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PLM产品生命周期管理软件——本地化测试
开源项目
【项目背景】该项目的TVT是在功能正确的前提下,检查相关页面的翻译、格式是否准确、包括对齐方式和截断问题,从而确保产品的全球用户体验。 【项目职责】独立负责支持24国tester的TVT测试。 【项目实施】 1. 根据user story整理罗列出涉及的页面; 2. 设计测试用例对页面进行全覆盖,并且在测试用例中详细描述操作步骤、前置条件和必要的测试数据,从而确保tester能根据测试用例到达目标页面进行验证; 3. 执行预测式,确保目标界面均可达; 4. 搭建24国语言的测试环境; 5. 支持各国Tester的TVT测试执行,及时帮助tester解决测试过程中的问题,以保证测试质量和进度; 6. 严格审核Bug单,以避免误报; 7. 每日同步进度与阻塞风险至GPM。 【项目结果】成功退出TVT。经过两轮回归测试,使Bug全部得到解决,除了由于功能问题导致的Blocker,测试用例全部pass,无其他遗留问题。
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MySQL
企业ERP/CRM/进销存
ActiveMQ-Artemis开源项目
开源项目
ActiveMQ Artemis 是红帽旗下 AMQ(Advanced Message Queuing)产品线的核心消息中间件,基于 Apache ActiveMQ Artemis 开源项目构建,专为企业级异步消息传递设计。迟(单节点可达数百万消息/秒)。 多协议支持,原生集成 AMQP、MQTT、STOMP、OpenWire(已弃用)及核心 API**,支持跨语言客户端(Java、.NET、Python 等。消息可靠性与持久化,默认使用文件系统日志(Journal),以顺序写优化持久化性能,接近非持久化消息的吞吐量。 高可用与集群,主节点实时同步数据至备节点,故障时自动切换(零消息丢失)等。 本人负责其中部分功能的开发和bug修复工作。
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Java
消息中间件
wildfly-开源项目
开源项目
WildFly(原名JBoss AS)是红帽旗下的开源企业级Java应用服务器,采用LGPL协议,专注于高性能、模块化及云原生支持。WildFly通过模块化内核、高性能Undertow、Elytron安全框架及灵活的云原生支持,成为兼顾传统Java EE与微服务架构的先进中间件。亚秒级启动、低内存占用(基础运行时<100MB)。深度集成红帽中间件(如Keycloak、Infinispan),并推动Quarkus生态发展。 本人参与其中部分模块功能开发和bug修复。
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Java
容器
电商网站
开源项目
1. 采用 vue3 + vite + pinia 2.可通过配置路由实现页面缓存效果(路由插件+中央事件总线+keep-alive组件+component组件构成) 3. 使用 unplugin-auto-import 插件实现自动导入库、方法、函数、自定义等,以$global为前缀作为全局自动导入 4.使用unplugin-vue-components 插件实现自动导入UI库、指定文件下自动全局导入作为组件 5.通过模块化配置vite插件,在vite-config/plugins文件夹下配置vite插件
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HTML5
HTML5开发相关
comic_sakura
开源项目
跨平台前端: 基于 uni-app 和 Vue 3 构建,可编译到 H5、App(iOS/Android)及小程序平台。 现代化后端: 基于 Node.js 和 Express.js 构建的 RESTful API 服务。 数据抓取: 使用 Python 和 Playwright 编写的异步并发爬虫,从目标站点抓取漫画数据。 数据存储: 使用 MongoDB 存储漫画、用户及相关业务数据。 高效缓存与会话: 利用 Redis 进行数据缓存、会话管理、图片代理缓存、验证码存储及 API 速率限制。 用户系统: 包括用户注册、登录、账户管理(修改用户名/密码)、注销账户。 核心功能: 漫画列表、详情、搜索、分类、阅读器、收藏、浏览历史、阅读进度记录。
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Docker
uniapp
高校学生数据可视化
开源项目
技术栈:SpringBoot、MySQL、Echarts、Vue。 1、在这个项目中,我们使用了深色背景加动态图表的结合,是个性化色彩与工业审美结合的创新尝试; 2、在页面布局中,我们采用分-总-分的结构层次,在页面中部展示学院总体信息,在两侧展示各专业对应的具体成绩信息,条理清晰、层次分明,是数据逻辑可视化的精巧展示; 3、在图形设计上,我们选取汽车仪表盘图来展示学院人数、专业数量以及班级个数,利用方形面积大小来展示各专业人数比,让高位数据变为小比例图形,数据对比更为突出,是数据可视化的创新设计; 4、在内容设计上,我们选用了个人分数成绩、班级平均分、班级绩点、课程平均分、班级数量、专业数量、专业人数、学院人数等10个数据作为数据源,充分考虑用户需求,展示多维数据; 5、在视觉设计上,我们页面共有八种不同类型的图表展示,综合立体揭示数据规律,使项目整体既有实用性又具创新亮点。
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Java
