一、注册与登录
登录：
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二、学生端
1．个人中心
（1）基础信息管理
查看/编辑个人资料（昵称、邮箱等等）
上传/修改头像
修改登录密码
（2）收藏与历史
我的收藏：
收藏资源列表展示
取消收藏
点击资源标题可以跳转到资源详情页
历史记录：
浏览历史（最近访问的资源）
下载历史（记录时间、文件）
搜索历史（常用关键词）
点击资源标题可以跳转到资源详情页
2．资源管理
（1）资源浏览与搜索
浏览方式：
首页推荐资源流（智能推荐）
分类浏览（学科分类、资源类型）
搜索功能：
关键词搜索（支持布尔运算）
高级筛选（时间范围、文件类型）
展示形式：
卡片式预览（缩略图、标题、摘要）
（2）资源详情与操作
详情页内容：
资源完整信息（标题、描述、标签、元数据）
文件预览（支持格式：PDF、图片、视频）
下载统计与热度展示
用户操作：
下载资源（点击下载按钮）
添加到收藏夹
3．智能推荐
（1）推荐展示位置
首页推荐区：顶部轮播 + 卡片流
资源详情页：“相关资源”侧边栏
（2）推荐反馈机制
正面反馈：
点赞推荐资源
收藏推荐资源
负面反馈：
“不感兴趣”按钮
调整偏好标签（手动）
4．社区互动
（1）论坛发帖
发帖流程：
1.选择板块（学习讨论、经验分享、资源求助）
2.撰写标题和内容（支持Markdown）
3.选择标签（关联资源）
4.发布（自动进入审核队列）
帖子管理：
查看自己发的帖子
编辑/删除
查看浏览量和回复数
（2）评论与回答
评论功能：
在帖子下发表评论
回复特定评论（嵌套）
评论点赞
问答系统：
提问
回答问题
查看最佳答案
采纳答案（提问者权限）
（3）通知
新回复提醒
@提及提醒
答案采纳通知
三、教师端
1．个人中心
（1）专业信息管理
所授课程管理（添加/编辑/删除）
所教班级关联
教学专长标签设置
成果展示（可上传教学成果）
（2）教学资源库
个人资源管理：
查看所有上传的资源
资源状态筛选（审核中/已发布/被驳回）
资源使用统计（下载量、收藏数）
2．资源管理
（1）资源上传
上传流程：
1.选择文件（支持多文件上传）
2.填写资源信息：
标题、详细描述
学科分类
资源类型（课件、视频、作业等）
关联标签（手动选择）
适用年级/班级
设置可见范围（公开/仅本班/指定用户）
3.系统验证（格式、大小、敏感词）
4.上传成功（进入审核队列，自动通过）
高级功能：
上传进度显示
预览生成（自动提取封面/缩略图）
（2）资源管理后台
管理面板：
我的资源列表（表格视图）
资源状态管理（发布/下架/删除）
编辑资源信息
审核学生资源：
查看待审核资源列表
审核操作（通过/驳回并说明原因）
（3）资源包管理
创建资源包：
组合多个资源形成专题
设置资源包顺序
添加资源包描述
统计：
查看资源包访问统计
3．教学管理
（1）班级管理
班级创建与关联：
创建虚拟班级
添加学生
设置班级公告
创建的班级与教师关联
班级资源库：
查看班级共享资源
添加班级资源
4．社区管理
（1）内容管理
帖子管理：
查看班级内帖子
置顶/加精优质内容
删除违规内容
问答管理：
查看班级问答
回答学生提问
标记最佳答案
（2）互动和答疑
答疑功能：
查看待回答问题
进行答疑
问题分类统计
5．数据统计
（1）班级学习分析
学习情况统计：
班级资源访问排行
学生学习时长统计
资源效果分析：
资源下载/收藏排行
（2）个人教学报告
月度报告：
上传资源数量
学生互动次数
答疑问题数量
成果展示：
热门资源排行
三、管理员端
1．用户管理
（1）用户审核与管理
注册审核：
教师账号申请审核
用户管理：
用户列表（按角色筛选）
用户信息编辑
账号禁用/启用
密码重置
（2）角色与权限设置
角色分配：
用户角色变更（学生↔教师）
权限配置：
学生教师社区发帖权限
（3）用户行为监控
登录监控：
在线用户统计
登录历史查询
操作审计：
资源下载监控
社区发帖审计
2．资源管理
（1）全局资源审核
审核队列：
所有待审核资源列表
敏感内容自动识别
审核策略：
关键词过滤规则管理
文件类型白名单
（2）资源清理与维护
资源清理：
删除违规资源
清理无效/过期资源（删除资源）
数据维护：
资源备份与恢复
资源分类优化
标签合并与清理
（3）标签与分类管理
标签管理：
标签的创建，编辑，删除与禁用
学科分类管理：
分类的创建，编辑，删除与禁用
（4）资源统计与分析
全局统计：
资源总量与增长趋势
按分类/类型分布
下载/收藏排行
热门分析：
每日/每周热门资源
用户偏好分析
3．社区管理
（1）社区数据分析
活跃度统计：
日/周/月活跃用户
帖子/评论数量趋势

