源文件源码

公司官网源文件源码
前端代码开发,传统SEO布局及设置,留言代码嵌入,视频框架嵌入及开发,内容布局及建设,关键词优化及筛选,关键词布局。后台标签和关键内容的设置及二次开发,线上网站布置,确保网站正常运行。
830PHP企业服务1500.00元
数据库管理工具源文件源码
本系统基于 Python Flask 框架,结合前端 Layui 组件库,快速构建了一款轻量级、易部署的数据库管理工具。系统支持数据库表数据的可视化查询、条件筛选及分页展示,同时提供表字段的在线编辑功能,便于快速修改和维护关键数据。适用于内网隔离、无法使用常规数据库管理工具(如 Navicat、DBeaver 等)的受限环境,特别适合运维人员或开发人员在无外网权限的场景下进行日常数据核查、配置调整与问题排查。工具部署简单,依赖清晰,界面简洁直观,无需复杂操作即可上手,有效提升内网环境下数据库操作的灵活性与效率,是一款实用的轻量级数据管理解决方案。
1180Python网站客户端
汽车租赁系统源文件源码
1.行业和业务场景 汽车租赁系统主要面向汽车租赁公司、企事业单位及个人用户,适用于城市短租、长租、企业用车等多种业务场景。通过信息化手段提升车辆管理效率,优化客户租赁体验,实现车辆资源的高效配置和运营。 2.功能模块与用户价值 系统分为车辆管理、客户管理、订单管理、租赁合同、费用结算、统计分析、权限管理等功能模块。 车辆管理:支持车辆信息录入、状态跟踪、维护保养提醒等。 客户管理:实现客户信息登记、信用评估、历史租赁记录查询。 费用结算:自动计算租金、押金、违约金等,支持多种支付方式。 统计分析:提供租赁业务报表、车辆利用率分析、客户活跃度等数据支持。 这些功能帮助企业提升运营效率,降低管理成本,为客户提供便捷、安全的租车服务。 3.技术选型与架构特点 系统采用前后端分离架构,前端基于 Vue.js 框架实现响应式界面,后端采用 Spring Boot 构建 RESTful API,数据库选用 MySQL。具备良好的扩展性和安全性。系统集成了权限控制、日志审计、数据备份等机制,保障业务稳定运行和数据安全。
1500SpringJavaScript MVC 框架1000.00元
核心功能模块: 读者类别管理:设置不同读者类别(如本科生、研究生、教师等),并配置每类读者可借书数量、可借书天数等权限。 读者管理:读者信息的新增、编辑、查询与删除,支持批量操作。 图书管理:图书信息(ISBN、名称、作者、出版社等)的维护,图书入库、出库、库存查询。 借书还书:处理读者借书、还书流程,记录借书日期、应还日期、实际还书日期等信息,支持按借书编号、读者编号、书号等多条件查询。 主要功能路径: 读者类别配置路径:登录系统→进入 “读者类别管理”→点击 “添加”/“编辑” 按钮,设置类别名称、可借书数量、天数等→保存。 借还书操作路径:登录系统→进入 “借书还书”→输入读者 / 图书信息→执行 “借书”/“还书” 操作→系统自动记录借还时间及相关状态。
970C#教育、图书馆管理
云优集电商平台源文件源码
核心功能模块: 用户端:商品浏览 / 搜索(支持关键词模糊搜索、分类筛选)、购物车管理(批量添加 / 删除 / 结算)、订单跟踪(下单 - 支付 )、个人中心(收货地址管理、浏览记录、订单历史)、促销活动(满减、优惠券领取)。 商家端:店铺入驻、商品上架 / 下架 / 库存管理、订单接单 / 发货处理、销售数据查看。 平台端:商品类别管理、促销活动配置。 主要功能路径: 用户购物路径:首页轮播 / 分类导航→商品详情页→加入购物车→结算(选择地址 / 支付方式)→生成订单→订单跟踪; 商家经营路径:商家注册认证→创建店铺→商品信息填写 + 图片上传→商品上架→处理用户订单→提现管理。
861C#电商平台
摩托车销售网站源文件源码
摩托车世界是一个面向摩托车爱好者的综合型网站,集资讯浏览、产品展示、社区交流、服务支持与店铺加盟于一体。网站首页通过轮播图与卡片式布局呈现最新活动与热门车型;产品展示支持按品牌、价格、排量、类型等多条件筛选,信息清晰直观;新闻资讯模块覆盖公司新闻、行业动态、产品资讯与活动公告,并提供服务时间与应急联系方式;车友社区支持经验分享、改装展示与装备推荐,阅读可一键跳转至详细内容;服务支持提供维修保养、零件更换与在线预约;店铺加盟版块含加盟优势、资金构成、内容守则与流程指引。网站采用响应式设计与友好交互,兼顾实用性与专业性,致力于为用户提供高质量的一站式摩托车信息与服务平台。
