java spring cloud 企业工程管理系统源码+二次开发+定制化服务

本文介绍了一个基于SpringCloud、SpringBoot、Mybatis、Vue和ElementUI的前后端分离的工程项目管理系统,涵盖了数据字典、用户管理到统计报表、工作台等多个模块,旨在提升工程管理效率和企业数字化转型。

 鸿鹄工程项目管理系统 Spring Cloud+Spring Boot+Mybatis+Vue+ElementUI+前后端分离构建工程项目管理系统
1. 项目背景
一、随着公司的快速发展,企业人员和经营规模不断壮大。为了提高工程管理效率、减轻劳动强度、提高信息处理速度和准确性,公司对内部工程管理的提升提出了更高的要求。
二、企业通过数字化转型,不仅有利于优化业务流程、提升经营管理能力和风险控制能力,还可强有力地促进企业体制机制的全面创新。
三、以数据要素为核心,协同创新加快企业数字化转型、优化资源配置效率,是数字经济时代提升企业市场竞争力和价值创造能力的关键所在。
四、在企业里建立一个管过程、提效率、降风险、控成本的工程项目管理环境,科学化、规范化是至关重要的。
一、系统管理
    1、数据字典:实现对数据字典标签的增删改查操作
    2、编码管理:实现对系统编码的增删改查操作
    3、用户管理:管理和查看用户角色
    4、菜单管理:实现对系统菜单的增删改查操作
    5、角色管理:管理和查看用户角色的权限
    6、系统消息:查看系统消息
二、系统设置
    1、项目前期模板设置:实现对项目前期模板文档的增删改查操作
    2、项目权限管理:管理各项目的成员名单
    3、资源管理:实现对资源清单的增删改查操作
    4、考核指标:实现对考核指标的增删改查操作
    5、预警指标:实现对预警指标的增删改查操作
    6、模板管理:实现对模板的增删改查操作
    7、提醒消息模板:实现对提醒消息模板的增删改查操作
三、项目管理
    1、项目列表:实现对项目列表的增删改查操作,包括查看各项目的立项人、创建时间、
                项目经理、计划开始时间、计划结束时间等信息,可以进行终止和导出操作
    2、项目计划管理:项目计划查看和管理模块,可执行增删改查操作,包括查看甘特图
    3、进度上报管理:项目进度上报模块,可上报任务或任务步骤进度
    4、形象进度:形象进度管理
    5、指引:项目指引详情
四、合同管理
    1、项目合同:项目合同详情查询和展示页面
    2、问题合同:问题合同详情查询和展示页面
    3、合同收付款:合同收付款详情查询和展示页面
    4、资金计划:实现各项目资金计划的详情查看及其增删改和导出操作
    5、项目考核:项目考核详情查看页面
    6、奖惩管理:奖惩查看管理页面
五、预警管理
    1、预警管理:预警管理和信息查看页面,可以执行设置预警指标操作
    2、预警记录:预警记录管理
六、竣工管理
    1、工程竣工移交:工程竣工移交管理
    2、工程竣工验收:工程竣工验收管理
七、质量管理
    1、中间验收:中间验收记录管理
    2、质量检查:质量检查记录管理
    3、隐患整改:隐患整改记录管理
八、统计报表
    1、项目汇总:项目汇总信息查看,包括进度、计划时间等信息
    2、进度报表:项目进度报表,包括计划时间和已用资源等信息
    3、收支报表:项目收支报表,包含总体收支、项目收支和收支统计模块
    4、资金计划报表:资金计划详情展示
    5、资金计划统计:资金计划统计模块,提供信息导出功能
    6、差异报表:项目差异报表,进入详情界面可执行基线对比
    7、每周报表:项目每周报表
九、工作台
    1、我的待办:我的待办和已办工作
    2、我的消息:我的消息清单,包含未读信息和已读信息

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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