一起OpenAi源文件源码
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销售渠道系统为格力电器对营销体系内的单位进行销售的业务系统,针对的业务方包括格力电器总部、各销售公司、销售公司下属的各级代理商和网点。 为应对更多用户访问系统可能遇到的性能问题,以及满足公共的业务模块在其他业务系统中复用的场景,需要重新规划系统功能模块划分,并按照多服务中心、统一业务中台、前后端分离的原则,用微服务化的设计,使用分布式的架构对原有系统进行重构。 主要功能: 1) 构架分布式的微服务体系,应用服务框架、分布式缓存、消息队列等中间件产品开发系统 2) 开发完成可重用的基础服务中心(商品中心、组织结构中心、用户中心、订单中心等) 3) 初步完成营销系统统一的业务中台 4) 渠道多重业务,开发工程采用前后端分离
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游戏交易平台源文件源码
一个游戏交易平台,包含APP WEB H5端 APP使用Flutter+H5开发,前端使用VUE+element UI开发,后端使用egg.js开发。
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游客通过线上*支付购买景区门票,购票成功后短信发送二维码门票到游客*,游客凭二维码门票线下入园游览。 项目全部内容由本人一人独立完成。
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该项目是为大客户提供一个定制化的短信发送系统, 具有短信发送、用户管理、通讯录等功能。 经过调研和分析, 前端使用vue服务器渲染架构, webpack打包, 与后端联调使用axios , bearer token做认证
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本产品为一个基于大数据的数据计算引擎。是一个基础框架。主要特点: 1、可选择多种计算框架,如spark、flink等 2、同时可运行实现分析与离线分析 2、可选择各种计算框架对应的输入输出模块,如hive、文件、db、kafka等 3、开发了规则解析与计算框架 基于该框架开发了中国移动多个省份的酬金计算系统,酬金是指:营业厅等社会渠道每办理一笔业务如话费充值等,移动公司就需要对其分多个账期发放一比报酬,其中每种业务有不同的各种校验规则和计算规则。
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该项目是一款院线数据可视化webapp,支持android/ios浏览器全兼容访问,通过对原始数据的过滤和组合,能够对全国所有影视院线的情况全面了解,通过此款app,可以查看每家影院的上座率,拍片比,票价,销售额,场次,等70多种相关信息,院线管理层可通过此款app了解到全国院线全国排名情况,可针对性的进行投放广告,策划/撤销活动,以推动整个院线效益提升,此款移动应用取得好评。
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账号:13589099142 密码:dxs554510 业界非常有名的金蝶产品,本人主要负责管理后台的业务开发,这是一个企业级的ERP平台, 部署在多加上市企业中,我可以根据这个大型项目的经验,基于这套java企业级架构的平台基础之上,来构建任何的大型企业级开发平台项目
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1. 利用SVG和canvas实现复杂的统计图表效果。 2. 包含四大板块:流量、收入、商品。 3 用圆环图、柱状图等展示构成情况。
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出版社和书店之间的批发交易服务,包括图书的发布上架、订购、物流运输、数据统计等功能。 我在开发小组中负责部分模块前、后端的功能实现。 springmvc+mybatis+oracle+jsp
15227企业服务
CogVLM2-Video-Llama3-Chat 介绍 CogVLM2-Video 在多个视频问答任务上达到了 state-of-the-art 的性能,能够实现一分钟内的视频理解。 我们提供了两
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LLaVA-NeXT-Video Model Card Check out also the Google Colab demo to run Llava on a free-tier Google
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LLaVA Model Card Below is the model card of Llava model 7b, which is copied from the original Llava
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Stable Diffusion 3 Medium Model Stable Diffusion 3 Medium is a Multimodal Diffusion Transformer (M
220pytorchtext-to-image
ERes2NetV2_w24s4ep4 说话人识别模型 ERes2NetV2模型是在ERes2Net的基础上,通过模型剪枝来减小冗余结构并增强短时说话人识别准确率,该模型在原版ERes2NetV2基础
380pytorchaudio
Mini-InternVL-Chat-2B-V1-5 [? GitHub] [? Blog] [? InternVL 1.0 Paper] [? InternVL 1.5 Report] [?️
420pytorch
Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3 这个仓库包含了Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3。 注意:这是一个指令/chat模型,可直接用于对
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Model Download | Evaluation Results | Model Architecture | API Platform | License | Citati
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模型描述 M2-Encoder是强大的中英双语多模态模型,它在我们构建的包含60亿图文对(30亿中文+30亿英文)的BM-6B上训练得到,支持zero-shot 图文跨模态检索(文搜图、图搜文) 以及
360multi-modal
EMOTION2VEC+ emotion2vec+通用语音情感识别系列基座模型 emotion2vec+种子模型
480pytorch
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