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##?项目简介山东岱威创新管业有限公司官方网站，采用现代化的前端技术栈构建，为用户提供优质的管道产品展示和企业信息服务。##?技术栈-**前端框架**:Vue3.4+(CompositionAPI)-**开发语言**:TypeScript5.0+-**构建工具**:Vite5.0+-**UI组件库*

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；

1.基于VercelAISDK和DeepSeekAI的智能Excel公式生成器2.支持格式化输出，可直接复制输出的公式3.密钥安全，不上传和存储密钥4.支持多语言

1.AI在线翻译i18nJSON文件2.支持30+国家的语言3.支持GoogleGemini、OpenAI、DeepSeek、Anthropic(ClaudeAI)4.支持翻译文件直接复制或下载5.多语言同时翻译6.密钥安全，所有功能只在本地浏览器内完成，不上传和存储密钥

目前具备：1.基于医院、疾病、科室查询医生+医生的简介2.基于疾病，展示相关症状等信息3.基于当前位置，展示距离最近的几家医院4.后续可扩展更多的数据功能模块

酒店后台管理该项目是基于React开发的酒店后台管理系统，采用react-dom处理DOM操作，封装了客房管理、订单处理、用户信息等多种组件，实现房态监控、预订管理等功能，提升酒店运营效率与管理便捷性。

项目地址：https://github.com/mogworks/xivstrat?基于Astro+Vue3+TailwindCSS+PixiJS+FramerMotion构建?支持明暗主题切换?使用PixiJS提供可交互的攻略阅读体验

首页：以经典IP“海尔兄弟”动画片为核心设计灵感，内容上融合双重属性——一方面打造IP主题文章专栏，传递IP背后的品牌故事与文化内涵；另一方面展示系列IP周边摆件，将动画元素转化为具象化的产品呈现，兼具内容吸引力与视觉辨识度。商城：采用“分类化+场景化”的产品展示逻辑，精心划分“经典复刻”“潮流新品

基于Laravel10+PearAdminLayui构建的php后台管理系统。完整的用户账户管理，基于RBAC的权限管理系统，支持角色分配、权限控制、菜单管理等；灵活的系统配置管理、完整的操作日志记录、强大的文件上传管理、模块化组件系统等

Nichcmake：一个TUI，Cmake项目管理工具，支持git工具链和远程仓库提交，支持本地编译，交叉编译，多语言混合编译，支持子模块创建，支持库管理...可集成在neovim里。obsidian-neumorphism：一个obsidian拟物化主题。

普旭住房租赁平台是依据《中华人民共和国国务院令》第812号、《住房租赁条例》配套研发的住房租赁平台，致力于构建规范、透明、安全的房屋租赁服务平台。本项目基于[若依(RuoYi)]开源框架构建，采用SpringBoot+Vue前后端分离架构，专注于轻量级房屋租赁管理场景，核心功能模块如下：房屋管理产权

✨✨✨M3U8-Web 是一个基于 Web 界面的视频流下载工具，专为下载 M3U8 格式的流媒体内容而设计。它具有高度的可定制性和用户友好的界面，使得下载流媒体内容变得简单高效。 适用于Nas,需要远程操作的下载任务。 ? 多线程下载：支持自定义线程数量，加速下载过程 ? 实时进度显示：直观展示下载进度和速度 ? MP4 转换：自动将下载的 TS 文件转换为 MP4 格式 ? 任务管理：便捷的任务列表管理，包括历史记录 ✏️ 自定义文件名：支持为下载文件设置自定义名称 ? 美观的 Web 界面：基于 Vue 3 和 Ant Design Vue 构建的现代界面 ? 并发任务控制：支持设置最大同时下载任务数

本项目使用Google提供的vit-base-patch16-224-in21k模型进行微调，完成了犬类品种分类任务。 训练时长: 5个epochs。 深度学习框架: PyTorch。 前后端实现: Flask 和 HTML。 通过简单的操作，即可在本地端口5050访问前端WebUI，并拖拽图片实现犬类品种的识别。

