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它是集K歌、舞蹈、聊天、视频、交友于一体的真人互动娱乐平台，是一个草根平民展示自我的舞台，为全球华人提供高质量的实时在线视频、聊天、交友服务

1.本项目主要面对的是新能源充电。 2.主要应用的技术是uniapp+websocket+微信支付等。 3.前端工作主要由本人一个人独立完成。 4.微信小程序内搜索公牛安全充电。 5.还有一个后台管理端。

项目使用DDPG算法和Keras对TORCS赛车模拟平台进行训练，以达到最优路径和最短时间的训练效果。 DDPG：其主要结合改进了以下三种算法或框架： · DPG（Deterministic Policy Gradient）确定性策略梯度算法 · DQN（Deep Q-Network）深度Q网络 · AC（Actor-Critic）随机离线策略 Actor−Critic框架 DDPG可以看成是DQN的扩展版 ，不同的是，以往的DQN在最终输出的是一个动作向量，对于DDPG是最终确定地只输出一个动作。而且，DDPG让DQN可以扩展到连续的动作空间。 可以用来作为强化学习、机器学习、深度学习课设。

APP端： 1. 实时发布各种旅游路线，用户可购买旅游路线、分享旅游心得、分享旅游视频， 2. 可以查看他人上传的视频， 3. 有积分和商城系统； 管理端： 1. 旅游路线，景点、酒店管理； 2. 用户和视频管理，有审核视频功能； 3. 商城和订单管理； 4. 广告管理

1，解决工厂单据人工记录的问题，每个部门，每个角色看到的数据范围不同； 2，由于业务关系，单据类型不确定，系统可以自定义单据类型，自定义每种单据内容，每种单据的操作，自定义短息通知； 3，系统前端用vue，后端用springboot实现

目标用户： 关注口腔健康，希望获得专业建议和服务的用户。 需要预约挂号，寻求便捷就医体验的用户。 希望学习口腔健康知识，提升自我保健意识的用户 产品特色： 便捷高效： 无需下载安装，微信扫码即可使用，操作简单，界面友好。 专业可靠： 与多家权威口腔医疗机构合作，确保医疗服务的专业性和安全性。 个性化服务： 根据用户的口腔健康状况和需求，提供个性化的建议和服务推荐。 数据安全： 严格保护用户隐私，所有数据均经过加密处理，安全可靠。 具体内容搜索微信小程序“爱优牙”

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

后台管理系统角色权限操作日志模板主要面向各种后台管理系统的角色权限模块。 模板已完成，可根据需求自行增加菜单及功能。 可直接使用的模块包括：用户登录，用户登录滑块验证，用户创建，权限管理，权限及菜单，更改用户权限，更改用户菜单权限，用户操作日志（增、删、改），用户登录日志。 项目框架：vue3 naive ui + java 使用技术：vue3，typescript，css，java，mybatis-plus，mysql

1、负责产品Web界面设计开发、易用性改进、界面优化以及性能优化，持续提升用户体验； 2、负责产品的前端构建，各类交互设计与实现； 3、负责与后端工程师配合，为产品提供最优化的技术解决方案。 4、参与公司PC端、移动端、小程序端等多端的技术开发工作

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一、产品简介 该平台旨在借助公众的力量，对全国各地的空气质量进行监督，并通过专业的网格员进行测量和数据上报，最终为决策者提供科学的数据支持。通过该平台的建设，应急响应过程中领导和专家的决策将获得更多的信息支持和更为便利的操作手段，从而将应急响应的效率和处置的精准度大幅提高，最大限度地降低环境突发事件的影响。 二、产品相关技术 Mybatis、SpringCloud、Linux、Nacos、Redis、Seate、Vue CLI、Ajax、JWT等。 三、产品功能 · 公众监督员端：上传空气质量监督信息、查看历史监督信息列表及详情、个人信息的查看与修改、网页端与手机端适配以及Linux搭载。 · 网格员端：查看被指派检测任务列表、上传网格检测任务数据、查看已完成任务列表及详情、个人信息的查看、网页端与手机端适配以及Linux搭载。 · 管理员端：查看公众监督员与网格员的监督和处理列表及详情、进行监督任务的指派、对省市等多级数据进行统计与筛选、网页端适配以及Linux搭载。 · 数据大屏：数据汇总与分析、动态地图显示地区空气质量情况、省市等多

