最后4天|KCD上海站议题征集倒计时

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

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KCD上海站议题征集已进入倒计时阶段(议题截止时间:3月17日),自KCD上海站开放议题投稿以来,我们收到了来自社区里各种背景和技术特长的专家、工程师和开发者提交的丰富有趣的议题。目前投稿已经接近尾声,我们非常期待更多技术见解、经验和最佳实践的现场分享。

本次 KCD 除了传统的云原生主会场外,还有三大分会场,“当红炸子鸡”的 AI 领域、恒久不变的操作系统话题,以及面向广大新手的开源专场,内容更加丰富,干货更加硬核,无论你是领域专家还是开源小白,KCD 都对你敞开大门。

不要错过这个令人兴奋的活动!分享这个消息,邀请更多的开发者加入我们,我们期待你在KCD上海站上畅所欲言,共同探索云原生技术的无限潜力!

KCD 上海 2024

活动组织方

本次活动由来自openEuler社区和移动云、Amazon Web Services、火山引擎、DaoCloud的技术爱好者联合发起,聚焦云原生生态的开源项目与技术实践等主题分享。

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KCD 上海 2024

活动详情

时间: 2024年4月20日

地点:上海市徐汇区古美路1520号漕河泾中心 D 栋

规模:300人

会场:云原生主会场 和 AI&Cloud、云原生基础设施 & 操作系统、云原生新手 & 开源教育三大分会场

出品人有话说

除了在云原生技术领域里具有重要影响力的组织者的参与,此次活动还邀请了重量级的技术专家作为内容的出品人,旨在为参与者提供最佳的活动体验和更充分的知识分享。

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KCD 上海 2024

议题报名

KCD 上海站演讲议题已开放投稿,欢迎感兴趣的技术爱好者报名,届时我们会筛选出优秀议题在KCD 上海站中呈现。

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扫描二维码或点击底部“阅读原文”

即可投递议题

议题截止时间

2024 年 3月 17 日 23:59

议题方向

议题将按照技术方向进行征集,分会场将根据议题提交情况进行调整。

●AI & Cloud 会场

○AI Infra: 涵盖云原生场景下的计算资源管理,调度,编排等方面的功能,经验和挑战
○MLOps/LLMOps: 涵盖云原生场景下,对于 AI/LLM 及相关应用的部署,交付,运维等方面的经验和挑战

●云原生基础设施 & 操作系统 会场

○数据 + 存储:涵盖在云原生环境下管理数据模型,数据流以及存储功能、技术和挑战

○运维 + 性能:涵盖云原生项目的运营、提高性能和解决运行时挑战,提供对自动缩放、高可用性、性能优化、Operator 和集群可靠性等领域的见解。

○虚拟化 + 容器:涵盖虚拟化 + 容器相关内容

○网络:涵盖了云原生环境下的网络,包括负载均衡、服务发现、网络安全和网络自动化等主题。

○操作系统:涵盖操作系统相关内容

○安全:内容涵盖云原生的安全特定方面,从检测到威胁建模、安全教育、身份和凭证管理、多租户、机密计算、云原生漏洞管理以及其他主题

●云原生新手 & 开源教育 会场

○开源经历 + 项目经验:分享真实参与开源项目的经历与项目经验,能给新手提供指导与参考

○云原生新手入门:分享快速入门云原生开源项目的最佳实践,更好的帮助新手使用云原生项目

○社区宣传+项目参与(5min 快闪演讲):快速介绍项目亮点,吸引更多开发者加入到项目社区中

●其他方向:

○新兴和先进技术:包括云原生科研学术、新兴技术、面向专业工作负载的高性能计算,以及高度先进的云原生计算概念。云原生科研学术论文、早期阶段的技术概念、概念验证项目、研究计算的进展,以及高度专业的先进的或特定领域的主题,都欢迎在此专题中展示。

○服务网格:涵盖了服务网格技术以及在云原生环境中部署和管理服务网格的最佳实践。本轨道涵盖了微服务架构中的OSI第4/7层服务网格。

○平台工程:这些内容涵盖使用云原生项目构建平台、定制和扩展云原生项目、自动化基础设施运营、提高自助工具链和云原生开发者工作流程的速度等方面。

○可观测性:本内容涵盖仪表可视化、收集、处理、存储、查询、整理以及相关工作负载的指标、日志/事件、跟踪跨度和一般观测性能的方法和项目。

  时长

单人/双人标准演讲 :30分钟

闪电演讲:15分钟

讲师权益

1. Credly 虚拟徽章(CNCF 颁发)

2. 精美纪念品(KCD上海限定T恤+KCD上海限定凉感防晒衣...)

    更多精美限定礼品等你打卡通关

温馨提示

  • 议题申报使用邮箱登录更为便捷

  • 此次活动不提供讲师差旅报销,请您合理安排出行

  • 请确保您所提供的个人信息内容准确无误

  • 请确保您在演讲内容中使用的案例已经获得第三方的认可和允许,我们将不负责由此引起的任何纠纷和问题

  • 对于已提交演讲议题的审批结果,我们将在议题征集截止后的一周内通知您议题申报结果

  • 如在申报议题中遇到问题,请添加微信:dagu139

KCD 上海 2024

社区与高校

无论你是已经进入社区的开发者, 还是未来可能涉足的高校学子, 云原生都一直敞开大门。欢迎大家积极参与,KCD 向来来者不拒。

如果您所在的社区或者高校有意向加入到本次 KCD 上海站,请扫描下方二维码,填写表单完成报名。

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赞助伙伴

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合作社区4680dbafa10cb0502d3375db9e0c6b44.png

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合作高校

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关于KCD

Kubernetes Community Days(KCD)由云原⽣计算基⾦会(CNCF)发起,由全球各国当地的 CNCF ⼤使、CNCF 员⼯ 以及 CNCF 会员单位联合组织。⽬前 KCD 正在全球各个国家活跃地组织进⾏中,KCD 聚集了来⾃云原⽣领域开源社区的最终用户、贡献者和技术专家,这⼀系列的活动有助于提⾼ Kubernetes 社区的活跃度并完善其发展潜⼒,使更多⽤⼾能接触到云原⽣信息,也推动云原⽣技术在不同⾏业中更⼴泛的传播。

点击底部“阅读原文”,即可投递议题。

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CNCF概况(幻灯片)

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扫描二维码联系我们!


CNCF (Cloud Native Computing Foundation)成立于2015年12月,隶属于Linux  Foundation,是非营利性组织。 

CNCF(云原生计算基金会)致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统,来推广云原生技术。我们通过将最前沿的模式民主化,让这些创新为大众所用。请关注CNCF微信公众号。

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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