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让学习成为一种习惯

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原创 基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

鸢尾花数据集（Iris dataset）是机器学习领域中一个经典的多分类数据集，常用于验证分类算法的性能。该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。这些样本分为3个类别，分别是山鸢尾（Iris Setosa）、变色鸢尾（Iris Versicolour）和维吉尼亚鸢尾（Iris Virginica），每个类别各有50个样本。样本数量适中。

2025-04-01 13:04:08 37

原创 基于前馈神经网络完成鸢尾花分类任务

鸢尾花分类任务是机器学习领域的一个经典入门级任务，它具有重要的研究价值和实际意义。鸢尾花数据集由英国统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）于1936年提出，用于展示线性判别分析技术。该数据集包含150个样本，分为3个类别，每个类别有50个样本。每个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，这些特征均为数值型数据。通过对这些特征的分析和建模，可以实现对鸢尾花的分类。鸢尾花分类任务在实际应用中具有广泛的意义。

2025-04-01 12:50:38 39

原创 深度学习之视觉Transformer—理论与实践

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络，通过多层非线性变换来学习数据的高级特征和抽象表示。近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了突破性进展，推动了人工智能技术的快速发展。发展历史：深度学习的发展历程可以追溯到 20 世纪 40 年代的人工神经网络研究。2006 年，Hinton 等人提出了深度信念网络（DBN），标志着深度学习的正式兴起。

2025-04-01 12:29:08 9

原创 深度学习之目标检测—理论与实践

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是在图像或视频中识别和定位特定的物体。目标检测不仅需要识别物体的类别，还需要确定物体在图像中的位置，通常以边界框的形式表示。任务定义：目标检测的任务可以分为两个主要部分：物体分类和物体定位。物体分类是指识别图像中的物体属于哪个类别，而物体定位则是确定物体在图像中的具体位置。例如，在自动驾驶场景中，目标检测需要识别出道路上的行人、车辆等物体，并准确地定位它们的位置，以便车辆能够做出正确的决策。应用场景。

2025-04-01 12:28:03 135

原创 基于线性回归的波士顿房价预测研究

线性回归是一种统计学中常用的预测方法，其核心是通过建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（被解释变量）之间的线性关系模型，来对因变量进行预测或解释。例如，在波士顿房价预测中，我们可以将房屋的特征（如房间数量、面积等）作为自变量，房价作为因变量，通过线性回归模型来探究这些特征与房价之间的关系，进而预测房价。

2025-03-30 12:32:16 38

原创 图神经网络在智能推荐中的应用：电商与社交网络案例分析

推荐系统是一种通过分析用户的历史行为和偏好信息，为用户提供个性化推荐内容的信息过滤系统。其主要目标是帮助用户在海量的信息中快速找到他们可能感兴趣的内容，提高用户的信息获取效率和满意度，同时也为商家或内容提供者增加用户粘性和商业价值。用户需求满足：在互联网时代，用户面临着海量的信息选择，如商品、影视、音乐等。推荐系统能够根据用户的兴趣和偏好，精准地为用户推荐他们可能感兴趣的内容，减少用户的信息筛选成本。

2025-03-29 13:51:15 264

原创 使用文心大模型ERNIE-ViLG生成图片

细粒度知识融合：ERNIE-ViLG 依托百度庞大的知识图谱，实现了细粒度的知识融合，能够精准理解文本描述中的语义信息，并将其与丰富的知识结构相结合，生成具有真实感和细节丰富度的图像。这种知识融合能力使其在处理复杂场景和跨领域知识时表现出色，显著提升了图像生成的质量和准确性。混合降噪专家模型：该模型通过引入多种降噪策略和多个专家模型的协同机制，有效减少了生成过程中的噪声干扰，显著提高了图像生成的逼真度、细节丰富度和整体视觉效果。

2025-03-29 12:37:54 156

原创 使用神经网络分析电影评论的正能量和负能量

在电影评论情感分析领域，有多个常用的数据集可供选择，这些数据集各有特点，为研究提供了丰富的资源。IMDb数据集：这是最著名的电影评论数据集之一，包含约50,000条来自互联网电影数据库（IMDb）的评论，每条评论都被标记为正面或负面情感。该数据集的评论内容丰富多样，涵盖了不同类型的电影和观众的观点，具有较高的代表性。研究表明，使用IMDb数据集训练的情感分析模型在其他类似数据集上的迁移性能较好，其情感分布较为均衡，正面和负面评论各占一半，适合用于二分类情感分析任务。Rotten Tomatoes数据集。

