开源项目

1. 本项目解决问题：准确重建具有复杂表面结构的 3D 点云模型。 2. 本项目采用基于编码器解码器架构的单幅图像三维重建方法实现，首先实现从图像到稀疏点云，然后实现从稀疏点云到密集点云重建，从而实现对复杂表面结构物体3D模型重建。 3. 结合论文和源代码（论文可私信）。

本方案面向企业级客户，解决他们在实际业务中对图像处理的需求，如产品缺陷检测、医疗影像分析等。 【50%】相比于市场常规方案，本方案具有以下特点： 高精度：采用先进的深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）和Transformer变体（DINO等），在物体检测和图像分割任务上表现出色。 快速响应：通过优化算法和硬件配置，实现快速实时处理大量图像数据，满足工业生产线上高效率的要求。 灵活定制：可根据客户需求进行个性化定制，包括但不限于特定场景下的目标检测、多类别的图像分类等。 可扩展性：支持模块化设计，方便后续功能升级或与其他系统集成。 【20%】方案的产品组成和技术选型： 数据采集：使用高清摄像头或其他传感器设备获取原始图像数据。 前端处理：利用GPU加速计算平台进行实时预处理，如图像缩放、色彩转换等。 模型训练：基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架构建YOLOv5或ViT（Vision Transformer）模型，并在标注好的数据集上进行训练。 后端应用：将训练好的模型部署到服务器或边缘计算设备上，实现实时图像处理与分析。 用户界面：提

使用Pytorch基于Unet通过当前云图进行对全球范围内未来三小时内的全球降水量实施预测 目前，气象学中的许多传统降水预测方法都需要输入多种类型的数据作为参数。本研究旨在探索如何利用深度学习技术，仅使用输入的云图进行降水预测。本文建立了利用 U-Net 通过云图数据预测降水的技术路线，并进行了实验。利用 U-Net 成功训练并预测了降雨模型。

商城是使用java语言开发，基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城，商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端（H5\APP\小程序），系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。支持常见NFS协议，支持虚拟硬盘远程挂载；支持关系模型，支持分布式集群处理；主要功能要涵盖：订单管理、会员管理、商品管理、店铺管理、促销活动、售前售后、数据统计、分销模式、页面自定义装修、文章维护、商家入驻和消费者商品选购、下单、评论、咨询等功能。

1、企业服务的ERP管理系统，整合小程序端的企业闭环管理 2、支持 RBAC 动态权限、数据权限、SaaS 多租户、Flowable 工作流、三方登录、支付、短信、商城、CRM、AI 大模型等功能 3、集成微信小程序、微信公众号等三方登陆 4、集成 MinIO、阿里云、腾讯云、七牛云等云存储服务

1.员工信息管理系统是集员工招聘管理、员工基础信息管理、部门管理、档案管理、绩效管理等于一体的高效系统。 2.主要选用市面上主流的前后端分离的SpringBoot、Mybatis和Vue2的技术框架。 3.在需求迭代的背景下，新系统采用主流的技术框架更加健壮和稳定实现了新需求，让用户有更加人性的体验。

这个项目的开发初衷是因为明日方舟的抽卡记录展示只能维持30天100条的上限，当玩家想要查看分析自己的数据的时候有诸多不便 这个软件实现了完全基于浏览器端的对于明日方舟抽卡记录的持续获取更新保存，以及增加了各种筛选，时间线以及统计学方法，甚至支持数据的导入导出方便同步数据。同时，因为纯浏览器端的缘故，该软件的用户隐私性做的非常好

1. 使用docker部署本地mysql数据库服务 2. 使用go语言，gorm连接和读写mysql 3. 使用encoding/csv读写csv文件 4. 生成csv文件 5. 读出csv文件，批量导入到mysql数据库中 6. 使用规范golang目录结构 7. 使用cobra生成子命令

1. 项目解决了什么问题？ 项目名为：rag-best-practices（大语言模型检索增强生成技术最佳实践），针对“大语言模型数据更新不及时，垂直领域问答多幻觉”的问题给出了改善方案。通过垂直领域知识库检索辅助模型生成内容，减少生成幻觉，将通用大模型在一定程度上专业化；通过更新知识库，使得过往预训练的大模型能够回答实时新闻报道中出现的内容，进一步提高通用大模型的回答能力。 2. 项目采用的技术？ - Query Classification：并非所有查询都需要检索增强。 - Sliding Window Chunking：块大小显著影响性能。更大的块提供了更多的上下文，增强了理解，但增加了处理时间。较小的分块提高了检索的召回率，减少了时间，但可能缺乏足够的上下文。使用sliding window技术更加有效，即将文本按照句子进行划分，每个块包含窗口大小个句子。 - Embedding：嵌入模型选择BAAI/big-large-en，并对其在专业数据库中进行微调，提高其检索能力。 - Vector Database：Qdrant支持多种索引类型、十亿规模的向量支持。 - Retrie

