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主要功能模块1.用户管理用户列表:查看所有系统用户用户信息:增删改查用户信息密码管理:修改用户密码用户组织:管理用户与组织的关系2.组织管理组织架构:维护企业组织结构组织信息:添加、编辑、删除组织层级管理:支持多级组织结构3权限管理角色管理:定义系统角色权限分配:配置角色权限权限控制:基于角色的访问

以CSS/SVG动画为基准的展示用站点，three.js用于模型展示，资源源于sketchfab资源浏览仅使用three.js自带的控制器loading动画则采用CSS/SVG混搭（暂无使用辅助工具制作动画，如lottie.js亦或是结合adobeanimate便携制作svg后导出至动画软件）加载条

陈阿良和黄宸宸一家共同出品，记录了陈阿良在黄宸宸大厨的指导下，在烧菜路上一路成长的过程。内容部分遵循CCBY-SA4.0协议，代码部分遵循MIT协议（这行是为了凑字用的^_^）。

你是否曾因家中水管漏水发臭、电灯不亮、门窗异响等问题而感到头疼？请师傅上门维修不仅费用高，而且可能需要等待很长时间。这本《家庭维修手册》正是为了帮助您解决这些问题而编写的！详尽的图文教程：从工具准备、问题排查、解决步骤到复盘反思，一步步指导您完成操作。全面覆盖生活场景：包含​​自行车维修​​、​​家

物联层--数据联通层--应用构建层实现了与远程硬件设备的互联互通，同时提供在后台系统，直接创建新的服务应用，自定义的构建APP界面，实现对设备的控制。同时，有通过将不同设备归入不同分组，对用户进行分组管理的功能，权限上可灵活配置哪些用户支持使用哪些设备。提供开放的API接口，供第三方平台调用，并设有

EasyClick是一个支持项目热更新的管理系统，使用Rust语言重构，提供稳定、高效的更新服务。系统支持版本管理、文件上传下载、日志记录等功能，适用于需要动态更新的项目场景。功能特性热更新支持：无需重启服务即可更新项目版本版本管理：支持版本切换、回滚、删除和清理文件上传下载：提供安全可靠的文件传输

1.跨平台智能助手?️全终端覆盖：完美兼容Windows/macOS电脑端及Android移动端⭕悬浮球设计：在微信、抖音客服等聊天界面一键唤起，无需切换应用?一键复制：AI生成回复后直接复制至剪贴板，操作流畅零学习成本2.上下文感知与动态知识库融合?实时语义理解：自动分析当前聊天记录，精准捕捉客户

之前连接es使用的是postman和kibana，前者需要打开软件，还经常卡顿。后者需要下载，而且不能动态切换要连接的es信息。所以我写了一个es可视化工具，方便日常工作需求，该项目支持es8.4和7.6，方便可视化的操作es，创建删除索引，查询文档，操作别名，模板，任务，还有关键词。可以动态切换想

基于SpringBoot+Redis+ChatGLM+RxJava+SSE（VueVite+ArcoDesigin+Pinia）的Ai答题应用平台。用户可以基于自己的想象力用Ai辅助生成题目和评分，制作属于自己的有趣应用

一个基于RAG（检索增强生成）技术的个人知识库项目，专门用于处理和查询个人科幻小说《天空聆听计划：罗斯陷阱》的内容。项目功能智能分块处理：自动将小说内容按章节进行语义分块，保留上下文关联向量嵌入生成：使用HuggingFacebge-m3模型将文本转换为高维向量相似性检索：利用pgvector数据库

这是一个为小学数学课堂设计的七巧板互动教学工具（React/Next.js/TypeScript/Konva）。在线演示:https://amingdrift.github.io/tangram-app/功能特点➕右侧面板显示7个拼块（①~⑦），点击编号可顺时针旋转45°?拖拽拼块到画布的黑色目标区

一个基于Next.js的“桌面式”个人网站示例——仿Windows11桌面交互风格，默认暗色主题，支持桌面图标、毛玻璃任务栏、模态窗口与动画效果，适合把博客/作品以「桌面+窗口」的交互方式呈现。

PearAdminFlask基于Flask的后台管理系统，项目旨在为python开发者提供一个后台管理系统的模板，可以快速构建信息管理系统。项目使用flask-sqlalchemy+权限验证+marshmallow序列化与数据验证，以此方式集成了若干不同的功能。内置功能用户管理：用户是系统操作者，该

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MeetSpot是一个基于地理位置的智能会面地点推荐系统，致力于解决多人聚会时寻找最佳会面场所的难题。主要功能模块：1.智能地点解析模块-支持2-10个参与者位置输入，自动识别地址、地标、大学简称等多种地址格式，集成高德地图API进行精准地理编码和位置解析。2.几何中心计算引擎-采用球面几何算法计算

本项目是一款基于RK3588嵌入式平台与Django框架的多模态手语双向翻译系统，具备以下核心功能模块：1.孤立手语识别：支持对单帧手势图像的实时识别，基于CNN模型与MediaPipe手部关键点检测，可识别手语字母、数字及常用词汇。2.连续手语翻译：采用CNN+Transformer融合模型，实现

1、lj-design提供了一套默认主题，CSS命名采用BEM的风格，方便使用者覆盖样式。如果你想完全替换主题色或者其他样式，可以按照本文档进行主题定制;2、提供了部分自定义指令满足不同业务场景的需求；