开源项目

由于项目需求，需要一个可视化拖动折线图数据操作，使用Echarts的拖动事件来进行修改数据。该插件依靠配置tooltip.trigger下的'axis'来做处理，能够对多条数据进行快速的进行处理出想要的折线图

Linux C++实现的网盘项目.Qt网盘客户端。服务器使用Epoll高并发模型，实现多线程、连接池、公平调度算法。Qt实现操作界面 一、基本架构（服务端Linux,客户端Qt) (一)、服务端结构 1、Linux系统 2、Epoll IO复用模型：高效的Epoll边缘触发IO复用 3、线程池：采取主线程（处理连接，派发任务，与均衡器通信。不进行其它IO操作）+子线程（执行客户端任务，进行IO操作）模式，实现了线程池 4、数据库连接池（单例模式）：采用MySql的Connector/C++ 数据库框架，并配合RAII机制，实现一个自动申请和释放的数据库连接池 5、OpenSSL(安全套接字传输)：使用Openssl框架实现，客户端与服务端之间安全加密传输，保护传输安全 6、Openssl文件校验：才是Openssl,对文件进行SHA256计算，并利用计算结果作为文件名，实现妙传，和文件传输校验。 7、基于小根堆的定时器：采用小根堆作为底层数据结构，实现了一个定时器，将长期不活跃的连接释放，减少服务器负载 8、分级日记系统（单例模式）：使用多线程对日记进行写入。日记级别分为：Debug、

有为小记是一个个人笔记管理平台，支持用户注册、登录、笔记发布与管理，并提供笔记的标 签分类、隐私设置、评论互动、点赞、搜索及过滤等功能。平台采用响应式设计，提供顺畅的移动端与桌 面端体验 技术栈：前端： • Vue 3 + TypeScript • Element Plus UI 框架 • Vue Router 用于路由管理 • 响应式布局，适配不同设备 后端： • Django + Django REST Framework (DRF) • 支持 JWT 认证 • MySQL 数据库 • 文件上传与存储管理

是一个功能丰富且易用的 Java工具库，通过诸多实用工具类的使用，旨在帮助开发者快速、便捷地完成各类开发任务。 这些封装的工具涵盖了hutool包（依赖hutool包）, 部分 ruoyi 工具类，包含了系列字符串、数字、集合、编码、日期、文件、IO、加密、数据库JDBC、JSON、HTTP客户端等一系列操作，还包含了 ACM算法，JDK版本兼容包，各种base接口，注解AOP装配，配置自动装配，可以满足各种不同的开发需求。

本项目采用Vue3框架，复写了网易云音乐的web网页，主要内容： 1、使用多级路由导航，使用pinia状态管理，使用defineProps实现父子组件通信； 2、使用Fetch API获取网易云音乐的随机歌曲以作调试； 3、数据动态生成，但目前皆来源于网易云音乐站点。

About FF极简壁纸是一个集精美、简约、用户友好于一体的在线壁纸平台，专注于快速响应用户需求，提供个性化壁纸服务。平台不仅具备图片上传、下载、点赞、收藏等基础功能，还融入了高级特性，如图片数据分析、用户个性化设置等，旨在创造极致的用户体验。

2024年新版的个人博客,采用react + ts + tailwindcss + daisyui + axios 等技术栈开发. 该项目通过前端的最新技术栈,开发一款多模块集成,高度个性化且实用和简洁的个人博客.

随着AI的火爆，使用AI的频率也越来越高，萌生了一个想法，如何把AI和微信做一个集成，让我们的微信号变成我们的私人助理，可以随时随地进行提问，查天气，查快递，每日提醒等等功能。 由于我们只要获取微信用户发送的消息，进行对话，不需要特别多的能力，所以没有选择PC端的微信HOOK技术，也没有选择IPAD协议，而且选择了比较方便的微信WEB协议。 查了github都是7，8年前的项目，技术框架比较老，所以才有了这个项目。

基于Spring Boot和Elastic Stack构建的一站式信息聚合搜索平台，提供统一的搜索入口，允许用户在单一界面内检索来自多个来源和格式的内容，包括文章、图片、用户资料、专栏和视频等。该平台旨在增强用户体验，通过提供快速、精准的搜索结果，同时为企业提供一个集中的数据接入点，减少系统维护成本，提升运营效率。 技术栈：SpringBoot、MyBatis、Elastic Stack、Canal、Hutool、Druid、Redis、MySQL、Vue 项目职责： 1、使用 HttpClient 请求 离线 获取外部网站的文章，并使用 Hutool 的 JSONUtil 解析和预处理文章，最终入库。使用 jsoup 实请求bing 搜索接口获取图片，并使用 CSS Selector 语法解析和预处理图片信息，最终返回给前端。 2、为解决文章搜不出的问题，自主搭建 Elasticsearch 来代替 MSQL 的模糊査询，并通过为索引绑定 ik分词器实现了更灵活的分词搜索，且使用JMeter 测试后发现搜索性能提升 50%。 3、构建 ES 文章索引时，采用动静分离的策略，只在 ES

音量增强小工具，扩大网页音量，解决部分网页即使最大音量还是声音小的问题。 旧版本的只能增大音量，不能减少音量，新版本的解决了这个问题。 使用JavaScript开发，不需要任何权限。 程序很小，学一点火狐扩展的知识，然后直接看代码就行了。

