t0_54program-优快云博客

原创 1871创新中心：推动机器学习学术与企业应用的融合

在科技飞速发展的今天，机器学习和人工智能领域的发展日新月异。而如何将学术研究与企业应用更好地结合起来，培养出适应实际需求的专业人才，成为了行业关注的焦点。今天，我们就来深入了解一下位于芝加哥的1871创新中心在这方面所做出的努力。

2025-04-16 02:18:36 6

本文实现了一个概念验证的 GAN 模型，用于从一个非常简单的数据分布中生成数据。可视化判别器更新前后的情况。更改层的激活函数，观察训练和生成样本的差异。添加更多层和不同类型的层，观察对训练时间和训练稳定性的影响。修改生成数据的代码，使其包含来自两条不同曲线的数据。修改上述代码，使其适用于更复杂的数据，如 MNIST、CIFAR - 10 等。在未来的工作中，我们将讨论 GANs 的局限性以及解决这些问题所需的修改。通过不断地研究和实践，相信 GANs 将在更多领域发挥出巨大的潜力。

2025-04-16 02:16:22 5

原创移动设备上文本到图像扩散模型的新突破

蒸馏管道”指的是将大型复杂的机器学习模型压缩和优化为更小、更简单模型的过程。在SD - v1.5上进行步骤蒸馏，将其作为教师模型，目标是获得一个16步的UNet模型，其性能与50步的模型相当。然后，以这个16步的UNet作为新的教师模型，训练一个高效的8步UNet。通过这种方式，从50步模型过渡到16步模型，最终提炼为8步模型，关键在于利用中间模型作为教师，将其知识提炼到较小的版本中。此外，论文还引入了一种CFG（上下文无关文法）感知的步骤蒸馏方法，进一步提高了学生模型的性能。

2025-04-16 02:13:44 80

原创 DeciDiffusion：文本到图像生成模型的新突破

尽管DeciDiffusion有诸多优点，但也存在一些局限性。它无法生成完全逼真的照片级图像，图像中常见伪影；处理复杂构图仍然是一个挑战，模型的自动编码方面也存在一定损失；生成完美的人脸和人体形态对于每个扩散模型来说都是难题；而且DeciDiffusion主要针对英文描述进行了优化，对其他语言的处理效果不佳。总体而言，DeciDiffusion是生成式AI应用的一项重要进步。它不仅优化了内容创作和广告等实时项目，还大幅降低了运营成本。与SD相比，DeciDiffusion在训练和推理方面都更快、更高效。

2025-04-15 02:22:49 5

原创深度强化学习：打造超级马里奥兄弟通关智能体

强化学习是一类学习算法，在这类算法中，智能体通过与环境进行交互来学习。简单来说，智能体要学会采取行动，让自己从当前状态达到最优可达状态。为了更好地理解，我们来看一个例子。假设有一个3×3的网格，这个网格就是智能体的环境，网格中的每个方块被称为一个状态，环境有起始状态（绿色高亮）和结束状态（红色高亮）。智能体就像人类一样，通过一次次的“尝试”（即一个回合）来学习。每个回合开始时，智能体从起始状态出发，不断采取行动，直到到达结束状态，此时回合结束，新的回合又会从起始状态重新开始。

2025-04-15 02:20:26 34

原创 FLUX：图像生成领域的新突破

通过对FLUX的详细研究和实际测试，可以确定它是迄今为止最强大、最具能力的图像生成模型。它代表了图像合成技术的显著进步，为未来这些模型的发展带来了更多的可能性。如果你对图像生成技术感兴趣，不妨尽快在DigitalOcean GPU Droplets上尝试使用FLUX，借助NVIDIA H100，你可以轻松在短时间内生成令人惊叹的图像。

2025-04-15 02:17:15 7

原创图神经网络：原理、架构与应用

图神经网络是一个非常活跃的新兴研究领域，具有巨大的潜力，因为现实生活中有许多数据集可以以图的形式进行结构化。未来，我们可以利用 PyTorch Geometric 来处理图数据并构建自己的图神经网络。如果你想深入了解图神经网络，推荐观看 Petar Veličković 关于图神经网络理论基础的讲座，以及 Aleksa Gordić 在其 AI Epiphany 频道上的优秀视频系列。

2025-04-15 02:15:03 7

原创数据仓库、数据湖与数据湖仓：数据存储方案全解析

在当今数字化时代，数据的存储和管理是企业和组织面临的重要挑战之一。目前，最流行的数据存储解决方案包括数据仓库、数据湖和数据湖仓。下面，我们将详细介绍这些存储选项，并分析它们在特定用途中的优缺点。

2025-04-15 02:12:25 7

原创图像表示：从传统方法到现代技术

在当今的计算机视觉领域，图像表示是一项至关重要的任务。它不仅能够帮助我们更高效地处理和分析图像，还在图像生成、分类等多个方面发挥着关键作用。

2025-04-15 02:09:41 93

原创深入探究迁移学习：概念、方法与应用

迁移学习是一种机器学习方法，它以预训练模型为基础来训练新的模型。举例来说，一个经过面部识别训练的模型可以被调整用于MRI扫描分析。要是从头开始训练模型，收集并标记数千张类似的癌症图像是非常困难的，但对现成的模型进行微调则容易得多。其原理很简单：既然机器学习模型已经知道如何对某类图片进行分类，那么它就能学会识别特定疾病的图像，比如创伤性脑损伤或癌症转移。通过迁移学习，我们能够更快地获得非常准确的结果。

2025-04-15 02:07:00 8

原创深入理解深度学习中的梯度下降算法

深度学习在很大程度上是关于解决大规模、复杂的优化问题。神经网络本质上是一个非常复杂的函数，由数百万个参数组成，代表着一个问题的数学解决方案。以图像分类任务为例，AlexNet 就是一个数学函数，它接受一个表示图像 RGB 值的数组，并输出一系列类别得分。

2025-04-15 02:04:02 108

原创 AI应用构建器：助力企业应用开发的利器

AI应用构建器是利用人工智能技术来促进移动和网页应用程序创建的平台。它们提供预建模板、拖放式界面和AI驱动的自动化功能，让专业开发者能够加快应用构建的过程。例如，一个小型电商企业想要快速搭建一个移动购物应用，使用AI应用构建器就可以借助其预建模板和自动化功能，在短时间内完成应用的初步搭建。优势：具有灵活性，可用于广泛的任务，包括编码协助、调试和生成想法；易于使用，通过对话式提示即可操作；能根据交互和用户反馈不断改进。劣势：回答有时可能不准确或需要进一步完善；对于非常具体的技术场景缺乏深入的上下文理解；

2025-04-15 02:01:23 142

原创 ChatGPT 替代品大揭秘：功能、优缺点全解析

ChatGPT 的问世宛如一颗重磅炸弹，促使众多科研实验室纷纷投身于创建或改进自家的 AI 聊天机器人的热潮中，一场激烈的聊天机器人竞赛就此拉开帷幕。如今的市场上，无论是免费的还是付费的聊天机器人，都如繁星般琳琅满目。接下来，我们就深入探究一下这些 ChatGPT 替代品的强大功能以及它们各自的优缺点。

2025-04-15 01:58:05 21

原创探索小型大语言模型TinyLlama的魅力

TinyLlama是一个参数仅为11亿的紧凑型语言模型，它在大约1万亿个标记上进行了约3个周期的预训练。该模型基于Llama 2的架构和分词器构建，是开源社区的一项新成果。TinyLlama不仅提高了计算效率，而且在各种下游任务中，其表现超过了其他同等规模的语言模型，展现出了卓越的性能。与其他类似规模的开源语言模型相比，TinyLlama表现出色。在各种下游任务中，它都超越了OPT - 1.3B和Pythia1.4B。

