Docker

这是一款短视频社区应用，用户可以点赞、收藏、搜索、发布视频，关注喜欢的作者等；后台系统可以自动对视频进行处理，如转码、添加水印、截取视频封面、审核视频等 主要技术：SpringCloud+Redis+MySQL+RabbitMQ+MybatisPlus+XXL-job+Canal+Elasticsearch

1.项目介绍：本项目是一个基金投资理财项目，主要实时监控不同策略的交易情况以及实盘机器的各种指标情况(自身的cpu、内存、磁盘、进程、日志等)，针对交易以及实盘的异常进行不同规则的告警，推送给对应人员，让其去处理 2.项目选型：SpringCloud+Nacos+RabbitMQ+ES7.6+MySql8+Mybatis-Plus+Nginx+TDengine

1.项目介绍：和丰本身是一个大型中转站，为几千位供应商以及主机厂进行物料的存放以及配送服务，还有就针对供应商存储物料以及往主机厂配送物料按照不同规则的收费，彻底由之前的人工纸质化 升级为现在的自动化，信息化，大大节约了人力成本(商品出入库的管理、商品结存、成本动态计算、对账) 2.项目技术选型：SpringBoot+Spring security+Mysql8+Nginx+Mybatis-Plus+Rocketmq+Redis+Nacos+Jenkins

1.选用MvBatis+MvBatis-Plus进行数据访问层开发，复用大多数通用方法，并且通过继承定制了自己的通用操作模板大幅提升了项目开发效率。 2.为了明确接口的返回，自定义统一的错误码，并封装了 全局异常处理器 ，从而规范了异常返回、屏蔽了项目冗余的 报错细节。 3.对于项目中的JSON格式化处理对象，采用双检锁单例模式进行管理，从而复用对象，避免了重复创建对象的开销，便于集中维护管理。(双检锁单例模式的实现非常简单，大家百度一下示例代码即可) 4.采用nginx完成前端项目部署、采用docker(Docker)容器完成后端项目部署，并且使用宝塔面板对项目进行运维监控。 5.使用JUn it Jupiter API的@Test注解和断言类实现对用户模块的单元测试，测试覆盖度达到90%。 6.通过Spring Boot的多套应用程序-{env}.yml配置文件实现多环境，并通过指定--spring.profiles. active=prod实现生产环境部署。 7.使用nginx网关统一接受前端页面和后端接口请求，并通过其proxy_pass反向代理配置解决跨域问题。

行歌 (XingGe Framework) 一个基于Spring Boot的企业级开发框架，提供了丰富的功能模块和工具类，帮助开发者快速构建高质量的企业应用。 1. 用模块化架构，各功能模块独立，可按需引入 2. 提供丰富的Starter模块，零配置快速集成 3.内置异步处理器，优化性能表现 4.支持MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等主流数据库 5.内置请求拦截器，支持多种存储方式 6.提供完整的日志、缓存、工具类等企业开发必备功能

人脸考勤实现 classly为python的智能分类代码 ClasslyManager为winform的管理界面 使用时先把classly放到ClasslyManager\ClasslyManager的bin目录下 然后把bin目录复制到使用地方，全程路径必须英文。 打开bin目录的ClasslyManager.exe，填写职员信息进行采集。 采集完职员信息点击训练。 实时管理人员进出考勤开发中。

1. 采用多核RISC-V架构，优化指令流水线，提升处理速度；集成高效缓存机制，降低延迟，提高数据读写效率 2. 采用前端+后端+边缘计算相结合的架构。侧端基于进跌时空K1开发板，作为侧端设备，提供本地数据处理与快速响应，提升系统稳定性和实时性。 3. 本项目软件部分选用HTML实现结构化内容，便于调用与维护；JavaScript依托丰富的开源库支持多编程范式，提升开发效率；Python流程清晰，便于AI功能调用与后续扩展，三者结合保证了系统的灵活性与高效性。

项目简介：本系统仿某东商城业务，采用微服务架构设计，利用 Spring Cloud框架，通过业务 划分相互独立的微服务，其中包含商城检索、用户认证、购物车、订单、商品管理等模块。 系统架构：SpringCloud、Git、Redis、MySQL、Nacos、Nginx、OAuth2.0、 OpenFeign、Docker、Elasticsearch、RabbitMQ等。 负责完成： 商品、购物车、订单、库存、会员、支付、等服务模块的开发； 发布商品同时向ES中插入数据，进而完成商品的全文检索功能； 将商品分类数据放入Redis缓存中，并使用SpringCache来解决缓存一致性问题； 密码MD5加盐处理、登录模块使用OAuth2.0进行第三方如Gitee注册登录； 访问商品详情时使用CompletableFuture来异步获取商品详情数据；