730HTML5JavaScript MVC 框架30.00元
模条检测小程序源文件源码
前端 (Frontend): 微信小程序 开发语言:TypeScript。为JavaScript提供了静态类型检查,增强了代码的可读性、健壮性和可维护性,特别适合构建有一定复杂度的应用。 核心框架:使用微信小程序原生框架,包含以下核心技术: WXML (WeiXin Markup Language):负责构建页面的结构和布局。 WXSS (WeiXin Style Sheets):负责定义页面的样式,语法与CSS高度兼容。 小程序API:深度使用了微信提供的原生API,以实现丰富的系统功能,例如: wx.login / open-type="getPhoneNumber":构建了符合最新微信规范的安全登录和手机号授权体系。 组件:实现了应用内的自定义相机功能。 wx.uploadFile / wx.request:处理与后端服务器的所有数据交互。 wx.downloadFile / wx.saveFile:实现了报告的下载功能。 wx.previewImage:提供了高性能、带手势缩放的原生图片预览体验。 组件:用于小程序向关联公众号引流。 onShareAppMessage / onShareTimeline:实现了微信好友和朋友圈的分享功能。 后端 (Backend): Django 开发框架:Django (Python)。一个功能强大、“大而全”的Web框架,以其高效的开发效率、完善的文档和强大的安全性著称。 核心组件: Django Models: 定义了数据模型,通过ORM(对象关系映射)与数据库交互,无需编写原生SQL。 Django Views: 编写核心的业务逻辑,处理前端发来的API请求。 Django URLs: 设计了RESTful风格的API路由,实现了清晰的URL结构。 Django Admin: 自动生成了一个功能强大的后台管理界面,用于快速查看和管理用户提交的数据。 API 认证:Django Rest Framework (DRF) + Simple JWT。搭建了一套基于 JSON Web Token (JWT) 的现代化认证体系。用户通过手机号登录后,后端会签发一个有时效性的access_token,前端在后续所有需要认证的请求中携带此Token,保证了API的无状态和高安全性。 图像处理:Pillow (处理图片基础操作) + pdf2image (配合系统工具poppler-utils,将PDF报告动态转换为图片序列)。 服务器与运维 (Server & DevOps) 服务器:阿里云 ECS (Ubuntu 系统)。提供了一个稳定、可扩展的Linux服务器环境。 Web 服务器:Apache。作为前端反向代理服务器,负责处理所有来自公网的HTTPS请求,管理SSL证书,并将动态API请求安全地转发给后端的Django应用。 内网穿透/反向代理:frp。在开发阶段,用于将阿里云服务器的公网地址安全地映射到本地的开发服务器,极大地便利了真机调试。 数据库:SQLite (开发阶段)。Django默认的轻量级数据库,开箱即用,方便快速开发和原型验证。(未来可轻松迁移至 MySQL 或 PostgreSQL)。 安全配置: HTTPS: 在Apache上配置了SSL证书,实现了全站HTTPS加密通信。 CSRF 防护: 通过配置 CSRF_TRUSTED_ORIGINS,在保证API可用的同时,也正确处理了Django的跨站请求伪造防护机制。 防火墙 (ufw): 配置了Ubuntu系统的防火墙,按需开放必要的服务端口。
700Python微信小程序10000.00元
日程管理源文件源码
