Vue

Vue是一款由尤雨溪于2014年开源的渐进式JavaScript框架,专注于构建用户界面与单页面应用(SPA)。其核心设计理念是“渐进式”,意味着可以逐步采用:既能够作为轻量级库嵌入现有项目,增强交互性;也能作为完整的全家桶框架(配合Vue Router、Vuex/Pinia、Vite等)用于开发大型复杂应用。Vue的语法模板基于标准HTML扩展,通过简洁的指令(如v-model、v-for)实现数据与视图的绑定,逻辑则采用直观的选项式API(Options API)或更灵活的组合式API(Composition API)编写,学习曲线平缓且易于集成。其响应式系统通过依赖追踪确保数据变化时视图高效更新,虚拟DOM机制优化了渲染性能。Vue还强调开发者体验,提供了官方的浏览器调试工具DevTools和强大的构建工具链。凭借清晰的文档、灵活的架构以及活跃的社区生态,Vue已成为与React、Angular并列的现代前端三大框架之一,尤其适合需要快速迭代、高可维护性的Web项目。
项目包含视频接入与解码模块、GStreamer实时推流与处理模块、AI目标检测模块、目标跟踪模块、告警与事件管理模块、设备配置管理模块、Web可视化展示模块等。系统支持多路摄像头/RTSP视频接入,能够在嵌入式设备侧完成图像采集、解码、预处理、目标检测与连续跟踪,并将识别结果、轨迹信息和告警事件实时
210C++人工智能
本系统通过采集机组振动、温度、转速、电气参数等多维度运行数据,实现实时在线监测与异常识别。利用AI算法与故障模型,精准预判齿轮箱、发电机、叶片等核心部件潜在故障,自动生成预警等级、故障定位及趋势分析报告。同时支持历史数据追溯、运维策略推荐与异常告警推送,助力开展预测性维护,减少非计划停机,提升机组可
170Vue人工智能
实验室项目,机密。1.在高噪声下寻找量子观测最优解。2.使用多数前后端技术完成预警系统,并优化算法。使用过的技术与框架:ML、DeepML、LLM、C、JS/MJS、TS/TSX、Vue、tauri、Websocket、前后端分离。
140C机器深度学习
ThissystemintegratesFlaskframeworkandSparkbigdataprocessingtechnologytoachieveefficientprocessingandanalysisofearthquakedata.Firstly,itcombinesEcharts
290Flask人工智能
设计统一身份认证与权限中心,打通管理端、H5/小程序与医生侧访问链路,支持菜单级/接口级/数据行级授权,满足复杂组织、多角色和多场景协同。负责直播与社群互动主链路建设,覆盖圈子话题、评论点赞、投票、专家消息、课程报名和直播观看记录,并通过微信公众平台认证、SignalR直播互动、MongoDB配置与
350C#医疗健康
本系统主要实现以下核心功能:1.火灾与烟雾实时识别基于深度学习目标检测模型,对视频监控画面中的火焰与烟雾目标进行实时识别。2.视频流实时检测系统能够接入监控摄像头视频流,对视频画面进行持续检测和分析。3.智能预警机制当系统检测到疑似火焰或烟雾目标时,自动触发报警提示,提醒相关人员及时处理。4.可视化
710Java人工智能
PCB板缺陷检测产品系统
1.可用于检查常见的6种PCB板缺陷,缺陷分别为:【缺失孔、老鼠咬痕、开路、短路、毛刺、铜渣】;2.支持图片、视频及摄像头进行PCB板缺陷检测,同时支持图片的批量检测;2.界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;3.支持图片或者视频的检测结果保存;
520C人工智能
1.蜘蛛池核心模块:①分布式IP池管理(动态切换海外高匿IP,模拟多地区真实访问,规避谷歌风控);②智能蜘蛛诱捕(分析谷歌蜘蛛抓取规律,定时推送高质量链接,提升抓取频率);③行为模拟(模拟真实用户的点击、停留、跳转行为,提升页面权重);④抓取数据监控(实时统计谷歌蜘蛛抓取量、收录量、抓取成功率)。2
530Python机器深度学习
支持多维度评估数据输入(基本信息、体格检查、个人能力、功能评估)*实现8类矫形器的自动分类推荐*提供轻量api接口服务*提供预测置信度和可解释性分析支持模型在线更新和增量学习
740Java人工智能
