开源项目

设计驱动： 导入包含文件系统的测试镜像以模拟硬盘环境, 为后续开发和测试提供真实的应用场景。 分区&FAT解析：识别和提取分区的关键信息, 为后续文件系统的操作提供依据。 文件 & 文件夹操作：涵盖目录和文件/文件夹的创建、删除以及修改操作。 分区挂载：完成分区挂载操作。 分区格式化：开发分区格式化功能, 能够对存储设备进行初始化处理。

前后端开发全链程覆盖项目，制作实体关系图、流程说明书、类图、UML图、各类模式演示代码，相当于一本初级软件工程字典，可以让您快速了解软件工程需要了解和使用的技术栈以及开发工具，是初级人员必备的不二之选。

基于 golang+gin+gorm+mysql+redis 开发的后台管理-后端模板 本项目主要用于自动化平台开发的基础模版，用于运维自动化开发 项目功能： 路由管理 restful 数据库管理 gorm 跨域 cors 配置管理 yaml 探活模块 关联服务探活 加解密模块 aes 用户认证 jwt 防撞库 防撞库模块 登录 单点登录功能 权限管理 用户/角色/菜单 日志模块 logger 小功能 分页模块/搜索模块 异常处理 服务返回异常处理 request模块 统一返回状态

设计Boot 程序、Loader 程序，读取并解析操作系统内核 同步与互斥机制构建，通过实现信号量与锁机制, 确保进程在访问共享资源时能够有序进行, 避免资源竞争和数据冲突。 实现分页机制，将进程加载到虚拟地址空间, 使得各个进程之间相互隔离, 运行时互不干扰。 搭建了 TTY（终端设备）与文件系统, 为系统提供了标准的输入输出支持 实现Shell 程序, 解析并执行命令行

使用 android MVVM 框架，使用了 kotlin Compose 技术，完成的图鉴作品。图鉴包含了神奇宝贝的图鉴照片和基础信息，支持主题切换，按照各种分类排序等操作。应用流畅，用户体验优秀。

核心功能实现: 实现基础指令集, 构建 x1 - x31 寄存器, 同时对 flash 存储器和 RAM 存储器等外设进行模拟。 镜像编译与指令模拟: 使用 MounRiver Studio 进行 elf 镜像编译。运用 C 语言编写指令解析器, 将编译好的镜像成功导入到模拟的 flash 存储器中。模拟器能够流畅执行镜像中的程序, 实现各种运算、跳转等操作, 完整模拟了 RISCV 架构的运行流程。 调试功能集成：为了提升开发效率, 方便对程序进行调试和优化, 为模拟器集成了 GDB Server。

这是一个基于深度学习的图像真伪识别系统，能够区分真实图像和伪造图像。系统使用PyQt5构建了用户友好的界面，支持图片和视频的实时分析。 支持图片和视频的真伪识别 实时视频分析功能 友好的图形用户界面 多种深度学习模型支持（ResNet50, VGG, DenseNet121等） 结果统计和历史记录功能

在SpringBoot2.0上开发 svimer-core:提供核心服务 svimer-web: svimer-eureka-server:Eureka服务注册与发现 svimer-config-server:Spring Cloud Config配置服务 svimer-consumer:svimer-consumer模块将通过Feign组件调用svimer-core模块的服务，并通过Hystrix实现服务调用失败时的服务熔断 svimer-zuul:zuul 1.x系列 svimer-gateway:Spring Cloud Finchley版本的gateway 安装教程 免安装 启动顺序： svimer-eureka-server 端口：8761 svimer-config-server 端口：8762 svimer-core 端口：8763 svimer-consumer 端口：8764 svimer-web svimer-zuul 端口：8765 svimer-gateway 端口：8766 使用说明 通过Git拉取master分支到本地，即可开发 使用jdk1.8 Ecl

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

Android 音乐播放器(本地/在线播放) （最低支持Android版本5.0） 支持多平台音乐源，百度音乐，虾米音乐、网易云音乐、Youtube（需要翻墙） 歌词播放、桌面歌词、桌面小控件 通知栏控制、线控播放、音频焦点控制 QQ登录、微博登陆、在线歌单同步 网易云热门歌手，百度电台列表，网易云mv排行榜，mv播放评论 酷狗歌词搜索、修改歌词样式、歌词翻译

高级表单组件，基于自研基础组件封装的高级表单组件，其中使用的基础组件也是自己开发的自研组件库提供配合使用，提供多样的参数供开发能够自定义自己的表单，设涉及技术：react、typescript，希望通过这个项目能够展示自己的代码水平

DeepSpace（深度空间）是一款功能强大的 DeepSeek API 调试和监控工具，由社区制作，灵感来源于 MoonPalace。 Read this in English 特性 全平台支持： Mac（支持 Intel 和 Apple Silicon） Windows Linux 用户友好界面： 简单配置：启动后只需将 base_url 替换为 http://localhost:9988 美观的控制台输出，支持彩色信息显示 直观的命令行界面 全面的请求监控： 完整的请求和响应捕获 详细的错误跟踪和调试信息 网络故障分析和诊断 高级搜索和分析： 通过 request_id 或 chatcmpl_id 快速检索 强大的过滤和排序功能 请求历史记录追踪 专业调试工具： 一键导出结构化 BadCase 报告 请求时间分析 性能指标追踪 安全和隐私： 本地代理服务器 不向外部服务器发送数据 完全控制您的 API 交互 安装方式 方式一：使用 go 命令安装（推荐） 如果您已安装 Go 开发环境，可以使用以下命令安装： $ go install github.com/240458