vue
GDownloader 全能跨平台下载工具
开源项目
GDownload 是一款现代化的跨平台下载管理器,使用 C++ 和 Qt 开发。它结合了现代技术栈和优秀的开源组件,为用户提供高效、稳定的下载体验。 ✨ 特性 ?️ 跨平台支持 (Windows, macOS, Linux) ⚡ 基于 aria2c 的高效下载引擎 ? 多线程并发下载 ? 支持多种协议 (HTTP, HTTPS, FTP, BitTorrent, Metalink) ? 支持下载续传 ? 美观的用户界面 ? 支持百度网盘分享链接解析下载(只支持标准速度下载不支持加速下载,想高速下载请开通百度网盘官方SVIP) ?️ 技术栈 ? UI 框架: Qt Quick (QML) + Qt C++ ⚙️ 核心引擎: aria2c ? 网络库: Boost.Asio ? BT下载: LibtorrentRasterbar ? XML解析: PugiXML ? 无边框窗口: FramelessHelper
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C/C++
c++
百度网盘高度下载工具
开源项目
BaiduCDP 是一款由开发者在业余时间使用 C/C++ 编写的百度网盘高速下载工具。该工具通过深入分析百度网盘的 Web 接口 API,结合强大的 aria2 下载引擎,实现了多线程并发下载,大幅提升了文件传输速度。目前 BaiduCDP 支持 Windows 平台,能够满足用户在该系统下高效下载百度网盘资源的需求。它支持用户通过账号登录授权,从而下载个人网盘中的文件资源,同时也支持通过分享链接下载他人共享的文件。无论是批量下载还是单文件高速传输,BaiduCDP 都能提供稳定、高效的下载体验,是百度网盘用户不可多得的下载利器。
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C/C++
C/C++开发工具
流石数据管理工具
开源项目
提供API编排、ETL等能力,支持实现数据库(Mysql、PG、Oracle等)到API的可视化转换,以及多系统API的整合、数据抽取与加工处理、自动依赖分析及数据血缘分析、实时MQTT消息的动态监听等;即可用于与低代码前端工具配合,为低代码前端提供接口,也可当成一个简单的ESB使用或ETL工具或数据中台使用
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Java
API管理
Avalonia跨平台Blog
开源项目
系统概述 本方案采用Avalonia UI框架开发跨平台博客系统,支持Windows、macOS和Linux三大操作系统。系统将提供完整的博客创作、发布和管理功能,同时注重用户体验和界面美观性。 核心功能 分类与标签系统:支持多级分类和灵活标签管理,提供可视化标签云和分类导航 时间线展示:精美的UI设计呈现博客发布时间轴,支持按年月日多维度浏览 友链管理:可视化友链展示界面,支持分组管理和自定义排序 技术特色 自研Markdown解析引擎:专门优化代码高亮、数学公式和图表渲染性能 多数据库支持:适配SQLite、PostgreSQL、MySQL等主流数据库 WebAPI接口:提供RESTful API供第三方应用集成
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C#
c#
个人博客搭建
开源项目
本项目基于Hexo静态博客框架搭建,结合Node.js环境实现快速生成与部署。Hexo以高效、简洁著称,支持Markdown编写文章,自动生成静态HTML页面,配合主题系统可轻松定制博客外观。 项目采用轻量级架构,无需数据库,所有文章以文件形式存储,便于管理和备份。通过Hexo丰富的插件生态,集成了代码高亮、文章搜索、SEO优化等功能。部署方式灵活,可一键发布至GitHub Pages、Vercel或Netlify等平台,实现自动化构建与全球CDN加速。 此外,项目优化了访问速度,支持响应式设计,适配PC和移动端。结合Git进行版本控制,方便内容更新与协作。整体结构清晰,适合技术写作、个人日志或作品展示,兼顾性能与可维护性。
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HTML5
任务/项目管理
ansible部署使用
开源项目
传统运维面临 重复操作效率低、环境配置易出错、多节点管理复杂 等痛点。Ansible 提供了一套无代理(Agentless) 的自动化解决方案,实现: 批量配置管理:一键部署数百台服务器的环境配置; 应用自动化发布:标准化流程保障发布一致性; 持续合规检查:自动巡检系统状态并修复偏差; 复杂任务流程化:将手工操作转化为可复用的自动化脚本。 核心价值:提升运维效率70%+,降低人为失误,实现基础设施即代码(IaC)。
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Maven
自动化运维
星洛
开源项目
项目介绍: 该项目是使用原生 Android 开发的一款即时通讯软件。通过 WebSocket 技术,保证了信息传输的可靠性。 技术实现: 项目使用 Bmob 后端的第三方短信业务,实现了手机号登陆时的短信收发验证。 项目使用 Mysql 提供的第三方 SDK,实现了对数据库的远程操作 项目通过调用百度云提供的第三方SDK接口,实现了与 AI 聊天的功能 项目已开源,可以直接从开源地址下在 APK 安装文件。
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Android
