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后台管理系统
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本作品是一个面向教育领域的后台管理系统,旨在解决出题者和管理员在出题和人员管理方面面临的痛点。该系统通过自动化流程和统一化的操作模式,显著提升了出题效率、减少了人工干预,并为我们提供了高效、便捷的管理工具。 主要功能特点: 1.问题解决方案: 出题自动化:支持一键生成试卷或题库,解决出题者繁琐的手工操作问题。 人员管理优化:实现了考务人员、学生信息的统一管理和查询,避免了人员管理的复杂性。 技术优势: 跨平台支持:支持多终端设备(如手机端)访问和操作,实现统一身份认证,提升用户体验。 高效数据处理:结合现代化的后台管理系统,确保数据的准确性和安全性,并支持快速查询与更新。 系统架构: 使用 Vue3 + ElementUI 组合技术,提供灵活且易于扩展的前端框架和后端管理功能。Vue3 作为轻量级前后端解决方案,提升了系统的性能和开发效率;ElementUI 提供丰富的组件库,简化了界面设计和维护。 目标用户: 面向教育机构的出题者、考务人员和学生,尤其是技能高考学生群体。支持多角色权限管理,确保操作的安全性和合规性。 应用场景: 提供在线出题、批量生成试题库、智能分组管理等
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element-ui
图书馆系统
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本图书馆系统功能完备,涵盖登录注册,保障用户专属身份。支持图书借阅与归还,流程便捷流畅。具备图书编辑功能,方便管理员维护信息。同时,用户信息管理、图书评论模块,增强用户体验。还有系统管理功能,把控全局。如有完善设计或定制 PHP 设计需求,可随时私聊 。
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PHP
后台管理
水下机器
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1、本项目目的是开发无人的水下自主机器人,涵盖功能包括手动遥控,路径规划,自主决策,定深、转向、前进后退等运动控制,附带各种传感器的融合,如IMU、DVL、摄像头等等 2、采用的是ubuntu22.04或者24.04开发环境,使用ROS2平台开展多进程 3、使用qt并融合ros2开发包,开发上位机系统,可以在有线状态下进行控制和监控
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C/C++
Qt
qx.MQTT
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1、基于MQTTnet、AspectCore.Core、Polly做的二次封装 2、支持.NET 6.0\,NET 8.0 平台 3、增加了重试策略; 4、基于特性自动调用相关主题方法; 5、支持订阅、发布回调; 6、包含 windows 辅助角色服务和winform 测试项目
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标签库(Taglib)
外卖平台
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基于Tomcat服务器的Java Web外卖平台,具备强大的功能和灵活的扩展性。它能够实现商家的分类管理,方便用户快速查找心仪的店铺;支持商品的添加、删除和修改操作,帮助商家实时更新菜单信息。此外,平台还可以上传订单数据,并实时同步至数据库,确保订单信息的准确性和完整性。通过高效的用户界面设计和后端优化,该平台为用户提供了便捷的点餐体验,同时也为商家提供了高效的运营管理工具,满足了外卖业务的多样化需求,提升了整体运营效率。
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Java
大模型对话
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一、行业定位与应用场景 本项目主要面向软件开发行业,特别是需要进行代码编辑和开发的场景。主要服务于: 软件开发团队 独立开发者 技术教育机构 IT培训领域 核心应用场景包括: 日常代码开发与编辑 团队协作开发 代码审查与质量控制 技术教学与培训 二、功能模块与用户价值 1. 核心功能模块 graph TD A[核心功能模块] --> B[代码编辑器] A --> C[AI助手] A --> D[项目管理] A --> E[版本控制] 2. 具体功能实现 2.1 代码编辑器模块 智能代码补全 实时语法检查 多语言支持 自定义主题 2.2 AI助手模块 代码生成建议 问题诊断修复 代码优化建议 技术文档生成 2.3 项目管理模块 项目结构可视化 依赖管理 构建工具集成 测试运行环境 2.4 版本控制模块 Git集成 分支管理 代码对比 协作管理 三、技术架构特点 1. 技术栈选型 前端:TypeScript + React 后端:Node.js AI引擎:基于大语言模型 数据存储:本地文件系统 + SQLite 2. 架构特点
