又一个新项目完结,炸裂!

大家好,我是程序员鱼皮。又经过了一段时间的爆肝,我在编程导航的保姆级新项目教程 —— AI 零代码应用生成平台,完结啦!

这是一套以 AI 开发实战 + 后端架构设计 为核心的项目教程,基于 Spring Boot 3 + LangChain4j + LangGraph4j + Vue 3 开发的 对标大厂 的 企业级 AI 代码生成平台,带大家掌握新时代程序员必知必会的 AI 智能体开发、AI 工作流等前沿技术,大幅提升求职竞争力!

我带大家开发了多种模式的应用生成、可视化修改、AI 图片搜集、持久化对话记忆、一键部署等功能:

查看视频演示: https://bilibili.com/video/BV17npxz5EZF

除了全程直播讲解的、几十个小时的视频教程之外,我还写了整套文字教程(15 万字),妥妥一本书的量!可想而知我最近掉了多少头发。。。

这还不够,每个项目我都写了详细的简历写法和面试题解,做完项目直接写到简历上、突击面试,一条龙服务!

真心换真心,我做项目教程的付出也得到了大家的认可,也帮很多同学拿到了 offer~

接下来鱼皮给大家快速介绍这个项目,希望让更多需要它的同学看到,把它变成自己的项目。秋招正处于黄金时段,简历上写满前沿技术,不仅求职有底气,做项目的能力也会大幅提升!

🧧 后文有加入学习的方式,千万不要错过!

 

项目介绍

项目有 4 大核心能力。

1)智能代码生成:用户输入需求描述,AI 自动分析并选择合适的生成策略,通过工具调用生成代码文件,采用流式输出让用户实时看到 AI 的执行过程。

 

2)可视化编辑:生成的应用将实时展示,可以进入编辑模式,自由选择网页元素并且和 AI 对话来快速修改页面,直到满意为止。

 

3)一键部署分享:可以将生成的应用一键部署到云端并自动截取封面图,获得可访问的地址进行分享,同时支持完整项目源码下载。

 

4)企业级管理:提供用户管理、应用管理、系统监控、业务指标监控等后台功能,管理员可以设置精选应用、监控 AI 调用情况和系统性能。

 

当你学会这个项目后,你不仅能开发 AI 代码生成器,更能灵活开发各种复杂的 AI 应用:AI 写作助手、AI 设计工具、AI 数据分析平台、AI PPT 制作大师,尽情发挥自己的想象力吧!

学前沿技术、涨开发经验,从 0 到 1 的真实企业级项目设计开发,绝对让你收获满满!

在线学习:https://codefather.cn/course/ainocode,可以 免费试看

而且为了让更多同学参与学习,我特么直接把所有代码 完整开源 !能力强的同学可以自学,点个 star 就算对鱼皮的支持啦~

开源仓库:https://github.com/liyupi/yu-ai-code-mother

 

项目收获

本项目紧跟 AI 时代、选题新颖、对标大厂 产品业务、技术丰富。区别于增删改查的烂大街项目,鱼皮会带你实战大量新技术和企业应用场景,掌握层层递进的系统设计、项目扩展和优化方案,帮你成为 AI 时代企业的香饽饽,给你的简历和求职大幅增加竞争力!

微服务 AI 全栈项目,技术丰富,玩透 AI 应用开发~

 

业务场景真实,实践大量企业解决方案:

鱼皮给大家讲的是 通用的项目开发方法、企业级架构设计套路和最新的 AI 应用开发技术,从这个项目中你可以学到:

  • 如何基于 LangChain4j 构建 AI 应用,实现真正的 AI 驱动业务?

  • 如何基于 LangGraph4j 实现 AI 工作流,实现复杂的 AI 智能体?

  • 如何设计 AI 工具调用机制,让 AI 智能生成复杂项目?

  • 如何实现 AI 流式输出 + 响应式编程,提升并发性能?

  • 如何使用 Spring Cloud Alibaba + Dubbo 实现微服务架构?

  • 如何设计复杂的 AI 对话记忆机制,实现多租户的 AI 服务架构?

  • 如何利用 AI Vibe Coding 和代码生成引擎,快速实现企业级系统?

  • 如何结合 Redis + Caffeine 构建高性能多级 AI 服务缓存?

  • 如何从性能、安全性、稳定性、成本等角度全方面优化项目?

  • 如何巧用多种设计模式,打造可扩展的企业级架构?

  • 如何构建企业级监控体系,实时掌握系统和 AI 服务的状态?

  • 如何实现动态网站浏览、网站截图和部署服务?

此外,还能学会很多 AI 编程、系统架构设计、技术方案对比的方法,提升排查问题、自主解决 Bug 的能力。鱼皮还给大家提供了大量的项目扩展点,有能力的同学可以进一步拉开和别人的区分度,无限进步!

满满的项目正反馈:

除视频教程外,鱼皮编程导航的项目还提供:

  • 详细的直播笔记(本项目有全套文字教程)

  • 完整的项目源码(分节的代码,更易学习)

  • 答疑解惑和专属项目交流群

  • ⭐️ 现成的简历写法(直接写满简历)

  • ⭐️ 项目的扩展思路(拉开和其他人的差距)

  • ⭐️ 项目相关面试题、题解和真实面经(提前准备,面试不懵逼)

  • ⭐️ 前端 + Java 后端万用项目模板(快速创建项目)

 

加入学习

比起看网上的教程学习,鱼皮项目系列的优势:从学知识 => 实践项目 => 复习笔记 => 项目答疑 => 简历写法 => 面试题解的一条龙服务

编程导航已有近 20 套项目教程! 每个项目的学习重点不同,几乎全都是前端 + 后端的 全栈 项目 。

欢迎加入编程导航,不仅能学习往期 所有 原创项目,还能享受更多原创资料、1 对 1 学习和求职指导、几百场面试视频,开启你的编程起飞之旅~

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成为编程导航会员后,可以解锁近 20 套项目教程和海量资料,如图:

下面是更多关于本项目的介绍。

 

更多介绍

功能模块:

架构设计:

 

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已经有 几万名 小伙伴学起来了,还有很多大家自发整理的笔记。不得不说,做项目真的给了很多同学坚持学习的目标、也有了更多拿 Offer 的机会,大家的动力也更足了!冲冲冲!

更多编程学习资源

  • Java前端程序员必做项目实战教程+毕设网站

  • 程序员免费编程学习交流社区(自学必备)

  • 程序员保姆级求职写简历指南(找工作必备)

  • 程序员免费面试刷题网站工具(找工作必备)

  • 最新Java零基础入门学习路线 + Java教程

  • 最新Python零基础入门学习路线 + Python教程

  • 最新前端零基础入门学习路线 + 前端教程

  • 最新数据结构和算法零基础入门学习路线 + 算法教程

  • 最新C++零基础入门学习路线、C++教程

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  • 最新计算机网络零基础入门学习路线 + 计算机网络教程

  • 最新设计模式零基础入门学习路线 + 设计模式教程

  • 最新软件工程零基础入门学习路线 + 软件工程教程

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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