修改项目和论文

大概情况就是，有一个初稿吧，然后需要降重，然后修改格式，然后还有把er图这种不规
范的图再改一下类似的吧

张量完备化（张量补全）作为矩阵补全的高阶扩展，是数据科学领域处理高维数据的核心技术之一，其核心思想是基于高维数据的低秩性假设，从部分观测值中恢复完整张量结构。该技术能够直接对视频的三维乃至高维张量数据建模，充分挖掘数据在时间与空间维度的内在关联，为解决大数据场景下的视频修复难题提供了全新的技术路径。因此，结合数据科学与大数据技术，设计一套基于张量完备化的视频图像修复系统，对提升高维视频数据的价值挖掘能力、推动相关行业的智能化升级具有重要的理论意义与实践价值。
1.2 国内外研究现状
从最初的传统视频修复方法，到后来的深度学习，视频修复技术已经积累了一定的基础，不仅有针对老电影修复的文献，更有关于视频水印去除等的研究。目前万方数据库已有三千余篇关于视频修复的文献，以及一千余条关于张量补全的论文、期刊、专利等。传统视频修复方法主要是基于块的提取和填充，像“打补丁”一样在未损坏部分找到最相似的“补丁”来修复损坏的部分。这种方法往往无法修复太复杂的视频图像数据，于是基于深度学习的几种视频修复方法应运而生。通过3D卷积/光流对齐捕捉时空特征、Transformer/扩散模型、多注意力机制都是视频修复的主流技术路线。
光流方法：光流方法是通过跟踪图像中的像素或特征点，来估计运动的速度和方向，用于描述相邻图像帧之间的像素运动。光流方法会根据损坏的帧及其方向计算出其前后的帧数据，并根据这两组数据修复出一个新的帧，再将这个帧插入到两帧之间，从而使损坏帧得到补全。在光流引导的修复过程结束后，如果视频序列中还存在损坏帧，就通过图像修复算法对单个损坏帧进行补全，并把补全后的完整帧放入视频序列中进行下一次的修复过程[4]。简单来说，就是重新计算相邻两帧的像素信息，补充一个新的帧，处理时间较长但效果较好，在视频压缩、视频插帧、视频稳像等方面有重要应用。同样在视频图像水印去除、视频图像中的物品、人物等修复中也有较广泛的应用。这种方法和传统修复方法相比的优势在于，能够解决传统方法修复时的时序问题，选择的块也更加精准，因而能够处理更复杂的视频图像数据，效率也更高。但是这种方法可能会导致图像边缘模糊或者过度平滑等问题，依赖准确的光流估计。
CNN/GAN方法：卷积神经网络（CNN）是一种广泛用于处理图像数据的深度学习的模型，在卷积层、池化层和全连接层等完成图像数据的特征提取和分类。生成对抗网络（GAN）是由生成器和判别器组成的神经网络，2014年由Goodfellow提出，主要用于图像生成、风格迁移等。以DeOldify为代表的GAN彩色化网络通过训练在百万级灰度与彩色图像对上的生成器，能够自动为黑白画面赋予符合时代氛围与场景语义的色彩[5]。这种方法对于噪声的彻底去除更加高效。利用3D卷积来提取全局的多帧的特征，通过多层卷积来实现噪声的抓捕视频数据的时空关系，有效地改善了视频图像数据修复的时空一致性问题。由于普通卷积将每个输入像素都当成有效值进行计算, 因此基于普通卷积的修复方法往往会出现模糊失真的问题[6]。卷积神经网络经常和光流等方法结合使用。
时空注意力机制：顾名思义，时空注意力机制更加针对于视频图像数据的关键特征。和光流、卷积神经网络方法相比，它旨在解决二者的性能问题。它能够更好的建立长距离数据之间的关系，而非拘泥于相邻两帧数据。但也是由于这个原因，它处理的视频数据容易导致纹理细节模糊的问题。在此基础上，FRMamba（film restoration Mamba）修复模型提出了选择性扫描机制，它的主体结构采用UNet框架，在多个尺度上对视频数据的特征进行修复。在 UNet 的特征提取部分，每个尺度的特征通过 VMBlock 进行特征修复与时序一致性增强，并通过 Patch Merging降低画面特征的空间尺寸与增加特征的通道数，从而实现特征的压缩[7]。这种方法降低了特征的信息损失。千层时空网络用于捕捉局部的视频数据特征，而高级时空注意网络用于对其进行增强。

