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原创 Qt源码分析--QObject(4)
解析了QObject类的disconnect、dumpObjectInfo、dumpObjectTree等函数。
2022-07-28 15:43:38
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原创 Python捕获try...except没抓到的异常
今天在修复项目的一个bug。bug是在点击某个Menu项时，程序会崩溃退出。然后，我就用try...except结构试图捕获异常。代码类似于这样：但是，程序并没有输出catch exception.这一句，还是崩溃退出时。最后，用了以下方法，捕获到程序出错时的调用堆栈。......
2022-07-14 14:02:59
1830
原创 KrillinAI 源码级深度拆解二：时间轴的艺术：深入 KrillinAI 的字幕对齐与音频切分算法
本文深入解析了KrillinAI如何通过音频切分与字幕对齐算法构建精准数字时间轴。其核心技术包括：VAD智能检测实现动态音频切分，Faster-Whisper提供词级时间戳，以及动态聚类算法平衡语义与视觉效果。源码亮点在于毫秒级同步处理，通过参数调节确保字幕流畅性。该方案成功解决了传统字幕时间轴偏移问题，为音视频处理提供了专业级解决方案，展现了底层音频特征处理与AI技术的完美结合。
2026-01-08 09:16:45
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原创 KrillinAI 源码级深度拆解一：别再硬翻译了：KrillinAI 如何利用 ASR + LLM 实现“有灵魂”的台词转译？
AI视频翻译并非简单的ASR+NMT+TTS叠加。KrillinAI通过深度耦合ASR与LLM，解决了直译带来的语境缺失、长度失控和情感断层问题。其核心技术包括：1）ASR阶段的声音理解与时间戳对齐；2）LLM阶段的上下文滑窗、长度敏感Prompt和角色画像植入；3）递归式的翻译-长度校验-二次微调流程。这些创新使翻译既保留原意又实现音画同步，为AI视频翻译提供了"信达雅"的解决方案。
2026-01-07 09:40:42
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原创 Python全栈项目--基于Django的项目管理系统
本文介绍了基于Django框架开发的项目管理系统解决方案。系统采用Django REST Framework构建后端API，Vue.js实现前端界面，支持用户权限管理、项目跟踪、任务分配、文档管理等核心功能。关键技术包括Django ORM、Celery异步任务、Redis缓存、PostgreSQL数据库等。文章详细阐述了系统架构设计、数据模型定义、API接口开发、前端实现及Docker部署方案，并提供了性能优化和安全防护措施。该系统可作为中小型团队的项目管理工具，同时也是学习Django全栈开发的实践案例
2026-01-06 17:12:51
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原创 【Nanobrowser 源码分析 5】实战篇：如何基于 Nanobrowser 源码定制属于你的 AI 自动化助手
本文是一篇Nanobrowser源码定制实战指南，详细介绍了如何通过二次开发打造个性化AI自动化助手。文章从环境准备、Prompt优化、Action库扩展、私有模型接入到UI定制五个阶段展开，重点讲解了如何修改系统提示词、增加新功能动作、适配本地模型以及优化用户界面。通过"竞品价格监控助手"的实战案例，展示了如何将通用框架转化为垂直领域工具。这种基于成熟框架的定制开发可节省80%工作量，同时获得高度灵活性，是快速实现业务自动化的有效途径。
2026-01-06 09:22:04
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原创 【Nanobrowser源码分析4】交互篇： 从指令到动作：模拟点击、滚动与输入的底层实现