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vue
Vue 组件
汽车售后备件WMS
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项目简介 本项目旨在为物流与供应链管理行业提供一套综合性的解决方案,专注于整车运输、仓储管理、货运代理、售后备件服务以及金龙DK包装出口等核心业务场景。为了满足这些特定行业的复杂需求,我们开发了一套全面且灵活的软件系统,它不仅能够优化流程、提高效率,还能增强客户的满意度和市场竞争力。 项目模块及功能: 1. 整车运输管理:包括订单处理、路线规划、车辆调度、实时跟踪和状态更新等功能。 2. 仓储管理系统:实现货物入库、存储分配、库存监控、拣选打包及出库操作的自动化。 3. 货运代理服务:支持国际和国内货代业务,涵盖报关、保险、文件准备等服务。 4. 售后备件管理:确保客户可以快速获得所需的替换零件,同时提供维修和技术支持。 5. 包装出口服务:专门针对金龙DK产品设计,包含定制化包装方案、质量检验、标签打印和出口文档准备。 选型与架构特点: 技术选型上,本项目采用了Spring Boot框架作为主要的技术栈,结合了SSM(Spring + Spring MVC + MyBatis)和SSH(Struts + Spring + Hibernate)两种经典的企业级Java开发架构
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Java
Python开发工具
原牧昭乌达羊商城
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1.本商城是赤峰市原牧农牧业有限责任公司的自营平台,包括app、公众号H5、wap、pc等多用户端 2.本商城基于crmeb框架二次开发,包括商品、订单、用户、商家、分销、会员收益结算、客服通讯、对接第三方服务等功能模块 3.本商城采用ThinkPhp6.0+MySQL+nginx+redis+workman+vue+uniapp等技术架构
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PHP
电商
资源可视化平台
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随着IT技术的进步与发展,使得数量庞大、品种繁多的IT设备和以这些IT设备为基础的各种IT服务很难被管理起来。同时,随着IT环境的变化,如何为其他流程提供IT资源当前准确的配置信息都是需要面临的挑战。CMDB(配置管理数据库)的出现,正是为了解决这些问题。CMDB一般包括信息整合、调和、同步,关系映射和可视化这几大功能。 通过研发可视化资源管理平台方便管理者可视化查看IT设备配置项信息和IT设备配置项动态管理,并实现用户申领使用设备业务流程化。使用前后端分离技术,可用于动态维护设备配置项使用Activiti工作流引擎处理业务流程
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Java
前端
基于半监督学习的 SAR 地面目标识别
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本项目旨在使用半监督学习方法进行 SAR(合成孔径雷达)图像的地面目标识别。 SAR 图像因其具有高分辨率和多角度视图的特点, 广泛应用于地面目标的检测与识别。 然而,SAR 图像也面临噪声、目标多样性、几何失真和环境因素等挑战。 本项目通过半监督学习技术,结合 MixUp 和 FixMatch 等方法, 提高模型在 SAR 图像中地面目标识别的精度。 SAR
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python
python
元创智能AI
源文件源码
本项目面向学生,使用相关AI技术完成对学生的考试评估,以及与AI智能对话 提供智能绘图 帮助学生定位自己薄弱知识点,也能够出相关题目,帮助巩固自己薄弱的知识点.还有视频课拱学生学习. 还具备先进的拍照解题功能,只需上传题目照片,便可得到答案.
