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。
一、需求描述 产品类别：SaaS / 物业科技（PropTech） 开发进度：已完成产品原型、UI 设计规范、数据库 Schema 草稿、完整需求文档及 AI 提取规则文档，需要技术开发实现。 核心功能： 从 PDF 财务报告中自动提取结构化数据（文件解析 pipeline） 基于 LLM 的数据 enrichment，将会计描述转化为用户可读的信息 多层数据写入与管理（Supabase 数据库 + Edge Functions） React 移动端前端展示，含多层信息分层、数据可视化及异常提示逻辑 技术栈： Next.js · TypeScript · Supabase · Claude API（或 OpenAI API） 二、职责边界 工程师负责：将规则转化为代码实现，保证 pipeline 跑通、数据准确、前端展示正确。 创始人负责提供：核心业务规则（数据提取规则、COA 分类逻辑、异常检测阈值、enrichment 规范），以完整文档形式交付。工程师无需自行设计业务逻辑。 三、第一阶段交付物（4–6 周） PDF 上传 → Claude API 提取 → Supabase 写入 Edge Function 执行 delta 计算及异常判断 基础前端展示可跑通（数据正确呈现） 提取准确率验证报告（用真实数据核对，量化错误率） 注：第一阶段使用脱敏示例数据开发，规则文档和架构设计完整，无需从零摸索。 四、参考产品 功能方向参考：Commonwealth Bank App、Xero（财务信息展示逻辑） 系统架构参考：标准 SaaS 管理后台 + 移动端信息展示页 五、人才要求 必须具备： 3 年以上全栈开发经验，有独立交付完整项目的经历 熟悉 Next.js、TypeScript、Supabase 有 LLM API（Claude / OpenAI）集成经验，或做过 PDF 解析、文档提取、prompt engineering 相关项目 能阅读英文技术文档（API 文档、官方文档） 理解 deterministic 逻辑与 LLM 逻辑的分工边界，能在两者之间做出正确判断 加分项： 有 SaaS、金融类或文档 AI 相关项目经验；做过 OCR、数据管道、RAG 或复杂业务规则系统。 六、合作方式 远程兼职，里程碑付款制（按阶段交付结算，非月薪） 日常沟通：微信，中文为主 工作语言：中文沟通 + 代码英文注释 七、预算 第一阶段分两步结算：Pipeline 部分（PDF提取→Supabase写入）参考 8,000–10,000 元，验收通过后继续前端展示部分。总预算根据经验和测试任务协商。 表现优秀者优先邀请参与后续阶段合作。 八、投递要求 请附 1–2 个最相关项目案例，说明负责模块，有无文档处理或 LLM 相关经验。 必答筛选题（请在投递时一并回答） 在你负责的项目中，哪些逻辑由 LLM 处理，哪些由代码处理，为什么这样分工？请用 3 句话说明。
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
我是临清本地人从事出租车行业，现在是客户通过电话联系我们坐车去济南，不过这种弊端是客户很容易流失，而且价格不统一，很多拉低价的撬走客户，我想借此平台找个有能力的人才开发一种软件或者想一种办法留住客户。
需要找一位能拿到Turnitin Instructor 版本的API KEY , 然後整合在我的telegram bot 入面, 另外整合Stripe 作收費。 因為現在我找不到那裡能拿到Turnitin api key, 我想用家能上載文章檔案去我的telegram bot, 然後自動發送抄襲報告以及人工智能檢查率的報告
项目需求说明书 项目编号： SM-MERCHANT-JAVA-2025-1 一、 项目概览 1.1 项目类型：电商系统多商户商城二次开发 1.2 技术基础：基于CRMEB多商户Java 2.0版本进行深度二次开发 1.3 核心架构：前后端分离，分模块开发，独立部署 1.4 项目预算：10-20万元人民币，具体金额可详谈 二、 技术栈要求 2.1 后端技术：Java语言，SpringBoot框架 2.2 前端技术：PC管理端使用Vue.js与Element UI；移动端使用uni-app框架 三、 核心开发功能 3.1 基础商城功能：在CRMEB原有多商户体系上优化与扩展 3.2 分销体系：构建分销与返利模型 3.3 营销活动：开发或集成多种营销工具如拼团、接单、租赁、优惠券等 3.4 三方分账：实现与支付渠道对接的自动化分账结算 3.5 IM客服：集成或开发即时通讯客服系统，支持买家与商户沟通 3.6 分店管理：为商户提供多门店与仓库的管理及配送体系 四、 交付物要求 需完整交付并上线以下终端：Android APP、iOS APP、微信公众号、微信小程序、H5移动端、PC商城、官网。 五、 对合作团队的资格要求 5.1 成功案例：必须具备CRMEB多商户Java版的成功二次开发案例，需提供可验证的演示或资料 5.2 公司信誉：公司近3年内无因合同纠纷、项目烂尾、未按时交付等问题引发的诉讼记录 5.3 团队稳定性：公司需为正式员工缴纳社保，以证明团队的合法性与稳定性 5.4 开发透明度：开发期间需接受我方通过共享桌面对代码编译过程进行适度实时查看 六、 合作期望与模式 6.1 沟通对象：本项目仅限能够亲自参与代码开发与决策的技术负责人或企业负责人接洽，不与商务代表或销售人员沟通 6.2 付款方式：采用分期付款与里程碑验收挂钩的模式，具体细节于合同中明确 6.3 交付目标：本项目追求的最终交付物为可正式上架运营的完整电商系统。在项目达到此最终目标前，我们暂不视为项目完成。 6.4 郑重声明：我方拒绝中途加价、转包拼单、非全职投入等合作模式 6.5 乙方承诺组建全职、稳定的开发团队投入本项目。我方谢绝任何形式的兼职、众包或转包模式，因前述模式导致的烂尾风险由乙方全额承担。 6.6我方寻求的不仅是项目交付，更是系统上线后的长期维护、技术支持与版本迭代合作。乙方需具备长期主义服务理念，理解本项目前期利润有限，其商业价值在于通过成功交付建立长期稳定的合作关系。无法认同此理念者，请勿接洽。 七、 联系我们 如果您及您的团队符合上述要求并有合作诚意，请准备以下资料与我们联系：公司及技术团队简介、工作环境视频、相关成功案例演示、针对本需求的初步技术实现思路。
