溃或内存泄漏。 4. 技术限制 • 本项目不限制开发团队的技术路径（支持但不限于传统 CV 算法、轮廓拟合+重采样、轻量级 AI 超分模型等）。 • 最终评价标准完全以输出质量为准，即严格满足“物理映射边长 ≤ 0.03mm”与“核心色差 ΔE < 1.0”的双重硬性指标。
职位名称 后端开发工程师（Supabase / Document AI / 项目制） 项目简介 面向海外市场的早期 MVP app，目前重点是验证：能否稳定解析不同来源的财务类 PDF，并按内部统一科目表清洗和展示数据。 技术栈 & 能力要求 - 后端：Python（或你擅长的后端语言），能够独立设计数据模型与接口 - AI：熟悉主流 LLM API（Claude / OpenAI 等），能结合规则与 LLM 设计文档处理流程 - 文档处理：有处理 PDF / Excel 等结构化或半结构化财务文档的经验优先 第一阶段主要工作（MVP Phase 1） 1. 支持用户上传不同格式的财务 PDF（以损益表、费用明细为主），系统能够稳定提取核心财务字段。 2. 设计一层“外部科目 → 内部统一科目”的**可配置映射层**（配置存表或配置文件，不能全部写死在代码里）。 3. 对提取结果做进一步清洗和标准化（规则 + LLM），包括去重、基础拼写纠正、字段补全、分类、语义优化等。 4. 将结构化数据写入数据库，并提供一个**简易前端看板**，用于验收提取与分类是否正确（表格能看、分类能区分即可，不追求复杂 UI）。 5. 如进展顺利，可继续做：历史数据导入 + 同比/环比分析 + 中位数统计 + 超阈值异常标记（按里程碑另行约定）。 必要要求 - 3 年以上后端开发经验，有 PDF 解析 / 文档抽取 / AI pipeline 相关经验。 - 有 OpenAI / Claude API 或其他 LLM 集成经验。 - 能阅读英文业务文件，并**使用英文完成**：数据库字段命名、代码注释、接口说明及（必要的）前端文案。 - 有较强的问题拆解能力，能够处理“文档提取 → 规则判断 → 结构化入库”这类非标准化任务。 加分项 - 做过 SaaS、金融、文档解析、数据提取或 AI workflow 类项目。 - 有英文业务系统、管理后台或复杂信息展示经验。 - 有 OCR、PDF parsing、prompt design、RAG 或 extraction pipeline 经验。 - 熟悉 Supabase（PostgreSQL + Auth + Edge Functions）者优先。 合作方式 - 项目制合作，按 milestone 推进与结算。 - 首阶段预算参考：人民币 10,000（仅指 Phase 1 的核心部分），具体根据相关项目经验、英文能力、技术测试表现及交付方案协商确定。 - 预计先完成第一阶段 MVP，验证通过后再进入后续模块开发。 筛选流程 - 简历 / 项目案例初筛。 - 线上沟通 15–30 分钟（了解过往项目与思路）。 - 小型技术测试任务，用于评估：文档提取思路、英文转译能力、结构化设计和代码质量；测试范围有限，不作为正式产品交付使用。 - 通过后签署项目合作协议与 NDA，进入里程碑式开发。 工程规范 - 公司为海外注册一人公司，目前本人在国内，后续会逐步组建跨国远程团队。 - 代码变量名、数据库字段名、注释需使用英文；commit message 建议使用英文。 - 须签署 NDA（保密协议），不得将项目代码与业务规则用于其他用途。
目的：部署一个相当于咨询老师的龙虾，可以生成为每个企业量体裁衣，符合相应法律法规，日期正确的近100 个咨询文件。另一个龙虾进行复查。 采用龙虾和飞书文档，或其他已经有过的app。这样我们可以自己后期维护。
AI体育预 算法工程师 | 远程 用代码预测世界杯冠军？来一起玩真的！ 我们在做什么： → 用AI分析世界杯、英超等顶级赛事，预测赛果。 你要做什么： → 不是枯燥标注！是设计算法、探索数据、验证脑洞 → "冷门比赛能预测吗？"—— 你的问题，你来解答 我们提供： ✓ 完全远程，弹性时间 ✓ 你的创意直接上线 ✓ 表现优异者：推荐信+转正机会+海外项目 (上市前股权，改写人生） 我们需要： • AI/数据科学专业，高年级或研究生以上。 • Python+机器学习基础，有GitHub项目加分 • 独立思考，创意+勤勉。 • 球迷优先！懂越位规则加分😉 投递：简历+GitHub+你最想预测的体育问题是？