模块功能方面,系统实现了完整的任务管理闭环与用户交互体系。用户认证环节支持用户名密码登录及角色区分,管理员可通过专属入口创建任务,设置标题、描述、截止时间等参数并分配给指定用户;普通用户能在个人中心页看到实时同步的任务列表,支持按标题、状态筛选,通过日历视图直观查看每日任务安排,完成后可上传多格式附件提交。任务审核流程中,管理员可在审核页面查看所有提交内容、下载附件并更新任务状态(如通过、驳回需修改),所有操作数据通过前后端接口实时同步,确保信息一致性。此外,系统还包含用户管理功能,管理员可添加、删除用户及调整权限,前端页面支持路由跳转实现登录页、任务列表、个人中心等页面的无缝切换。 技术特点上,系统采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot 3.1.2 构建,整合 MyBatis 和 Spring Data JPA 实现数据访问,使用 MySQL 8.0.33 存储数据,通过 Lombok 简化实体类代码,HikariCP 优化数据库连接池性能;前端基于 Vue 3 的组合式 API 开发,结合 Element Plus 提供的表格、表单、对话框等组件构建 UI,利用 Vue Router 实现路由控制,通过 RESTful API 与后端交互,支持 JSON 格式数据传输和 FormData 格式文件上传。界面设计采用 Flex 布局和 CSS 定制样式,背景图与组件样式保持视觉统一,同时前端表单验证、后端数据校验双重保障数据完整性,分页插件 PageHelper 实现大数据量任务的高效加载。 应用场景适用于多角色协作的任务跟踪场景,如企业内部项目管理中,项目经理(管理员)可创建开发任务分配给团队成员,成员通过系统查看任务详情、更新进度并提交成果,经理实时审核把控项目节点;教育机构中,教师(管理员)布置作业任务,学生接收后完成并上传作业文件,教师在线查看、下载批改并反馈结果;科研团队可用于实验任务分配,研究员提交实验数据,负责人审核后归档。系统轻量化的设计使其既能满足中小型团队的日常任务协作需求,也可通过功能扩展适配更大规模的组织管理场景,有效提升任务流转效率与过程透明度。
1680JavajQuery日期选择/日历
在线招聘网站源文件源码
系统采用B/S架构,后端使用Spring Boot+MyBatis,前端使用Vue.js+Element,数据库采用MySQL,使用当前主流编程软件IDEA和数据可视化软件navicat作为系统开发工具。具体实现了用户管理、职位发布、简历投递、岗位匹配推荐、在线沟通、数据分析等核心功能模块。使用JWT身份验证,确保了系统数据安全性保障。 使用Spring boot框架针对不同功能的实现建立不同的实体类、控制层、服务层、逻辑层等;使用xml文件代码形式修改MySQL数据库中的数据信息,提高代码的可读性、易读性;用户登录时自动创建token,根据用户账号、密码、角色变量生成,确保不会出现因用户权限错乱产生的bug;通过协同过滤推荐算法优化实现求职者与职位的智能匹配功能,基于用户行为为用户推荐适合的岗位。
850JavaUI组件库
数字生活源文件源码
行业:数字生活服务、智慧城市、便民服务 业务场景: 城市便民服务:提供停车、地铁、公交等出行服务(对应“停车儿”“城市地铁”“智慧巴士”功能)。 医疗健康:覆盖门诊预约、宠物医疗(对应“门诊预约”“宠物医院”模块)。 物流查询:支持多物流公司订单跟踪(如德邦、京东物流等)。 资讯获取:整合地方新闻、经济分析、文化探访等专题内容(如“多彩贵州”“中国经济预言”)。 教育培训:潜在关联在线教育(如“高途课堂”新闻提示)。 核心功能模块: 模块 具体功能 用户价值 首页导航 个性化欢迎语、低代码服务入口(如快速生成应用)、推荐服务快捷入口 提升用户归属感,简化操作路径 出行服务 停车缴费(“停车儿”)、地铁/巴士实时查询(“城市地铁”“智慧巴士”) 解决城市出行痛点,一站式交通服务 医疗健康 门诊挂号(“门诊预约”)、宠物在线问诊(“宠物医院”分物种问诊案例) 覆盖人类与宠物医疗需求,提供专业资源 物流查询 订单号输入查询、物流公司推荐(A-Z/Z-A排序)、多公司覆盖(如极兔、京东) 高效追踪包裹,兼容主流物流品牌 资讯聚合 地方新闻、经济分析、文化专题(如“四川文遗”)分类标签(热点、科技等) 满足多样化信息需求,标签化精准推送 侧边栏管理 快速跳转首页、物流查询、宠物医院、退出登录 便捷功能切换与账户安全管理 特色功能: 低代码整合:通过“低代码”模块降低用户使用门槛,可能支持自定义服务配置。 宠物分科问诊:按动物种类(犬、猫、鸟类等)匹配专业兽医,案例库辅助决策。 总结:该APP以“数字生活”为核心,通过整合高频场景(出行、医疗、物流)和个性化内容(资讯、宠物),结合低代码技术降低使用门槛,用户体验。
1030Android手机开发包
青鸟微博源文件源码