1.具体功能模块:包含数据集构建、模型训练、情绪检测、结果统计四大核心模块。2.主要功能描述:数据集构建模块生成包含7类情绪的标准化人脸情绪数据集,输出结构清晰、可直接用于模型训练的emotion_dataset文件;模型训练模块基于PaddlePaddle框架实现数据预处理、模型搭建与训练,支持R
1000Python人工智能
具体功能模块:包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述:缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理,可在原图上可视化标注缺陷位置,同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率;模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型,支持导出ONNX、TorchScrip
1080Python人工智能
项目包含三大核心模块:一是AI开发环境快速配置模块,提供Windows系统下Python虚拟环境创建、AI依赖包(TensorFlow、PyTorch)一键安装的命令行工具,自动解决依赖版本冲突问题;二是AI算法运行模块,支持机器学习模型(线性回归、随机森林)、深度学习基础模型的训练与推理,可上传数
690PHP机器深度学习
1.智能数据采集与获取定向评论抓取:通过调用B站官方API接口,输入视频链接(BV号/AV号),可自动化、结构化地获取目标视频下的全部或指定数量的用户评论。支持多级评论:不仅能获取顶级评论,还能抓取评论下的回复(二级评论),提供更全面的数据分析样本。2.前沿AI情绪分析精准情感判断:系统采用基于Tr
1320Python机器深度学习
1.实现了数据的采集2.实现了用户管理的增删改查3.实现了设备的统一处理,增删改查,文件导入4实现了设备数据的接收和验证5.针对数据,会进行判断,如数据异常会做相应的报警
961Java机器深度学习
本系统围绕医护培训在线考试系统的设计和实现展开研究,通过调研国内外相关文献和分析医护培训在线考试系统的功能需求,从而进行概要设计、详细设计,最终描述开发和实现过程。同时,在基本的在线考试系统基础上,本文通过引入基于遗传算法的自动组卷,确定约束条件,来简化人工命题组卷的过程,同时提高组卷质量;通过引入
990Java机器深度学习
收集A股原始交易数据,设计因子库,进行计算通过深度学习网络自动训练因子模型和策略模型通过滚动测试框架按照5-3-1(训练-验证-测试)的模式滚动训练5轮以上,以验证训练方法的可靠性通过web系统对训练生成的量化策略进行筛选、因子分析、相关性分析,并生成最终的组合策略
1040C++金融
实时预警:100%全量监控,自动标识NG多维筛选:按机器号、膜色、时间范围灵活查询,支持编号搜索和趋势图点击联动智能诊断:每个异常样本提供光谱曲线对比、三通道分数、具体诊断建议趋势追踪:日/周/月粒度的稳定性趋势分析,Top15机台性能排名,支持工艺优化
1170Python机器深度学习
支持教师发起直播教学,直播过程可录制并自动生成回放视频供点播。系统记录学生视频观看进度、完成率、仿真实验次数、考试成绩等(学生观看学习视频的可以提供1.25倍速或者1.5倍速观看)教师可按“专业→产品→课程”三级结构上传、编辑、删除视频/课件/文档;支持拖拽上传、批量操作。课程视频采用HLS或MPE
830JavaScript音视频多媒体
●项目介绍:本项目设计并实现了一个从单张人脸图像预测BMI的端到端系统。我们自行爬取数据并制作数据集,设计并实现了一个轻量级CNN。最终,模型在独立测试集上取得了4.39的平均绝对误差(MAE),并使用Flask框架将其封装成一个可交互的Web应用,完整实现了从数据获取、模型训练到服务部署的全流程。
2530Python人工智能
AI文生图开源项目
基于StableDiffusion开源接口构建的AI视觉创作平台,在交互与功能层面实现全链路优化:前端采用Vue框架打造直观流畅的操作界面,用户可轻松完成参数配置、模型选择与生成预览;模型应用支持双模式——既提供经过性能优化的系统预置模型,满足快速出图需求;也开放用户自定义训练通道,允许上传专属数据
2200Python人工智能
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