本文深入解析了Nanobrowser交互层的实现机制，揭示了AI如何将逻辑指令转化为浏览器操作。文章详细介绍了模拟点击、输入和滚动三大核心功能的实现细节：通过MouseEvent构造和几何中心计算实现精准点击；采用序列化输入流模拟真实键盘输入；设计智能滚动策略扩展AI视野。同时分析了反检测优化措施，如模拟完整事件链和支持ShadowDOM。源码路径指引为开发者提供了修改入口，展现了Nanobrowser如何通过精密事件模拟实现从意图到操作的完整闭环。
2026-01-05 09:24:28
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原创 【Nanobrowser源码分析3】视觉篇： AI 是如何“看见”网页的？DOM 树简化与快照技术源码分析
《Nanobrowser的视觉感知技术解析》摘要：本文深入剖析了Nanobrowser如何解决AI处理网页的视觉挑战。针对HTML代码冗长（超100KB）和视觉噪音问题，系统采用DOM蒸馏技术，通过标签黑名单过滤、不可见元素剔除和属性清洗实现"瘦身"。核心创新在于利用浏览器无障碍树(A11yTree)，提取按钮、输入框等关键元素的语义角色，生成结构化JSON快照。该系统还整合坐标映射和变化检测机制，实现精准交互。相比原始DOM，简化快照将Token消耗从数万降至数百，极大提升了AI处理效
2026-01-04 09:15:10
482
原创 Python全栈项目--校园智能停车管理系统
校园智能停车管理系统是基于Python全栈开发的智能化解决方案，采用Flask/Django+Vue.js技术架构，集成车牌识别、车位监控、电子支付等功能。系统通过OpenCV实现98%准确率的车牌识别，采用差异化计费策略，提供预约导航、数据可视化等特色功能。项目部署采用Docker容器化方案，解决了高并发处理、硬件对接等技术难点，显著提升了校园停车管理效率和用户体验。该系统为智慧校园建设提供了创新实践，展现了Python全栈开发在物联网领域的应用价值。
2025-12-31 14:23:00
1203
原创 【Nanobrowser源码分析2】架构篇： 探究 Nanobrowser 的核心组件与通信模型
摘要： 本文深入解析Nanobrowser的多智能体架构设计。该开源AI浏览器自动化工具采用三层架构：UI层负责交互，调度层作为"大脑"进行任务拆解，执行层处理具体DOM操作。核心采用Planner-Navigator-Validator三智能体协作模型，通过任务分解、环境感知和质量控制实现复杂操作。系统基于Chrome扩展的沙箱机制，利用chrome.runtime API构建跨环境通信链路，支持主流LLM API和新兴MCP协仪
2025-12-31 09:18:01
870
原创 【Nanobrowser 源码分析 1】开篇：为什么 AI 需要自己的浏览器？
《Nanobrowser：为AI优化的浏览器中间层框架》摘要 在AI代理需要执行复杂网页任务时，传统浏览器存在信息过载、交互识别困难等问题。Nanobrowser作为专为AI设计的轻量级框架，通过三大核心设计解决这些痛点：1）极简主义，过滤冗余信息仅保留页面骨架；2）动作原子化，建立自然语言到网页元素的映射协议；3）状态感知，提供操作前后的快照对比机制。该框架作为中间层，使AI能有效"观察-思考-行动"，在自动化调研、UI测试等场景展现价值，标志着AI从被动学习转向主动交互的重要进展。
2025-12-30 09:19:25
345
原创 如何通过 Py_Initialize 实现 C++ 对 Python 的嵌入调用
本文介绍了如何在C++中嵌入Python解释器，通过Py_Initialize实现两种语言的互操作。主要内容包括：1）环境配置要求；2）从简单HelloWorld到调用Python函数的进阶示例；3）核心API功能详解；4）常见问题解决建议。文章重点讲解了C++与Python交互时的引用计数管理、路径设置等关键细节，为需要在C++项目中集成Python脚本功能的开发者提供了实用指南。通过这种技术组合，既能保持C++的高性能，又能利用Python的灵活性和丰富生态。
2025-12-29 14:45:32
921
原创 【InfiniteTalk 源码分析 05】推理加速与工程优化：从实验室走向生产环境