用户角色区分普通用户、管理员角色,普通用户有认证、 个人中心、会员服务等功能; 管理员承担系统、运营管理及数据监控等职责, 还有公用模块覆盖登录前后页等基础交互 。 完善细化认证、个人中心、会员服务等流程, 搭建了完整页面功能逻辑,实现了用户进行博客发布、互动, 管理员的后台管理,内容审核,内置有ai帮写功能。 适用于现公司,校园内部的信息流通,交换分享,论坛搭建等等 项目结构:javaweb,分为管理员端和客户端
540Javajquery
随机点歌小软件源文件源码
1、给唱歌的主播随机点歌或者数字点歌的小软件 2、可以任意分类进行随机 3、左边列表里是随机出来的歌曲,已经出现的歌曲不会重复出现,想要删除出现的歌曲,选中按Del即可 4、按数字点歌,根据曲目总数范围,输入一个数字,点击点歌,会显示对应数字的歌曲名称 5、用户在Excel文件里可以对歌曲进行分类以及编辑序号,支持5种风格的歌曲分类 6、源码里有对Excel文件的读写、排序等功能
830C#桌面应用50.00元
项目为爬取网易音乐、爱奇艺、酷我、QQ音乐、虾米音乐、音悦台中的新歌数据,并将数据整合,存储并输出为Excel文件。 1、其中内容包括:新歌数据、歌曲评论数据、MV数据等 2、使用的爬虫技术包括: 后端爬虫:如requests库,根据发送HTTP请求,并解析返回的HTML内容。 前端爬虫:如使用Selenium工具,模拟浏览器操作,如表单提交等,获取网页数据。 3、获取数据之后,将数据整理并输出为Excel文件,更易使用。
960Python爬虫
一、软件面向的行业和业务场景 该系统主要面向零售、电商、餐饮、本地生活服务等中小型商家及企业,适用于以下业务场景: 线上商品销售:通过微信小程序实现商品展示、下单、支付全流程,覆盖快消品、3C数码、服装等标准化商品。 O2O服务整合:支持同城配送、到店自提、服务预约(如美容、理发),适用于餐饮、生鲜、家政等行业。 多商户平台运营:支持商家入驻模式(类似京东/拼多多),平台通过抽佣实现盈利,适合区域性电商平台或供应链整合企业。 会员管理与精准营销:通过会员等级、积分、优惠券等功能提升用户复购率,结合微信社交属性实现裂变传播(如拼团、砍价)。 典型案例: 连锁餐饮品牌:通过小程序实现线上点餐、外卖配送、会员积分兑换,结合后台管理系统统一管理门店库存与订单。 区域生鲜供应商:利用同城配送功能实现“1小时达”,后台管理系统对接供应链平台,实现一件代发与库存同步。 二、功能模块与用户价值 系统分为小程序前端、后端服务、管理后台三大部分,各模块功能如下: 1. 小程序前端(用户侧) 商品浏览与搜索:支持分类导航、关键词联想、模糊搜索,商品详情页展示图文/视频、用户评价、库存状态。 购物车与订单管理:支持批量修改商品数量、优惠券抵扣预计算、跨店合并结算;订单状态实时跟踪(如“待发货”“已完成”),异常提醒(如物流延迟)。 促销活动参与:限时秒杀、满减折扣、拼团(2人/3人成团)、砍价(邀请好友助力)、抽奖(完成任务赢取奖励)。 会员体系:根据消费金额自动升级会员等级,享受专属折扣、生日礼包、会员日特权;签到/购物获积分,兑换礼品或优惠券。 社交裂变:分享商品链接得券、邀请好友注册奖励、直播带货(边看边买)、裂变海报生成。 2. 后端服务(业务逻辑层) API接口服务:提供RESTful API,支持商品管理、订单处理、用户认证、支付对接等核心业务逻辑。 用户权限控制:集成JWT实现无状态鉴权,基于RBAC模型管理管理员权限(如商品管理员、订单管理员)。 数据交互与安全:通过HTTPS加密传输数据,敏感操作(如退款)需二次验证;记录操作日志,便于审计与运维。 第三方服务集成:对接微信支付、支付宝、顺丰/京东物流、短信/邮件通知服务,支持ERP系统同步订单与库存。 3. 管理后台(商家/平台侧) 商品管理:商品上下架、库存预警、规格(颜色/尺寸)管理、轮播图配置。 订单处理:订单查看、发货操作、状态修改、退货审核;支持按时间、状态、金额筛选订单。 用户管理:用户信息查看、权限分配、禁用账号;分析用户画像(年龄、地区、购买习惯)优化运营策略。 数据统计:实时监测销量、客单价、转化率;生成商品热度分析报告(如“TOP10畅销商品”)。 营销工具配置:创建优惠券、设置拼团/砍价规则、管理直播场次与商品推荐。 用户价值: 商家:通过一体化管理后台降低运营成本,利用数据统计优化选品与促销策略。 