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原创 文档解析与问答实战——三步搭建基于TextIn与Coze的智能文档Agent方案

为突破 RAG 与 Agent 在文档感知层面的工程瓶颈，引入专业的文档智能解析工具成为必然选择。TextIn 正是面向这一核心问题构建的文档智能解析引擎，其目标并非单纯完成 OCR，而是输出“对大模型友好”的高质量结构化语义结果。

2025-12-30 12:43:09 21158 9

原创 【AI落地应用实战】基于 Amazon Redshift + dbt + MWAA 搭建现代数据栈

本文介绍了基于Amazon Redshift、dbt和MWAA的现代数据栈解决方案。通过ELT模式实现高效数据处理，先加载原始数据至Redshift，再利用dbt进行数据转换和建模。方案采用MWAA托管Airflow实现工作流自动化，结合Cosmos简化dbt任务编排。文章详细阐述了环境搭建步骤，包括Redshift Serverless配置、dbt项目初始化、MWAA环境创建及CI/CD管道构建，为大规模数据分析提供了可扩展、自动化的数据处理框架。

2025-12-17 16:12:10 17130

原创 深度解析openFuyao核心组件：从NUMA亲和调度看云原生算力释放新思路

随着 AI 大模型、自动驾驶、实时数据分析、云计算 等技术的爆发式增长，现代计算系统正承受前所未有的算力需求。大模型训练需要 海量矩阵运算 与 高带宽内存；数据中心要处理 实时海量数据流；企业级业务希望在更低成本下获得更高吞吐与更低时延。结果就是：“算力”成为新的生产力核心，CPU/GPU 集群的每一分性能都至关重要。现在算力对于AI发展来说真的是至关重要。

2025-12-11 20:54:54 13078

原创 数据报表案例详解|基于smardaten实现预算管理系统的报表分析

在数字化转型浪潮中，企业面临着海量数据处理和高效决策支持的双重挑战。传统报表制作方式周期长、响应慢，业务人员过度依赖技术团队，导致数据价值难以充分发挥。特别是面对中国式复杂报表需求时，传统的BI工具往往力不从心，业务人员需要一种能够快速响应变化、直观易用且支持深度分析的数据报表解决方案。

2025-12-11 11:03:41 22283

原创 深入 openFuyao 内核：在离线混部调度器的设计与实现

openFuyao的技术生态：构建了覆盖“硬件-内核-调度-运维”的全链路协同技术生态。底层依托openEuler等支持cgroup v2的操作系统，结合Intel RDT/ARM MPAM硬件特性奠定隔离基础；调度层集成Volcano调度器，实现优先级排序、资源抢占与重调度；单机层通过rubik引擎、colocation-agent等组件实现精细化管控；上层无缝适配K8s生态，支持NRI无侵入式Pod管理，搭配完善的运维配置与监控工具，可灵活支撑AI推理、在线服务、离线计算等多元业务场景。

2025-12-10 11:25:30 15195

原创 openEuler开发环境：GCC编译构建效率基准测试

本文记录了在openEuler 22.03 LTS系统上部署Nginx 1.21.5的全过程。通过dnf包管理器一键安装包含14个依赖包，验证了openEuler良好的软件生态。详细介绍了Nginx服务启动、配置文件结构分析，并演示了创建自定义站点的完整流程，包括创建测试页面、配置虚拟主机和访问测试。整个过程展现了openEuler作为生产环境操作系统的成熟度，其模块化配置设计和systemd集成使Web服务部署变得高效便捷，运维成本显著降低。

2025-12-08 23:10:08 11030

原创 openEuler软件生态体验：快速部署Nginx Web服务器

本文记录了在openEuler 22.03 LTS系统上部署Nginx的全过程。通过dnf包管理器一键安装Nginx 1.21.5稳定版及其14个依赖包，验证了openEuler软件生态的完善性。配置过程展示了模块化配置文件结构、systemd服务管理以及自定义站点创建方法，包括创建现代化HTML页面和8080端口监听配置。整个部署过程耗时不到10分钟，从安装到测试均顺畅无阻，证明openEuler已具备生产环境所需的成熟度。文章还提供了openEuler官网和DistroWatch榜单链接，推荐读者了解这

2025-12-08 23:07:35 8711

原创 openEuler网络优化：TCP/IP协议栈性能深度测评

openEuler网络协议栈性能测评显示其具备出色的网络处理能力。测试表明单线程TCP吞吐量达45.4Gbps且零重传，2线程实现1.89倍近线性加速，百次SSH连接建立仅30ms（平均0.3ms）。系统成功处理5000个并发连接，数据包处理延迟仅0.054ms且零丢包。压力测试中吞吐量稳定在50Mbps±1%，展现了优化的内核协议栈性能。openEuler在单连接高性能计算、多核并行处理和高并发场景下均表现优异，网络协议栈性能达到业界先进水平。

2025-12-08 23:01:35 12327

原创 【解决方案】PASCAL VOC 、YOLO txt、COCO目标检测三大格式简述与PASCAL VOC COCO格式互转

在目标检测领域，**PASCAL VOC**、**YOLO**（You Only Look Once）和 **COCO**（Common Objects in Context）是公认的三大主流标注格式。它们各自代表了技术发展历程中的不同阶段，承载着不同的设计哲学和应用场景。对于任何从事目标检测的工程师或研究人员而言，深入理解这三种格式的底层逻辑、核心差异，并掌握它们之间的精确转换方法，是构建高效、灵活数据集管理流程的关键。本文将对这三种格式进行深度解析，对比它们在坐标表示、文件结构上的技术差异，并提供一