摘要：本文解析了InfiniteTalk多模态模型在推理侧的工程优化方案，重点解决显存溢出和首字延迟问题。关键技术包括：1）采用分离式KV-Cache管理视觉Token，结合PagedAttention提升显存利用率60-80%；2）预计算与异步化视觉编码器处理；3）支持FP16到4-bit多级量化方案；4）利用FlashAttention-2优化注意力计算复杂度；5）构建端到端推理流水线实现流式生成。通过显存管理、计算优化和量化技术的综合应用，使模型能在消费级显卡上高效运行，完成从实验模型到生产系统的转化
2025-12-29 09:35:26
604
原创 【InfiniteTalk 源码分析 04】训练策略拆解：如何实现超长视频的生成稳定性？
InfiniteTalk提出了一套高效的长视频模型训练范式，采用两阶段训练策略：先通过短视频-描述对进行多模态对齐训练，再通过混合数据完成长视频指令微调。关键技术包括动态稀疏采样平衡全局与局部信息、改进损失函数增强时序一致性，以及集成FlashAttention等优化技术降低显存消耗。训练过程采用渐进式学习率调整确保稳定性，最终实现了在有限计算资源下对超长视频的稳定理解和生成。
2025-12-26 09:19:09
868
原创 【InfiniteTalk 源码分析 03】核心模型解构：深入理解 InfiniteTalk 的时序建模机制
本文解析了InfiniteTalk多模态模型处理视频时序的核心技术。通过VisionTower+Projector+LLM的三段架构，模型采用3D位置编码和分离式注意力机制（空间+时序）来理解动作顺序，计算量从O((T×L)²)降至O(T²+L²)。关键技术包括：时序位置编码定位帧顺序，滑动窗口注意力聚焦关键帧，以及视觉特征压缩（空间降采样和时序Token融合）来优化长视频处理效率，实现"无限"对话能力。
2025-12-25 11:41:57
637
原创 InfiniteTalk【源码分析 02】数据流水线：多模态对齐与特征预处理的底层实现
本文解析了多模态大模型InfiniteTalk的数据流水线设计。该流水线通过解耦视觉预处理和文本处理，采用特殊占位符实现图像与文本的特征对齐。核心包括：1）图像标准化为4D张量；2）文本中插入<image>标记；3）Dataset类实现数据加载对齐；4）动态批处理解决样本差异。其创新点在于将视觉信号转化为"高维语言"，在不改变LLM结构的前提下实现多模态融合，为模型训练提供了高效一致的数据处理方案。
2025-12-24 09:24:32
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原创 【源码分析 01】项目综述：InfiniteTalk 的设计哲学与核心架构
InfiniteTalk是由MeiGen-AI开源的工业级数字人生成解决方案，专注于解决长视频生成中的时序漂移、显存爆炸等问题。其核心设计理念包括流式处理、时序一致性和模块化架构，通过解耦音频编码、运动预测和画质增强等模块，实现稳定高效的超长视频生成。源码结构清晰，包含特征提取、时序Transformer建模和GAN/Diffusion渲染等关键组件，特别优化了音频-口型映射和长时序稳定性。该系列文章将深入解析其数据流水线、核心模型、训练策略等实现细节。
2025-12-23 14:03:32
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原创 Linux 运维避坑指南：根目录爆满了怎么办？从字节换算到日志治理
本文分享了Linux服务器磁盘空间不足的排查与处理方法。通过真实案例，介绍如何快速换算大文件大小（如28GB日志文件），分析根目录空间不足的原因（如/opt未独立挂载），并给出四种日志治理方案：在线清空文件、重定向到富裕分区、使用logrotate工具自动化管理，以及实时切分日志。文章强调要善用-h参数直观查看文件大小，警惕根目录空间不足风险，并对nohup启动的服务必须制定日志清理策略。这些方法能有效预防因磁盘爆满导致的系统故障。
2025-12-22 14:35:57
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原创 跨语言桥梁：C# 如何优雅地调用 Python 策略 (Python.NET)—— QuantConnect/Lean 源码分析系列四