职位描述 1.核心职责：负责差旅APP（手机端）、小程序的界面开发、页面适配，还原设计稿效果，确保界面流畅、适配不同手机型号；需完成界面开发及简单的页面交互调试，配合现有技术人员完成交付。 任职要求 1.有差旅系统、出行类产品前端开发经验，精通HTML、CSS、JavaScript，熟悉Vue、React等框架，能独立完成APP、小程序界面开发，了解差旅预定界面的核心交互逻辑（如查询、筛选、预定流程），有携程，飞猪，企业差旅系统等相关前端开发经验者优先。
开发一款跨平台手机APP: AI视频生成软件。功能和UI设计仿照APP：AI Mate (如果不知道这款APP请下载看看它的设计） 编程语言：Flutter 跨平台：iOS 和 安卓 建议使用AI编程软件加快速度
我想创建一个尽职调查网站 -功能与 Datasite.com 类似。 -使用 Microsoft Power Platform（例如 Power Automate、Power Pages 和 Microsoft Copilot Studio）。 该网站应允许： ->客户向第三方索取文件 ->第三方上传文件 ->客户对上传的文件提出问题 ->客户可以使用 AI 代理，根据上传的文件生成摘要报告（Word 格式）。 - 需要高安全性。
招聘地点：江苏（支持远程合作）。 项目需求：需要一位经验丰富的 Python 程序员开发一个 AI 驱动的股票量化交易系统。系统目标：每天自动抓取美国/全球市场数据（如 Bloomberg、Yahoo Finance 的新闻、K 线、指数），用 DeepSeek 32B 模型进行逻辑推理，生成对 A 股板块/股票的影响报告，然后通过迅投 QMT 量化交易系统执行策略（先模拟盘测试，后实盘）。预算 5000-15000 元，可分阶段支付。 具体功能： 1. 数据抓取：用 Scrapy/Selenium 爬取财经网站，处理反爬机制，输出 JSON/CSV。 2. AI 推理：部署 DeepSeek-R1-32B 模型，输入数据输出交易决策（如 BUY/SELL）。 3. 报告生成：每天输出 PDF/Excel 报告，分析隔夜市场对 A 股影响。 4. QMT 集成：用 Python API 连接仿真/实盘环境，下单/查询持仓，低延迟优化。 5. 整体：云服务器部署，提供源代码和文档。 岗位要求：3 年以上 Python 经验；熟悉爬虫、AI 模型部署（vLLM）；有 QMT 或类似量化 API 经验；懂股票逻辑（如 RSI、K 线）。有类似项目案例优先。 时间：4-6 周，分阶段交付（先 demo，后优化）。 联系方式：微信/电话沟通，需提供简历和案例。
全都是海外项目 正在寻找具备扎实技术基础的工程人员，参与线上票务系统相关的流程研究与自动化支持工作。主要职责包括：分析票务平台的业务流程与接口逻辑，协助搭建自动化操作与监控方案，优化流程效率与稳定性。要求熟悉 Python / JavaScript 等语言，对 HTTP 协议、接口调用、参数生成有一定理解，具备良好的问题分析与调试能力。有自动化测试、脚本开发或系统流程优化经验者优先。项目制合作，时间灵活，沟通高效，欢迎具备责任感与技术能力的开发者加入。对高并发、时间敏感型业务场景有理解者优先
【远程接单】冥想APP UI界面设计 3.5k（一次性，预计10-15天完工，效果好后续长期合作） 有个React Native冥想APP项目需要做UI界面设计，找个靠谱的设计师帮忙优化界面。 背景：一款冥想健康类移动应用，包含日历、冥想挑战、音频播放、打卡等功能。目前需要界面优化和AI图文海报批量设计。 工作内容： 主要涉及5大模块界面设计 + AI海报批量制作 1. 日历模块：图标入口、界面布局优化 2. 冥想挑战模块：大标题和分类界面（晨起/午间/睡前冥想）、五个板块界面 3. 个人中心页面：修行目标展示、收藏功能、多语言切换界面 4. 