2025-12-08 13:59:47 11665

原创 【AI落地应用实战】具身智能驱动：基于魔珐星云SDK构建高拟真AI面试官

本文探讨了具身智能在AI面试场景中的应用突破。随着大语言模型的发展，传统文本交互的局限性日益凸显，尤其在需要情感传递和情境适应的场合。魔珐星云平台通过全栈式多模态实时生成技术，实现了高质量、低延迟、低成本的数字人交互，解决了传统AI面试拟真度低和算力成本高的痛点。文章详细介绍了如何基于该平台快速构建专业AI面试官，包括数字人配置、驱动调试和SDK集成，最终实现具备结构化问题库和智能评分系统的企业级应用，为人机交互带来更自然、生动的体验。

2025-12-03 15:07:33 30868 13

原创 数据交换机案例详解|基于smardaten实现智慧园区数据处理与分析

smardaten平台中提供了数据交换机功能，针对上述痛点提供了完整的解决方案。数据交换机是平台中的核心数据处理模块，它通过可视化的方式，让用户能够通过简单拖拽配置复杂的数据处理流程。

2025-12-02 13:05:41 20574

原创 基于 DeepSeek + MateChat 的证券智能投顾技术实践：打造金融领域的专属大模型助手

MateChat 是一款生成式人工智能体验设计系统，以及企业级前端解决方案。其基于OpenAI、Midjourney、Google、Claude等业界领先的AI大模型厂商提供的API，实现了一站式多模型AI应用。

2025-11-28 14:49:13 22658

原创 IPIDEA 代理实测：性能到底怎么样？

优势特点API响应速度快，获取代理效率高支持批量获取，一次可获取100个代理接口简单易用，txt格式便于解析使用建议建议定期通过API刷新代理列表可结合本地验证机制筛选高质量代理根据业务需求调整获取数量参数IPIDEA代理服务表现稳定可靠，核心优势包括超高可用率、优秀的安全性、广泛的地理覆盖、丰富的功能以及高性价比。技术亮点体现在连接成功率高、响应速度快、匿名性强且轮换机制灵活。

2025-11-28 13:29:05 33296

原创 地图可视化案例详解 | 基于smardaten实现企业运营监测地图大屏

smardaten提供无代码地图可视化解决方案，支持GIS地图、OD图、3D地图等多种专业组件，满足企业经营分布、订单运输和业绩分析等场景需求。通过AI智能生成大屏和纯配置方式，企业可快速构建交互式地图大屏，实现数据分层展示、动态飞线效果和双图联动分析，无需编码即可完成专业级地理数据可视化，显著降低技术门槛，提升运营决策效率。三大核心看板配置案例展示了从资源布局到物流网络的全方位空间数据分析能力。

2025-11-28 13:13:00 25726

原创 逻辑控制案例详解|基于smardaten实现OA一体化办公系统逻辑交互

smardaten无代码平台通过可视化配置解决OA系统复杂业务逻辑难题，提供30+逻辑节点和事件驱动能力。演示了会议室冲突校验、请假时长计算等典型场景的配置过程：通过组件动作获取表单数据，利用条件分支实现时间重叠判断和天数计算，结合操作变量完成动态校验与表单控制。该方案显著降低开发成本，使非技术人员也能高效实现深度业务流程自动化。（149字）

2025-11-26 12:00:00 24142 8

原创 移动端案例详解：基于smardaten实现OA系统

在当今快节奏的工作环境中，移动办公已成为企业提升运营效率和响应能力的重要方式。传统OA系统虽然能够满足基本的办公需求，但其PC端导向的设计难以适应移动场景下即时性、便捷性的操作要求。员工需要随时随地处理考勤、审批、报销等事务，管理者也期望能够实时掌握工作流状态并快速决策。然而，原生移动应用开发又面临周期长、成本高、更新迭代慢的普遍难题，无法高效响应企业移动办公需求。

2025-11-17 12:45:17 21672

原创 文心5.0 上线，全模态 AI 的“觉醒时刻”

百度文心大模型5.0发布，突破原生全模态架构，实现文本、图像、视频、音频的协同理解与生成。实测显示其视频分析能力突出，可深度解读情感内容；代码解析优于ChatGPT，更贴近工程需求；图片理解能精准把握观众需求。该模型以2.4万亿参数创纪录，采用超稀疏混合专家架构降低成本，在教育、医疗、工业等领域推动产业智能化升级，显著提升国内AI自主创新能力。文心5.0标志着AI从单一模态向多模态统一认知的关键跃迁。

2025-11-14 19:00:00 12391

原创 AI辅助开发大屏案例详解：基于smardaten开发港口作业分析大屏

随着港口运营规模的不断扩大与信息化水平的提升，传统的数据报表与分散监控方式已难以满足实时感知、智能分析与高效决策的管理需求。港口管理部门亟需一种能够集中展示作业动态、实时监测异常情况、直观反映运营效率的数据可视化大屏解决方案。港口作业数据量大、指标多样、关联复杂，因此需要通过可视化手段，构建一个集数据整合、智能预警与交互分析于一体的运营指挥大屏。

2025-11-14 10:59:38 24702

原创 数据分析案例详解：基于smardaten实现智慧交通运营指标数据分析展示

smardaten 平台为智慧交通数据大屏提供了多维度的数据分析能力，覆盖从智能交互到手动配置的全场景需求

2025-11-13 10:17:16 25602

原创 【AI落地应用实战】跨境电商选品实战：IPIDEA 代理 + DeepSeek AI 助力高效洞察市场

在跨境电商领域，传统选品模式正面临严峻挑战：**过度依赖个人经验、市场信息严重滞后、地区管理难以应对**。当全球市场瞬息万变时，这些痛点让卖家们往往与商机失之交臂。 在这个背景下，数据洞察能力已成为破局的关键。但核心问题依然存在：**如何解决地区问题，高效获取真实的全球市场数据？又如何从海量信息中提炼出有价值的商业洞察？** 这正是我们需要深入探讨的课题——直面每个卖家最关心的问题：在这个数据驱动的新时代，我们该如何系统地寻找并验证“下一个爆款”？