用户:享受流畅的购物体验(如1秒加载商品页)、个性化推荐、便捷的售后服务。 平台:通过多商户模式快速扩张品类,利用抽佣与广告位实现盈利。 三、技术选型与架构特点 1. 技术选型 小程序前端 uni-app(跨平台框架) + WXML/WXSS + JavaScript 一套代码适配微信/支付宝/百度小程序,开发效率提升50%;与微信生态深度融合。 后端服务 Spring Boot 3.0 + MyBatis-Plus + JDK 17 自动配置减少开发工作量;内嵌Tomcat支持独立部署;MyBatis-Plus简化CRUD操作。 管理后台 Vue 3.0 + Ant Design Vue + Element UI 组件化开发提升复用性;响应式布局适配PC/平板;虚拟DOM优化渲染性能。 数据库 MySQL(结构化数据) + Redis(缓存热门商品、会话信息) + MongoDB(非结构化数据) MySQL保障事务一致性;Redis减少数据库压力;MongoDB灵活存储商品描述文本。 安全与运维 JWT鉴权 + Spring Security + Flyway(数据库版本管理) + CI/CD流水线 防止CSRF攻击;SQL脚本自动化初始化;代码提交后自动部署至测试环境。 2. 架构特点 前后端分离:小程序/管理后台通过HTTP请求调用后端API,职责清晰,便于独立开发与扩展。 分层设计: 表现层:小程序/管理后台负责UI展示与用户交互。 业务逻辑层:Spring Boot处理商品搜索、订单计算、权限校验等核心逻辑。 数据访问层:MyBatis-Plus实现数据库操作,Redis缓存热点数据(如商品库存)。 插件化扩展:支持通过插件快速集成新功能(如新增支付方式、物流服务商),降低定制开发成本。 高并发优化:Spring Boot通过分布式部署(如Nginx负载均衡)应对秒杀场景;Redis缓存减少数据库直接查询压力。 技术亮点: 跨平台兼容性:uni-app支持编译为H5页面,覆盖未安装微信的用户;Vue管理后台适配Chrome/Firefox/Safari。 数据驱动决策:管理后台提供可视化报表(如ECharts图表),帮助商家快速识别销售趋势。 安全合规:符合等保2.0标准,数据传输加密(TLS 1.2+),敏感信息脱敏存储。
6080Java团购网站系统2000.00元
1. 基于WEB开发相关知识和工具,拟设计与实现一种晚点扩散仿真与分析系统,生成一个网页,为高铁网络晚点的问题的研究提供技术支撑。 2. 本项目采用前后端分离的B/S架构,主要使用的开发工具和技术栈如下: • 后端: o 编程语言:Python 3.8.20 o Web框架:Flask (轻量级Web服务框架) o 数据库:MySQL 5.7+ (关系型数据库,存储基础数据及分析结果) o 数据库连接库:Pymysql o 网络分析库:NetworkX (用于图的创建、操作、复杂网络指标计算等) o 核心算法库:random, collections.defaultdict (Python内置) o 其他库:requests (用于HTTP请求) • 前端: o 核心技术:HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+) o 可视化库:ECharts (用于网络拓扑图、统计图表绘制和动态展示) • 开发环境与工具: o 操作系统:Windows o Python环境管理:Conda o IDE/编辑器:PyCharm • 数据存储: o 结构化数据:MySQL数据库 o 中间数据/缓存:JSON 文件 (例如,预处理后的网络拓扑数据、图表数据) 3. 系统主要包含以下三个核心功能模块: 1. 高铁网络结构分析模块: o 从数据库中读取高铁站点和线路数据,构建高铁网络模型(节点代表站点,边代表线路)。 o 计算网络的拓扑结构指标,包括:度分布、聚类系数、平均路径长度等。 o 对网络进行社团结构划分。 o 可视化展示:高铁网络拓扑结构图(节点可交互)、各类指标的统计图(如度分布直方图)、社团划分结果(在拓扑图上以不同颜色区分)。 2. 高铁网络晚点扩散模拟与分析模块: o 在已构建的高铁网络结构上,实现晚点扩散的仿真模拟。 o 支持采用SIS(易感-感染-易感)和SIR(易感-感染-移除/恢复)两种经典的传染病模型对晚点扩散进行建模。 