【30% - 本项目解决了什么问题】 本项目是一套全栈开源的AIoT语音解决方案，旨在攻克在资源受限的嵌入式平台上实现低延迟、生产级AI对话的工程挑战。它并非简单的应用层开发，而是通过对博流官方SDK的深度定制与重构，为开发者提供了一个集成了高性能音频驱动、实时操作系统内核优化和现代网络协议栈的、开箱即用的固件开发平台，显著降低了下一代智能硬件的研发门槛与周期。 【40% - 本项目的技术选型、技术特点或性能表现】 核心：深度定制的嵌入式固件 (C + FreeRTOS) SDK级重构： 对官方bouffalo_sdk进行了大量修改，解决了其在网络功能、音频驱动等方面的短板，并建立了一套模块化的CMake构建系统。其架构已为未来集成Opus等专业编解码器预留了接口。 硬实时并发模型： 深度利用FreeRTOS，构建了基于任务优先级和消息队列的硬实时并发模型（音频采集/网络IO/音频播放），确保音频数据流处理的绝对优先，根除了高负载下的系统卡顿与死锁。 高性能音频驱动： 针对ES8388，独创了“伪双声道”音频驱动方案。 在播放侧，通过在驱动层将单声道PCM实时复制为双声道格式，巧妙地解决了廉价单声道喇叭在标准I2S双声道模式下的爆音问题；在采集侧，通过提取主麦克风的单声道数据，在不牺牲ASR识别率的前提下，将上行网络数据量减半。 后端：云原生微服务架构 (Go + Python) 高并发网关 (Go): 负责处理海量设备的MQTT长连接，并作为云端音频流处理的核心路由。 AI核心服务 (Python/FastAPI): 作为与大语言模型(LLM)、ASR/TTS服务交互的统一接口，并集成ChromaDB，通过RAG模式实现长期记忆。 核心指标： 端到端语音响应延迟在局域网环境下低于500ms。系统能够稳定处理连续的多轮对话。通过对驱动和协议的深度优化，显著降低了对网络带宽的要求。 【30% - 如何快速上手本项目】 本项目遵循Apache 2.0协议，所有代码均在GitHub开源。 克隆核心仓库： git clone https://github.com/cagedbird043/bouffalo_sdk_vmg0。该仓库已包含所有必要的驱动和组件。 部署云端服务： 克隆配套的云端仓库，配置.env文件，通过docker-compose up一键启动所有后端服务。 编译与烧录：修改固件中的Wi-Fi和服务器IP配置，直接编译并烧录。

本项目利用streamlit和fastmcp以及autogen等框架实现了通用智能体的构建，一些常用的功能如下： 1.基于聊天的界面 —— 由大型语言模型 (Gemini-2.5-Flash) 驱动 2.文件操作 —— 在容器内安全地读取、写入并浏览本地文件 3.YouTube 播放器 —— 内置搜索并在线播放视频，无需离开应用 4.图像生成 —— 根据文本提示创作图片并立刻下载 5.网页搜索 —— 使用 playwright 搜索互联网以获取信息 6.GoogleMap —— 通过 Google Map API 查询并获取地图信息 7.数据分析 —— 代理可用 pandas 和 matplotlib 绘制图表、表格 8.视频抓取 —— 按需求从指定网站抓取视频 9.虚拟货币 —— 调用 CoinCapMarket API 获取虚拟货币数据 10.定时任务 —— 可以创建定时搜索分析任务或者定时提醒的任务 11.可扩展工具 —— 仅用一个 Python 装饰器即可添加自定义工具

拥有超过11年的Java后端软件开发经验，我专注于企业级应用架构设计与性能优化，致力于构建高效、稳定且可扩展的系统。在CSDN博客平台上，我积极分享关于微服务架构的落地实践、高并发系统设计的精髓、大数据处理技术的最新进展以及云原生技术的深度解析。通过一系列原创文章与案例，我旨在帮助更多开发者掌握这些前沿技术，共同推动技术社区的发展。

跨平台前端: 基于 uni-app 和 Vue 3 构建，可编译到 H5、App（iOS/Android）及小程序平台。 现代化后端: 基于 Node.js 和 Express.js 构建的 RESTful API 服务。 数据抓取: 使用 Python 和 Playwright 编写的异步并发爬虫，从目标站点抓取漫画数据。 数据存储: 使用 MongoDB 存储漫画、用户及相关业务数据。 高效缓存与会话: 利用 Redis 进行数据缓存、会话管理、图片代理缓存、验证码存储及 API 速率限制。 用户系统: 包括用户注册、登录、账户管理（修改用户名/密码）、注销账户。 核心功能: 漫画列表、详情、搜索、分类、阅读器、收藏、浏览历史、阅读进度记录。

Moqui ERP 是一个开源企业资源计划（ERP）系统，基于Apache OFBiz架构优化而来，专注于灵活定制和高性能。其核心特点包括： 模块化设计：支持按需扩展，涵盖财务、供应链、CRM、电商等功能，适合中大型企业复杂需求。 低代码开发：通过XML配置和Groovy脚本快速定制业务逻辑，降低开发成本。 现代技术栈：基于Java框架，集成REST API、微服务架构，兼容云部署（如AWS、Docker）。 多行业适配：已应用于制造、零售、物流等领域，支持多语言、多币种，满足全球化需求。 社区与生态：活跃的开源社区提供插件支持（如支付网关、AI集成），可与ChatGPT等工具结合实现智能化。 Moqui适合需要高度定制化ERP解决方案的企业，尤其在你擅长的AI与ERP集成领域有较大潜力。