2025-11-12 15:20:04 15899

原创 【AI落地应用实战】国产算力与Gemma 模型的深度融合——基于昇腾AI推理Gemma 2模型及模型性能评测

本文探讨了如何将Google开源模型Gemma 2部署到国产昇腾AI硬件平台。Gemma 2作为高性能开源大语言模型，具有多种参数版本和优化技术。文章详细介绍了昇腾AI平台的分层架构及其在大模型推理中的优势，并通过实战演示了Gemma 2 9B模型在昇腾NPU上的部署流程，包括环境准备、模型下载和基础推理测试。结果显示NPU部署具有高效性和实用性，为国产算力平台应用提供了参考方案。

2025-11-12 13:01:02 12949

原创 Electron 应用中的系统检测方案对比与鸿蒙适配实践

本文探讨了在鸿蒙（HarmonyOS）环境中运行 Electron 应用时，检测操作系统信息的五种方案对比与适配实践。针对鸿蒙容器的沙箱限制，文章系统梳理了包括 Node.js 的 process.platform/os 模块、Web 标准的 navigator.platform/userAgent 等多种检测方式，并提供预加载脚本的统一接口设计、主进程兜底策略及页面展示逻辑。通过同步/异步结合的方法解决了预加载脚本受限、时序问题和跨平台语义差异等痛点

2025-11-10 15:55:16 20050

原创 基于网易CodeWave智能开发平台构建宝可梦图鉴

网易CodeWave作为国内首个全栈可视化开发平台，通过智能开发底座和NASL语言实现前后端一体化开发。本文以构建宝可梦图鉴应用为例，展示其核心能力：通过自然语言描述直接生成包含数据模型、API接口和前端页面的完整应用框架；通过可视化设计器快速完善UI交互（如卡片布局、属性标签）和复杂逻辑（如属性筛选）；利用NASL语言统一描述前后端逻辑，自动编译为可运行代码。相比传统AI编码工具聚焦局部代码优化，CodeWave真正实现了从需求到部署的全链路提效，为开发者提供"一句话生成企业级应用&qu

2025-11-07 21:31:32 52833

原创 Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事：开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这

SpatialJoy 2025 Rokid乐奇全球AR&AI开发者大赛"为开发者提供低门槛切入空间计算领域的机会。大赛分为AR与AI双赛道，提供官方技术生态支持、硬件适配权限及行业资源，帮助开发者聚焦创意而非基础架构。AR赛道奖金丰厚（金奖20万元），AI赛道支持智能体微调，获奖作品可获产业合作机会。赛事注重技术落地潜力，为开发者提供实战练手与履历加成的双重价值，助力其在空间计算与AI融合的窗口期抢占先机。报名已开启，面向个人及团队开放。

2025-11-06 16:22:48 1552

原创 仓颉正则入门指南

正则表达式是处理字符串的强大工具，在给类编程语言中有着广泛的应用，本文将全面介绍正则表达式在仓颉中的使用方法。

2025-11-03 12:36:26 22558

原创 服务编排搭建案例详解|基于smardaten实现协同办公平台复杂交互

在协同办公平台的资源管理中，传统方式面临诸多挑战：资源信息孤立于不同系统，导致状态不透明、预约频繁冲突；申请、审批、调度流程依赖人工传递与确认，协作效率低下；管理规则复杂且僵化，难以随业务需求灵活调整，制约了整体运营效率。为此，构建一个智能化、自动化的资源管理模块势在必行

2025-10-30 13:15:45 17546 100

原创 数据大屏交互设计案例详解 | 基于smardaten实现智慧交通监测大屏

随着城市规模扩大和交通系统日益复杂，静态的数据展示已无法满足实时监控、应急指挥和精准调度的需求。传统交通监控的局限在于其被动响应模式——管理人员需要在多个系统间手动切换，耗时耗力且容易遗漏关键信息。而现代智慧交通大屏，利用可视化的方式整合多源数据，一屏即可实现全域感知和综合监测，又利用各类交互设计，提升数据大屏的联动能力，加快决策过程。

2025-10-29 13:09:19 20891

原创 亮数据爬虫API：告别反爬虫，高并发采集与智能反封的利器

作为一名和数据打交道的开发者，相信大家都经历过这些头疼时刻：自己写的爬虫跑得好好的，突然就因为IP被封而中断；面对JavaScript渲染的复杂页面，传统的请求-解析方式彻底失效；数据量一大，不仅速度慢，还动不动就程序崩溃。最近，我有机会深度体验了**亮数据（Bright Data）的爬虫API**（Crawl API），它宣称能一站式解决上述所有痛点。今天，就通过**这篇视频+图文的深度评测**，带大家看看它是否真的如此强大。

2025-10-28 09:51:19 15783 102

原创 基于无代码技术快速开发【医院出生证明】复杂表单

随着医疗信息化的深入推进，传统纸质出生证明填报方式逐渐暴露出效率低下、易出错、数据难以追溯与管理等问题。医院需要一种能够高效、准确、规范地收集和管理新生儿出生信息的电子化解决方案。出生证明作为重要的法律文件，其填写流程复杂、涉及字段多、校验规则严格，因此亟需通过信息化手段提升填报效率与数据质量。

2025-10-27 13:06:07 22872

原创 国产OCR模型荣登HF榜首——PaddleOCR-VL技术详解与多场景实测

百度开源多模态文档解析模型PaddleOCR-VL，在OmniDocBench V1.5榜单中以92.6分位列全球第一。该模型基于ERNIE-4.5-0.3B语言模型，采用混合架构设计，结合版面分析模型PP-DocLayoutV2和视觉语言识别模型PaddleOCR-VL-0.9B，支持100+种语言文字识别，在文本、表格、公式、阅读顺序四大核心能力上实现SOTA表现。实测显示，该模型在书籍文档、学术论文、手写笔记、数学公式和复杂表格等多种场景下均展现出卓越的识别精度和语义理解能力，为知识数字化和大模型训练