Android
低代码数据处理流程
开源项目
我这个开源低代码项目是一种可视化应用开发工具,帮助用户通过拖拽组件、配置参数、少量代码即可快速构建业务系统。它降低了传统开发门槛,加快了软件交付速度,广泛应用于数据管理、流程审批、报表可视化等场景,重点是事件,对整个页面的数据流向做控制。但现在该低代码平台暂支持数据建模,适合个人的应用开发,但目前还不够成熟,我再修改并升级它。
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Vue
常用JavaScript包
抽取幸运数字
开源项目
1.本项目为了实现一个简单的抽取幸运数字,可以应用与聚会时抽奖活动。 2.本项目主要使用golang + html + css 开发。 3.项目秉承轻量、便捷的开发思想,实现以下内容: 【实时抽选】用户点击按钮后,服务器随机生成一个幸运数字,并通过 WebSocket 实时推送到客户端。 【结果展示】客户端接收到服务器的消息后,即时更新页面显示幸运数字。 【用户交互】提供简洁的用户界面,允许用户参与抽选并查看结果。
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Go
websocket
日志反馈apk开发
开源项目
开发系统apk,用于抓取log,比如通过adb log -b -all抓取所有的日志,或者按照类别抓取对应日志信息后写入文件并打包相关异常信息后,传到服务器,方便测试人员进行问题跟踪反馈。本人主要负责setting模块开发,时而完成apk任务的开发。当手机发生相关异常时,用户能够使用次apk进去日志信息的抓取,用户进入界面,点击日志抓取功能,系统就开启服务进行日志信息抓取和写文件操作,用户点击取消按钮,则抓取日志的服务停止,相关日志文件也会删除。当用户点击“Feed and complete”按钮,则停止服务和文件重命名和文件保存操作,并跳转到反馈界面,通过此界面,用户能够添加相关信息,如问题发生的时间,截图、频率及问题类别等,进行data check操作后,打包文件并上传服务器,完成反馈动作。便于开发人员及测试及时掌握相关信息,做出相应的操作。
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Android
手机开发工具
投标招标竞拍ai网站
开源项目
在AI对话网站开发中,我充分运用Spring AI与Ollama,深入钻研技术细节。通过反复调试与优化,显著提升对话模型的精准度与智能性。我熟悉框架特性,能灵活应对各种复杂逻辑,确保高效对话交互。此外,还基于Spring Boot框架编写后端分离接口,保障系统稳定性与扩展性。此经历让我在AI技术应用方面积累宝贵经验,为后续项目提供有力技术支持。
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Java
电商
websocket系统
开源项目
web 系统 websocket http 后端服务 可以实现类似聊天室的功能 随着互联网技术的迅速发展和普及,在线聊天和实时通信成为人们日常交流的重要方式。聊天室系统作为实时通信的一种重要形式,具有广泛的应用场景,如远程教育、在线游戏、即时通讯、网络直播等。因此,设计和实现一个基于Java的聊天室系统具有重要的研究背景和实际应用价值。 传统的聊天方式,如电话、短信、电子邮件等,已经无法满足人们对实时、便捷、高效沟通的需求。而基于Java的聊天室系统能够提供一个集中、开放、实时的交流平台,使得人们可以随时随地与其他人进行沟通交流。 近年来,Java作为一种面向对象的编程语言,在Web应用程序的开发中得到了广泛的应用。Java具有跨平台、高性能、高安全性等优点,特别适合用于开发大型的、复杂的网络应用程序。因此,基于Java的聊天室系统的设计和实现具有重要的现实意义和技术可行性
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Java
HTML5开发相关
jqp-admin
开源项目
1.本系统主要通过amis,java,magic-api解决了快速开发后台管理系统,并且能够实时调整线上系统,包括但不限于:新增表/页面/表单/后台逻辑 2.实现的功能清单 1)在线建表 2)在线配置表单,列表 3)sass模式的多组织管理 4)数据权限控制,按钮级别的功能权限控制,url级别的访问权限控制 5)工作流 6)数据监听,数据的增删改,在前后做数据校验/额外业务逻辑编写 7)数据日志,通过少量配置,实现数据变更日志 8)定时任务,动态任务(一次性定时任务)
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Java
低代码
某生活服务平台app——UI自动化测试
开源项目
【项目背景】针对某生活服务app中的家政服务的搜索和筛选功能实现UI自动化测试,包括搜索框和分类筛选器等稳定功能的测试,从而提高回归测试的效率和覆盖率。 【项目实施】1. 搭建移动端app自动化测试框架; 2. 采用Appium+Pytest+PO来分层实现app自动化,并输出测试报告和测试结果文档; 3. 通过UC devtools来探测WebView中的元素,然后通过上下文context来处理WebView中的内容; 4. 测试用例数据统一在CSV数据文件中管理保存,通过Python的csv库来处理文件中的数据,同时结合pytest自带的参数化来实现数据驱动。
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Python
appium
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