有奖调研!这个福利太香了!!送热水壶,双肩包,帆布袋。。。

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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欢迎音视频开发、架构师、前端工程师、产品经理、SDK 开发、视觉引擎、图形引擎、测试、运维、安全工程师、UEX 和 DevRel 等开发者,直播平台企业、线上教育企业、远程医疗、远程金融等场景化应用者和 RTE 行业 HR 参与专属问卷调研。

实时互动(Real Time Engagement,以下简称 RTE),顾名思义,是指在远程条件下沟通、协作的多方能够随时随地接入、实时地传递虚实融合的多维信息,并体验身临其境的交互活动。从技术层面,实时互动包括了实时音频、视频、文本、图片的传输、编解码、渲染等一系列相关技术。

RTE 作为一种未来数字生活的基础设施,已经影响到人们的社交、娱乐、工作、购物等多个方面,RTE 场景越来越丰富、多元化。同时,伴随着应用场景的延伸,该行业人才群体不断扩大,在管理创新、业务创新、架构创新和技术创新方面不断发挥自身价值。RTE 开发者社区联合 InfoQ 研究中心聚焦 RTE 人才群体进行问卷调研,旨在深入了解 RTE 人才发展的现状、趋势、路径,并将研究成果展现在报告中,从而为广大 RTE 行业人群提供参考。

【调研范围】

本次调研将覆盖音视频开发、架构师和前端工程师、视觉引擎、图形引擎、SDK 开发、测试、运维、安全工程师等开发者人群、场景化应用者和 RTE 行业 HR。

【开发者问卷内容】

  • RTE 开发者群体画像

  • RTE 开发者常用编程语言、技术框架、技术栈和协议

  • RTE 开发者必备技能和素质

  • RTE 开发者职业发展路径

【场景化应用者问卷内容】

  • RTE 应用场景

  • RTE 场景化应用广度和深度

  • RTE 技术应用满意度

【HR 问卷内容】

  • HR 对不同人群的职业发展期望

行业建设离不开每一位开发者和从业者的贡献,我们想聆听更多从业者的声音,也感谢各位抽出宝贵的时间和精力来填写问卷,你们的参与,不仅帮助我们更好地理解行业现状,也为我们提供了宝贵的第一手资料,使我们的报告更加准确、全面。

欢迎大家扫描下方二维码,进入《RTE 行业人才发展调研问卷》,填写本问卷大约需要 10 分钟左右,问卷截止 2023 年 11 月 25 日。

InfoQ

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我是开发者,我参与 RTE 技术和产品的研发、落地和推广

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我是场景化应用者,我在工作中需要使用实时互动技术

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我是实时互动(RTE)行业的 HR 或相关专业的培训讲师等

为了表示感谢,我们还为参与调研的各位准备了丰富的礼品:

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一等奖:摩飞便携热水壶

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二等奖:双肩包

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三等奖:RTE 开发者社区帆布袋

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四等奖:三合一数据线

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五等奖:RTE 开发者社区定制贴纸

参与开发者问卷

填表抽大奖

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点击阅读原文,填问卷,抽大奖~

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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