2025-04-15 01:54:53 4

原创使用遗传算法构建 CoinTex 游戏代理

CoinTex 是一款使用 Kivy 框架开发的开源跨平台 Python 3 游戏。该游戏的源代码可以在 GitHub 上找到，它是《使用 Kivy 和 Android Studio 在 Python 中构建 Android 应用》这本书的一部分。游戏的主要 Python 脚本名为 main.py，其 GUI（小部件树）则在名为 cointex.kv 的 KV 文件中构建。运行游戏时，只需运行 main.py 脚本。

2025-04-15 01:52:31 667

原创使用PyTorch从零实现StyleGAN1：详细指南

在当今的生成对抗网络（GANs）领域中，StyleGAN是最为出色的模型之一。本文将基于论文“A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks”，使用PyTorch对StyleGAN进行简洁、清晰且易于理解的实现，同时尽可能复现原论文的内容。

2025-04-15 01:49:57 4

原创 Gemma 2：开启人工智能普及新时代

在当今时代，人工智能（AI）被寄予解决世界重大问题的厚望，然而要实现这一目标，前提是让更多人掌握使用它的工具。2024 年 6 月 27 日，谷歌作为人工智能技术领域的领军者，推出了 Gemma 2 9B 和 27B 这一组轻量级、先进的人工智能模型，这一举措成为人工智能民主化进程中的一个重要里程碑。

2025-04-15 01:47:00 4

原创利用LSTM网络进行天气预测：原理与实践

LSTM网络属于循环神经网络的一种，它与其他神经网络的不同之处在于具有时间维度，能够考虑时间和序列因素。实际上，LSTM被认为是RNN中最有效且广为人知的子类，它属于一类用于识别数据序列模式的人工神经网络，适用于处理包括数值时间序列数据在内的各种数据。经典的RNN理论上能够跟踪输入序列中的任何长期依赖关系，但在实际应用中存在局限性。例如，在反向传播网络中，长期梯度往往会趋近于零或趋于无穷大，这取决于计算过程中使用的有限精度数字集。而LSTM的设计初衷就是为了解决RNN中的“长期依赖”问题。

2025-04-15 01:44:31 17

原创利用dlib库实现个人照片中的人脸识别

人脸识别是一种通过分析图片、视频片段或实时画面中的人脸来识别人类的技术。直到最近，人脸识别对于计算机视觉来说还是一个难题。但深度学习技术的引入改变了这一局面，它能够处理大量的人脸数据，分析丰富复杂的人脸图像，使得人脸识别变得更加容易，甚至在某些方面比人类的视觉识别能力还要出色。

2025-04-14 02:10:15 31

原创 YOLO-World：零样本目标检测的新突破

YOLO-World是一种先进的实时检测器，旨在提高实际应用中的效率和开放词汇能力。它是对传统YOLO架构的全新补充，支持开放词汇预训练和检测，利用RepVL-PAN有效集成视觉和语言信息。通过对不同图像的实验，充分展示了YOLO-World卓越的速度和性能，凸显了在紧凑模型上进行视觉 - 语言预训练的优势。我们有理由相信，YOLO-World将成为现实世界中开放词汇检测任务的新标杆。

2025-04-14 02:07:55 8

原创 1871创新中心：搭建机器学习学术与企业应用的桥梁

在当今科技飞速发展的时代，机器学习和人工智能领域的发展日新月异。学术研究与企业应用之间的有效衔接，对于推动行业的进步至关重要。今天，我们就来深入了解一下芝加哥的1871创新中心在这方面所做出的努力。

2025-04-14 02:05:46 80

原创探索生成式人工智能与生成对抗网络

生成式人工智能，简单来说，是指那些能让机器利用文本、音频文件和图像等创造或生成内容的算法。与常见的判别式模型不同，判别式模型如卷积神经网络或循环神经网络，主要用于区分数据中的模式，将其分类到不同类别中，像图像识别、皮肤癌诊断、以太坊价格预测等应用都属于判别式模型的范畴。而生成式模型则能够生成新的数据模式，从而产生新的图像、文本和音乐等。从严格的数学形式来看，判别式模型试图估计后验概率 p(y | x)，也就是给定输入样本（如手写数字图像）时输出样本（手写数字）的概率。

2025-04-14 02:03:21 5

原创深入了解Bagging集成方法：减少方差与防止过拟合

集成方法，正如其名，是指一组模型协同工作以解决共同问题。它不像传统方法那样依赖单一模型来寻求最佳解决方案，而是利用多种不同方法的优势来弥补每个模型的个体弱点。最终的模型集合应该比任何单个模型都更不容易出错。Bagging，也称为自助聚合，是多个预测模型的聚合。每个模型单独训练，然后通过平均过程进行组合。Bagging的主要目标是实现比任何单个模型更小的方差。要理解Bagging，我们首先要了解自助法（Bootstrapping）。Bagging通过减少方差提高了模型的精度和准确性，但代价是计算成本较高。

2025-04-14 02:01:02 31

原创自动语音识别：深度学习方法综述

自动语音识别，简单来说，就是把人类的语音识别出来并转化成文字。早期的研究方法主要集中在手动特征提取和一些传统技术上，比如高斯混合模型（GMM）、动态时间规整（DTW）算法以及隐马尔可夫模型（HMM）。这些方法在当时为语音识别技术的发展奠定了基础，但随着技术的进步，它们也逐渐暴露出一些局限性。综上所述，深度架构已经对自动语音识别产生了重大影响。卷积神经网络、循环神经网络和变换器等技术都得到了成功的应用，当今的最先进模型通常结合了上述多种技术。

2025-04-14 01:58:05 6

原创深入理解贝叶斯决策理论及其在机器学习中的应用

在模式分类领域，贝叶斯决策理论是一种重要的统计方法。它借助概率进行分类，并衡量将输入分配到特定类别的风险（即成本）。本文将逐步剖析贝叶斯决策理论的各个核心概念，最后探讨其在机器学习中的应用。

2025-04-14 01:55:32 4

原创从零开始在Python中实现梯度下降算法优化人工神经网络参数

到目前为止，我们已经成功实现了适用于1个输入或2个输入的GD算法。在下一个教程中，我们将扩展之前的实现，使算法能够处理更多的输入。通过下一个教程中讨论的例子，我们将推导出一个通用规则，让GD算法能够处理任意数量的输入。

2025-04-14 01:52:47 3

原创 APISR：动漫超分辨率技术的重大突破

超分辨率技术的重要性不言而喻，它能让那些分辨率较低的老动漫进行放大处理，以满足现代显示标准，同时还能保持视觉上的逼真度，让观众在不同尺寸和分辨率的屏幕上都能有良好的观看体验。在实际操作中，如果使用NVIDIA A100 Tensor Core GPU（由NVIDIA Ampere架构提供支持，为人工智能、数据分析和高性能计算提供了无与伦比的加速，其80GB GPU拥有世界上最快的内存带宽，超过每秒两TB），启动机器后，将特定的代码复制粘贴到笔记本中并运行，就可以生成Gradio网络应用程序链接。

2025-04-14 01:50:11 124

原创深度解析：前馈与反馈神经网络的对比

在人工智能建模的研究中，神经网络的结构变得越来越重要。目前已经发展出了两种相对的结构范式：反馈（递归）神经网络和前馈神经网络。本文将深入分析这两种架构，并通过一些用例比较它们的性能。

2025-04-14 01:47:46 9

原创在云端通过Paperspace搭建由GPU驱动的Jupyter Notebook

在当今的数据分析和机器学习领域，使用GPU来加速计算是非常常见的需求。而Jupyter Notebook作为一个强大的交互式开发环境，更是深受广大开发者的喜爱。本文将详细介绍如何通过Paperspace在云端搭建一个由GPU驱动的Jupyter Notebook。

2025-04-14 01:45:11 5

原创 Gleam编程语言与软件开发的多面探讨

在最新一期的视频访谈中，我们有幸邀请到了Gleam编程语言的创造者Louis Pilfold。Gleam是一种快速、友好且具有函数式特性的语言，用于构建类型安全、可扩展的系统，它运行在与Erlang和Elixir相同的BEAM虚拟机上。这次访谈内容丰富，涉及人文知识对软件开发的帮助、编译器开发、Rust语言以及Gleam语言本身等多个方面。

