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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

介绍 会议现场抽奖程序，后台设置抽奖人信息，会议签到入抽奖池，现场抽奖手机端同步查看抽奖结果 软件架构 C# ASP.NET MVC 数据库 SQLServer2016 WebSocket 安装教程 上传web项目到服务器,IIS建站点指向 上传DBfile中的数据库文件到服务器，附加到数据库 上传WebSocket文件到服务器安装运行 使用说明 web项目的Lottery.aspx的修改websocket的地址 修改Web项目的数据库连接字符串 Index首页登录后，才能进后台管理界面添加抽奖人和上传头像图片 头像文件上传导web/content/asssets/icon/文件夹下 前台访问地址：/Home/Lottery 后台访问地址：/LotteryPerson/index

广西省职业技能大赛移动应用开发项目 参与该大赛团队赛，打造功能丰富、体验流畅的移动应用，运用前沿技术应对赛事挑战，展现团队实力与协作能力。 项目背景和目标：社区居民打造便捷的生活方式，物业管理人员提供高效的管理工具 项目采用了Uniapp框架开发，后端使用 Spring boot 搭建服务器，数据库为 MySQL。同时，利用了Ollama实现本地ai对话服务 技术成果 前端：用 Vue3 与 UniApp 构建跨平台前端。封装Axios，简化请求 后端：基于 Spring Boot 搭建服务，结合 MyBatis - Plus 操作数据，引入 Redis 缓存 集成 AI 技术实现模板公告生成功能，可根据用户输入的关键词和要求，快速生成高质量的公告内容，提升信息发布效率。

基于 TDesign 打造的通用页面模板，内置登录注册、个人中心、设置中心、信息流、权限管理、消息通知等完整功能模块。用户可一键克隆模板，按需替换业务接口与样式变量，实现分钟级页面搭建；同时提供路由守卫、主题切换、国际化、Mock 数据等开箱即用的工程能力，显著降低开发成本，助力企业快速孵化多端一致、体验优雅的中后台应用。

### Cryptid-Helper 项目简介 **? 核心功能** 专为桌游《诡影寻踪》(Cryptid) 设计的数字化助手： 1. **动态地图构建**：可视化拼接/旋转六边形地图板块 2. **智能线索管理**：多玩家角色分配、正反向线索系统（含专家模式） 3. **自动化推理**：实时计算线索交集、推荐最佳放置点、高亮潜在目标 4. **策略辅助**：自动排除矛盾线索并预警，行动效果模拟 **?️ 技术架构** - 前端框架：Vue.js 2.x - 核心算法：六边形网格BFS路径探索 + 线索空间交集计算 - 特性：纯前端实现（单文件≤1.2MB）、PWA离线可用、CSS Clip-path六边形渲染 **✨ 亮点** - 零依赖轻量化 - 专家规则支持（反向线索/黑色地标） - 移动端自适应布局 - 增量式计算优化性能 > [项目链接](https://gitee.com/johnjackson/cryptid-helper) （字数：162）

项目介绍 本项目是基于Django框架进行开发，使用simpleui进行管理界面的开发 使用说明 运行命令安装依赖 pip install -r requirements.txt 运行命令运行项目 python manage.py runserver 指定端口运行项目（这里的9999是自己指定的端口） python manage.py runserver 9999

一款真前后端分离的基于"RBAC"权限管理的后台管理系统。旨在打造一款适合大、中、小型项目快速二次开发的模板，本项目不做任何业务型的功能，尽量做到下载即用，方便广大的开发者进行快速业务开发，无需再为搭建项目框架而烦恼！ 项目打破传统RBAC构思，不再使用后端配置前端的各种菜单路径，真正做到 前后端分离 （详见下文“设计思路”） 重新设计了token的刷新机制，无需再携带refresh-token进行令牌交换，实现 单token无感刷新

技术亮点 ​​前端布局​​： 使用CSS Grid/Flexbox实现瀑布流 JavaScript动态计算图片位置 响应式设计（PC/移动端适配） ​​后端架构​​： Spring Data JPA操作数据库 RESTful API设计 三层架构分层（Controller-Service-DAO） ​​性能优化​​： 图片懒加载技术 数据库索引优化 分页加载机制