2025-10-17 17:17:45 10586

原创 无代码开发实践 | 基于权限管理能力快速开发人力资源管理系统

随着企业规模的不断扩大和业务的多元化，人力资源管理工作变得更加复杂和繁重。传统的人力资源管理方式，如Excel台账、手工流程和分散数据存储，逐渐暴露出数据碎片化、流程低效化、决策滞后化等问题。现代企业需要更加专业、科学的人力资源管理，人力资源管理系统应运而生，为企业提供了专业化管理的工具和平台，帮助企业进行人力资源规划、绩效管理、薪酬管理等工作，提高管理的科学性和准确性。

2025-10-16 12:08:58 20829

原创 无代码开发实践|基于业务流能力快速开发市场监管系统，实现投诉处理快速响应

市场监管部门在处理消费者投诉时，传统方式面临诸多挑战：投诉渠道分散导致数据汇总效率低下；流程依赖人工审批致使处理周期过长；部门间协作不畅影响执法响应速度；消费者无法实时跟踪投诉进展，体验较差。为此，构建一个数字化的消费者投诉处理系统势在必行。

2025-10-15 16:44:16 37638

原创 smardaten AI + 无代码开发实践：基于自然语言交互快速开发【苏超赛事管理系统】

在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为推动行业发展的关键力量。而体育赛事，正经历着一场由数据驱动的变革。如何高效地管理海量数据，如何确保信息的实时更新，如何提升赛事的组织效率和观众体验，已成为赛事管理者必须面对的问题。

2025-10-09 10:41:48 24030 9

原创 基于 Amazon SageMaker 和CloudFormation 的一站式无代码模型微调部署平台 Model Hub

本文将探索并实践结合Amazon SageMaker与 LlamaFactory 的一站式无代码模型微调部署平台——Model Hub，详细阐述基于 Amazon SageMaker 和 LlamaFactory 构建的 Model Hub 平台的优势、架构设计及其具体实践，旨在帮助读者更好地理解并利用这一强大工具，从而全面提升 AI 项目的开发效率与最终效果。

2025-10-04 17:19:35 7218

原创 项目管理系统：基于smardaten无代码开发实践

本文介绍了如何利用smardaten平台快速搭建企业级项目管理系统，解决传统工具在项目管理中存在的效率低下、信息碎片化等问题。系统包含工作台、项目管理、合同管理等六大核心模块，支持全生命周期管理。通过框架搭建、页面创建和组件拼装三个步骤，无需编码即可实现数据表格、目录导航等多种视图的配置。文章详细演示了列表表格、目录、画布卡片等组件的可视化配置过程，包括数据绑定、权限控制、交互设计等功能，最终可构建出高效、美观且符合业务需求的项目管理应用。整个搭建过程简单高效，可显著提升企业项目管理水平。

2025-09-28 12:48:34 32537 1

原创 古籍版面分析新SOTA：HisDoc-DETR如何助力AI赋能古籍数字化难题

历史文献数字化面临纸张老化、排版复杂等挑战，传统方法难以应对。中国研究团队提出HisDoc-DETR模型，基于DETR架构创新性地融合语义学习与多尺度特征，通过Transformer的全局注意力机制捕捉古籍元素间的复杂关系。其核心包括编码器的语义关系学习模块、双流特征融合模块，以及解码器的可变形交叉注意力和GIoU感知预测头。实验表明，该模型在中文古籍数据集SCUT-CAB上达到SOTA性能，为文化遗产的智能分析与保护提供了高效解决方案。

2025-09-26 13:48:10 120657 10

原创 Dify x AiOnly平台：手把手教你调用GPT-5从零构建AI工作流！

今年，全球 AI 大模型持续快速迭代，无论是GPT、Gemini、Claude等系列，还是DeepSeek、Qwen、Doubao等系列，都在不断演进，近期备受关注的Gemini 3.0，据说也将正式发布。在这一发展浪潮中，Dify 作为一款开源低代码大模型应用开发平台，为开发者和企业提供了全新的 AI 应用构建体验。本文将结合热门的 Dify 与 AiOnly 平台，以互动故事机的聊天机器人为例，逐步介绍如何从零开始调用模型，构建专属 AI工作流。

2025-09-25 11:08:02 12273 2

原创 【AI落地应用实战】基于 Amazon EC2 构建 ComfyUI 结合 Krita 美术创作工作流

本文介绍了如何利用亚马逊云科技（Amazon EC2）和开源工具Krita与ComfyUI构建高效的游戏美术AI创作工作流。通过Stable Diffusion等AI模型，结合ComfyUI的自动化能力，显著提升美术资源生成效率。方案采用弹性架构，包括Amazon EFS存储模型文件、DynamoDB管理节点信息，以及API Gateway和Lambda实现服务接口。系统通过Serverless设计实现按需启停GPU实例，优化成本。环境部署涵盖Krita插件安装、EC2 AMI配置（含NVIDIA驱动、Co

2025-09-23 20:06:02 7828 1

原创 高校迎新管理系统：基于 smardaten AI + 无代码开发实践

高校迎新管理系统通过数字化手段解决传统迎新模式的痛点，包括数据分散、效率低下和部门协作不畅等问题。系统包含七大功能模块，如入学服务、迎新管理、绿色通道等，采用无代码平台smardaten快速搭建。搭建过程分为四步：AI生成框架、样式优化、业务逻辑配置和权限测试。该系统提升迎新效率，优化服务体验，支持精准决策，为高校管理提供便捷高效的解决方案。

2025-09-23 13:30:23 30704 7

原创 【AI落地应用实战】利用亚马逊云科技 Step Functions 集成现有系统快速实现个性化邮件触达

摘要：基于AWS的个性化邮件营销自动化方案 本文提出了一种利用亚马逊云科技Step Functions结合生成式AI的个性化邮件自动化发送方案。该方案通过数据层存储用户和产品信息，推荐系统分析用户偏好，生成式AI引擎动态创建个性化邮件内容，并借助SES服务实现高效发送。整套系统由Step Functions进行智能编排，实现从数据准备、产品推荐到邮件生成和发送的全流程自动化。该架构不仅解决了传统邮件营销同质化问题，还能根据用户历史行为提供精准推荐，显著提升邮件营销效果和用户满意度。