2025-04-14 01:43:05 4

原创探索Llama Factory：轻松微调大语言模型

如今，有效的微调已成为大语言模型适应特定任务的必要手段。尽管这一过程有时需要付出一定的努力且具有挑战性，但Llama Factory的出现改变了这一局面。作为一个综合框架，它整合了先进高效的训练技术，用户无需编码即可轻松为100多种大语言模型定制微调过程。越来越多对大语言模型感兴趣的人被吸引到Llama Factory，尝试调整自己的模型，这有助于开源社区的发展和活跃。Llama Factory也因此声名鹊起，甚至在Awesome Transformers3中被列为高效微调大语言模型的领先工具。

2025-04-14 01:40:39 125

原创可解释人工智能：解锁黑盒，赋能行业

可解释人工智能是一系列使人类能够解开计算机决策“黑箱”的方法。固有可解释模型：这类模型从设计之初就考虑到易于理解的特性，方便人类解读其决策过程。黑盒模型：这些模型在设计时并未遵循可解释人工智能的原则，需要特殊技术才能解读其含义。例如一些复杂的深度学习模型，其内部结构和决策逻辑如同一个黑匣子，难以直接理解。可复制模型：如果机器学习模型取得的研究结果能够被复制，就说明它是有效的。然而，有时很难确定复制过程是否正确。

2025-04-14 01:38:09 295

原创机器学习中的遗传算法：原理、实现与应用

在当今的科技领域，机器学习无疑是最热门的话题之一。它能够让系统从所提供的数据中学习，从而不断优化自身的性能。机器学习主要可分为监督学习、无监督学习和强化学习这三种类型。监督学习是基于有标签的数据进行学习的。比如说回归和分类问题，就属于监督学习的范畴。在回归问题中，系统会根据已知的输入和对应的输出标签，学习输入与输出之间的关系，从而对新的输入进行预测。

2025-04-14 01:35:42 114

原创在Chromebook上使用Paperspace运行Tableau Desktop的指南

Tableau Desktop是一款商业分析工具，它的强大之处在于能够将各种数据源的数据进行可视化呈现，并从中提取有价值的见解。它支持团队协作，并且可以轻松应对大规模的数据。但Chromebook这类设备由于自身性能限制，无法直接运行Tableau Desktop，而Paperspace的出现解决了这个问题。Tableau为数据分析提供了强大的工具，而Paperspace的一流云桌面则为团队协作提供了便利的环境。

2025-04-12 15:48:51 16

原创深入解析梯度提升算法：原理、实现与应用

集成学习是通过集合多个“弱”模型来构建一个“强”模型，而梯度提升属于提升方法（Boosting）的范畴。它通过迭代地从每个弱学习器中学习，逐步构建出一个强大的模型，可用于优化回归、分类和排序等任务。本文将重点聚焦于分类问题。提升方法的灵感源于这样一种直觉：弱学习器可以经过改进而变得更强大。AdaBoost是第一个提升算法，后来杰罗姆·H·弗里德曼（Jerome H. Friedman）等研究人员在此基础上改进出了用于回归的梯度提升算法。此后，许多研究人员将该算法拓展到了机器学习和统计学的更多领域。

2025-04-12 15:46:35 823

原创 2024年软件开发趋势大揭秘

踏入2024年，软件开发领域在技术创新和市场需求变化的推动下，正以前所未有的速度演变。对于企业和开发者而言，紧跟这些趋势不仅有益，更是保持竞争力和取得成功的关键。接下来，让我们详细探讨2024年预计会产生重大影响的软件开发关键趋势。

2025-04-12 15:43:52 65

原创 DeciDiffusion：文本到图像生成领域的新突破

在人工智能领域，文本到图像模型的崛起无疑是一场变革性的转变，它为创意表达和交流开辟了新的可能性。这些模型借助先进的深度学习技术，能够根据文本输入生成逼真且与上下文相关的图像。自然语言处理和计算机视觉的融合，为将文本描述转化为视觉上引人注目的图像的应用铺平了道路。随着这些模型的不断发展和完善，它们有望彻底改变包括设计、娱乐和教育在内的多个行业，在语言和图像之间架起一座无缝的桥梁。

2025-04-12 15:40:35 6

原创提升YOLOv3性能的实用方法

在目标检测领域，YOLO一直是备受欢迎且速度极快的算法，不过其性能并非最佳。与RetinaNet或Faster RCNN等算法相比，YOLOv3的准确性还有提升空间。今天，我们就来探讨两种能显著改善YOLOv3性能的方法，分别是不同的目标检测训练启发式方法和特征金字塔的自适应空间融合。

2025-04-12 15:38:05 5

原创深入理解SWAV：基于对比聚类分配的自监督学习方法

首先，我们有两个图像特征ztz_tzt和zsz_szs，它们是同一图像经过不同随机增强变换t∼Tt \sim Tt∼T得到的。这里的图像特征是对原始图像进行处理后的一种数值表示。我们的实际目标是得到对应的代码qtq_tqt和qsq_sqs，这些代码可以看作是图像的软类别。同时，我们引入了一组KKK个原型c1cKc1...cK，这些原型位于单位球面上，是可训练的向量。它们会根据数据集中频繁出现的特征进行移动。

2025-04-12 15:33:14 8

原创探索视觉Transformer：图像分类的新途径

视觉Transformer通过将图像分类问题表述为序列问题，使用图像小块作为标记，并通过Transformer进行处理，为图像分类提供了一种新的途径。然而，它需要大量的数据和计算资源。由于预训练数据集由谷歌拥有，结果难以复现，并且即使可以复现，也需要足够的计算能力。尽管如此，ViT的出现为图像分类领域带来了新的思路和研究方向，值得我们进一步探索和研究。

2025-04-12 15:30:18 4

(源码)基于mbed框架的NJU9103评估板通信程序.zip

# 基于mbed框架的NJU9103评估板通信程序 ## 项目简介本项目是一个基于mbed框架的开源项目，用于与NJU9103评估板进行通信。该项目提供了与评估板进行SPI通信的接口，并封装了ADC数据处理、UART通信、SPI命令处理等功能，方便开发者进行快速开发和应用。 ## 项目的主要特性和功能 1. SPI通信接口封装提供了SPI通信的封装，包括SPI复位、寄存器读写、ADC转换启动停止等功能的接口。 2. ADC数据处理封装了ADC数据缓冲区和数据转储功能，方便读取和发送ADC数据。 3. UART通信提供了UART通信的接口，包括命令解析、数据接收和发送等功能。 4. SPI命令处理提供了SPI命令的解析和处理功能，包括命令解码、错误处理等。 5. 单元测试提供了完整的单元测试框架，用于测试项目的功能和稳定性。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备安装mbed框架和相应的开发环境。 2. 代码下载从项目中下载源代码文件。

2025-04-16

(源码)基于Python和YOLOv5框架的无人机监测与跟踪系统.zip

# 基于Python和YOLOv5框架的无人机监测与跟踪系统 ## 项目简介本项目借助Python和YOLOv5框架搭建无人机监测与跟踪系统。系统覆盖模型训练、测试与实际应用等环节，通过训练YOLOv5模型，实现对无人机目标的精准实时检测与跟踪，致力于提升无人机监测和跟踪的准确性与效率。 ## 项目的主要特性和功能 1. 模型训练利用YOLOv5框架针对无人机目标开展特征学习与模型优化。 2. 模型测试评估训练好的模型性能，计算精度、召回率、平均精度等关键指标。 3. 实时检测部署模型实现对无人机目标的实时检测与跟踪。 4. 数据增强采用MixUp、随机视角变换等技术增加训练数据多样性，增强模型鲁棒性。 5. 图像分割对检测到的无人机目标进行图像分割，提取详细信息。 6. 多尺度检测支持不同尺寸和分辨率的无人机目标检测。 ## 安装使用步骤 ### 环境准备 1. 安装Anaconda3，创建Python 3.8版本的实验环境。