针对在基金市场中爬取到指数型、股票型、混合型基金进行数据可视化的展示的功能。分析近一年、近六个月、近三个月走势对比图以及关于基金经理从业经验等功能。 技术栈：Python、Pandas、pyecharts、akshare 接口获取数据等。 找了三只基金进行分析2016-2022年份数据 CODES = ['002810', '001970', '002292', '519929', '002580'] 参考网站 https://www.heywhale.com/notebooks/run/629acbdd2d8168866e348d95?label=5c03e1412270c000101d98e8&image=629ab5f5d3fa6f316f5e2953&notebook=629acbdd2d8168866e348d9e https://www.akshare.xyz/data/fund/fund_public.html

本项目旨在解决真实监控场景下人类异常行为识别检测不准确的问题。我们研发了一种基于先进计算机视觉模型的异常行为识别系统，该系统具有轻量级和高效性，能够在各种复杂环境中稳定运行。通过引入深度学习算法，我们的模型实现了92%的识别准确率，显著提高了对异常行为的检测能力。这一技术不仅能有效应对监控领域的挑战，还能够广泛应用于公共安全、智能监控等多个行业，具有重要的社会价值和应用前景。

基于人工智能的AI问诊导巡大模型项目旨在提升患者的就医效率，缓解医疗资源压力。以下是项目的详细讲解： 遇到的问题: · 整体架构: 如何在项目框架中选择前后端以及模型api的响应。 · 流式回答：如何实现用户能够获得流式回答，减少模型的响应时间。 · 模型裁决：如何让两个大模型的回答能够自动进行裁决，生成最优的回复。 · 意图识别：如何确保模型能够识别用户的问题是在进行问诊，而非闲聊。 · 信息整合：如何将RAG检索和知识图谱的信息与提示词相结合，提供给大模型用于回复。 项目搭建过程: · 系统架构：项目使用前端页面与FastAPI框架进行前后端系统搭建，实现无缝交互。 · 数据来源：数据主要来自爬取的医学网站和开源医学对话数据集，用于训练意图识别模型，以准确判断用户输入的意图，分为闲聊和问诊两类。 · 项目流程与LangChain应用结合： 对于闲聊场景，系统直接与大模型进行对话。 对于问诊场景，系统首先检索RAG向量数据库，召回相关文本，并使用命名实体识别技术识别用户提问的疾病 或症状。利用知识图谱（Neo4j）获取相关命名实体识别的科室和症状信息，最终构建提示词

but not just a web project this project will be deployed to linux server at SingSongZepe What is needed for the server in your linux python 3.11(or 3.10 or other version) and its all dependencies as listed below php (dynamic html file) go (to compile the server go file into executable file that can be running on linux) nginx server, and redirect request to the port of 8080, on which port the go server receives requests mongodb server running on port 27017

本项目采用Flask+vue3开发，主要逻辑为：前端使用axios发送请求获取后端数据，并在web页面动态生成数据，本项目主要包含的功能如下： 1、图书的增删改查，其实现通过后端的5个api（get_by_id，get_all，post，put，delete）； 2、后端通过cors做好跨域规范。

一个基于Go/Gin框架的Web应用，实现了一些文本数据转换的操作，打通了Python、Go、C++交叉编程的流程，为后续扩展需求有更多的技术方案选择，也正因为这种扩展性与灵活性，对运行环境会有要求，因为通常以Docker形式部署，牺牲了一定的语言上的跨平台优势。前期基于Python/Flask框架实现，后续将部分功能迁移到新的Gin框架上，是优化个人效率的定制应用。

本项目为首个支持Typst数学公式的OCR模型. 该模型基于TrOCR结构, 包含一个ViT Encoder和一个GPT2 Decoder. 提供了一个Python后端和Vue前端供用户使用. 详细信息见: https://github.com/ParaN3xus/typress

12306智能订票系统是一款专为中国铁路客户服务的高效订票工具，它通过集成多项智能功能，极大地提升了用户的购票体验。该系统具备以下核心功能： 自动打码：系统能够自动识别并处理验证码，减少用户在购票过程中的手动输入，提高购票效率。 自动登录：用户可以安全存储登录信息，系统在打开12306页面时自动填充，节省手动输入的时间。 准点预售：系统能够基于定时任务和事件监听，自动刷新座位状态，一旦有票，立即通知用户。 智能候补：提供预设的座位偏好选择，简化选择过程，并在有合适车票放出时自动进行候补。 邮件通知：系统会在用户设定的条件下，如车票开售或有票可用时，通过邮件及时通知用户。 此外，12306智能订票系统还具有易用性、定制化、效率提升和持续更新等特点。用户界面友好，设置选项直观明了，可以根据个人需求调整自动刷新频率、座位偏好等参数。通过自动化处理，大大减少了手动操作时间，提高了购票成功率。开发者定期维护并更新插件，以应对12306网站的变化，确保系统的稳定性和安全性。

1.基于若依开发的跨平台即时通讯系统。 2.目前正在大力开发中。。。 3.后端技术栈java+spring cloud+mysql+MongoDB+RabbitMQ+redis+docker+netty+WebSocket+Tcp/IP 4.Web端技术栈vue3+elementplus+pinia+WebSocket 5.pc端技术栈vue3+electron+electron forge+vite+element plus+sqlite3+WebSocket

提供一些偏僻的文本格式化界面： 1.支持水平或垂直的多窗口排布； 2.基于cm6支持代码显示、搜索、高亮； 3.支持文本的紧凑与人类友好间转换； 4.支持窗口交换文本； 5.所见即所得的简洁界面设计；