简化了租客和房东之间找房的问题，同时可以让房东发布线上租约和租客签订线上电子合同，方便租客和房东直接交租的问题。 基于房东端管理，可以让房东更好的远程管理自己房源的租住状态。还有房东可以和代理人签约关系，推广自己的房东店铺吗。 给予代理人分红提成。

1、开发工具是C/C++，基于开源 openCV 开发，3D成像和交互是在openGL实现的。 2、红外热成像传感器标定、图像伪色配色、保边去噪、色彩增强； 3、热成像温度梯度分层，渐变色3D分层重建可视化处理； 4、红外热成像图像、可见光图像的双光配准，双光矫正，分层融合。

基于pyside2实现GUI，使用pymupdf实现pdf内容提取和数据写回，使用openpyxl提取和写入excel文件 功能包括： 1. 根据配置文件从pdf中提取关注的数据 2. 将数据写入指定样式的excel 3. 通过部分数据项，与excel表格项进行匹配，获得匹配到的数据 4. 将匹配到的数据写回pdf

1.SuperStar刷题系统是一款专注于在线学习与练习的综合性平台，致力于为广大学子提供高效、便捷的学习体验。该系统汇聚了丰富的学科题库，有多样的题型，覆盖了从小学到大学乃至专业资格认证等多个层次，满足用户多样化的学习需求。超星刷题系统让用户能够通过Web页面去刷题，也可以去考试，大大减少了学生购买套题、考卷的负担。 2.本项目的技术选型是：spring cloud 、gateway 、redis 、nacos 、openfeign 、spring boot 3.本项目启动需要本地安装redis和nacos

微信小程序、公众号H5开发，陪聊陪玩系统，多店员注册、邀请系统、盲盒系统、微信支付、接单通知等，uniapp多端开发。 微信小程序、公众号H5开发，陪聊陪玩系统，多店员注册、邀请系统、盲盒系统、微信支付、接单通知等，uniapp多端开发

1、提供商家对菜品套餐的管理平台。该管理平台可以管理商家的菜品和套餐，还可以查看商店的营业统计情况。此外，还设计了小程序用户端，用户通过小程序点餐。 2、使用技术SpringBoot开发框架、MySQL数据库、Redis中间件、HttpClient客户端请求技术、微信支付功能。 3、通过配置即可快速上手该项目。

Mobile-LPR 是一个面向移动端的准商业级车牌识别库，以NCNN作为推理后端，使用DNN作为算法核心，支持多种车牌检测算法，支持车牌识别和车牌颜色识别。 超轻量，核心库只依赖NCNN，并且对模型量化进行支持 多检测，支持SSD,MTCNN,LFFD等目标检测算法 精度高，LFFD目标检测在CCPD检测AP达到98.9，车牌识别达到99.95%， 综合识别率超过99% 易使用，只需要10行代码即可完成车牌识别 易扩展，可快速扩展各类检测算法

在线渗透测试系统教育版，拥有众多用户。 提供前后端的一站式在线渗透测试平台,基于多个编程语言开发的软件。不仅仅是 界面炫酷，而且可以进行真实的社会工程学、木马、渗透辅助操作。这些都是真实的 而是是图形化可视的，主要面向 中职类 计算机专业、信息安全专业学生快速的完 成渗透测试学习、在线服务、渗透测试与信息收集实操.

个人博客 哈喽大家好，我是小刘

1、本项目用于截取试卷问题与答案 2、使用了python的tkinter、pyautogui、cv2等库，实现调用windows的api对屏幕实现截图功能 3、本项目直接运行python文件即可，简单容易上手

1、面向3D目标物体进行测量和重建需求，产品化应用之一是3D雕刻机、360全景内窥镜； 2、一字激光线和单目方案的3D目标测量、立体模型重建； 3、一字激光线和多相机方案的3D目标测量、立体模型重建； 4、360度全景内窥镜缺陷检测，异物检测。