er图，参考文献标注

写一个网上购物系统的设计与实现，然后再写一个ppt

项目简介

类似有赞的线下门店私域管理系统。 打通店内收营，私域小程序订单，外卖平台订单，实现商品库存的同步。


产品包含：极简收银台+极简小程序+ 极简后台管理，

需要对接第三方

1、打通美团外卖，淘宝闪购，京东外卖，抖音外卖。实现商品，库存，订单的实时同步。
2、收银系统对接主流的硬件设备：电子秤（香山，胖柚，顶尖，商米，大华），支付设备，小票打印机，钱箱，扫码枪
3、对接蜂鸟聚好送


一、收银台（含安卓和window版 ）

基础收银功能参考银豹即可（如需测试账号或者演示可以联系我）
主要包含：收银（含称重收银）+退款+订单查询+商品信息查询+小票打印+盘点+报损+会员录入查询+交接班管理+收银员账号权限设置

划重点：收营系统需要能对接主流电子秤（香山，胖柚，顶尖，商米，大华）


二、小程序客户端（小程序“雨露空间鲜果”即可）


三、支持多门店后台管理app（含安卓和ios）

1、建品（支持一键同步到其他门店）
2、商品信息查询
3、订单查询
4、基于订单的售后流程
5、常规营销活动设置
6、常规数据展示和查询

写论文和ppt

数据库设计与实现
根据系统需求分析结果，设计合理的数据库概念结构和逻辑结构。系统共设 计 8 张 核 心 业 务 表 ， 包 括 用 户 表 （ sys_user ） 、 学 生 信 息 表（student_info）、企业信息表（company_info）、兼职信息表（job_info）、申请记 录 表 （ job_application ） 、 举 报 表 （ report ） 、 评 价 表 （ review ） 和 通 知 表（notification）。各表之间通过外键关联，建立完整的数据关系模型，确保数据
的一致性和完整性。
3. 后端核心功能开发
基于 Spring Boot 框架，集成 Spring Security 和 JWT 实现安全认证机制，开发以下核心功能模块：用户管理模块（注册、登录、个人信息管理）、兼职信息管理模块（发布、编辑、搜索、审核）、申请管理模块（申请提交、状态跟踪、审批处理）、举报管理模块（举报提交、审核处理、结果反馈）、评价管理模块（评价发布、评分统计、评价展示）和通知管理模块（系统通知、消息推送、已读标记）。
4. 前端界面开发
基于 Vue 3 框架和 Element Plus 组件库，开发学生端、企业端和管理员端三端用户界面。学生端提供兼职浏览搜索、在线申请、申请跟踪、评价反馈等功能；企业端提供兼职信息发布管理、申请审核、信用查看等功能；管理员端提供用户管理、兼职审核、举报处理、数据统计等后台管理功能。详细操作全部

就是在服务器上面安装一个doctor ，嗯嗯，然后把我的jar用指令调到docker里面启动