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机器学习/深度学习
王瑞昌专属粉丝互动平台网站
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定位描述:本网站定位为王瑞昌的专属粉丝互动平台,旨在通过高质量的内容展示(如电视剧截图、写真照、作品列表)、深度的粉丝互动和全面的作品回顾,构建一个明星与粉丝之间的紧密联系,增强粉丝粘性,促进粉丝间的交流,同时为明星提供一个新的宣传窗口,扩大其公众认知度和好感度。 目标用户:明星的忠实粉丝、对明星感兴趣的潜在粉丝、娱乐爱好者及行业观察者。 功能 1、主页面(电视剧截图展示): 展示明星在热门电视剧中的精彩瞬间,吸引粉丝及路人关注。 2、写真照页面: 分类展示明星的自拍与官方拍摄照片,提供高清大图下载功能,满足粉丝收藏需求。 3、粉丝社区: ①照片上传与分享:粉丝可上传与明星相关的照片,参与话题讨论,形成丰富的UGC内容。 ②热门话题与榜单:展示社区内热门话题及活跃用户榜单,鼓励用户积极参与和互动。 ③个人主页功能(登录后):展示个人关注、收藏、点赞等数据,鼓励用户建立个人品牌,形成粉丝间的社交网络。 ④登录引导:页面右上角及社区内部设置登录图标,方便用户快速进入登录/注册流程。 4、作品列表页面: 电视剧、电影等多元作品展示,全面呈现明星的艺术成就。 ①作品详情页:展示作品的部分
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网页(Webview)
榫卯世界
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这款软件面向所有年龄段的群体,功能丰富多样且极具趣味性。它基于Unity 3D引擎精心打造,能够实现流畅自然的场景转换,让用户瞬间置身于不同的,感受多变的视觉体验。同时,软件中的榫卯划线功能精准便捷,用户可以轻松地在虚拟木材上进行精准划线,为后续操作打下基础;切割功能则模拟真实切割过程,让用户仿佛亲手操作工具,将木材切割成所需形状;拼接功能更是智能高效,能够自动识别切割后的各部分,引导用户进行正确拼接,最终完成榫卯结构的搭建。无论是儿童还是成人,都能在这款软件中体验到榫卯工艺的魅力,享受DIY的乐趣。
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Unity
分布式训练框架
源文件源码
项目概述 本项目旨在构建一个分布式深度学习训练系统,涵盖客户端、主服务器和从服务器,实现用户登录、数据上传、任务管理、模型训练、监控与可视化等功能。系统支持高并发、易扩展和高容错的训练任务处理,适用于大规模深度学习任务的分布式管理。 客户端功能(PyQt) 客户端基于PyQt开发,提供用户登录、数据上传和任务状态查看功能。用户通过账号密码登录,获取JWT令牌以验证身份。数据上传模块支持多线程上传标注数据压缩包,并提交包含用户信息和任务参数的训练请求。任务状态查看模块定期查询主服务器,以表格形式展示任务列表,支持按状态、提交时间排序和筛选功能。 主服务器功能(Django + Nginx + Kafka + NFS + Prometheus + Grafana) 主服务器采用Django框架,结合Nginx、Kafka、NFS、Prometheus和Grafana,实现用户管理、任务管理、数据存储、监控与可视化功能。 用户管理 使用Django内置用户认证系统,支持用户注册、登录和权限分配。管理员可通过Django Admin界面操作用户数据,实现灵活的用户角色管理。 任务管理 主服务器
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c++
TO-DO-List
源文件源码
• 需求分析:与客户深入交流,准确挖掘用户需求并撰写详尽的需求分析报告,为项目开发提供清晰指引 • 软件架构设计:运用UML图全面描述软件架构,明确模块分工及系统交互逻辑,提升开发协作效率 • UI设计:基于需求分析,独立完成APP主要界面设计,确保功能性与用户体验的平衡 • 软件开发:利用LLM IDE Cursor,采用Python + Tkinter技术栈,独立完成任务管理APP《TO-DO-Best》的开发 • 任务逻辑:支持任务的创建、编辑、删除与管理 • 页面切换逻辑:实现流畅的多界面切换功能 • 数据交互逻辑:实现数据的存储与动态交互,提升APP的实用性与稳定性
