1.在数据分析与建模领域，dbt-core（Data Build Tool） 是一个广泛使用的 SQL 转换工具，能够简化数据建模、转换和治理流程。然而，原生 dbt-core 并不支持华为 GaussDB，导致以下问题： 无法直接在 GaussDB 上运行 dbt 模型，数据分析和转换需要额外的 SQL 脚本或 ETL 工具。 缺乏标准化的数据建模流程，使团队难以协作，增加了数据治理的复杂度。 数据测试与质量控制困难，无法利用 dbt 的测试功能检查数据一致性和正确性。 本项目适配 dbt-core 以支持 GaussDB，解决了这些问题，使数据团队能够： 直接在 GaussDB 上运行 dbt 转换、数据建模和数据质量测试。 采用 SQL + Jinja 进行标准化数据处理，提高数据一致性和可维护性。 利用 dbt 的 lineage（血缘追踪）功能，轻松管理数据依赖关系。 提升数据开发效率，减少 ETL 代码维护成本。 2.技术选型 数据库连接：使用 dbt Adapter（dbt-gaussdbdws），适配 GaussDB。 SQL 解析：基于 Jinja 模板引擎，支持 SQL 代码参数化和复用。 数据测试：集成 dbt Tests，可对 GaussDB 表进行数据质量检查。 数据血缘分析：dbt 原生支持数据血缘关系，可视化展示表间依赖。 调度与执行：可以与 Airflow、Dagster 等调度工具集成，实现自动化数据处理。 3.可以参考【https://bbs.huaweicloud.com/blogs/442659】 快速上手。

我将利用 Python 数据爬虫技术，采集互联网的热搜数据和实时数据。通过编写高效的爬虫脚本，我可以从各大社交媒体平台和新闻网站获取最新的热搜信息，实时监测舆情动态。采集到的数据将经过清洗和处理，以确保其准确性和可用性。 与此同时，我将使用 Go 语言通过 Gin 框架搭建一个舆情后台管理系统。Gin 框架以其高性能和简洁的设计著称，适合构建高效的 web 应用。在这个系统中，我将实现数据的存储、查询和可视化功能，使得用户能够方便地查看和分析舆情数据。最终，这个系统将为企业提供实时的舆情监测和分析工具，帮助其及时应对市场变化和公众舆论。

也不是啥难的东西..只不过我感觉我也就这个系统能勉强拿得出手了... 为什么要写这个系统？因为当时老师要两个人去写一个专门用来答辩的系统，然后我就去了.. 这个系统是一个学生答辩的系统，有老师和学生两个角色，学生能做的事情很少，只能打分和在答辩结束之前修改自己之前给出的分数 老师能做的事情很多，首先老师可以创建需要答辩的课程，创建课程时可以编辑评分标准（最低1项，最高5项，总分必须为100分）。可以创建进行答辩的班级，可以往班级中导入成员；答辩过程中可以随机抽取答辩学生，可以查看当前学生答辩有谁打分了，有谁没打分，都打了多少分等等等等，最后答辩结束后可以导出分数为excal表的格式。 哦，补一句，技术用的是Vue+Springboot， 前端PC框架是ElementUI，移动框架是Vant emmm，因为前后端是分开写的，所以开源地址那写不了，我放到这把 前端代码：https://gitee.com/b-quiet-crazy/dabian 后端代码：https://gitee.com/b-quiet-crazy/backend-of-defense-system

1. 自动化下载百度贴吧壁纸，运行QtGUI桌面程序，可自定义想要下载的壁纸内容和下载的张数。 2. 本项目属于爬虫代码示例。本地需要Python开发环境才能启动程序。 3. 本项目纯属兴趣爱好，不作为商业用途。 4. 喜欢的朋友可以在QtGUI上添加更多的功能控件，比如：目标壁纸分辨率等。

lingolet翻译系统主要针对美国市场翻译需求。 主要包括视频翻译、语音翻译、同声传译、文档翻译等模块。 针对市场：美国非英语区养老院，医院，学校以及餐馆等场所。 整个系统由PC端、安卓端、iOS端、硬件系统、H5端组成，所有前端部分都由本人完成