2025-04-16

(源码)基于Windows系统的贪吃蛇游戏.zip

# 基于Windows系统的贪吃蛇游戏 ## 项目简介这是一个基于Windows系统的贪吃蛇游戏源码。游戏采用经典的贪吃蛇玩法，通过键盘控制蛇的移动，吞食食物并避免触碰自身或游戏边界。游戏具有友好的用户界面和简单的操作方式。 ## 项目的主要特性和功能 1. 经典贪吃蛇玩法玩家控制蛇移动，吞食食物，不断增长。 2. 简单的键盘控制使用上下左右键控制蛇的移动。 3. 游戏得分机制吞食食物可获得分数，达到一定分数后游戏结束。 4. 游戏边界检测防止蛇触碰游戏边界。 5. 碰撞检测防止蛇触碰自身。 ## 安装使用步骤 1. 下载本项目的源码文件。 2. 使用任何支持C语言的开发环境（如Visual Studio）打开源码文件。 3. 编译并运行程序。 4. 使用键盘的上下左右键控制蛇的移动。

2025-04-16

(源码)基于CocosCreator框架的游戏启动与资源管理系统.zip

# 基于CocosCreator框架的游戏启动与资源管理系统 ## 项目简介本项目是一个基于CocosCreator框架的游戏启动与资源管理系统，主要用于管理游戏的启动参数、资源加载、UI管理以及网络通信等功能。项目采用TypeScriptJavaScript语言开发，支持多平台运行，包括Web、Android和iOS。通过模块化的设计，项目提供了高效、稳定的资源管理和游戏启动流程。 ## 项目的主要特性和功能启动参数管理通过AppConfigure接口管理游戏的启动参数，包括SDK账号信息、SDK配置、游戏环境参数等，确保游戏在不同环境下能够正确启动。资源加载与管理通过AssetImpl类管理资源的加载与释放，确保资源的生命周期与组件的生命周期同步，避免资源泄漏。 UI管理通过UIMgr管理器统一管理窗口的显示、隐藏、复用等操作，支持窗口的预加载资源管理，提升UI的加载效率。

2025-04-16

(源码)基于Arduino ESP8266的FyrMesh节点库.zip

# 基于Arduino ESP8266的FyrMesh节点库 ## 项目简介 FyrNode是一个用于设计、配置和部署FyrMesh平台节点的固件库。它提供了一个基于Arduino的库，支持ESP8266开发板，旨在简化传感器节点和控制节点的开发过程。通过模块化的硬件配置和自定义消息传递协议，FyrNode使得在FyrMesh网络中部署和管理节点变得更加容易。 ## 项目的主要特性和功能模块化硬件配置支持多种传感器和硬件配置，用户可以根据需求自定义节点。自定义消息传递协议包括InterMesh Communication (IMC) 和 InterControl Communication (ICC)，支持节点间的消息传递和控制命令。易于使用的API提供FyrNode和FyrNodeControl类，简化节点的初始化和更新过程。依赖管理依赖于painlessMesh、ArduinoJSON和JCButton库，确保功能的完整性和稳定性。

2025-04-16

(源码)基于C语言的俄罗斯方块游戏.zip

# 基于C语言的俄罗斯方块游戏 ## 项目简介本项目是一个基于C语言开发的俄罗斯方块游戏，使用DevC++作为开发环境，适用于Windows系统。游戏实现了经典的俄罗斯方块玩法，玩家可以通过简单的操作体验游戏的乐趣。 ## 项目的主要特性和功能 1. 经典玩法支持方块的移动、旋转和下落，玩家可以消除行来得分。 2. 界面友好提供清晰的开始界面、按键说明和游戏规则，方便玩家上手。 3. 信息展示游戏界面展示当前得分、等级和剩余时间等信息。 4. 简单操作通过按键操作控制方块的移动和旋转，操作简单直观。 ## 安装使用步骤 1. 复制代码将项目代码复制到本地开发环境，使用以下命令 shell 2. 导入项目将项目导入到DevC++编辑器中打开DevC++，点击“文件”菜单，选择“新建” > “项目”。选择“导入现有源代码”，然后选择复制下来的项目文件夹。按照提示完成项目导入。

2025-04-16

(源码)基于PyTorch的RACE阅读理解任务模型.zip

# 基于PyTorch的RACE阅读理解任务模型 ## 项目简介本项目使用PyTorch框架实现了对RACE阅读理解任务的模型微调，包括数据集的切分、预处理、模型训练和评估等步骤。项目使用BERT预训练模型进行微调，以提高模型在RACE阅读理解任务上的性能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据预处理项目提供了数据预处理脚本，用于将RACE数据集转换为模型可以接受的输入格式，包括分词、添加特殊标记等步骤。 2. 模型构建项目使用了BERT预训练模型，并根据RACE数据集的多选任务进行了模型微调。 3. 模型训练提供了训练脚本，支持从命令行参数解析数据目录、模型路径、输出目录等，进行模型训练。 4. 模型评估在模型评估阶段，脚本会读取测试数据，将其转换为模型可以接受的输入特征，然后使用模型进行预测，并计算准确率等评估指标。 5. 模型转换项目还提供了将TensorFlow格式的预训练BERT模型转换为PyTorch格式的工具。

2025-04-16

(源码)基于嵌入式系统的自动加湿器系统.zip

# 基于嵌入式系统的自动加湿器系统 ## 项目简介这是一个为嵌入式系统课程制作的小项目，名为autohumidifier。本项目的目标是设计和实现一个智能加湿器系统，能够自动根据环境湿度调节加湿器的工作状态，提高居住环境的舒适度。 ## 项目的主要特性和功能 1. 环境湿度检测系统能够实时检测环境湿度，并通过传感器获取湿度数据。 2. 自动控制根据设定的湿度阈值，自动启动或关闭加湿器，以保持环境湿度在理想范围内。 3. 湿度阈值可调用户可以根据需要调整湿度阈值，以适应不同的环境需求。 4. 简单易用提供简洁的用户界面，方便用户查看环境湿度和加湿器状态，以及调整设置。 ## 安装使用步骤假设用户已经下载了本项目的源码文件，以下是安装使用步骤 1. 解压源码文件将下载的源码文件解压到指定的目录。 2. 配置环境根据项目需求，配置相应的硬件环境，如湿度传感器、加湿器控制板等。

2025-04-16

(源码)基于ESP8266的WIFI连接CO2传感器系统.zip

# 基于ESP8266的WIFI连接CO2传感器系统 ## 项目简介本项目是一个基于ESP8266微控制器和MH Z19 CO2传感器构建的WIFI连接CO2传感器系统。系统通过128x64 I2C oled显示屏展示当前测量数据，并将测量结果通过MQTT协议进行发布，在家庭系统中可由运行Mosquitoo、Nodered、InfluxDB和Grafana的树莓派接收。 ## 项目的主要特性和功能 1. 实时数据展示利用128x64 I2C oled显示屏实时显示CO2浓度、温度等测量数据。 2. MQTT数据发布将测量数据通过MQTT协议发布，可在家庭系统中接收处理。 3. 数据存储与可视化配合树莓派上的InfluxDB和Grafana实现数据的存储和可视化展示。 4. 配置管理可通过网页界面配置WIFI SSID和密码（待实现）。 ## 安装使用步骤 ### 环境准备确保已安装PlatformIO开发环境。 ### 硬件连接

