使用智慧工地编程系统通常涉及以下步骤：
系统架构与技术选型
确定系统架构，如微服务架构，使用Spring Cloud构建微服务，每个服务负责一个特定的功能模块。
前后端分离设计，前端使用Vue或UniApp，后端基于Spring Boot，确保快速响应和良好的用户体验。
技术选型包括使用IntelliJ IDEA或Eclipse作为开发环境，MySQL作为主要数据库，MongoDB作为非结构化数据存储的补充，以及RESTful API设计。
核心模块开发
开发人员管理模块，实现人脸识别登录和实名制管理，使用OpenCV或第三方API进行人脸识别集成。
实时监测工地上的各种数据，如设备运行状态和人员位置，并进行数据分析和处理，提供准确的工地管理指导。
部署与配置
安装智慧工地系统，确保其能够正常运行。
确保集群部署，创建多个分集并构建分析集群或Spark集群。
设置相关权限，如读取写入和存储数据。
使用浏览器访问系统，并设置分辨率和显示模式。
数据收集与分析
开启Flume进行数据收集。
创建Kafka集群并将待消费数据提交给HBase进行数据分析并存储在MySQL中。
运行可视化展示和运营指标分析。
用户培训与权限管理
对用户进行培训，使其熟悉平台的功能和操作方式。
分配相应的权限给不同角色，如项目经理和工人，以确保系统的安全和有效使用。
使用与维护
用户可以通过浏览器或移动应用程序访问系统。
根据项目需求，逐步设置工地基本信息、人员信息、设备信息等。
探索更多高级功能，如数据分析、报表生成等，以优化工地管理。
建议在实际使用过程中，可以参考具体的智慧工地编程系统文档和用户手册，以确保正确、高效地使用系统。