本文深入剖析QuantConnect的Lean引擎如何通过Python.NET实现C#与Python的高效协同。作为量化交易开源标杆，Lean采用C#处理底层引擎，Python负责策略逻辑，通过Python.NET实现进程内解释器调用。文章解析了核心架构：PythonInitializer初始化环境、PythonAlgorithm包装策略、类型转换器处理数据互通，并重点探讨了Pandas桥接和GIL管理等性能优化手段。这种工程化设计既保留C#性能优势，又提供Python灵活性，为跨语言系统集成提供了典范。
2025-12-22 09:26:29
834
原创 程序突然“消失”了？C# 闪退问题排查全攻略
摘要：本文针对C#程序"闪退"问题提供四大排查方案：1）开发环境开启VS全量异常中断；2）生产环境使用Windows事件查看器；3）部署全局异常捕获记录日志；4）使用ProcDump抓取内存快照。通过这四种方法，开发者可系统性地解决从调试到部署各阶段的程序崩溃问题，确保异常可追溯、可分析。
2025-12-19 12:57:34
1205
原创 并发与安全：Lean 中的多线程模型与隔离机制 —— QuantConnect/Lean 源码分析系列三
本文深入剖析QuantConnect Lean引擎的多线程架构与安全机制。核心设计采用生产者-消费者模型：DataFeed线程并行获取数据，AlgorithmManager主线程通过全局锁保证用户代码的线程安全。引擎通过TimeSynchronizer确保时序一致性，并建立多层防护：内存/超时监控、异常捕获隔离用户代码风险，AppDomain/插件架构实现逻辑隔离。实盘模式下通过状态机和消息队列处理异步事件。这种"底层并发、上层原子化"的设计，既保证了高性能数据处理，又为用户提供简单的单
2025-12-19 09:28:52
905
原创 工厂模式的应用：数据读取与算法创建的解耦—— QuantConnect/Lean 源码分析系列二
本文分析了量化交易系统Lean引擎中工厂模式的核心应用。通过SubscriptionDataSourceReader和LeanAlgorithmFactory两个典型案例，展示了如何利用工厂模式处理数据来源多样性（本地文件、云端API等）和算法语言差异性（C#/Python）。这种设计实现了系统的高度解耦，使核心逻辑保持简洁稳定，同时具备极强的可扩展性和测试便利性。文章建议通过阅读关键源码文件深入理解工厂模式在量化系统中的实现细节，指出其成功分离了对象实现与使用逻辑。
2025-12-18 10:24:29
756
原创 依赖注入的艺术：Composer 与模块化设计—— QuantConnect/Lean 源码分析系列一
文章摘要： QuantConnect/Lean通过Composer类实现模块化与依赖注入，支持灵活切换回测/实盘模式及多券商接口。其核心机制包括：1）反射动态加载DLL；2）配置文件驱动组件替换（如修改config.json即可更换数据源）；3）遵循接口规范开发插件（如实现IMessagingHandler扩展飞书通知）。该设计赋予系统极高扩展性（无需修改内核代码），但也带来调试复杂度和运行时类型安全的挑战。Composer作为服务定位器的成功实践，是Lean成为通用量化引擎的关键架构设计。
2025-12-16 10:11:06
716
原创 【Cradle 源码解析六】实战复盘：从《荒野大镖客2》看 Agent 的实际运行流
摘要： 本文以《荒野大镖客2》为例，剖析Cradle框架下AI代理（Agent）的完整任务执行流程。通过“找马-骑马回营地”任务，串联感知（LMM视觉识别）、推理（LLM规划与反思）、行动（IO控制）三大核心模块，展现Agent在复杂环境中的动态决策循环。实战中，Agent通过OCR识别UI、分解子目标、执行键鼠模拟，并借助反思机制修正错误（如绕行树木触发骑马交互）。框架优势在于跨模态泛化与鲁棒性，但存在延迟、黑箱IO偏差及长时记忆管理等挑战。Cradle为通用计算机控制Agent提供了模块化、自纠错的可行
2025-12-16 09:47:49
485
原创 Nginx 排错指南：如何快速定位并分析运行日志？