2025-04-16

(源码)基于Django框架的分页器系统.zip

# 基于Django框架的分页器系统 ## 项目简介这是一个基于Django框架的分页器项目，核心目标是创建通用的分页器模块，使其能够便捷地应用于不同的分页界面。 ## 项目的主要特性和功能 ### 特性 1. 采用Django框架的MVC架构，代码结构清晰，便于维护和扩展。 2. 通过数据库迁移创建多个模型，并建立了模型之间的关系。 3. 在视图层实现分页逻辑，在模板层展示分页结果。 4. 提供初始的数据库迁移脚本，方便创建数据库表。 ### 功能 1. 自定义Paginator类，专门处理分页逻辑。 2. 提供视图函数和模板，用于展示书籍列表并使用Paginator进行分页。 3. 包含多个模型（Employee, Employee2, Dept, Author, Book），用于演示分页器的使用。 ## 安装使用步骤 ### 1. 安装依赖确保已经安装Django框架和pymysql库。 ### 2. 配置环境

2025-04-16

(源码)基于Arduino的WiFi模块库.zip

# 基于Arduino的WiFi模块库 ## 项目简介该项目是一个用于Arduino的WiFi模块库，提供了与WiFi模块进行通信的接口和功能。该库基于SPI通信，包含了各种与WiFi模块交互的方法，如设置网络、设置密码、扫描网络、下载文件等。该库包含了公共和私有方法，用于设置和获取WiFi模块的各种参数，如网络SSID、密码、IP地址、子网掩码、网关等。此外，还提供了高级功能，如下载文件、设置WiFi模式、启动扫描网络、重命名文件、执行文件操作等。该库还提供了WiFi模块的初始化和去初始化方法，以及用于获取当前网络状态、加密类型、RSSI值、主机名解析等查询功能。 ## 项目的主要特性和功能通信接口提供了与WiFi模块进行通信的接口。 SPI通信支持SPI通信。参数设置与获取包含了公共和私有方法，用于设置和获取WiFi模块的各种参数。高级功能提供了高级功能，如下载文件、设置WiFi模式、启动扫描网络等。

2025-04-16

(源码)基于C++的AI中台+流媒体解决方案.zip

# 基于C++的AI中台+流媒体解决方案 ## 项目简介基于C++的AI中台+流媒体解决方案（aistream）是一个开源项目，旨在提供一个灵活、可扩展的AI算法模型快速工程化解决方案。项目以C++为主要编程语言，集成了多种AI算法模型、流媒体处理、网络通信、数据库管理等功能，为开发者提供了一套完整的AI算法工程化平台。 ## 主要特性和功能 1. 算法模型快速工程化项目提供了丰富的深度学习模型库，包括人脸检测、人脸识别、人体姿态估计、目标跟踪等算法，并支持用户自定义算法模型的导入。 2. 流媒体处理支持多种视频流格式（如RTSP、RTMP、HLS等），提供了视频预览、实时抓拍、视频编码等功能，并支持多种视频处理插件。 3. 网络通信项目支持多种网络通信协议（如HTTP、WebSocket、RTSP等），允许用户通过RESTful API等方式与服务器进行交互。

2025-04-16

(源码)基于PyTorch框架的Img2Inchi模型.zip

# 基于PyTorch框架的Img2Inchi模型 ## 项目简介本项目旨在将分子骨架式图像转换为InChI表达式，利用深度学习技术实现高效的图像到文本转换。项目采用PyTorch框架，结合卷积神经网络（CNN）和Transformer或LSTM模型，实现高精度的分子结构识别与转换。 ## 主要特性和功能 1. 图像到InChI转换通过深度学习模型将分子图像转换为InChI表达式。 2. 多种模型支持支持Transformer和LSTM两种模型架构，用户可根据需求选择。 3. 数据预处理提供数据下载、解压和预处理功能，确保数据集的正确格式和质量。 4. 模型训练与评估支持模型的训练、评估和优化，提供详细的配置参数和训练流程。 5. 图形用户界面提供简单的GUI界面，方便用户进行图像上传和InChI转换操作。 ## 安装使用步骤 ### 1. 环境准备

2025-04-16

(源码)基于React框架的中后台页面可视化创建工具.zip

# 基于React框架的中后台页面可视化创建工具 ## 项目简介本项目是基于React框架开发的中后台页面可视化创建工具。针对中后端管理平台常见的查询数据列表展示、详情页面展示、内容字段编辑等业务逻辑，实现了查询页、编辑页、详情页的模板开发，降低开发成本，提高开发效率。 ## 项目的主要特性和功能 1. 模板丰富包含查询列表页、新增页、编辑页、详情页四种模板，覆盖中后台常见页面类型。 2. 高度可配置化可对接口地址、请求方式、查询条件字段、结果显示字段、功能操作等进行灵活配置。 3. 数据管理灵活编辑模式下将页面配置数据存于数据库，预览模式从数据库读取数据加载模板。 4. 功能迭代丰富历经多个版本更新，新增多种表单元素、校验规则、联动功能、权限管理等，还对UI交互、性能等进行持续优化。 ## 安装使用步骤 1. 确保已下载本项目的源码文件。 2. 安装项目所需依赖，可使用npm install命令进行安装。

2025-04-16

(源码)基于C语言的PIC18F45K50微控制器4x4按键矩阵系统.zip

# 基于C语言的PIC18F45K50微控制器4x4按键矩阵系统 ## 项目简介本项目聚焦于PIC18F45K50微控制器与4x4按键矩阵的交互。借助C语言编程和GPIOs（通用输入输出端口）技术，实现对按键矩阵输入信号的读取与处理，并通过LED灯展示处理结果。旨在帮助学生掌握微控制器操作、信号采集与处理的基础知识，适用于电子爱好者、嵌入式系统开发者及相关专业学生。 ## 项目的主要特性和功能 ### 主要特性 GPIOs应用利用微控制器的GPIOs端口，实现按键矩阵信号的精准读取和高效处理。按键矩阵功能构建基本的4x4按键矩阵，支持多按键同时输入。信号处理能力通过编程实现按键输入信号的捕获、解码及处理。 ### 功能亮点信号输出显示读取按键矩阵输入信号，以二进制形式在LED灯上显示。字符值显示按下按钮时，对应显示相应的数字或字母值。移位显示功能新按键值会替换旧值，实现数字或字母值的移位显示。 ## 安装使用步骤

2025-04-16

(源码)基于Spring Boot和Spring Security的CSI员工管理系统.zip

# 基于Spring Boot和Spring Security的CSI员工管理系统 ## 项目简介 CSI员工管理系统是一个基于Spring Boot和Spring Security框架开发的后端应用，旨在为CSI公司提供一个安全、高效的员工管理解决方案。该系统集成了JWT（JSON Web Token）认证机制，确保用户身份验证的安全性，并利用Redis进行高效的缓存管理。 ## 项目的主要特性和功能 1. Spring Boot应用启动通过SecurityTokenApplication类启动Spring Boot应用，提供应用的入口点。 2. 安全配置使用Spring Security进行安全配置，包括用户认证、权限管理和JWT令牌处理。 3. Redis缓存管理通过RedisConfig和RedisUtil类配置和操作Redis，提供高效的缓存解决方案。

2025-04-16

(源码)基于 Go 语言的 Q 脚本语言.zip

# 基于 Go 语言的 Q 脚本语言 ## 项目简介 Q 语言（Q Language）是一种专为 Go 语言设计的嵌入式脚本语言，旨在与 Go 语言无缝集成。Q 语言的核心设计理念是微内核架构，所有功能以可插拔的模块形式提供。Q 语言支持 Go 语言的绝大部分特性，包括 for range、slice、map、chan、goroutine、defer 等，并且可以直接调用 Go 语言的函数、类及其成员变量和方法，无需额外的包装。 Q 语言的主要应用场景包括嵌入式脚本领域（如网络游戏中的脚本引擎）以及编译原理的教学实践。 ## 项目的主要特性和功能 1. 与 Go 语言的无缝互操作性Q 语言可以直接调用 Go 语言的函数、类及其成员变量和方法，无需额外的包装。 2. 微内核架构Q 语言的核心代码仅有约 1200 行，所有功能以可插拔的模块形式提供，用户可以根据需求定制 Q 语言的功能。