全局优化：修复界面问题、完善点击区域 5. AI图文海报：批量设计分享海报，适配多语言版本 技能要求： 熟练掌握AI设计工具（Midjourney/Stable Diffusion等），有AI图文海报批量制作经验。熟练掌握Sketch、Figma、Photoshop等设计工具，有移动应用UI设计经验。 交付物： 完整UI设计稿（源文件+标注）、切图素材（@1x、@2x、@3x）、批量AI海报素材、设计规范文档。 要求： 冥想健康应用风格，简洁舒缓，支持iOS/Android双平台，多语言支持（简体/繁体中文/英文）。 工作方式： 远程合作，微信沟通，支持2-3轮修改，预计10-15个工作日完成。 有兴趣的设计师请发作品集（特别是AI设计作品）和简历，注明预期完成时间。
熟练使用 Cadence Allegro 或 Altium Designer（AD）高阶功能，能独立完成 4 层及以上 PCB 设计（含 Signal1/Ground/Power/Signal2 叠层规划）； 精通 STM32F7 系列（优先 F767ZIT6）MCU 的引脚定义、外设映射及核心电路设计，熟悉 DMA、ADC、TIM、CAN、SPI、I2C 等外设的布线规范； 具备高压电源（48V 输入，24V-60V 宽压兼容）布局经验，有 TI 电源芯片（TPS54260、TPS54360B-Q1、TPS7A4700）实际设计案例，能严格遵循芯片 datasheet 的布局要求（如最小电流环路、电容贴近引脚）； 掌握混合信号（模拟 + 数字）设计技巧，能独立完成 4 路 Load Cell+LM358N 放大电路布局，懂 ADC 信号抗干扰设计及模拟 / 数字地隔离方案； 熟悉 EMC/EMI 优化设计，能实现低阻抗接地平面、ESD 防护（TVS 管选型与布局）、屏蔽罩预留、信号滤波等设计，满足 CE/FCC/UL 合规基础要求； 严格遵循 IPC Class 2 标准，掌握 DFM/DFA 设计规范，能根据电流容量计算铜箔宽度（如 LDO 后 500mA 电流对应的走线设计），确保量产可行性。
本司有一款用MCU为瑞萨R5F562TAADFF 80pins的BLDC和步进电机驱动器，硬件已经完成。软件架构及基本功能已经实现，但部分性能需要完善优化及增加一些功能。现招聘兼职工程师对其进行完善优化。
搭建c2c海外约稿web平台 响应式约稿web平台：日欧美（日本市场先落地） c2c web平台 登录/发布/搜索/聊天/支付 · 网站类型：C2C定制约稿平台（类似电商，但不涉及线下物流，最终交付产品为数据）。 · 参考网站：米画师、淘宝
概述 我们需要创建一个 AI 驱动的工作流，为我们的網店生成图像。我們需要使用供应商提供的产品照片，生成我們自己的圖片，同時保留產品不變。 工作范围 开发一个用于图像生成的 AI 工作流。 确保图像与供应商照片看起来不同，同时保留产品不變。 在生成的图像中融入自定义文本、照片或图形。 工作流程应尽可能简单，因为我们的经理不懂技术。最优方案是上传供应商图片，然后所有图片自动生成。如果不可能，请提出其他建议。 我們經理都不會中文。他們會英語跟俄語。ai指令將是英語/俄語輸入。生成圖片上的文字需要是英語。 第一步是生成图片。在图片生成流程完成后，第二步将是生成视频，视频生成將會是另外一個合同。 生成圖片要求： 全部產品都是个性化定製產品。客人能定製相片，文字，或者商標圖案。个性化內容需要跟供應商圖片上的不同。（看下面第3點） 什么应该保持相同/不同的指南 产品本身：保持相同 图像背景：不同（可以是与原始背景相同的风格） 个性化内容：不同但相似 如果是自定义照片，则不同但相似的照片； 如果是自定义文本，则不同的文本内容但相同的字体和文本大小； 如果是自定义图形，则不同但相似 产品尺寸规格图片：保持文本相同但不同字体。背景需要更改 如何使用/產品规格图片：保持文本含义，略微更改措辞，更改字体，更改背景 此处请查看示例：https://share.weiyun.com/eOFSMdP9 产品 1-4 包括原始供应商图片、產品描述（如果有助于生成过程）以及输出图片。产品 5-8 只有原始供应商图片做參考。產品類別多，需要多點產品做參考。煩請所有產品都看看。