Nginx日志分析指南：快速定位服务器问题。Nginx日志分为access.log（记录访问信息）和error.log（记录错误信息），默认存储在/var/log/nginx/目录下。当服务器出现问题时，可通过nginx-t命令或lsof-p命令查找日志位置。常用分析命令：tail-f实时监控最新日志，grep过滤特定记录，tail-n查看最近条目。Docker环境下可使用dockerlogs命令查看日志。掌握这些技巧，能有效解决502等服务器错误，提高排错效率。
2025-12-15 16:25:07
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原创 【Cradle 源码解析五】记忆的艺术：向量存储与长短期记忆管理
本篇将深入 cradle/memory/ 模块，剖析它是如何利用 向量数据库 和 RAG (检索增强生成) 技术，让 Agent 真正“拥有过去”。
2025-12-15 09:54:49
814
原创 CentOS 实战：如何查看和分析信号量 (Semaphore) 的值
本文介绍了在Linux系统运维中排查SystemV信号量问题的方法。首先通过ipcs -s命令查看所有信号量集ID，重点关注semid和nsems字段；然后使用ipcs -s -i <ID>查看具体信号量信息，解读value、ncount等关键字段判断是否发生死锁。文章还讲解了如何检查系统全局信号量限制参数，并简要提及POSIX命名信号量的查看方式。掌握这些工具和方法，能有效诊断因信号量导致的进程阻塞问题。
2025-12-12 18:10:30
514
原创 Linux 实战：如何像查看文件一样“实时监控” System V 共享内存？
本文介绍了一种安全无侵入的Linux共享内存监控方案。针对SystemV共享内存无法直接查看内容的问题，作者提出编写一个极简C程序(shm_read.c)，通过shmat系统调用以只读模式挂载目标内存，并将二进制数据输出到stdout。配合hexdump、strings和watch等Linux原生工具，可实现三种实用场景：1)实时刷新查看十六进制数据变化；2)过滤显示可读文本信息；3)保存内存快照供后续分析。相比gdb等调试工具，该方法不会暂停进程，完全不影响业务运行，是生产环境排查共享内存问题的理想解决方
2025-12-12 13:51:34
263
原创 【Cradle 源码解析四】手眼协同：IO 控制层与动作执行 (Action Execution)
本文深入解析了Cradle系统的IO控制层与技能库设计，重点解决AI代理在操作系统交互中的三大难题：输入精准度、动作自然度和功能复用性。系统通过混合使用PyAutoGUI和PyDirectInput等工具，实现跨平台输入模拟；采用归一化坐标系解决视觉与执行的坐标偏差问题；并建立分层技能库(SkillRegistry)将原子操作封装为可复用功能模块。文章还介绍了系统的防御性设计，包括重试机制、异常捕获和模拟人类操作的平滑移动等技术，确保交互的稳定性和自然性。这些底层工程实现为AI代理提供了可靠的执行能力，是智
2025-12-10 10:10:26
527
原创 Modbus 101：从入门到 Python 实战指南
本文介绍了工业自动化中广泛使用的Modbus协议，重点解析了其主从架构和四种寄存器类型，并对比了Modbus RTU和TCP两种传输方式。通过Python代码示例演示了如何使用pymodbus库进行Modbus TCP和RTU通信，包括连接建立、数据读取和错误处理等关键步骤。文章还总结了常见问题如地址偏移、接线参数和字节序等注意事项，为技术人员提供了实用的Modbus开发指南。
2025-12-09 17:05:12
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原创 【Linux 运维】告别 cat：如何按“时间段”优雅地截取日志文件？
摘要：本文介绍三种在Linux下快速提取指定时间段日志的方法：1）使用sed命令精确匹配起止时间，适合日志连续场景；2）采用awk进行时间范围比较，容错性高，是生产环境首选方案；3）利用grep模糊匹配时间前缀，适合快速按小时查询。文章重点比较了各方案的优缺点，推荐在自动化脚本中使用awk方案，确保日志提取的可靠性。
2025-12-09 16:48:55
409
原创 CMake 实战：如何优雅地分离 Dev 与 Product 编译环境？