全球通客户使用移动公众号领取相关权益，分流到平台，平台验证用户信息，然对接口对应接第三方权益，客户进行领取 相关权益，如京东E卡、美团劵、保险等。 1、该平台使用的是高配服务器，通过kvm虚拟化进行部署。 2、该项目使用前后端分离，后端使用java。 3、 前端nginx代理分发jar包服务，涉及redis、MQ相关服务缓存数据。 4、使用阿里云CDN缓存图片，js等文件。 个人职责： 1、负责该项目部署调试。 2、该项目后期运维。

项目链接： https://gitee.com/mdsSJY/game-development-tools 功能介绍 1. 音频文件格式转换功能 2. UE 工程 Cpp 代码搬迁功能，其他查看https://gitee.com/mdsSJY/uecpptool 3. 自动装配插件 4. 自动检测更新

宇和壹玖小程序，使用uniapp框架，提供万年历的查询功能；提供了BMI的计算方式和结果比对；接入了广告投放平台；针对用户日常服务查询和使用。 使用说明 1. 小程序首页为万年历，点击日期可展示当前日期的详细信息，默认为今天 2. BMI页面，提供BMI计算器，输入身高体重，点击查看结果，观看广告之后，获取对应的BMI值，页面下方展示BMI的各种等级

面向群体与核心问题（30%） 本方案适用于希望搭建高性能、易维护的个人博客或内容网站的开发者。它通过 静态生成（Static Generation） 的方式，将 Markdown 作为内容管理方式，使用户无需依赖复杂的数据库或 CMS，即可轻松发布和管理文章。 核心优势与特点（50%） 与市场上的常规博客解决方案相比，本方案具有以下独特优势： 高效的静态生成：基于 Next.js 的 getStaticProps 预渲染机制，实现页面的静态构建，提升访问速度，同时减少服务器负载。 Markdown 驱动的内容管理：所有文章均以 Markdown 文件存储，开发者可直接编写或同步 Git 仓库，无需额外的 CMS 后台。 TypeScript 全面支持：相比于 JavaScript 方案，本项目引入 TypeScript，提供更好的类型安全性和开发体验，提高代码质量。 自动解析与 SEO 友好：利用 remark 和 remark-html 处理 Markdown 内容，并通过 Next.js 内置的优化策略，确保页面在搜索引擎中的良好表现。 灵活拓展性：可结合 灰阶前端（gray-matter） 解析文章元数据（如发布时间、标签、封面图等），方便定制文章展示形式。 技术选型与产品组成（20%） 前端框架：Next.js（支持静态生成和动态路由） 内容解析：remark + remark-html（将 Markdown 转换为 HTML） 数据处理：gray-matter（解析 Markdown 前置元数据） 开发语言：TypeScript（提升代码可靠性） 本方案通过上述技术组合，打造了一款轻量、高效、可扩展的静态博客系统，适用于个人博客、技术文档、企业内容展示等多种场景。

这是一个 Vite 插件，旨在自动化管理和规范化 API 接口。它能够自动扫描指定目录下的 API 文件，生成类型声明和虚拟模块，从而让用户更优雅地管理和使用 API。 项目特性 自动组织 API：按目录结构自动组织 API。 生成类型声明：自动生成 TypeScript 类型声明。 自定义模板：支持自定义 API 模板。 开发时热更新：开发过程中支持热更新。 类型提示：提供完整的类型提示。

一套标准版的后端管理系统，权限管理系统。

本项目旨在帮助用户快速获取实时天气信息，避免在多个应用或网站之间切换的麻烦。 技术选型上，使用Python作为主要开发语言，结合requests库和Flask框架，调用OpenWeatherMap等天气API，实现高效的数据获取和后端服务。为了提升用户体验，引入了缓存机制，减少了对API的频繁请求，提高了数据获取速度。 对于开发者，快速上手本项目需要安装Python环境，通过pip安装requests和Flask等依赖库，配置天气API密钥，运行项目主文件即可启动天气系统。

这个项目是一个基于 Spring Boot + MyBatis 的后端服务，结合 Vue.js 前端框架和 MySQL 数据库的全栈应用。后端使用 Spring Boot 提供 RESTful API，通过 MyBatis 操作 MySQL 数据库，实现业务逻辑。前端采用 Vue.js 构建单页面应用，通过 AJAX 与后端交互，实现动态页面效果。项目使用 Maven 管理依赖，开发时前后端分离，后端通过 Maven 打包部署为 Jar 文件，前端通过 Vue CLI 构建部署为静态资源。整体架构清晰，适合中小规模的 Web 应用开发。