2025-09-19 15:02:26 4903

计算机网络课程设计任务书（计算机，软件）
《计算机网络》课程设计任务书 一、课程设计要求 通过本课程设计，使学生对计算机网络的基本概念的理解，通过相关的设计学习网络协议和网络工具的开发，从而充分掌握计算机网络体系结构和应用。 学生必须仔细阅读《计算机网络》课程设计任务书，认真主动完成课程设计的要求。有问题及时主动通过各种方式与教师联系沟通。 学生要发挥自主学习的能力，充分利用时间，安排好课设的时间计划，并在课程设计过程中不断检测自己的计划完成情况，及时的向教师汇报。 按照教学要求务必在1.5周内完成课程设计并提交所有文档。 二、设计和调试过程的规范化要求 报告除了在封面（封面格式有统一规定）中应有专业、班级、姓名、学号和课程设计日期以外，其正文一般有如下几个方面的内容： 1）对每个题目要有设计思想 在设计思想中，将题目中要求的功能进行叙述分析，并且设计或叙述解决此问题的算法，描述算法建议使用流程图，进行算法分析指明关键语句的时间复杂度。 给出实现功能的一组或多组测试数据，程序调试后，将按照此测试数据进行测试的结果列出来。对有些题目提出算法改进方案，比较不同算法的优缺点。 如果程序不能正常运行，写出实现此算法中遇到的问题，和改进方法； 2）对每个题目要有相应的源程序（可以是一组源程序，即详细设计部分）： 源程序要按照写程序的规则来编写。要结构清晰，重点函数的重点变量，重点功能部分要加上清晰的程序注释。 程序能够运行，要有基本的容错功能。尽量避免出现操作错误时出现死循环； 3）最后提供的主程序可以象一个应用系统一样有主窗口，通过主菜单和分级菜单调用课程设计中要求完成的各个功能模块，调用后可以返回到主菜单，继续选择其他功能进行其他功能的选择。 三、课程设计的成绩评定 1、由指导教师根据检查学生程序的情况、课程设计报告的质量和课程设计过程中的工作态度等综合打分。成绩评定实行等级制评分（A：90~100分 A-：85~89分 B+：82~84分 B：78~81分 B-：75~77分 C+：72~74分 C：68~71分 C-：64~67分 D：60~63分 F：<60分）。 2、设计程序的检查由指导教师当面在计算机上检查测试，并同时对程序运行中的问题至少提出三个问题，学生当面回答，教师根据以上检查做好记载； 3、独立按时完成规定的工作任务，不得弄虚作假，不准抄袭他人内容，否则成绩以不及格计。发现课程设计报告基本雷同，一律不及格。 四、课程设计报告内容 1)需求分析：在该部分中叙述，每个模块的功能要求 2)概要设计：在此说明每个部分的算法设计说明（可以是描述算法的流程图），每个程序中使用的存储结构设计说明（如果指定存储结构请写出该存储结构的定义。 3）详细设计：各个算法实现的源程序，对每个题目要有相应的源程序（可以是一组源程序，每个功能模块采用不同的函数实现）。源程序要按照写程序的规则来编写。要结构清晰，重点函数的重点变量，重点功能部分要加上清晰的程序注释。 4）调试分析：测试数据，测试输出的结果，时间复杂度分析，和每个模块设计和调试时存在问题的思考（问题是哪些？问题如何解决？），算法的改进设想。 5）课设总结：总结可以包括：课程设计过程的收获、遇到问题、遇到问题解决问题过程的思考、程序调试能力的思考、对计算机网络这门课程的思考、在课程设计过程中对《计算机网络》课程的认识等内容。

2021-08-09

武汉理工大学计算机复试资料 考研复试资料
包括历年大纲与细则、2021复试细则、历年面试的面试问题（专业、英语、其他）、离散数学书、武理离散数学PPT课件、导师联系方式

2021-11-17

客户端+服务器实现 网络版贪吃蛇
贪吃蛇游戏的网络版 C++实现 使用到了多线程编程 数据格式规定 对象|动作|参数 1.对象–蛇，食物 蛇:1 食物:2 2.动作–产生，移动，变长 产生:1 移动:2 变长:3 3.参数–根据不同的对象，不同的动作有不同的参数 产生蛇：长度，坐标

2022-05-09

出上联对下联 AI人工智能对春节对联 （python+pytorch+Transformer+BiLSTM+ATTN+CNN）
介绍博文：https://blog.youkuaiyun.com/air__Heaven/article/details/122696876 使用了：python+pytorch+Transformer+BiLSTM+ATTN+CNN 自己出上联，AI可以对出下联 运行 preprocess.py 进行数据预处理（已经训练好了，可选择忽略） 运行 main.py [-m model type] 进行训练（已经训练好了，可选择忽略） 运行 clidemo.py <-p model path> 可在控制台进行AI对对联 运行 webdemo.py <model path> 可在Web端进行AI对对联 命令行参数的详细说明见文件内，你也可以在 module/model.py 中定义你自己的模型。 Using Docker：docker pull wisedoge/coupletai

2022-04-25

AttnGAN文本生成图像模型 已预训练+训练好的模型 python3版本
已经配置好了预训练模型和训练好的模型 已经配置好了下载为鸟类预处理的元数据 除了没有CUB-birds的图像数据集，其他文件都已经下载并配置好了。 AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）的代码复现 下载后需要安装环境 >pip install python-dateutil > pip install easydict > pip install pandas > pip install torchfile nltk > pip install scikit-image 可能需要额外安装的环境，根据提示进行补充： > pip install torchvision