2025-03-29 12:36:44 140

原创 基于卷积神经网络（CNN）的历史文献手写数字识别研究

手写数字识别技术在众多领域有着广泛的应用，是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一。在邮政行业，通过手写数字识别技术可以自动识别邮件上的邮政编码和地址编号，大大提高了邮件分拣的效率和准确性。据统计，采用先进的手写数字识别系统后，邮件分拣的错误率可以降低至1%以下，而分拣速度则能提升30%以上。在金融领域，银行支票处理过程中需要识别支票上的金额数字，手写数字识别技术的应用使得支票处理更加高效、安全，减少了人工审核的工作量和出错概率。

2025-03-27 12:45:54 25

原创 基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别研究——以 MNIST 数据集为例

MNIST数据集是手写数字识别领域中最为经典和广泛使用的数据集之一，它为研究人员提供了一个标准化的实验平台，推动了该领域的快速发展。数据集规模：MNIST数据集包含70,000张手写数字图像，其中60,000张用于训练，10,000张用于测试。每张图像的大小为28×28像素，灰度值范围为0到255。这些图像涵盖了从0到9的10个数字类别，每个类别都有大量的样本，确保了数据集的多样性和代表性。数据来源。

2025-03-26 13:47:00 44

原创 深度学习与神经网络实战前沿技术趋势洞察与分析

深度学习和神经网络技术正在不断发展和创新，不仅在技术上取得突破，还在跨领域融合和创新实践中展现出巨大的潜力。然而，技术的发展也带来了伦理和社会问题，需要在推进技术进步的同时，充分考虑其对个人隐私、社会公平等方面的影响，确保技术向善发展。

2025-01-20 12:14:52 439

原创 实现一个用于消除背景噪声的语音增强系统

语音增强系统的实际应用场景广泛，涵盖了从个人使用到专业领域的多种环境。移动通信：在移动电话和语音消息应用中，语音增强系统可以显著提高通话质量，尤其是在信号弱或背景嘈杂的环境中。根据全球移动通信系统协会（GSMA）的数据，移动电话用户超过50亿，语音增强技术的应用直接影响着这些用户的通话体验。会议和远程工作：在会议和远程工作场景中，语音增强系统可以帮助参与者更清晰地听到发言者的声音，提高会议效率。例如，Zoom、Microsoft Teams等视频会议平台的语音处理模块中就集成了语音增强技术。车载系统。

2024-12-27 11:52:53 77

原创 开发一个能够识别和分类环境声音事件的系统

准确率（Accuracy）：系统正确识别和分类声音事件的比例，是评估系统性能的主要指标。精确率（Precision）：在所有被识别为特定类别的声音事件中，实际属于该类别的比例。召回率（Recall）：在所有实际发生的声音事件中，被系统正确识别的比例。F1分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均值，用于衡量系统的综合性能。鲁棒性（Robustness）：系统在不同环境噪声水平下保持性能稳定的能力。实时性（Real-time Performance）

2024-12-27 11:52:39 86

原创 实现一个基于深度学习的语音合成模型

语音合成技术的发展经历了多个阶段，从最初的基于规则的方法到现代的基于深度学习的技术，每一次技术的革新都极大地推动了语音合成领域的发展。早期方法：早期的语音合成技术主要基于规则，如基于形式的合成和基于规则的合成，这些方法依赖于语言学家制定的规则来生成语音。这些方法虽然在某些情况下能够产生可理解的语音，但往往缺乏自然度和表现力。参数合成方法：随着数字信号处理技术的发展，参数合成方法成为主流，如线性预测编码（LPC）和PSOLA算法。

2024-12-26 11:51:53 91

原创 开发一个自动文本摘要系统

Seq2Seq模型：序列到序列模型，通过编码器-解码器架构生成摘要，适用于生成流畅的文本。BERT模型：利用预训练的BERT模型，捕捉文本的深层次语义信息，生成高质量的摘要。GPT模型：基于Transformer的预训练模型，能够生成连贯且相关的文本，适用于开放域的摘要生成。摘要生成模块是自动文本摘要系统的核心环节，其架构设计需确保摘要的准确性和流畅性。Seq2Seq子模块：采用编码器-解码器架构，编码器负责理解输入文本，解码器负责生成摘要，适用于生成流畅的文本序列。BERT子模块。