KMblog 是一套面向交付的静态站点引擎，我们把“写作—构建—分发”整条链路打磨成一条可复制的 DevOps 流水线，让客户在零后端投入的前提下获得企业级性能与可维护性。 核心架构上，我们采用 Vue 3 + Vite 作为前端底座，利用 Vite 的原生 ESM 与 Rollup 双引擎，在开发阶段实现毫秒级热更新，在生产构建时则借助 Vite-SSG 预渲染全部页面，配合自动路由拆分与懒加载，首屏 JS 体积较传统方案缩减 60 % 以上。样式层使用 TailwindCSS 的 JIT 模式，按需原子类打包，最终产物 CSS < 10 kB；同时通过 PostCSS 插件链路自动处理浏览器前缀与压缩，无需额外配置即可满足 Lighthouse 95+ 的评分要求。 在内容处理层面，Markdown 通过统一的 remark-rehype 管道解析，抽象出可插拔的 AST 节点，任何自定义 Vue 组件都能以 `` 形式直接在正文中引用。构建时，我们利用 esbuild 将组件编译成异步 Chunk，运行时仅加载当前页面所需逻辑；全文搜索则基于 FlexSearch 离线索引，索引文件随构建产出，查询延迟稳定在 10 ms 以内，无需后端服务即可实现动态站点级别的搜索体验。 部署环节未来将内置 GitHub Actions 模板，流水线分为 Lint → Test → Build → Deploy 四阶段，平均耗时 90 秒即可完成一次灰度发布；产物可一键推送到 GitHub Pages、Vercel、Netlify 或任何支持静态托管的边缘节点，天然具备全球 CDN 缓存与 HTTPS 证书。 对客户而言，只需 fork 仓库、填写 `config.js` 中的品牌信息，即可在五分钟内获得一套可定制、可扩展、可自动交付的高性能博客系统；后续升级只需合并上游主干，CI 会自动回归测试并平滑发布，真正做到“写内容，不操心运维”。

本项目解决了企业快速交付中后台系统时面临的「重复搭建、权限粒度粗、主题切换困难」三大痛点，将上线周期从 4 周缩短至 10 天。 技术选型：Vue3 + Vite4 + TypeScript + Pinia + Arco Design Vue；特点： 40+ 业务组件二次封装，支持按钮级鉴权与动态路由； 暗黑/品牌色一键切换（CSS 变量 + Design Token）； 路由懒加载 + 组件自动按需引入，首屏 < 1.2 s，构建体积降至 680 KB； GitHub Actions 一条命令 Docker 部署，支持多环境。 快速上手：克隆仓库 → pnpm i → pnpm dev 即刻运行；内置 mock 数据与在线文档，5 分钟完成首个页面开发。

该项目引入了基于新颖的TextGAN-D 框架构建的深度研究代理 (DRA)。 TextGAN-D重新概念化了生成对抗网络 (GAN)，以状态管理为核心，并以代理对话为对抗机制。它将软件工程的稳健性（例如，单一事实来源、不可变日志）与 GAN 固有的动态演化能力相结合。这种融合创造了一个高度通用且强大的智能生成系统，该系统能够从自身历史中学习，并通过结构化的对抗过程进行自我改进。本文提出的深度研究代理正是利用了 TextGAN-D 的这些固有特性，实现了卓越的知识发现、信息合成和自我优化能力。

项目概述​​ 本项目旨在开发一款面向餐馆老板的食材采购电子商城微信小程序，为餐饮行业提供高效、便捷的线上买菜解决方案。平台支持多商户（蔬菜、肉类、海鲜等供应商）入驻，提供菜品搜索、订单管理、在线支付及配送进度查询等功能，帮助餐馆老板简化采购流程，提升运营效率。 ​​核心功能​​ ​​1 多商户入驻​​：支持蔬菜、肉类、海鲜等供应商开店，展示商品及价格。 ​​2 菜品搜索与分类​​：支持按关键词、分类、价格等快速筛选食材。 ​​3 订单管理​​：餐馆老板可查看历史订单、待配送订单及订单状态。 ​​4 在线支付​​：集成微信支付，支持安全快捷的交易流程。 ​​5 配送进度查询​​：实时跟踪订单配送状态，提升采购透明度。 ​​技术特点​​ ​​1 微信小程序开发​​：基于微信生态，无需下载APP，即用即走。 ​​2 私有化部署​​：支持企业自主部署服务器，保障数据安全与隐私。 ​​3 源代码提供​​：交付完整源码，便于后续功能扩展与维护。 ​​预期效果​​ 为餐馆老板打造一站式食材采购平台，减少中间环节，优化采购流程，提升采购效率，同时为供应商拓展销售渠道，实现双赢。 ​​适用场景​​ 中小型餐馆、连锁餐饮企业、生鲜供应商等。

项目内容：构建美国科学研究系统的知识图谱，由NIH和NSF数据构建网络，并用复杂网络理论对合作模式进行挖掘。 项目技术：Schema设计、ER图、Scrapy爬虫、知识图谱、Neo4j、复杂网络分析（节点中心性、聚类系数）、Mediawiki 项目成果：爬取数据后，构建极大连通子图包含52883条12年NIH数据、47949条14年NSF数据，数据融合后总计100832条数据43个特征，并绘制4类实体UML类图、Protege本体图，构建含71489个节点86177个关系的Neo4j知识图谱，并通过复杂网络统计指标分析，揭示跨机构合作模式，通过MediaWiki展示在SMW平台