Compass-CI 是一个可持续集成的开源软件平台。为开发者提供针对上游开源软件（来自 Github, Gitee, Gitlab 等托管平台）的测试服务、登录服务、故障辅助定界服务和基于历史数据的分析服务 该平台一个基于linux平台部署运行的开放式的测试系统，以下为主要特性的介绍： 1）系统支持开源软件在线构建、性能、功能等测试活动，此外支持本地化部署 2）本系统自研测试机器的部署与调动，支持大批量、多类型（kvm、docker、物理机等）执行机高效执行测试任务 3）采用ElasticSearch数据库存储海量测试结果，配套自研数据可视化服务，支持测试结果查询，比较，分析 3. 快速上手项目，参考用户指引： https://gitee.com/openeuler/compass-ci/blob/master/README.zh.md https://gitee.com/openeuler/compass-ci/tree/master/doc

本项目可以帮助模型实现垂直领域的任务 lora微调，少量的参数就可以有效地捕捉到目标任务所需的变化，大幅减少微调后模型所需的存储空间 项目支持非常多的大模型，比如新的deepseek、qwen、LLaMA等等大模型，最新模型也会更新，微调后的模型可启动api，可以调用。 数据支持alpaca 和 sharegpt 格式的数据集，监督式微调数据集用的很多

本项目可以模拟出现实中的硬件设备，并连接 things board 服务中，同时能够处理： 1. 设备单次上报数据到 things board 服务（如，模拟刷卡等场景）； 2. 设备周期上报数据到 things board （如，设备感知到芯片信息持续上报等场景）； 3. 能够处理 things board 下发到设备的命令，并根据命令返回对应数据（如，things board 可以发送开灯命令，设备收到开灯命令后，返回对应开灯结果等场景）。 总之，你可以在项目中虚拟出一个或者多个硬件设备，并且方便的连接到 things board 服务中，来满足业务层的需求。

本项目主要服务人群为个体户和中小企业。通过saas服务为不同的客户分配不同的数据库实例，实现客户数据隔离。项目在持续迭代中，目前已实现用户权限控制及数据隔离相关功能。 本项目采用了前后端分离的技术，前端采用了vue3 + element-plus技术，后端采用 springboot, spring security 主流技术，集成了分布式缓存组件redis, 消息队列组件rabbitmq等，保证了项目的扩展性，在具有方便的客户接入功能的同时也具有完善的权限控制和数据隔离功能。 后端地址：https://gitee.com/johnwang/summer_boss_backend.git 前端地址：https://gitee.com/johnwang/summer_boss_vue.git 具体操作参考项目readme文件

1.本项目可以使用容器编排技术,实现一键部署,方便程序员在基础上再次开发 2.1.项目前端使用了Vue3+Vite+Naive-UI+Vxe-Table+Vxe-UI的技术栈,前端的性能经过了丧心病狂的优化(gzip压缩,动态导入,异步组件,代码块切割,组件打包切割,动态异步自定义组件包装,动态异步加载的svg图,webp图片压缩,复杂度拆分,Nginx静态压缩块,Nginx负载均衡,patch-package打补丁,浏览器加载体积拆分) 2.2.项目后端使用了Java+Spring Alibaba Cloud+Nacos+Gateway的微服务架构,可以使用Docker编排一键部署Nacos,Gateway,Nginx,MySQL,Sentinel,Redis等各种元件,鉴权框架采用了Sa-Token,缓存使用了Caffeine(1级)+Redis(2级)的2级机制,分布式环境下也可以充分的利用,数据源使用了Hikari,DAO使用了EasyQuery框架,具备了一定的后端运维/部署文档,应用服务模块的代码包拆分合理,包管理器采用当前非常流行的Gradle,可以简单快速有效的执行编译打包操作 3.上手项目请先阅读*.md文件,可以跟着教程文件一步一步来 4.后端项目地址:https://gitee.com/GrayFaith_admin/ManagementSystem-cloudBE 5.前端项目地址:https://gitee.com/GrayFaith_admin/ManagementSystem-FE

这是一个基于PHP的B站直播弹幕机器人项目，基于Workman框架，核心功能如下：实时弹幕监控（WebSocket实现），礼物答谢/关注感谢，定时广告，自动回复，内置积分商城。支持Docker一键部署（独立仓库php-bilibili-danmu-docker）

本项目完全基于AI生成，具有完整的部署维护脚本以及详细的项目说明文档，初步具有AI聊天图片生成等基础功能，具有良好的扩展性。 具有以下 项目特点 模块化设计 前后端完全分离 功能模块独立封装 便于扩展和维护 完善的文档体系 详细的开发文档 API文档 部署指南 故障排除指南 开发友好 支持热重载 完整的开发工具链 统一的代码规范 运维友好 容器化部署 环境配置分离 自动化运维脚本