根据真实事件改编的互动故事游戏，具有以下特点： * 沉浸式叙事：采用垂直滚动的故事线，配合平滑的动画效果，引导用户一步步深入剧情。 * 互动式证据：通过模拟手机聊天、现场投影等互动弹窗，让用户亲手揭开关键线索，代入感极强。 * 情感化设计：应用的整体视觉风格与色调会跟随故事情绪（深渊、复仇、暖阳）动态变化。 * 中英双语支持：内置完善的语言包，一键切换中英文，无缝体验。 * 完全响应式：无论在手机、平板还是PC端，都能获得完美的阅读体验。 * 轻量化实现：未使用任何重型框架，仅依赖原生JavaScript和Tailwind CSS，代码简洁高效。

上海理工大学学报智能管理系统 项目概述 《上海理工大学学报》智能管理系统是一个基于 Django 框架开发的学术期刊管理平台，旨在实现学术稿件的提交、审稿、编辑、出版和数据分析全流程的自动化管理。该系统支持多角色用户（投稿人、审稿人、编辑、管理员），提供编号设计、通知中心、数据可视化等功能，确保稿件管理的唯一性、可追溯性和高效性。 主要功能 用户管理：支持投稿人、审稿人、编辑和管理员的注册、权限分配和资料管理。 稿件管理：实现稿件提交、状态跟踪（草稿、已提交、外审中、需要修改、已修改、已接受、已拒绝、初审拒绝、已发表）、文件上传和下载。 审稿流程：支持审稿人邀请、评审表提交、编辑初审和终审，自动分配审稿任务。 通知中心：为投稿、审稿邀请、审稿提醒、修改要求、录用、退稿、出版等动作生成实时通知。 出版管理：支持卷期创建、稿件排版、目录生成和 DOI 分配。 数据分析：提供投稿趋势（折线图）、领域分布（饼图）等可视化报表，支持 PDF 和 CSV 导出。 编号设计：为稿件、用户、审稿任务、通知、卷期、出版、报表和日志生成唯一编号（如 MS20250001、AU-250430-001）。 系统日志：记录用户操作和错误日志，支持问题排查。

**简介** 1. **本项目解决的问题** - **信息过载与检索效率低下**：通过 Paper AI 自动搜索、筛选 ArXiv、PubMed 等平台的学术论文，并生成摘要与结论，帮助用户快速掌握领域动态。 - **通用对话式 AI 的局限性**：Chater 模块支持上传文档并结合 RAG 技术，使 AI 能精准回答特定领域问题（如分析财务报告细节）。 - **图像分类自动化需求**：Trait Recognizer 通过用户提供的“标准”图像自动生成可执行程序（.exe），实现农业、生物学等领域图像的批量自动化分类。 - **部署复杂性**：提供本地运行与 Docker 部署方案，简化环境配置，降低使用门槛。 2. **技术选型与性能特点** - **核心框架**： - 后端采用轻量级 Flask 框架，搭配 Flask-SocketIO 实现实时交互； - 使用 PyInstaller 打包 Python 脚本为独立 .exe 文件，适配无 Python 环境的终端。 - **AI 能力支撑**： - **视觉语言模型（VLM）**：集成 Dashscope API（如 Qwen-VL）处理图像分类，支持多场景定制； - **大型语言模型（LLM）**：调用 DeepSeek API 实现论文摘要生成与文档问答，结合 RAG 技术提升专业领域回答准确性。 - **高效检索**： - Paper AI 直连 ArXiv/PubMed/DuckDuckGo，覆盖学术与网络资源； - Chater 模块支持 PDF/Word/TXT 文档的本地化知识库构建，响应速度

1.解决什么问题？ 用户手动采集各电商平台商品详情页图片时操作繁琐，要按个点击图片，然后右键保存，最后还要整理到某个文件夹。 2.技术选型？ 考虑到爬虫的不合规性，加上用户的使用场景，选择Chrome插件的方式。Chrome插件是基于html、css、JavaScript等前端技术开发，集成于Chrome浏览器中，使用方便，对性能几乎没有要求。 3.如何快速上手本项目？ 参考Github的使用说明

1. 采用 vue3 + vite + pinia 2.可通过配置路由实现页面缓存效果（路由插件+中央事件总线+keep-alive组件+component组件构成） 3. 使用 unplugin-auto-import 插件实现自动导入库、方法、函数、自定义等,以$global为前缀作为全局自动导入 4.使用unplugin-vue-components 插件实现自动导入UI库、指定文件下自动全局导入作为组件 5.通过模块化配置vite插件，在vite-config/plugins文件夹下配置vite插件