2022-04-02

云计算应用实验报告 武汉理工大学云计算应用 hadoop单机模式和伪分布式
1、hadoop单机模式和伪分布式 2、hadoop集群 3、hadoop运行WordCount程序 4、编码实践并在Hadoop上运行 题目：输入两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，包含地址名列和地址编号列。要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系，输出“工厂名——地址名”表，按工厂名排序输出。数据文件自己设计样例。

2022-02-23

51单片机实现围棋 单片机围棋实验
51单片机实现围棋 单片机围棋实验

2022-02-27

程序员浪漫--恋爱计时器（动画网页 表白 告白七夕礼物）
html++css+js 做的恋爱计时器网站 网页点开后，效果如下 第一部分用动画显示对她想说的话、表情符号与当前时间； 第二部分显示恋爱了多久； 第三部分引用一段台词或者情诗。

2021-09-14

PyTorch-Inception Moudel GPU版本 B站 刘二大人第11讲卷积神经网络(高级篇-1)GPU版本
原理是基于B站 刘二大人 ：传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇) 这是Inception Moudel的pytorch实现，并且实现了在GPU上运行

2022-01-20

新年用Python与人工智能一起写春节对联

使用了：python+pytorch+Transformer+BiLSTM+ATTN+CNN 自己出上联，AI可以对出下联 运行 preprocess.py 进行数据预处理（已经训练好了，可选择忽略） 运行 main.py [-m model type] 进行训练（已经训练好了，可选择忽略） 运行 clidemo.py <-p model path> 可在控制台进行AI对对联 运行 webdemo.py <model path> 可在Web端进行AI对对联 命令行参数的详细说明见文件内，你也可以在 module/model.py 中定义你自己的模型。 Using Docker：docker pull wisedoge/coupletai

2022-01-26

PyTorch-ResidualBlock GPU版本 B站 刘二大人第11讲卷积神经网络(高级篇-2)GPU版本
原理是基于B站 刘二大人 ：传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇) 这是ResidualBlock的pytorch实现，并且实现了在GPU上运行

2022-01-20

词法分析 编译原理实验/课程设计（C++实现）
本资源是编译原理实验-词法分析，用c++语言实现，包括mysource.txt 、mytext.txt、output.txt和词法分析.cpp文件，能够实现词法分析功能 设计要求：创建一个词法分析程序，它支持对正规文法的分析。必须使用DFA（确定性有限自动机）或NFA（非确定性有限自动机）来实现这一项目。该程序的输入是一个文本文件，包括一组由该正规文法产生的产生式以及待识别源代码字符串。该程序的输出是一个符号表（二元式），它由5种类型符号：关键词，识别符，常量，界符和操作符。 用子集法将NFA转化为DFA。 配套博文：https://blog.youkuaiyun.com/air__Heaven/article/details/120181471

2021-09-08

语法分析 编译原理实验/课程设计（C++实现）
本资源为编译原理 语法分析C++代码实现，使用codeblocks或者vs即可运行 设计要求：创建一个语法分析程序，它采用LL（1）方法或LR（1）方法。该程序的输入是一个文本文档，包括一组2型文法（上下文无关文法）的产生式和任务1程序输出的符号表。任务2的输出是一个YES或NO，即源代码字符串是否符合本2型文法。

2021-09-08

基于单片机的红绿黄灯设计（单片机实验交通灯设计）
利用单片机设计一个红绿灯，实现了数显倒计时与灯光变换，其中30秒红灯，25秒绿灯，5秒黄灯，实现东西与南北灯光变换，符合红绿灯逻辑。（所有时间也可以修改。） 芯片采用：MSP430F249、74HC573 交通灯采用：trafficlight组件 数显采用：两位数共阴极的数码管 配套博文预览效果：https://blog.youkuaiyun.com/air__Heaven/article/details/120481520

2021-09-26

C++课程设计报告 家庭财务管理系统 面对对象实验报告.docx
家庭财务管理系统C++课程设计报告，包括问题描述、需求分析，总体设计、详细设计和小结，报告共17页。 问题描述：系统具有帐务处理的一般功能，包括家庭月收入管理、月支岀管理、并能按年、月统计 家 庭收入 总和与 支 岀 总和 可 按月支出费用进行降序排序 同时 系统 提供收 入或支出 的添 加、修改、删除操作。

2021-11-10

计算机网络课程设计报告：基于SMTP协议的模拟邮件系统
本文是 基于SMTP协议的模拟邮件系统的 课程设计报告 全文包括：设计内容、需求分析、系统总体设计（系统功能模块设计、系统数据库总体设计、）、数据库设计、系统功能设计与实现、总结与反思（问题及解决问题、收获、不足与反思、思考与认识） 如： 二、系统总体设计 2.1 系统功能模块设计 本模拟邮箱系统主要分为注册、登录、查看和更改个人注册信息、发送邮件、查看收件箱五大模块。用户注册并登录后，可查看个人注册信息、修改个人信息、绑定自己的公网邮箱后，可以向任意邮箱发送邮件、可以查看自己的收件箱等等。 2.2 系统数据库总体设计 本系统的总体目标是为了实现邮件的发送与收取。其中主要是用户登录并与公网邮箱绑定后，使用SMTP协议向其他邮箱发送邮件、查看收件箱并对收件进行回复，系统所涉及到的数据存储表 配套博文：https://blog.youkuaiyun.com/air__Heaven/article/details/119872245

2021-08-09

编译原理 词法分析语法分析课程设计报告（C++实现）.doc
包括：设计目的、设计要求、开发环境、分析器模型图、设计原理、框架图、分析过程、主要函数、运行结果 (1)词法分析： 创建一个词法分析程序，它支持对正规文法的分析。必须使用DFA（确定性有限自动机）或NFA（非确定性有限自动机）来实现这一项目。该程序的输入是一个文本文件，包括一组由该正规文法产生的产生式以及待识别源代码字符串。该程序的输出是一个符号表（二元式），它由5种类型符号：关键词，识别符，常量，界符和操作符。 (2)语法分析： 创建一个语法分析程序，它采用LL（1）方法或LR（1）方法。该程序的输入是一个文本文档，包括一组2型文法（上下文无关文法）的产生式和任务1程序输出的符号表。任务2的输出是一个YES或NO，即源代码字符串是否符合本2型文法。