o 用户可选择晚点源头节点,并可自定义参数。 o 动态展示晚点在网络中的扩散过程,标记出每一时间步的晚点节点和扩散路径。 o 统计并可视化展示每一时间步网络中晚点节点总数和未晚点节点总数的变化曲线。 o 用户可切换SIS/SIR模型进行对比分析。 3. 高铁网络关键节点识别模块: o 基于中心性的节点评估:  计算节点的度中心性 (Degree Centrality)。  计算节点的介数中心性 (Betweenness Centrality)。  计算节点的接近中心性 (Closeness Centrality)。  可视化展示各中心性指标的统计图或Top-N节点列表。 o 基于模拟统计的关键节点识别:  多次重复晚点扩散模拟过程(可设定不同源头或随机因素)。  统计在多次模拟中,各个节点发生晚点的总次数。  展示晚点次数最多的Top-10节点列表。 o 基于进化算法的最优免疫节点选择:  设定一组节点(例如10个)为免疫状态(这些节点不会发生晚点,也不会传播晚点)。  在设定免疫节点后,进行晚点扩散模拟,观察网络整体的晚点情况。  利用遗传算法 (Genetic Algorithm) 等进化计算方法,在所有可能的N个免疫节点组合中搜索,找出使得网络晚点影响(例如,总晚点节点数、晚点持续时间等)最小化的最优10个免疫节点组合。  展示算法给出的最优10个免疫节点列表。
780Pythonweb200.00元
本项目基于 Unreal Engine 5的像素流送 (Pixel Streaming) 技术,构建一个通过标准网页浏览器 即可访问和交互的高保真、沉浸式 3D 应用的前端界面。 目标行业: 适用于需要远程访问强大 3D 渲染能力的场景,例如: 云游戏: 用户无需下载庞大的游戏客户端,直接在浏览器中体验高品质 UE5 游戏。 工业设计与仿真: 设计师、工程师和客户可以远程实时查看、评审和交互复杂的 3D 模型、产品原型或工厂仿真。 建筑可视化 (AEC): 提供建筑信息模型 (BIM) 或大型场景的实时渲染、漫游和协作评审。 数字孪生: 将物理实体(如工厂、城市)的实时数据驱动的虚拟副本通过网页推送给操作员或管理者进行监控和分析。 虚拟展厅/展览: 创建可在任何地方通过浏览器访问的沉浸式线上展厅或产品展示。 教育与培训: 提供基于浏览器的、交互式 3D 模拟器或虚拟实验环境。 核心价值: 打破硬件限制,实现 “无需安装,开箱即用” 的跨平台 3D 体验;降低部署和维护成本;便于内容的即时更新和分发。
2090HTML5vue10000.00元
教育网站开发源文件源码
产品定位与核心服务 (面向教育):​​ ​产品性质:​​ 一个综合性数字教育服务平台,核心是提供高质量的教育资源和闭环的学习评估系统。 ​目标用户:​​ 广泛涵盖: ​学生:​​ K12、大学生、职业教育学员、终身学习者。 ​教育工作者:​​ 教师(查找资料、设计考试)、机构管理员(管理课程、学员、内容分发)。 ​教育机构/内容出版商:​​ 作为内容提供方和平台用户(管理、销售自有资源、组织线上考试)。 ​核心服务流程:​​ ​发现与评估:​​ 用户可在线预览​(如阅读文档前几页、观看视频片段、查看考试大纲和样题)资源内容,以决定是否符合需求。 ​获取资源:​​ 对有价值的完整资源(课件、教材、习题集、视频课程、试卷库等),用户可选择: ​在线预览剩余部分:​​ 在满足一定条件下(如会员身份、单次付费)解锁完整在线访问。 ​下载资源:​​ 支付后获得可离线使用的资源文件(如PDF、EPUB、MP4等格式)。 ​学习与验证:​​ 平台提供在线考试/测评功能,用于: ​正式评估:​​ 期末考、认证考、能力测评。 ​练习自测:​​ 课后练习题、模拟考试、知识点巩固测验。 ​即时反馈:​​ 客观题自动判分,主观题支持教师在线批阅,提供详细得分报告和学习建议。 ​交易闭环:​​ 集成安全可靠的在线支付模块,支持资源购买、会员订阅、考试报名费等支付场景。提供多种主流支付方式(微信、支付宝、银联、国际卡等)和清晰的订单、发票管理功能。 功能模块详解:​​ ​会员模块 (Membership Module):​​ ​用户体系:​​ 统一的账号系统,区分注册用户、免费会员、付费会员(不同等级)、管理员。 ​会员等级与权益:​​ ​免费会员:​​ 基础功能(如部分预览、账户信息管理)。 ​基础付费会员:​​ 特定资源折扣、月度/年度下载额度限制提升、部分考试折扣等。 ​高级付费会员/VIP:​​ 无限制下载特定资源库、所有考试折扣或免部分费用、专属客服、优先内容访问权等。 ​机构会员:​​ 额外的团队管理、子账号、统一采购和分发、自定义计费等。 ​功能:​​ 会员注册/登录/找回密码、会员信息管理、会员等级升降/续费、专属优惠券/积分体系、会员专属内容/活动区、会员状态变更通知。 ​咨询模块 (Consultation/Support Module):​​ ​自助服务:​​ 详尽的帮助中心/FAQs,涵盖产品使用指南、支付问题、下载流程、考试规则等。 ​人工支持:​​ ​实时在线客服:​​ 嵌入网页聊天工具(或对接第三方IM),解答简单问题。 ​工单系统:​​ 处理复杂咨询、技术问题、投诉建议。支持用户提交工单,客服分派、跟进、回复、解决、关闭。全程可追踪。 ​邮件/电话支持:​​ 提供官方联系渠道作为补充。 ​论坛/社区 (可选但推荐):​​ 用户互助交流区,可减轻官方支持压力,增强用户粘性。 ​支付模块 (Payment Module):​​ ​核心功能:​​ ​支付渠道集成:​​ 安全接入国内外主流支付网关(微信支付、支付宝、银联、国际卡支付API等)。 ​多样化支付场景:​​ 支持单次资源购买、会员订阅自动扣款(需用户授权,如免密支付/代扣协议)、考试报名费支付、订单合并支付。 ​订单管理:​​ 生成清晰的订单(包含商品明细、金额、优惠、付款状态)、订单查询、订单取消/退款流程(与业务逻辑结合)。 ​交易安全:​​ 符合金融级安全标准(PCI DSS等),使用HTTPS,敏感数据加密存储/传输,防欺诈风控措施。 ​账单与发票:​​ 自动生成交易记录,用户可下载电子发票(支持个人/企业抬头)。 ​财务对账:​​ 后台与支付渠道对账,清晰记录交易流水、手续费、结算状态。 ​考试模块 (Exam/Assessment Module):​​ ​题库管理:​​ 支持多种题型(单选、多选、判断、填空、简答、论述、编程题等)的录入、编辑、分类(按知识点、难度、课程)、导入导出(标准格式如QTI)。支持图文混排题目。 ​组卷策略:​​ ​手动组卷:​​ 教师/管理员自由选题。 ​智能/随机组卷:​​ 根据预设条件(知识点覆盖、难度、题型比例、数量)自动生成试卷。 ​在线考试:​​ ​考试安排:​​ 设定考试名称、时间窗口、时长、参考人员范围(个人/班级/机构)、可考次数、限时进入等。 ​考试环境:​​ 全屏考试模式、题目乱序/选项乱序、页面防复制、AI远程监考 (可选高级功能):​​ 摄像头监控、人脸比对、异常行为检测(如面部偏移、他人出现、多设备登录)。 ​作答体验:​​ 流畅的界面,支持标记题目、暂存答案、倒计时提醒。 ​智能阅卷与成绩:​​ 客观题(单选、多选、判断、填空)系统自动判分。 主观题(简答、论述)支持教师在线批阅打分、写评语。支持匿名阅卷。 ​自动生成成绩报告:​​ 总分、分项得分、知识点掌握情况分析、错题汇总、与平均分/最高分对比等。 ​成绩查询与导出:​​ 考生查看个人成绩报告和试卷详情,管理员导出班级/机构成绩数据。 ​防作弊机制:​​ 除AI监考外,还包括防切屏检测、随机题目顺序、限制粘贴、题目/答案水印等技术手段。
1560PHP支付(Payment)
电机控制源文件源码
将MCU、驱动器、通信接口、ADC、保护电路等集成在单芯片中,显著减少外围器件数量,提升系统可靠性和设计效率。 H桥驱动芯片,GaN器件具有高开关频率、低损耗特性,适用于高效电机驱动 支持大电流10A输出,集成电流采样和保护功能 低内阻(150mΩ)、负载开路诊断功能,符合AEC-Q100标准 PID控制: 位置/速度/电流环的PID参数整定(如Ziegler-Nichols方法)。 抗积分饱和(Anti-windup)和变参数PID(如根据负载动态调整)。 FOC(磁场定向控制): 关键步骤:Clarke变换 → Park变换 → PI调节 → 逆Park变换 → SVPWM生成。 PWM输出:配置定时器(如STM32的TIM1/TIM8高级定时器)。 ADC采样:电流/电压反馈(需注意采样时间与PWM同步,避免开关噪声)。 硬件保护:过流触发硬件刹车
1510嵌入式人工智能1000.00元
电商爬虫工具源文件源码