2025-04-16

(源码)基于C++编程语言的步进电机控制库 - MDStepper.zip

# 基于C++编程语言的步进电机控制库 —— MDStepper ## 项目简介本项目是一个开源的步进电机控制库，命名为MDStepper。它主要通过Arduino等嵌入式系统的中间硬件驱动来控制单极性和双极步进电机的运动。本库适用于在机器人应用中控制步进电机，支持较高的步进频率。通过简单的API接口，用户可以轻松控制电机的速度、方向、移动距离等参数。 ## 项目的主要特性和功能 ### 主要特性 1. 支持单极性和双极步进电机的控制。 2. 可通过中断定时器实现高效的电机控制。 3. 提供通用架构的轮询模式和AVR架构的中断模式。 4. 可选的自动运行功能，便于在AVR架构上实现。 ### 功能描述 1. 初始化步进电机并设置相关参数（如速度、方向等）。 2. 控制电机的启动、停止和速度调整。 3. 设定电机的移动距离和目标位置。 4. 支持多种步进模式（全步、半步等）。 5. 提供中断服务例行程序，实现精确的电机控制。

2025-04-16

(源码)基于Arduino FreeRTOS库的RuuviTag数据监控系统.zip

# 基于Arduino FreeRTOS库的RuuviTag数据监控系统 ## 项目简介本项目借助Arduino FreeRTOS库，实现从RuuviTag蓝牙低功耗设备读取温度、湿度、气压和电池电压数据，并在M5Stack Core2屏幕上实时显示。通过多任务处理，能流畅完成数据扫描、屏幕显示、电池监控等工作。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据读取运用蓝牙扫描技术，实时读取RuuviTag的温度、湿度和气压数据。 2. 多任务处理借助Arduino FreeRTOS库创建五个任务，分别负责触摸屏输入、RuuviTag扫描、屏幕显示、电池电压监控和电源消耗监控。 3. 屏幕显示在M5Stack Core2屏幕实时展示温度、湿度、气压和电源消耗数据，同时绘制温度数据图表。 4. 电池电压监控实时监测电池电压，依据电压情况调整屏幕亮度与功耗。 5. 电源消耗监控对电源消耗进行监控并更新电池容量信息。 ## 安装使用步骤

2025-04-16

(源码)基于Arduino的4位二进制计数器.zip

# 基于Arduino的4位二进制计数器 ## 项目简介此项目是基于Arduino的4位二进制计数器，借助4个LED灯来呈现计数过程。计数器从0起始，可计数到4位二进制所能表示的最大数值。并且只需修改一行代码，就能对LED灯进行添加或移除操作。 ## 项目的主要特性和功能 4位二进制计数能够从0开始计数直至最大的4位二进制数。高度灵活可通过简单修改代码来添加或移除LED灯。直观展示利用LED灯直观地展现二进制数的变化情况。 ## 安装使用步骤 1. 硬件准备准备好Arduino开发板、USB线、4个LED灯以及必要的电阻。 2. 电路连接依据Schematic图的连接方式，把LED灯连接到Arduino开发板。 3. 代码上传将已下载的项目源码上传至Arduino开发板。 4. 运行测试上传完毕后，开启开发板电源，观察LED灯的亮灭变化，以此验证计数器功能。注意需根据实际的硬件连接情况，检查并确认代码中的引脚连接是否无误。

2025-04-16

(源码)基于NodeMCU和NRF24L01的简单无线遥控系统.zip

# 基于NodeMCU和NRF24L01的简单无线遥控系统 ## 项目简介本项目利用NRF24L01无线收发器和NodeMCU构建了一个无线遥控应用，通过简单的硬件连接和软件编程，实现远程控制与指令接收功能，适用于模型车等需要无线控制的场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 无线遥控借助NRF24L01实现无线通信，达成远程遥控效果。 2. 硬件连接简单NRF24L01与NodeMCU的接线方式简便，便于搭建和扩展。 3. 多控制功能可对转向、电机等动作进行控制。 ## 安装使用步骤 1. 确认已安装所需硬件组件，如NodeMCU、NRF24L01、电池等。 2. 依据项目提供的接线图完成硬件连接。 3. 下载并解压项目源码文件。 4. 通过串口或USB连接，将源码上传至NodeMCU进行程序烧录。 5. 连接电池和电机，确保电源正常供应。 6. 完成上述步骤后，系统即可运行，可通过遥控器发送指令控制模型车动作。 ### 注意事项

2025-04-16

(源码)基于Python和MindSpore框架的PanguAlpha模型部署.zip

# 基于Python和MindSpore框架的PanguAlpha模型部署 ## 项目简介本项目是基于Python和MindSpore框架的PanguAlpha模型部署，旨在将预训练的PanguAlpha模型转换为不同格式（如ONNX、Numpy等），并进行分布式训练后的模型合并，以及模型的推理和文本生成。项目提供了模型转换、模型加载、文本生成等功能，为分布式深度学习模型的部署和推理提供了便利。 ## 项目的主要特性和功能 1. 模型转换项目提供了将MindSpore模型检查点转换为Numpy格式，以及将Numpy模型转换为PyTorch模型的功能。 2. 模型加载支持从Numpy检查点加载模型参数，并合并分布式训练后的模型，恢复为完整的模型。 3. 模型推理通过ONNX模型进行推理，并提供了文本生成功能。 4. 分布式训练后模型合并提供了将分布式训练后的模型合并为完整模型的功能。

2025-04-16

(源码)基于Arduino的嵌入式系统与机器人实验项目.zip

# 基于Arduino的嵌入式系统与机器人实验项目 ## 项目简介本项目聚焦于嵌入式系统与机器人领域，提供了一系列丰富的实验内容。涵盖硬件电路设计与软件编程多方面知识，可帮助用户探索嵌入式系统基础知识、感知与运动控制原理以及机器人互动编程等内容，深入理解嵌入式系统与机器人在实际应用中的工作原理。 ## 项目的主要特性和功能 1. 丰富多样的实验包含LED控制、传感器应用、温湿度测量等15个不同类型的实验，全面覆盖嵌入式系统的各个方面。 2. 详细代码支持每个实验都有详细的Arduino代码，便于用户理解和实现。 3. 直观实验模拟图为每个实验配备相应的模拟图，方便用户直观了解实验过程和结果。 4. 在线模拟功能提供Tinkercad网站链接，用户可在线模拟和测试实验代码。 ## 安装使用步骤 1. 确保已下载项目源码文件。 2. 安装Arduino IDE到计算机，用于编辑和上传代码。 3. 在Arduino IDE中打开下载的实验代码文件。

2025-04-16

(源码)基于C++的HDFS客户端库.zip

# 基于C++的HDFS客户端库 ## 项目简介基于C++的HDFS客户端库是一个用C++实现的Hadoop分布式文件系统（HDFS）客户端库。它旨在为非Java客户端提供一个轻量级、易于部署的HDFS客户端解决方案，避免了JNI的复杂性。该库支持HDFS的基本操作，如文件的创建、删除、读取和写入，并且具有高度的可扩展性和灵活性。 ## 项目的主要特性和功能轻量级实现基于原生的Hadoop RPC协议和HDFS数据传输协议，避免了JNI的复杂性。易于部署无需在每台机器上部署HDFS JAR包，简化了部署流程。高性能提供高吞吐量的数据访问，适合处理大规模数据集。跨平台支持通过使用sse2neon库，支持Intel SSE和ArmAarch64 NEON指令集。丰富的API提供了一系列C++ API，支持文件的创建、删除、读取、写入等操作。安全认证支持Kerberos认证，确保数据传输的安全性。 ## 安装使用步骤