本文介绍了利用CMake条件编译优雅管理C++开发环境和生产环境的方法。通过定义APP_ENV变量控制编译行为，实现了：1)源文件和头文件的物理隔离；2)自动选择正确的头文件路径；3)通过宏定义向代码传递构建环境信息。具体实现包括：合理规划项目目录结构、编写条件化CMakeLists.txt、配合使用目标级命令(target_*)实现Modern CMake实践。这种方法避免了手动修改#define或注释代码，只需在构建时通过-DAPP_ENV=dev/product切换环境，既提高了开发效率又降低了发布风
2025-12-09 15:59:38
524
原创 【Cradle 源码解析三】大脑中枢：决策推理 (Reasoning) 与 任务规划 (Planning)
本文深入解析了Cradle智能体的推理引擎实现，重点阐述了其ReAct循环机制。系统通过多层Context构建（包括人设、目标、技能库、历史操作和当前视觉输入）来驱动大模型决策，要求模型输出包含推理过程的JSON格式动作指令。采用滚动时域控制策略实现动态规划，每步只生成最小原子动作。核心创新在于自我反思机制：通过对比动作前后的屏幕截图，判断执行效果并更新记忆，实现错误修正和成功经验积累。这种带状态的无限状态机设计使智能体能够适应动态游戏环境，具备初步的自我纠正能力。
2025-12-09 09:25:16
665
原创 拒绝图片被“腰斩”！利用 OpenPyxl 实现 Excel 转 PDF 完美分页
摘要：本文介绍如何利用openpyxl库的Break对象解决Excel转PDF时图片被分页切断的问题。通过手动插入行分页符，在图片前后创建"安全区"，确保每张图片完整显示在单独页面上。文章提供了基础代码实现和进阶技巧，包括防御性分页策略，帮助开发者生成专业美观的自动化报表。核心方法是在插入图片前添加Break对象，并估算图片占用行数来设置后置分页符，从而精准控制PDF输出效果。
2025-12-08 18:42:23
515
原创 【Cradle 源码解析二】由眼入心：LMM 如何“看懂”屏幕与 UI 识别机制
Cradle系统通过多模态融合实现精准计算机控制：结合OCR识别文字位置、目标检测定位UI元素，并采用Set-of-Mark技术将坐标转换为视觉标签，弥补了纯大模型在精确定位上的不足。该系统将视觉处理分为捕获、增强、标注和提示四个步骤，通过结构化语义信息帮助AI准确理解屏幕内容并执行操作。这种语义理解+像素精度+沟通桥梁的三重架构，使Agent能够从像素数据中提取可执行的动作指令，显著提升了人机交互的准确性。
2025-12-08 09:18:26
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原创 【Cradle 源码解析一】架构总览与通用计算机控制 (GCC) 的实现思路
北京智源研究院推出的Cradle框架实现了通用计算机控制(GCC)，通过视觉输入和模拟操作让AI像人类一样操作软件和游戏。该框架采用感知-决策-执行闭环设计，结合多模态大模型与传统CV技术，将屏幕信息转化为结构化数据，通过Prompt引导AI决策并映射为底层操作。核心模块包括环境交互层、信息处理层和决策执行层，形成一个完整的AI操作闭环。Cradle的创新在于将视觉理解、推理和执行能力有机结合，为实现通用AI操作奠定了基础。
2025-12-07 09:22:05
707
原创 拒绝“玄学”Bug：C++ 多线程调试指南与 ThreadSanitizer 实战
本文介绍了C++多线程调试的常见挑战和解决方案，重点推荐ThreadSanitizer(TSan)工具。TSan通过编译时插桩技术，能高效捕获数据竞争、死锁等问题，相比传统Valgrind速度提升显著。文章提供了TSan的实战教程，包括代码示例、编译方法和报告解读，并介绍了GDB调试技巧（如threadapplyallbt命令）和日志分析等辅助手段。最后给出了多线程问题的决策路径，建议将TSan集成到开发流程中，以预防并发问题。
2025-12-05 18:32:42
555
原创 Python全栈开发：从0到1打造“智能会议室预约管理系统”
本文介绍了基于Python全栈技术开发的智能会议室管理系统解决方案。针对企业办公中常见的会议室冲突、幽灵会议和设备报修等问题，系统采用Django+Vue3技术栈实现核心功能，包括： 毫秒级会议室冲突检测算法 完整的预订-审批-签到流程闭环 15分钟未签到自动释放资源机制 数据可视化报表展示会议室利用率 系统后端使用Django REST Framework处理业务逻辑，前端采用Vue3+ElementPlus构建界面，通过ECharts实现数据可视化。文章详细讲解了时间冲突检测的核心算法、数据库设计以及前