2021-09-08

代码还原谷歌彩蛋小恐龙游戏 免费下载（html+css+js）
代码还原谷歌彩蛋小恐龙游戏（html+css+js） 谷歌的chrome浏览器有一个小彩蛋，在断网时打开chrome浏览器会出现一只小恐龙，按下空格键，就可以开始游戏了

2021-09-25

计算机网络课设 模拟邮件系统模块设计图
计算机网络课设 模拟邮件系统模块设计图 图像用visio制作，展示一款模拟邮件系统的模块设计

2021-08-11

layui-progress+element+jquery+js设计一个动态进度条
众所周知，进度条是一种烦人的东西╭(╯^╰)╮，本文件使用layui-progress+element+js写了一个糊弄人的进度条，供大家学习。

2021-09-04

物品使用成本计算器小工具 基于React+Typescript
成本计算器包括以下核心功能： 物品信息录入：用户可以输入物品的基本信息，比如名称、购买价格、购买日期等。 使用时长计算：根据购买日期和当前日期，自动计算物品的使用时长（天、月、年）。 日均成本计算：根据购买价格和使用时长，自动计算日均持有成本。 成本趋势分析：展示物品的日均成本随时间变化的趋势，帮助用户了解物品的“贬值”情况。 多物品管理：支持添加多个物品，用户可以对比不同物品的日均成本。 界面简洁：界面清晰易懂，操作简单。

2025-03-03

diffusers-0.30.0.dev0-py3-none-any.whl
diffusers-0.30.0.dev0-py3-none-any.whl

2024-08-06

配置好的Oxford-102 Flower数据集 花卉数据集-DFGAN
本文件为配置好的Oxford-102 Flower数据集，可直接用于DF-GAN2022版本的训练测试，也可以根据文件夹来替换为自己的数据集进行训练。文件夹包括：图像数据集、文本数据集、flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle、captions.pickle文件。 Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集 **数据量**：8189张图像组成的数据集，这些图像被划分为103个花卉类别，都是英国常见的花卉。数据集分为训练集、验证集和测试集，训练集和验证集各包含10个图像，测试集由剩余的6129张图像组成（每类至少20张）。 **种类**：每个类包含40到250个图像，百香花的图像数量最多，桔梗、墨西哥紫菀、青藤、月兰、坎特伯雷钟和报春花的图像最少，即每类40个，图像被重新缩放，使最小尺寸为500像素。

2024-02-18

Oxford-102 Flower配置数据包
Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集 本文件为Oxford-102 Flower对应的配置数据包，包括的是训练花数据集以及测试数据集训练效果的必要配置文件，基本适用于文本生成图像相关模型，完全适用于DF-GAN2022版代码以及其延伸模型，文件夹包括： flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle、captions.pickle文件

2024-02-18

我的三合一游戏站项目（AI虚拟女友、文字版王者荣耀、女儿养成类游戏）-基于文心千帆ERINE-Bot4的三合一游戏站
使用方法： 1、解压项目，两个文件夹，wenxin-express为后端，wenxin-vue3-fe-master为前端。 2、打开wenxin-express，使用vscode终端cd进入项目目录，输入npm i安装依赖，然后输入node app.js启动项目； 3、打开wenxin-vue3-fe-master，使用vscode终端cd进入项目目录，输入npm i安装依赖，然后输入npm run dev启动项目； 4、在浏览器中输入http://localhost:5173/ 进入网页开始游戏。 大模型三合一游戏站项目是基于文心千帆ERINE-Bot4的一个创新性项目。该项目包括了三个游戏，分别是AI虚拟女友、文字版王者荣耀和女儿养成类游戏。 在AI虚拟女友中，用户可以体验到一种仿真的情感互动，能够理解用户的语言并做出相应的回应，提供陪伴和娱乐。 在文字版王者荣耀中，玩家可以通过交流指令和战术来指导自己的角色，在虚拟的游戏世界中体验策略和协作的乐趣。 在女儿养成模拟器中，扮演一个虚拟父母的角色制定计划、参与活动等方式来培养和引导女儿的成长。

2023-11-12

一键文生图-本地SD文本生成图像应用
一键文生图-本地SD文本生成图像应用

2023-11-01

类肯德基自助点餐系统01(Vue3.2 + Vite + TS + Vant + Pinia + MongDB）Vue H5项目
本资源为类肯德基自助点餐系统0.1.0版本： 1、【重要提醒】0.1.0版本实现了项目初始化与搭建，是一款非常适合起步的脚手架，可供学习； 2、使用的技术栈为Vue3.2+Vite+TS+Vant+Pinia+MongoDB； 3、0.1.0版本已成功搭建Less、Vant、vw适配方案、Vue Rotuer、Pinia和Axios； 4、项目在gitee同步更新，请点个star：https://gitee.com/airheaven/kfg-vue 使用方法： 1、解压文件包，放入VSCode； 2、终端cd进入项目，使用npm install建立依赖 3、npm run dev启动项目

2023-03-04

类肯德基自助点餐系统03 - 商品与购物车逻辑设计
本资源为类肯德只因自助点餐系统0.3.0版本： 1、【重要提醒】0.3.0版本实现了对象类型的设计、商品页面设计、购物车设计，具有商品列表的界面、购物车列表页面，购物车弹出层增减、金额计算、清空、导航栏与右侧商品联动等功能，已经初步具备一个点餐系统的部分功能； 2、使用的技术栈为Vue3.2+Vite+TS+Vant+Pinia+MongoDB； 3、项目正在gitee同步更新，请点个star：https://gitee.com/airheaven/kfg-vue 使用方法： 1、解压文件包，放入VSCode； 2、终端cd进入项目，使用npm install建立依赖 3、npm run dev启动项目