1、行业背景: 电商数据分析与市场研究行业 业务场景: - 商品价格监控: 帮助商家和消费者监控竞品价格变化,制定合理的定价策略 - 市场调研分析: 为电商从业者、数据分析师提供市场趋势和商品热度数据 - 竞品分析: 支持企业进行竞争对手商品信息收集和分析 - 数据驱动决策: 为电商运营、产品选品、库存管理提供数据支持 目标用户: 电商从业者、数据分析师、市场研究人员、个人用户 2、 - 多平台支持: 支持淘宝、京东、天猫三大主流电商平台 - 智能爬取: 可配置爬取商品名称、价格、销量、评价等多维度信息 - 反爬虫应对: 内置多种反爬虫策略,包括请求延迟、User-Agent轮换等 数据处理模块 - 数据清洗: 自动去重、格式标准化、异常数据过滤 - 数据存储: 基于SQLAlchemy的数据库存储,支持SQLite - 历史记录: 完整的爬取任务历史和数据版本管理 导出管理模块 - 多格式导出: 支持CSV、Excel、JSON等多种数据导出格式 - 批量处理: 支持大批量数据的高效导出 - 文件管理: 统一的下载文件管理系统 Web界面模块 - 用户友好界面: 基于Flask的Web应用,提供直观的操作界面 - 任务管理: 可视化的爬取任务创建、监控和管理 - 实时状态: 爬取进度实时显示和状态更新 系统服务模块 - 爬虫控制器: 统一的爬虫任务调度和并发控制 - 数据库服务: 完整的数据CRUD操作和查询服务 - 错误处理: 完善的异常处理和错误恢复机制 3、 后端框架: - Flask 2.3.3+: 轻量级Web框架,快速开发和部署 - SQLAlchemy 2.0.23+: ORM框架,提供数据库抽象层 爬虫技术: - Selenium 4.15.2+: 动态网页爬取,支持JavaScript渲染 - BeautifulSoup4 4.12.2+: HTML解析和数据提取 - Requests 2.31.0+: HTTP请求库,处理静态页面 数据处理: - Pandas 2.1.3+: 数据分析和处理 - NumPy 1.25.2+: 数值计算支持 - OpenPyXL 3.1.2+: Excel文件处理 1. 分层架构设计 - 表现层: Flask路由和模板系统 - 业务层: Services服务层处理核心业务逻辑 - 数据层: Models数据模型和数据库操作 - 爬虫层: 独立的爬虫模块,支持多平台扩展 2. 模块化设计 - 高内聚低耦合: 各模块职责明确,便于维护和扩展 - 插件化爬虫: 基于BaseCrawler的继承体系,易于添加新平台 - 配置驱动: 多环境配置支持(开发、生产、测试) 3. 可扩展性 - 平台扩展: 新增电商平台只需继承BaseCrawler - 功能扩展: 模块化设计支持功能快速迭代 - 部署灵活: 支持单机部署和分布式扩展 4. 稳定性保障 - 异常处理: 完整的异常体系和错误恢复机制 - 测试覆盖: 基于pytest的完整测试套件 - 日志系统: 分级日志记录,便于问题排查 5. 用户体验 - Web界面: 直观的操作界面,降低使用门槛 - 实时反馈: 任务进度和状态实时更新 - 数据可视: 多种格式的数据导出和展示
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本项目设计并实现了一款基于 TI MSPM0G3507 高性能32位Arm® Cortex®-M0+ 单片机的智能循迹小车系统。该小车搭载八路红外光电传感器阵列构成高精度循迹模块,通过实时采集路面反射信号,实现了复杂路径下的稳定巡线导航功能。在运动控制方面,系统集成了增量式光电编码器进行电机转速反馈,并采用数字PID控制算法对双直流电机进行闭环调速,显著提升了小车的轨迹跟踪精度与动态响应性能。 代码架构采用模块化设计,核心功能层包含: 电机驱动模块(支持PWM调速与正反转控制) 多路红外循迹模块(具备抗环境光干扰处理能力) 编码器测速模块(实现速度实时监测与里程统计) 各模块通过分层解耦设计,确保系统可靠性和可扩展性。 该技术方案为嵌入式控制系统提供了典型实践范例,可直接应用于工业AGV导引车、教育机器人平台及智能仓储物流等场景。其传感器融合架构与实时控制框架,为后续集成机器视觉、SLAM定位或强化学习算法奠定了硬件基础,展现出向高阶AI自动驾驶领域演进的技术潜力。
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