2024-12-26 11:51:38 102

原创 实现一个能够生成连贯文本的生成模型

文本生成模型是一种自然语言处理（NLP）技术，旨在根据给定的输入生成连贯、有意义的文本输出。这类模型通过学习大量的文本数据，捕捉语言的语法和语义结构，以生成高质量的自然语言文本。目标是构建一个能够预测下一个词或序列的模型，不仅能够生成文本，而且能够确保生成的文本在逻辑上连贯、语法上正确，并且与给定的上下文或输入相关。

2024-12-25 11:58:08 65

原创 开发一个用于社交媒体文本的情感分析模型

本章节对社交媒体文本情感分析模型的开发过程进行了全面的概述。从数据收集与预处理、特征提取方法、情感分析模型构建，到模型训练与优化，再到模型评估与应用部署，我们详细阐述了每一个步骤的关键技术和实现效果。

2024-12-25 11:57:48 71

原创 探索情感分析的细粒度分类

细粒度情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，其研究和应用正迅速发展。从定义与重要性、发展历程、关键任务，到技术方法、挑战与问题，再到应用场景和未来趋势，本报告全面梳理了细粒度情感分析的各个方面。

2024-12-24 11:26:37 151

原创 研究多语言翻译和多模态翻译

多模态翻译是指在翻译过程中不仅考虑语言文字，还涉及图像、声音、手势等多种符号系统的转换与信息传递。这一概念在多模态话语分析理论的基础上发展而来，后者认为交际过程中意义的构建是通过多种模态的互动来实现的。定义：多模态翻译扩展了传统翻译的范畴，它不仅包括语言文字的转换，还涉及到视觉、听觉等非语言模态的翻译。这种翻译方式需要译者理解和转换源材料中的所有模态信息，以确保在目标语言和文化中准确、全面地传达原意。理论基础：多模态翻译的理论基础主要来源于系统功能语言学、认知语言学和社会符号学。

2024-12-24 11:26:21 526

原创 使用GAN或卷积神经网络提高图像分辨率

在本研究报告中，我们深入探讨了使用生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）提高图像分辨率的技术。

2024-12-23 11:22:55 758

原创 开发一个高精度的人脸识别系统

本章节对开发高精度人脸识别系统的关键技术、实现方法和应用场景进行了全面的分析和讨论。从系统需求分析到人脸检测技术，再到特征提取与比对，以及深度学习模型的选择、训练和优化，每一部分都是构建高效人脸识别系统不可或缺的环节。此外，系统集成与测试、开源库与工具的应用、以及不同应用场景下的实际案例分析，进一步展示了高精度人脸识别系统的实际价值和潜在影响。

2024-12-23 11:22:38 523

原创 实现表情识别和情感分析

表情识别，作为人工智能领域的一个重要分支，指的是通过计算机视觉技术从静态图像或动态视频中提取和分析人的面部表情，以识别和推断个体的情绪状态。这一技术的核心在于模拟人类通过观察面部表情来理解情感的自然能力，将这种能力数字化和自动化。表情识别技术通常涉及以下几个关键步骤：人脸检测、特征提取和表情分类。人脸检测是指在图像或视频中定位面部区域的过程；特征提取则是识别面部的关键点，如眼角、嘴角等，以及它们的形状和运动；表情分类是根据提取的特征将表情归类为预定义的情绪类别，如快乐、悲伤、愤怒等。

2024-12-22 11:14:07 187

原创 研究注意力机制在图像识别中的应用

本章节旨在对注意力机制在图像识别中的应用进行全面的总结。注意力机制通过模拟人类视觉系统的选择性关注能力，已经成为图像识别领域的关键技术之一。它不仅提高了模型的识别准确率，还增强了模型对上下文信息的理解和利用，同时提升了模型的计算效率和泛化能力。