1.本项目解决，需要快速上手开发uniapp项目：包括小程序，H5： 2.一个uniapp H5或者小程序/APP模板，配置好的 网络请求、全局小工具、小程序分包配置，技术选用的vue2+uview 3.开箱即用

• 程序分析：用AST树(语法分析树)对源代码进行静态分析，提取出代码中的变量、函数和类的结构信息 • 工具实现：独立开发了基于VS Code的类型标注插件工具LLMinfer，实现自动化类型推断功能 • 数据收集：训练并测试Type4Py模型 • 模型比较：比较传统模型(Type4Py)、混合模型(Type4Py+Deepseek-coder)、大模型(Deepseek-coder)的Python类型预测准确率 • 论文撰写：作为主要作者参与立项、结项论文撰写 • 项目获奖省级优秀项目

从时间维度来看，在现代快节奏的生活中，人们的时间被分割得极为零碎，很难抽出大段时间进行沉浸式阅读。“不可信读书” 小程序充分考虑到这一现实问题，将书籍内容进行巧妙处理，以精炼的形式呈现。无论是在等公交、坐地铁的短暂闲暇，还是午休的片刻时光，用户都能随时随地打开小程序，快速浏览一篇精心提炼的书籍精华内容，或是聆听一段简洁的有声解读。例如，忙碌的上班族在通勤途中，原本只能无聊地刷手机短视频，现在借助该小程序，能够利用这十几分钟的时间，汲取一本书的核心知识，把碎片化时间转化为自我提升的契机。 在空间方面，该小程序摆脱了传统纸质书籍携带不便的困扰。以往人们若想随时阅读，需要随身携带厚重的书籍，这在出行时极为不便。而 “不可信读书” 让阅读变得轻松自在，只要用户的移动设备上安装了小程序，无论身处何地，无论是在旅行途中、出差在外，还是在家中不同房间，都能通过点击屏幕轻松开启阅读之旅。哪怕是在信号不佳的偏远地区，小程序可能具备的缓存功能，也能让用户提前下载书籍内容，以便在离线状态下继续阅读，真正做到阅读不受空间和网络的束缚。 此外，小程序的界面设计充分考虑了用户体验，操作简单易懂。即使是对电子产品不太熟悉的人群，也能迅速上手。其简洁明了的布局，让用户可以快速找到自己感兴趣的书籍分类，搜索功能更是精准高效，能够帮助用户迅速定位到心仪的书籍，无需在茫茫书海中苦苦寻觅。同时，小程序还支持个性化设置，用户可以根据自己的阅读习惯，调整字体大小、背景颜色等，打造专属的舒适阅读环境，进一步提升了阅读的便利性和舒适度。

黑马商城项目致力于解决传统购物流程繁琐、商品信息获取不便以及线上线下购物体验割裂等问题。它整合海量商品资源，通过便捷的搜索、智能推荐等功能，让消费者快速精准定位心仪商品，同时打通线上线下渠道，实现线下体验、线上购买等多元购物模式。 在技术层面，采用主流的微服务架构，以 Spring Cloud 进行分布式系统构建，保障系统的高扩展性与稳定性。前端运用 Vue.js 技术，打造流畅且美观的用户交互界面，适配多终端浏览。数据库选用 MySQL，实现高效的数据存储与管理。 若要快速上手本项目，首先，仔细研读项目官方提供的入门文档，了解整体架构。接着，依照教程搭建本地开发环境，安装所需的 JDK、Node.js 等依赖。然后，参考示例代码熟悉业务逻辑，从简单模块入手，逐步深入探索，期间遇到问题可在官方社区交流求助，快速开启黑马商城的开发之旅。

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动态SQL是MyBatis中强大的特性之一。但在许多时候数据查询条件是需要动态构建的,因此需要在*.xml文件中拼写许多 , 条件，基于MyBatis编写的动态高级查询插件，通过注解自动识别查询参数，避免 xml 文件中手动编写查询条件

百度飞桨（PaddlePaddle）是中国首个自主研发的开源深度学习框架，解决了从模型训练到部署的全流程难题，提供多样化的工具（如PaddleOCR、PaddleNLP、PaddleSlim），优化中文任务及低资源设备上的AI应用。其灵活的动态图与静态图结合、强大的分布式训练与模型压缩能力，使其在性能和产业落地中表现优异。通过简单的安装和丰富的预训练模型，用户可以快速上手并实现高效开发。