在线考试系统，不仅包含题库的智能录入功能，还提供全面的学生成绩管理与分析服务。它能够实时记录学生的考试成绩，通过大数据分析，为每位学生提供详细的成绩报告和学习建议。同时，系统支持便捷的成绩查询功能，学生和教师可以随时随地掌握学习进度和教学效果。此外，课程管理模块让教师能够轻松管理课程资料，为学生打造更加高效和有序的学习环境。

基于Flask框架开发的教务管理系统，前端由HTML、CSS、JavaScript与Bootstrap框架开发，实现了学生信息管理、课程安排、成绩查询等功能。系统界面友好，操作简便，能够满足高校教务管理的日常需求，提升教学管理效率。此外，系统还具备数据统计分析功能，帮助教育工作者及时掌握学生学习情况，为教学决策提供数据支持。

1.本方案为扫码支付，面向线下市场支付收款，例如：早餐店，菜市场，超市 2.相对于其他的扫码支付，本方案采用小程序跳转支付相比较H5支付的优势在于 （1）用户交互效果好，组件风格统一。 （2）代码更新维护便捷 （3）源码安全系数高，暴露关键信息低 3.本方案采用uniapp开发，是目前微信小程序开发较多的选择，其原因在于内部组件丰富，文档易读易懂，代码结构简单。

高度还原现实场景：通过1:1还原插花场景及相关素材，提供沉浸式体验。支持多种功能：满足教学、练习和比赛需求，提供丰富的功能支持。提升用户体验：通过VR设备和交互功能，让用户身临其境地进行插花创作。功能完整性：系统功能丰富，满足从基础教学到高级比赛的多样化需求。用户体验：通过VR技术提供沉浸式体验，提升用户参与感和创作乐趣。 系统包含： 1.用户管理：通过账号密码登录，保障软件使用安全。 2.作品管理：支持新建、编辑、保存、收藏、删除作品，提供作品列表搜索功能。 3.编辑功能：提供丰富的编辑工具，包括移动、旋转、修剪、弯曲、替换、复制、还原、删除等。 4.素材库：提供丰富的素材库，包括花材、叶材、枝材、器皿、场景等，满足多样化的插花需求。 5.测量与录制：支持长度测量、视频录制及屏幕快照功能，方便教学和比赛评分。 6.场景切换：提供多种场景选择，如会议室、卧室、客厅等。 7.教学与实训：为教师和学生提供教学和日常实训支持。 8.比赛支持：为一带一路暨金砖国家技能大赛等赛事提供技术支持。 个人创作：为花艺爱好者提供创作和练习平台。

我们生活在一个非常激动人心的时代

随着自动驾驶技术的快速发展，汽车目标检测与定位成为实现安全、智能交通系统的关键技术之一。本文基于深度学习方法，探讨了三种经典目标检测模型（YOLOv5、Faster R-CNN、SSD）在Car Object Detection数据集上的应用与性能比较。通过对比三种模型的检测精度、推理速度和计算复杂度，评估其在实际自动驾驶任务中的适用性。实验结果表明，Faster R-CNN在检测精度和mAP（平均精度）方面表现最佳，但其推理速度较慢，适用于高计算资源的场景；YOLOv5则以其超快的推理速度成为实时目标检测的首选，尽管其精度相对较低；SSD在精度与速度之间提供了良好的平衡，适合大多数实际应用。最后，本文探讨了不同模型的优缺点，并提出了未来改进的方向，如多尺度注意力机制、模型蒸馏与量化等，以进一步提高检测性能和计算效率。

深度学习模型以其强大的特征提取能力和适应非线性问题的特性，在时间序列数据建模中展现出了卓越的表现。与传统方法不同，深度学习模型能够通过自动化学习和提取数据中的潜在模式，从而提供更精准的预测结果。本研究选择了 LSTM、GRU 和 CNN 三种具有代表性的深度学习结构，分别从长期依赖关系、短期波动捕捉和特征提取的角度切入，对它们在 Tesla 股票价格预测中的表现进行了深入对比分析。通过这三种模型的探索，我们希望能更全面地了解深度学习在金融时间序列分析中的潜力和局限性，同时为未来的研究方向提供指导。

通过 Unity 进行编辑器研发，包括登录模块、渲染相关模块、地形编辑模块，多人协同模块、实时教学模块、数据存储模块、资源 加载模块、动画模块、更新检测模块等多个模块，进行自定义搭建和场景输出。并添加 ECS 架构进行大场景优化，预添加角色 AI 学习模组进行定制化搭配。 业绩: 通过 Unity 进行编辑器研发，包括登录模块、渲染相关模块、地形编辑模块、多人协同模块、实时教学模块、数据存储模块、资源 加载模块、动画模块、更新检测模块等多个模块