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

该框架在华为、安恒信息、ForkAI(一创业公司)业务部门测试团队中推广被使用，不仅提高了测试效率、保障产品质量，也提升了测试团队的测开水平。 功能简介：可用于互/物联网行业的系统、集成及接口等自动化测试，以及性能、稳定性测试等。支持并发和周期测试，自动化人员可以基于框架现有的测试库维护开发，并在上层编写自动化用例，以提高测试质量和效率。 开发模块及技术栈简介：该测开框架核心引擎(用例调度器)cava，在2016年业余开发完成。后期主要是将其开发成一个云服务集群。有效代码量3w+。框架支持部署在windows/linux，开发过程中用例调度器(框架核心功能)主要用到了python中多线程、信号量同步、多进程、xml 解析、xlsx读写及生成测试报告、http request、rsa 加解密、smtp发送邮件、SHA-256鉴权用户认证、 pyinstaller程序打包及跨平台开发等技术栈。 服务端Cava3SvrProxy采用Go+Gin/Iris，主要提供用户注册、认证及文件上传、下载、报告在线预览等功能；cava_smu和cava_teu服务采用Go+websocket开发，主要实

本项目是一个面向数据库多轮问答算法框架，包含了多轮Text-to-SQL数据预处理、大模型Lora微调训练和推理、多轮Text-to-SQL主流数据集评测。该框架包含了三个主要模块，一是数据库模式项提取模块，用于在多轮问答中动态提取与问题最相关的数据库模式项；二是上下文提取模块，用于提取与当前问答最相关的历史问答项；三是问题与相关模式项转化为SQL的大模型推理算法。通过三个主要模块的相互交织，能够有效提高多轮Text-to-SQL的准确率。

mallerp外贸流程管理系统是针对ebay paypal 速卖通等外贸平台开发的一款流程管理系统，包括13个模块近百个功能项目，采用基于php的CI框架+mysql开发。扩展性极强。适合15人左右的团队使用。

项目背景与问题 当前基于Transformer的人物-物体交互（HOI）检测方法通常依赖DETR目标检测和多模态视觉语言模型（VLM）的先验知识，虽然精度高，但存在训练时间长、优化复杂等问题，特别是在同时预测物体和交互时，query表示模糊、动词和HOI标签之间存在语义差距。 我们的方法：SOV-STG-VLA 1. 本项目提出了一个新方法 SOV-STG-VLA，由三部分组成： 2. SOV解码器：将主语-宾语-动词解耦建模，独立处理目标检测和动词识别，使用创新的交互区域表示提升表达清晰度。 3. STG去噪策略：引入“特定目标引导”的去噪机制，利用真实标签信息优化query嵌入训练过程，提升训练效果与推理鲁棒性。 4. VLA视觉语言顾问：设计一个融合模块，引入VLM中的视觉知识，与交互区域信息融合，同时通过动词与HOI标签之间的“桥接模块”提升交互理解能力。 实验结果与贡献 本方法在准确率上达到了SOTA（当前最优），同时只用了原有方法六分之一的训练轮数即可收敛，显著提高了训练效率，为HOI任务提供了更高效、更易优化的新思路。

CRMEB 开源商城系统Java版，基于Java+Vue+Uni-app开发，在微信公众号、小程序、H5移动端都能使用，代码全开源无加密，独立部署，二开很方便，还支持免费商用，能满足企业新零售、分销推广、拼团、砍价、秒杀等多种经营需求，自用、做二开项目都很合适。 CRMEB开源商城PHP：https://gitee.com/ZhongBangKeJi/CRMEB 系统代码全开源无加密，独立部署、二开方便，适用于企业新零售、分销、拼团、砍价，秒杀等各种业务需求。

1.为解决无法远程查看指定机房设备高度定制的网站后端，接收串口数据并解析，转发至前端，形成可视化数据和历史图表，在开发后期添加了一个联动报警功能。 2.技术选型-MySQL数据库存储机房设备信息，包括设备命名、设备数据解析方式、需要联动报警的设备等，也存储历史数据；Redis作为中间件，为收到的设备数据排队，等待解析；Springboot3+Springboot data JPA+jSerialComm作为核心的数据解析、转发中心；sa-token作为简单的网络用户安全管理手段；gradle+kotlin作为依赖管理方;网页端采用uniapp+vue3作为页面前端设计，做了栅格化自适应布局

使用vue和python实现的图书管理系统，具体功能如下： 1. 使用python编写excel表格转换成json文件的程序； 2. 使用vue实现json文件的读取和页面显示； 3. 实现了图书列表分页查询； 4. 提供页面查询和页面跳转功能。