一、整体框架 / 语言 • C# + .NET (WPF)：继续作为上位机 UI 和业务逻辑的主框架 • Python（子进程或服务）：负责训练、复杂算法（如深度学习、PatchCore、复杂图像处理） • 通信方式：CLI + StdOut、TCP/Socket、或 gRPC/REST（WPF ↔ Python） --- 二、相机采集系统（工业相机 SDK 抽象） • 工业相机 SDK： • 海康：MVS / MVSDK（C/C++/C#），或 HikRobot 官方 .NET SDK • Basler：pylon SDK（有 .NET 组件） • 大恒：Galaxy SDK • C# 技术栈： • 抽象接口：ICamera, ICameraControl（采集 / 触发 / 参数读写） • Task/async 模式 + 生产者/消费者队列（采集线程与处理线程解耦） • 图像格式：System.Drawing.Bitmap 或 WriteableBitmap / System.Windows.Media.Imaging 统一封装 • 图像基础处理（非 AI）： • OpenCvSharp4（C# 封装的 OpenCV，用于预处理、ROI 裁剪、格式转换） --- 三、开源标注软件集成（如 X-AnyLabeling / LabelMe） • 外部工具集成： • System.Diagnostics.Process 启动外部标注软件，带图片目录参数 • 通过配置保存标注软件路径、数据目录 • 标注数据格式： • LabelMe JSON / COCO JSON / YOLO txt 等 • C# 反序列化：System.Text.Json 或 Newtonsoft.Json • 数据转换模块： • AnnotationConverter：将推理结果（框、标签、置信度）↔ 标注 JSON • 目录结构约定：dataset/images, dataset/labels 等 • 训练触发（闭环）： • 从 WPF 调 Python 脚本：ProcessStartInfo 调用 python train.py ... • 进度回调：Python 通过 stdout 输出或通过 TCP/Socket 返回给 WPF --- 四、AI 拍摄 / 光学自动对焦（Auto Exposure / Auto Focus） 1. 图像评价算法（清晰度/亮度/对比度） • C#： • OpenCvSharp 实现：Laplacian 方差（清晰度）、直方图 / 均值（亮度）、对比度等 • Python 备选（如后续要用更复杂评价指标）： • OpenCV (cv2) + NumPy 2. 参数搜索 / 优化算法 • 简易爬山算法 / 网格搜索 / 模拟退火： • C# 自己实现即可（算法很轻量） • 对接相机 SDK 参数： • 曝光、增益、gamma、光圈、焦距（若镜头可控） 3. 硬件控制 • 使用各家 SDK 中的： • SetExposureTime, SetGain, SetFocus, SetAperture 等属性 • 统一封装到 ICameraControl.AutoOptimizeAsync() 中，隐藏厂商差异 六、通讯系统 / 工业互联（PLC / MES 等） • 工业协议库（C#）： • NModbus4：Modbus TCP/RTU • S7.Net：西门子 S7 PLC • 若有自定义 TCP 协议：System.Net.Sockets • 架构设计： • ICommunicationProvider / IIndustrialProtocol 抽象接口 • 插件化实现：ModbusProvider, S7Provider, TcpJsonProvider 等 • 抽象触发源与结果输出： • ITriggerSource（软触发 / PLC 位变化触发） • IResultOutput（写寄存器、发 JSON、写文件等）
主要技术栈需要会的 vue2 js ts ，ts 部分最起码可以读懂代码，能够看懂页面逻辑，实现 vue 3 页面和 vue2 页面的转换。目前工作是将 vue3 +angularJs转换成 vue2+js，可熟练运用大模型完成语句转化，对接现有接口
