SOFA Weekly|SOFAChannel#35 直播预告、SOFARPC/SOFAHessian 新版本发布、社区会议

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

 SOFA WEEKLY | 每周精选 

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筛选每周精华问答,同步开源进展

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SOFAStack(Scalable Open Financial Architecture Stack)是蚂蚁集团自主研发的金融级云原生架构,包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件,包括微服务研发框架,RPC 框架,服务注册中心,分布式定时任务,限流/熔断框架,动态配置推送,分布式链路追踪,Metrics 监控度量,分布式高可用消息队列,分布式事务框架,分布式数据库代理层等组件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。

SOFAStack 官网: https://www.sofastack.tech

SOFAStack: https://github.com/sofastack

   SOFAChannel#35 预告   

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SOFABoot 是蚂蚁集团开源的基于 Spring Boot 的研发框架。近期,SOFABoot 更新了 4.0 版本,带来了更多新特性。不仅正式支持了 Spring Boot 3 版本,也同时做出了包括历史功能演进在内的一系列调整优化,使得框架自身更加易用。

本期 SOFAChannel#35 邀请到了蚂蚁集团技术专家、SOFABoot 项目 Maintainer 胡子杰跟大家分享 《SOFABoot 4.0 — 迈向 JDK 17 新时代》。

🥳点击一键预约,我们不见不散🥳

  SOFA 社区会议预告  

SOFAServerless:

主题:SOFAServerless 社区会议

时间:09 月 04 日 19:30 - 20:30

入会口令(钉钉):909 575 00367

电话呼入:+057128095818(中国大陆) +02162681677(中国大陆)

入会链接:https://meeting.dingtalk.com/j/EQzqQVtJoro

议题:

  • 8月回顾

  • Arklet 待完成的动作

  • 增加影响基座健康状态的能力,查询健康状态指令

  • ModuleController 的功能

  • 各项参数校验、单测达到 80/60、8+ 集成测试、CI 自动化、开发者指南

  • 各组件的发版 release

  • ModuleController 0.3

  • Arklet 0.3

  • SOFAArk 2.2.2

  • 9 月迭代规划讨论

  • SOFAArk

  • 基座模块 1:1 复用 ClassLoader

  • 支持 SOFABoot 4

  • SOFAServerless

  • 支持中间件列表与优先级,排摸支持情况,设计评测标准

  • 基座 Starter,Arklet 的打包发布

  • ModuleController

  • 新扩后缩

  • 模块回滚

  • 模块流量 Service

  • Arklet

  • 服务的跨 Spring Context 发现与调用

  • Arkctl、Arklet、ModuleController 0.5 发版本

「SOFAServerless」:https://github.com/sofastack/sofa-serverless/issues/44

Layotto:

主题:Layotto 社区会议

时间:09 月 06 日 14:00 - 15:00

入会口令(钉钉):688 824 34655

电话呼入:+02162681677(中国大陆)+057128095818(中国大陆)

入会链接:https://meeting.dingtalk.com/j/MkM4YQVrEE3

议题:

  • Layotto 项目规划和展望 #976

  • 2023 开源之夏-课题汇总 #894

  • OSPP | Layotto 支持 plugable component 组件 #959

  • Support Pod Injection to deploy Layotto as a sidecar in Kubernetes #910

  • Develop a new component for sms API;为“短信 API”开发新的组件 #830

「Layotto」:https://github.com/mosn/layotto/issues/984

   SOFA 社区会议回顾   

Layotto:

主题:Layotto 社区会议
时间:08 月 30 日 14:00 - 15:00

会议内容:

  • 下半年规划与展望

  • SDK 模式、公有云部署的两个方向明确

  • 开源之夏

  • Layotto K8s 集成:关于动态配置注入思路的讨论

  • 短信邮件 API:API 适配不同云厂商的组件具体开发

「Layotto」:https://github.com/mosn/layotto/issues/984

「会议回放」:https://www.bilibili.com/video/BV1bz4y1K7RG

  SOFARPC 5.11.0 版本发布  

发布 SOFARPC 5.11.0 版本,主要变更如下:

  • 支持 SOFARPC 在 Mac M1 芯片环境编译

  • 修复直连调用时,url 拼接错误的问题

  • 升级 Hessian 到 3.5.0

  • 升级 Bolt 到 1.6.6

  • 升级 gRPC 到 1.53.0

  • 升级 SOFARegistry 到 6.3.0

  • 升级 Dubbo 到 3.1.8

  • 升级 Javassist 到 3.29,引入新版 API,支持在 JDK 17 环境下使用

  • 解决部分 SOFABoot 4.0 下的兼容性问题,现在 SOFARPC 支持基于 SOFABoot 4.0 运行

详细发布报告:https://github.com/sofastack/sofa-rpc/releases/tag/v5.11.0

  SOFAHessian 3.5.0 版本发布  

发布 SOFAHessian 3.5.0 版本,主要变更如下:

  • 新增了 Currency、 Atomic、Throwable、StackTraceElement 类的定制序列化器,支持在 JDK 17 环境下运行

  • 针对内部的反射逻辑做了一定的调整,支持在 JDK 17 环境下运行

详细发布报告:https://github.com/sofastack/sofa-hessian/releases/tag/v3.5.0

   SOFANews   

   SOFAStack 社区本周贡献   

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  本周推荐阅读  

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SOFABoot 4.0 正式发布,多项新特性等你来体验!

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蚂蚁 SOFAServerless 微服务新架构的探索与实践

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Seata-DTX|分布式事务金融场景案例介绍

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SOFARegistry | 大规模集群优化实践

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YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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