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python
APP
爬取网页内容
源文件源码
利用爬虫爬取网页数据 import re import requests a=int(input('请输入起始页码')) b=int(input('请输入结束页码')) for page in range(a,b): url=f'http://www.netbian.com/index_{page}.htm' headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/122.0.0.0' } response=requests.get(url=url,headers=headers) response.encoding=response.apparent_encoding
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常用JavaScript包
传奇英雄对战
源文件源码
一款以LLM大语言模型为生产基础卡牌冒险对战游戏 1. 卡牌制作:卡牌有人物、装备、技能三种卡片,三种类型的卡片可以通过给LLM模型输入小说文本,通过适当的prompt进行提炼,最终得到想要的卡牌制作素材 2. 卡牌人物冒险:人物卡牌冒险,冒险过程获得装备或者技能卡牌的奖励。可以利用LLM的强大文本能力,通过prompt设定冒险背景以及起点终点,过程当中可以接受玩家的输入给出反馈 3. 卡牌对战:人物卡牌之间的对战,根据人物自身的装备和技能卡牌,利用LLM随机对战释放技能,配合文生图的输出,达到丰富的战斗效果
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python
游戏
勇士传说
源文件源码
这款专为儿童群体精心打造的软件,能够在Unity引擎的强大支持下,轻松实现丰富多样的功能。它不仅具备流畅的场景转换效果,能够瞬间穿梭于不同的奇幻世界;还设计了简单易懂的角色攻击动作,让孩子们在互动中感受乐趣;同时精准的碰撞检测功能,确保游戏过程的公平与合理;此外,场景交互功能更是让孩子们能够与虚拟环境中的各种元素进行深度互动,仿佛置身于一个充满魔力的游戏世界,为儿童带来沉浸式的娱乐体验。
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Unity
Urule风控客户端
源文件源码
核心功能 可视化规则管理 提供基于 Web 的规则设计器,支持通过拖拽方式定义规则、决策表、评分卡等,降低非技术人员参与规则配置的门槛。 支持规则版本控制、多环境发布(开发/测试/生产),确保规则变更可追溯。 多规则类型支持 决策表:以表格形式管理条件与结果的映射关系,适合复杂逻辑的批量配置。 评分卡:基于权重和分值计算综合得分,常用于风控或信用评估场景。 脚本规则:支持 Groovy、JavaScript 等脚本语言,满足高度定制化需求。 高性能规则引擎 基于 RETE 算法优化,支持实时规则匹配与高效执行。 内置规则缓存机制,减少重复计算开销。 集成与扩展 提供 Spring Boot Starter,可快速集成到 Java 项目中。 支持通过 REST API 远程调用规则,适配微服务架构。 可扩展自定义函数、变量和规则加载器。 监控与调试 记录规则执行日志,支持规则命中率、执行时长等指标监控。 提供规则调试模式,实时验证逻辑正确性。 应用场景: 风控系统:实时计算用户风险等级(如反欺诈、贷款审批)。 营销活动:动态配置优惠券发放规则、用户分群策略。 物联网(IoT):
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Java
Java
基于惯性和高分辨率声学数据融合的人类活动识别方法
源文件源码
开发了一种深度学习模型,用于识别和分类人类的日常活动。同时,我们引入了一种新颖的音频隐私保护技术,该技术专门设计用于从高分辨率音频中提取非语音信息,并结合了惯性传感器数据。为了训练和测试我们的模型,我们构建了一个数据集,包含了多名参与者使用定制硬件设备进行的不同日常活动。我们详细阐述了数据的收集和预处理流程,并提出了一种创新的混合注意力机制的人类活动识别(HAR)方法。
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python
人工智能
当前共1425个项目
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