2025-04-16

(源码)基于C++和FreeRTOS的机器人控制系统.zip

# 基于C++和FreeRTOS的机器人控制系统 ## 项目简介 ubik项目是一个基于C++17和FreeRTOS的机器人控制系统，专为STM32F103微控制器设计。该项目旨在为机器人提供全面的控制解决方案，包括运动控制、定位、导航和路径规划等功能。项目代码结构清晰，模块化设计使得各个功能模块易于维护和扩展。 ## 项目的主要特性和功能 1. 硬件接口使用STM32Cube库进行硬件配置，支持多种外设接口，如编码器、距离传感器等。 2. 传感器数据处理通过传感器数据计算机器人的位置和速度，并识别环境中的障碍物。 3. 运动控制实现轨迹生成和跟踪，确保机器人能够精确执行运动指令。 4. 路径规划提供迷宫遍历逻辑，支持离散单元的运动规划。 5. 日志记录通过蓝牙模块将日志信息发送到PC端，便于调试和监控。 6. 实时操作系统使用FreeRTOS进行任务调度，确保系统的实时性和稳定性。 ## 安装使用步骤

2025-04-16

(源码)基于Go语言的设计模式示例项目.zip

# 基于Go语言的设计模式示例项目 ## 项目简介本项目是基于Go语言构建的设计模式示例项目，涵盖了七大设计原则、多种行为型、创建型和结构型设计模式。项目中每个设计模式都配有详细的代码示例，通过具体代码和注释，解释了设计模式的原理、实现方式以及应用场景，有助于读者深入理解设计模式的概念和用法。 ## 项目的主要特性和功能 ### 七大设计原则单一职责原则确保类或模块只有一个改变的原因，保证接口或模块功能单一。开闭原则对拓展开放、对修改关闭，提高代码复用性和可维护性。里式替换原则设计程序时使用基类进行对象定义及引用，提高代码复用和可拓展性，但继承有侵入性和耦合性。依赖倒置原则面向接口编程，高层模块和低层模块都依赖抽象，降低模块间的依赖。接口隔离原则建立单一、细化的接口，保持接口纯洁性和高内聚。迪米特法则减少软件实体间的相互作用，降低类之间的耦合。合成复用原则优先使用合成聚合方式实现对象复用，而非继承。

2025-04-16

(源码)基于C++和OpenCV的图像处理与Kmeans聚类教程.zip

# 基于C++和OpenCV的图像处理与Kmeans聚类教程 ## 项目简介本项目是一个基于C++和OpenCV的图像处理与Kmeans聚类算法教程。项目旨在帮助初学者理解如何使用C++和OpenCV进行图像处理，并通过Kmeans算法对图像进行聚类分析。教程内容涵盖了从基础的图像读取、处理到复杂的Kmeans聚类算法的实现。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像读取与显示使用OpenCV库读取和显示图像。支持彩色和灰度图像的读取与显示。 2. 图像处理图像模糊处理（blur）。 Canny边缘检测。图像缩放和调整大小。颜色空间转换（BGR到HSV）和颜色范围过滤。 3. C++基础操作输入输出操作（cincout）。字符串操作。一维和二维数组操作。 4. C++中阶操作使用vector进行动态数组操作。

2025-04-16

(源码)基于C语言的F2FS文件系统操作工具集.zip

# 基于C语言的F2FS文件系统操作工具集 ## 项目简介本项目是一个基于C语言开发的工具集，专门用于操作F2FS（FlashFriendly File System）文件系统。F2FS是为Flash存储设备设计的日志文件系统，能提供更高的性能和可靠性。该工具集以命令行工具的形式，提供格式化、功能测试、加密管理、IO追踪数据分析等功能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 格式化创建并初始化F2FS文件系统，包含初始化超级块、创建根目录等操作。 2. 功能测试具备测试F2FS文件系统原子写操作和不良写处理能力的工具。 3. 加密管理借助f2fscrypt工具，可添加密钥、设置和获取加密策略。 4. IO追踪分析f2fsioparse工具能分析F2FS文件系统的IO追踪数据，助力用户了解文件系统行为。 5. 文件系统检查可检查文件系统状态，还能进行紧急垃圾回收、文件碎片整理等操作。 ## 安装使用步骤 ### 前提条件安装以下包

2025-04-16

(源码)基于Spring Boot和Quartz的冥等数据任务管理平台.zip

# 基于Spring Boot和Quartz的冥等数据任务管理平台 ## 项目简介冥等数据任务管理平台（JpIdem Job）是一个用于方法重试的异步重试框架，支持数据操作的冥等性和持久化。与传统的Guava Retry和Spring Retry相比，JpIdem Job最大的特点是异步重试和任务持久化，即使在系统重启或宕机后，任务仍可以继续重试，直到成功为止。该平台适用于微服务环境下的分布式事务最终一致性场景，确保各个服务数据的一致性。 ## 项目的主要特性和功能异步重试支持异步重试机制，不阻塞主线程。持久化任务支持持久化，系统重启后任务可以继续重试。扩展点提供大量的扩展点，方便开发者根据需求进行定制。调度框架对接支持对接其他调度框架，如ElasticJob。可视化管理提供重试Job的可视化管理界面。并发一致性基于Redis分布式锁保证集群分布式调度的最终一致性。

2025-04-16

(源码)基于Arduino的打招呼机器人.zip

# 基于Arduino的打招呼机器人 ## 项目简介这是一个基于Arduino的简单打招呼机器人项目。该机器人通过超声波传感器检测人们的接近，并在一定距离内挥手回应。通过Arduino UNO板和伺服电机，实现机器人的挥手动作。此外，该项目还提供了一个电路图和几张机器人的图片以供参考。 ## 项目的主要特性和功能 1. 超声波传感器检测机器人能够检测人们的接近。 2. 挥手回应当有人在一定距离内挥手时，机器人会通过伺服电机进行挥手回应。 3. 简单电路实现通过简单的电路连接，实现了机器人的基本功能，无需复杂的布线。 4. 图文并茂提供了电路图以及机器人的多张图片，方便理解和搭建。 ## 安装使用步骤 1. 下载并解压项目文件，确保你已拥有Arduino IDE和所需的硬件（如Arduino UNO板、超声波传感器和伺服电机）。 2. 根据提供的电路图，连接Arduino板、超声波传感器和伺服电机。

2025-04-16

(源码)基于C语言的链表和队列操作项目.zip

# 基于C语言的链表和队列操作项目 ## 项目简介本项目基于C语言实现链表和队列操作，以控制台程序形式呈现。主要用于演示链表和队列的基本操作，用户可通过命令行交互选择不同操作处理链表或队列。 ## 项目的主要特性和功能 1. 提供链表和队列的基本操作，如初始化、添加元素、删除元素、查看元素以及获取特定元素。 2. 支持命令行交互，方便用户选择操作处理链表或队列。 3. 实现动态和静态两种链表和队列操作，适应不同应用场景。 4. 代码结构清晰，便于理解和扩展，适合作为学习链表和队列操作的基础项目。 ## 安装使用步骤 1. 已下载本项目的源码文件。 2. 使用C语言编译器（如GCC）编译源代码。 3. 运行编译后的程序，在控制台输入相应命令进行交互操作。 4. 根据提示，选择相应操作（如添加元素、删除元素等）处理链表或队列。

2025-04-16

(源码)基于Python3的明日方舟干员数据查询工具.zip

# 基于Python3的明日方舟干员数据查询工具 ## 项目简介这是一个基于Python3编写的明日方舟干员数据查询工具，它使用Click模块创建了一个命令行接口，方便用户通过命令行查询干员数据。工具支持设置和查询干员或材料别名、同步本地数据与prts.wiki网站上的数据、追踪干员练度和仓库材料等功能。 ## 项目的主要特性和功能命令行接口使用Click模块创建了一个命令行接口，用户可以通过命令行查询干员数据。别名管理用户可以设置或查询干员或材料的别名，以及删除这些别名。数据同步支持同步本地数据与prts.wiki网站上的数据，保持数据一致性。练度追踪可以追踪干员的精英等级、技能等级、特定技能的专精等级以及模组阶段。材料查询可以查询干员升级所需材料，包括精英化材料、技能升级材料和模组材料。 ## 安装使用步骤 ### 安装 1. 安装Python3.8+环境。