2023-04-04

类肯德基自助点餐系统02 - 页面布局(Vue3.2 + Vite + TS + Vant + Pinia + MongoDB）
本资源为类肯德只因自助点餐系统0.2.0版本： 1、【重要提醒】0.2.0版本实现了商品页面的初步设计、轮播图的展示、标题栏、导航栏和商品页面的布局设计； 2、使用的技术栈为Vue3.2+Vite+TS+Vant+Pinia+MongoDB； 3、项目正在gitee同步更新，请点个star：https://gitee.com/airheaven/kfg-vue 使用方法： 1、解压文件包，放入VSCode； 2、终端cd进入项目，使用npm install建立依赖 3、npm run dev启动项目

2023-03-15

FID预训练好的模型 针对COCO的FID预训练模型 文本生成图像定量指标模型
这是FID预训练好的模型，针对coco的文本生成图像定量指标训练好的模型 复现步骤请看：https://blog.youkuaiyun.com/air__Heaven/article/details/124751665 CUB-Bird的FID预训练好的模型，请看：https://download.youkuaiyun.com/download/air__Heaven/85362542

2022-12-05

web端云监工系统（Vue3+Element plus+TS+Pinia）
项目技术栈 - Vue 3.2.13 - Element-Plus 2.1.10 - Vue-Router 4.0.3 - Pinia 2.0.13 - Axios 1.2.0 - Mitt 3.0.0 - TypeScript、TRTC、Less-loader、... 输入`npm i`自动配置项目相关依赖，然后输入`npm run serve`启动服务。也可以直接`npm start`。

2022-11-28

数据挖掘——移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数
本资源使用移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数——Python中的基本数据操作和可视化，压缩包里包括S&P、Dow、Nasdaq数据集和代码。 移动平均⼜称移动平均线，简称均线。作为技术分析中⼀种分析时间序列的常⽤⼯具，常被应⽤于股票价格序列。移动平均可过滤⾼频噪声，反映出中⻓期低频趋势，辅助投资者做出投资判断。

2022-08-17

琼斯、纳斯达克、标准普尔指数-数据挖掘数据集包
资源包括琼斯、纳斯达克、标准普尔指数 列表名为：Date、Open、High、Low、Close、Adj Close、Volume 用于简单移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数

2022-08-16

SSAGAN预训练的 DAMSM 模型
SSAGAN预训练的 DAMSM 模型，包括文本编码器text encoder和图像编码器image encoder，其中text encoder是双向LSTM模型，image encoder是CNN模型。在文件中均已经预训练好了的第200轮。 下载后将其上传到 DAMSMencoders目录下并进行解压

2022-07-24

文本生成图像SSA-GAN -CUB鸟元处理数据包
本资源是文本生成图像的SSA-GAN模型复现过程中必备的鸟数据集元处理数据包。包括test、text、train、example_filenames.txt、example_captions.txt、captions.pickle等数据。

2022-07-24

文本生成图像DF-GAN -CUB鸟元处理数据包
本资源是文本生成图像的DF-GAN模型复现过程中必备的元处理数据包，包括DAMSMencoder的imageencoder和textencoder，FID评估使用的npz，class_info.pickle文件、filenames.pickle文件。 复现步骤请查看：https://blog.youkuaiyun.com/air__Heaven/article/details/125467190

2022-06-28

R分数复现 R-precision评估指标定量实验工程文件 文本生成图像R分数定量评估实验代码
本压缩包是文本生成图像里的 R分数实验代码 R-precision评估指标定量工程文件，可以用来评估文本与图像的对齐性（即生成的图像是否符合文本），工程包括build_RPdata.py、config.py、encoder.py、eval_Rprecision.py、all_texts.txt。 运行时： 1.先更改参数，将文件位置改成你已经生成好的图像的位置 2.运行build_RPdata.py，生成RPdata的数据，即每个数据是一个图像+n条句子 3.运行eval_Rprecision.py，评估图像与文本的对齐度 4.还可以更改R值，继续3进行各种实验

2022-06-12

FID预训练好的模型 针对CUB-birds的FID预训练模型 文本生成图像定量指标模型
这是FID预训练好的模型，针对CUB-birds的文本生成图像定量指标训练好的模型 FID分数用于根据预训练网络提取的特征，测量真实图像分布和生成图像分布之间的距离。真实图像在空间中是服从一个分布的（假设为正态分布），而GAN生成的特征也是一个分布，GAN做的事情就是不断训练使这两个分布尽可能的相同。FID就是计算这两个分布直接的距离，使用的距离算法叫做Frechet distance。

2022-05-13

已经训练好的DF-GAN 600轮epoch生成器CUB-birds模型 文本生成图像模型
这个是已经训练好的DFGAN，针对CUB的生成器模型，训练轮数601轮 默认bird.yml： CONFIG_NAME: 'bird' DATASET_NAME: 'bird' DATA_DIR: '../data/bird' GPU_ID: 0 WORKERS: 1 B_VALIDATION: True # True # False loss: 'hinge' TREE: BRANCH_NUM: 1 BASE_SIZE: 256 TRAIN: NF: 32 # default 64 BATCH_SIZE: 24 MAX_EPOCH: 601 NET_G: '../test' TEXT: EMBEDDING_DIM: 256 CAPTIONS_PER_IMAGE: 10 DAMSM_NAME: '../DAMSMencoders/bird/inception/text_encoder200.pth'

2022-05-12

文本生成图像 IS分数预训练模型 inception model预训练CUB-Bird模型
预训练好的inception model 是StackGAN 用来于鸟评估的inception score模型 也可以用于AttnGAN、DF-GAN等等文本生成图像模型当中 主要用于评估图像质量

2022-05-12

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