2025-12-05 16:38:19
998
智能家居控制系统-随着物联网技术的快速发展，智能家居系统已经成为现代家庭生活的重要组成部分 本项目实现了一个基于Python的智能家居控制系统
2025-06-11
Python的Django框架开发的一个功能完善的在线教育平台
2025-09-25
Pyton全栈项目-交互式VR教育应用源码
2025-09-25
Python源码-基于计算机视觉的手势识别控制系统
2025-09-12
基于Python全栈技术开发的校园智能导航系统源码
2025-09-11
智能农业监控与管理系统
2025-08-29
SEO优化自动化工具源码
2025-08-19
基于Django的企业资源管理系统源码
2025-08-18
Java全栈-低代码平台源码
2025-08-14
Python游戏开发引擎源码
2025-08-01
Java在线编程教育与评测平台源码
2025-07-25
基于Java全栈技术和人工智能的智能健康饮食推荐系统
2025-07-03
学生成绩预测系统 基于机器学习的学生成绩预测系统
2025-05-09
Java全栈项目-企业人力资源管理系统
2025-02-24
C语言实现植物大战僵尸游戏基础框架与扩展功能
2024-12-13
C语言实现的学生信息管理系统的完整代码与功能详解
2024-12-13
Python全栈项目代码-基于Django的项目管理系统
2026-01-06
Python全栈项目代码-校园智能停车管理系统
2025-12-31
Python全栈项目代码：智能会议室预约管理系统
2025-12-05
Python全栈项目代码-基于机器学习的用户行为分析系统
2025-12-04
Python全栈项目代码-基于深度学习的图像风格迁移系统
2025-11-25
Python全栈项目代码-校园失物招领平台
2025-11-21
Python全栈项目代码-多智能体协作代码生成器
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Python全栈项目代码：结合Puppeteer和AI模型操作浏览器
2025-11-09
Python全栈项目代码-智能家庭能源管理系统
2025-11-07
Python全栈项目代码：数据可视化大屏
2025-11-05
Python全栈项目代码-智能垃圾分类识别系统
2025-10-29
Java全栈项目代码-多人协同编辑系统
2025-10-27
Python全栈项目代码-基于计算机视觉的车牌识别系统
2025-10-27
Python项目源码-基于机器学习的学生成绩预测系统
2025-10-27
Python全栈代码：校园活动管理与推荐平台
2025-09-30
Python全栈代码-云存储系统
2025-09-29
Python全栈代码-智能问答系统
2025-09-28
Python全栈代码：基于深度学习的语音识别系统
2025-09-26
C#循环中不重复输出信息到日志
2024-03-07
C#提交json字符串给http服务器
2024-02-29
C#调试时不能更改代码
2024-02-29
找一本C#4.5参考大全电子书
2024-02-27
phonegap用new Media生成的音频文件保存在iphone的哪个目录下
2016-06-01
怎么能用xcode做真机调试
2016-05-24
替换eclipse生成的apk图标
2016-05-04
怎么sendmessage选中Combobox的某一项
2015-11-13
error C2064: 项不会计算为接受 0 个参数的函数
2015-09-21
mfc mdi窗口最小化状态恢复后没有自动刷新
2015-09-18
mdi子窗口怎么怎么自动改变大小 MFC
2015-09-10
有没有界面可视化生成代码的程序
2015-07-16
怎么访问javascript脚本$里的函数？
2015-05-18
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