2025-04-16

(源码)基于PHP的微信私信发送系统.zip

# 基于PHP的微信私信发送系统 ## 项目简介本项目是一个基于PHP的简单私信发送系统，借助微信推送服务达成私信发送功能。系统会把消息发送者的IP地址一同发送，适用于个人博客联系方式等私信发送场景。用户填写相关信息提交后，信息会通过微信推送给指定接收者，同时提供了一些功能调整选项。 ## 项目的主要特性和功能 1. 微信推送利用微信推送服务，将私信发送给指定接收者。 2. 发送IP获取并发送消息发送者的IP地址，便于了解消息来源。 3. 内容编辑用户可填写标题、联系邮箱和消息内容等，还能选择是否公开联系方式和IP地址。 4. 背景自定义可编辑index.php文件自定义背景图片。 5. 响应式布局适应不同屏幕尺寸显示。 ## 安装使用步骤假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤安装使用 1. 解压源码文件并放置到支持PHP运行的Web服务器上。 2. 访问系统首页（index.php），进入留言表单页面。

2025-04-16

(源码)基于Flutter的Time Treasures手表电商应用.zip

# 基于Flutter的Time Treasures手表电商应用 ## 项目简介 Time Treasures是一款使用Flutter构建的精美且用户友好的电子商务手表应用。该应用允许用户浏览和购买各种时尚手表，提供无缝的购物体验和安全的支付集成。 ## 项目的主要特性和功能浏览与搜索用户可以根据类别、品牌和价格浏览和搜索手表。产品详情查看详细的产品信息，包括图像、描述和客户评论。购物车与结账添加产品到购物车并进行结账。安全支付集成安全支付功能，确保交易过程顺畅。用户认证与管理用户认证和账户管理功能。订单历史与跟踪查看订单历史和跟踪订单状态。愿望清单将喜欢的商品添加到愿望清单，方便日后参考。推送通知接收订单更新和促销活动的推送通知。 ## 安装使用步骤 1. 复制仓库 bash 2. 进入项目目录 bash cd TimeTreasureflutter

2025-04-16

(源码)基于Flutter与NodeJS的远程灯光控制器.zip

# 基于Flutter与NodeJS的远程灯光控制器 ## 项目简介这是一个基于Flutter、NodeJS和ESP8266的远程灯光控制器项目。用户可以通过手机APP控制连接到ESP8266的LED灯光。项目包含后端服务器、前端Flutter应用和硬件控制部分。 ## 项目的主要特性和功能 1. 远程控制: 用户可以通过手机APP远程开关LED灯。 2. 跨平台支持: 基于Flutter框架，支持iOS和Android平台。 3. 后端管理: 使用NodeJS作为服务器，处理来自客户端的请求并控制硬件。 4. 硬件接口: 使用ESP8266连接LED灯，接收来自服务器的指令并控制LED灯的状态。 ## 安装和使用步骤 ### 前提条件已安装Flutter开发环境。已安装NodeJS和必要的npm包管理工具。拥有ESP8266开发板和LED灯等硬件。 ### 步骤

2025-04-16

(源码)基于Flask框架的博客Web应用.zip

# 基于Flask框架的博客Web应用 ## 项目简介本项目是一个基于Flask框架构建的博客Web应用。借助多种Flask扩展，实现了用户认证、文章发布管理、用户交互、角色权限管理等功能，同时支持第三方登录、全文搜索等特性。项目运用FlaskSQLAlchemy进行数据库操作，FlaskLogin管理用户登录，FlaskMail用于邮件发送，CKEditor实现富文本编辑，Bootstrap美化前端样式。 ## 项目的主要特性和功能 1. 角色与权限管理通过Permission和Role模型进行角色与权限的管理。 2. 注册登录功能注册利用FlaskMail进行邮件验证，支持更换邮箱、重设密码的邮件验证，使用FlaskAvatars生成用户头像。登录借助FlaskLogin实现用户登录管理。 3. 用户浏览页面功能文章相关可进行文章发布、查看文章详情、评论及收藏文章，同时展示文章的标签和分类。

2025-04-16

(源码)基于ESP32和物联网平台的燃气泄漏与火灾检测、监控及警报系统.zip

# 基于ESP32和物联网平台的燃气泄漏与火灾检测、监控及警报系统 ## 项目简介本项目旨在开发一个全面的系统，用于检测和警告燃气泄漏和火灾。该系统采用ESP32微控制器，集成视觉和听觉警报，通过Telegram进行实时通知，并使用Ubidots进行数据可视化。 ## 主要特性和功能 1. 材料与资源 ESP32微控制器燃气传感器MQ2 火焰传感器LM393 有源蜂鸣器模块高亮LED DHT11温度传感器红外收发器彩色可变灯泡（带红外控制）面包板和跳线电源（如USB线） 2. 系统架构 Arduino IDE 相关库（详见第4部分） Ubidots账户 Telegram Bot 3. 警报激活逻辑当检测到燃气或火焰，或进行手动测试时，警报被激活。

2025-04-16

(源码)基于AI的dobot智能机器人控制项目.zip

# 基于AI的dobot智能机器人控制项目 ## 项目简介这是一个基于AI的dobot智能机器人控制项目。该项目旨在通过AI算法实现对dobot机器人的智能化控制，实现自动导航、避障、物体识别抓取等功能。本项目的代码涵盖了机器人硬件控制、传感器数据处理、AI算法实现等多个方面。 ## 项目的主要特性和功能蜂鸣器控制通过Beeper.cpp文件实现蜂鸣器的初始化、发声频率设置以及发声控制。颜色传感器处理通过ColorSensor.cpp文件初始化颜色传感器，检测颜色并进行白平衡调整。主控制代码DobotAI.cpp文件包含了机器人的初始化、电机控制、传感器读取、AI算法实现等功能。 EEPROM操作E2PROM.cpp文件用于实现数据在EEPROM中的读写操作，保存传感器校准数据等。陀螺仪传感器处理GyroSensor.cpp文件用于读取陀螺仪数据，并进行方向计算。

2025-04-16

(源码)基于React框架的管理系统解决方案.zip

# 基于React框架的管理系统解决方案 ## 项目简介本项目是一个基于React框架的管理系统解决方案，旨在提供一个完整的、可配置的后端管理界面。项目集成了众多开源组件和库，包括antd、axios、echarts等，提供了丰富的功能和优秀的用户体验。项目支持自定义主题和换肤功能，并且具备响应式设计，能够适应不同屏幕尺寸，包括手机预览。 ## 项目的主要特性和功能 1. 依赖模块项目主要依赖React、ReactRouter、Redux、Ant Design、Axios等库，提供了强大的前端功能和用户体验。 2. 功能模块项目包含了首页、导航菜单、UI模块、动画、表格、表单、图表、页面等多个模块，功能丰富。其中，UI模块包括按钮、图标、加载中、通知提醒框、标签页、轮播图、富文本、拖拽、画廊等。 3. 自定义主题和换肤功能项目使用了Ant Design的自定义主题功能，可以实现全局换肤。 4. 响应式设计项目可以适应不同屏幕尺寸，包括手机预览。

2025-04-16

(源码)基于GOAP架构的HalfLife 2机器人行为管理系统.zip

# 基于GOAP架构的HalfLife 2机器人行为管理系统 ## 项目简介该项目是一个基于GOAP（Goal Oriented Action Planning）架构的HalfLife 2机器人行为管理系统。GOAP是一种用于创建具有复杂行为的游戏AI（人工智能）的方法，它将AI的行为分解为一系列的动作，并基于目标选择最佳的动作序列。该系统旨在为机器人提供复杂的行为和决策能力，支持Valve的Day of Defeat Source和HalfLife 2 Deathmatch游戏。 ## 项目的主要特性和功能 1. GOAP架构使用GOAP架构来管理机器人的行为，将行为分解为一系列动作，并基于目标选择最佳的动作序列。 2. 动作和状态定义系统中定义了多种动作和状态，如移动、攻击、寻找掩体、重新装载武器等，这些动作和状态用于构建机器人的行为。

2025-04-16

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人