2024-12-22 11:13:47 121

原创 开发一个能够理解视频内容并识别行为的深度学习模型

深度学习技术在视频内容理解领域取得了显著进展，其核心在于利用多层神经网络自动学习视频数据的复杂特征。动作识别：深度学习模型能够识别视频中的人体动作，如奔跑、跳跃等。根据UCF-101数据集的实验结果，深度学习模型的动作识别准确率可达95.8%，显示出其在行为识别上的巨大潜力[1]。视频分类与标签生成：通过深度学习模型，视频内容可以被自动分类并生成相关标签，如“体育比赛”、“新闻报道”等。YouTube-8M数据集上的研究表明，深度学习模型能够处理大规模视频数据集，实现高效的视频分类和标签生成[2]。

2024-12-21 11:49:08 198

原创 构建一个用于疾病诊断的深度学习模型，如癌症检测、骨折识别等

在构建用于疾病诊断的深度学习模型时，选择合适的模型架构和设计原则是至关重要的。：对于癌症检测和骨折识别等任务，卷积神经网络（CNN）因其在图像识别领域的卓越性能而成为首选。CNN能够自动从图像中学习特征，减少了手工特征提取的需求，并提高了模型的准确性。例如，在癌症检测中，Inception、ResNet和EfficientNet等架构已被广泛证明其有效性。对于骨折识别，类似的网络结构也适用，但可能需要针对特定类型的图像数据进行调整和优化。

2024-12-21 11:48:48 85

原创 利用3D卷积神经网络或Transformer进行视频分析

TimeSformer模型是由Facebook AI研究团队提出的一种基于Transformer的视频理解架构。该模型以其独特的时空自注意力机制，在视频分析领域展现出了卓越的性能。模型架构：TimeSformer将视频帧分割成多个空间-时间块（patches），并通过Transformer架构进行处理。这种设计允许模型有效地捕捉视频中的时空特征，从而提高对视频内容的理解。关键特性。

2024-12-20 13:38:31 106

原创 实现一个能够识别多种类别和细粒度图像的深度学习模型

随着深度学习技术的发展，图像识别领域取得了显著的进展。在众多应用场景中，如自动驾驶、医疗诊断、安全监控等，对图像识别技术提出了更高的要求，不仅要能够识别图像中的主要对象，还要能够识别多种类别和细粒度的图像特征。细粒度图像识别是指对图像中高度相似的类别进行区分和识别，例如不同品种的鸟类、不同型号的飞机等。这种识别能力对于提高系统的智能性和准确性至关重要。细粒度图像识别的研究意义在于其能够推动计算机视觉技术的进步，增强机器对复杂场景的理解能力，同时也为相关行业提供技术支持和解决方案。

2024-12-20 13:35:40 193

原创 什么是盒模型？标准盒模型和IE盒模型有什么区别

在本章节中，我们深入探讨了盒模型的基本概念、组成部分以及标准盒模型与IE盒模型之间的核心区别。通过对比分析，我们可以看到这两种盒模型在宽度和高度的计算方式上存在显著差异，这些差异对网页布局和开发实践有着直接的影响。

2024-12-19 11:18:01 286

原创 position属性有哪些值，它们的作用是什么

在本章节中，我们详细探讨了CSS中的position属性及其各个值的作用和应用场景。通过对staticrelativeabsolutefixed和sticky。

2024-12-19 11:17:43 438

原创 什么是响应式设计？它是如何实现的

响应式设计（RWD）已经成为现代网页设计中不可或缺的一部分，它通过灵活的布局和智能的样式调整，确保网站能够在不同设备和屏幕尺寸上提供一致的用户体验。从定义到实现技巧，再到最佳实践，响应式设计的核心在于其对用户需求的敏感性和对技术发展的适应性。

2024-12-18 11:12:54 89

原创 JavaScript中var、let和const的区别是什么？

是 JavaScript 中传统的变量声明关键字，它具有以下特点： 是 ES6 中新增的关键字，用于声明块级作用域的变量，其特点包括： 也是 ES6 中新增的关键字，用于声明一个只读的常量，其特点为：通过对比 、 和 的特点，我们可以清晰地看到它们在作用域、生命周期和行为上的差异。 提供函数作用域或全局作用域，而 和 提供块级作用域。 存在变量提升，而 和 存在暂存死区（Temporal Dead Zone, TDZ）。在实际编程中，了解这些差异并选择适当的关键字对于编写清晰、可维护和高效的代码至

2024-12-18 11:12:30 171

原创 什么是原型链？请解释一下JavaScript中的原型继承

原型链在JavaScript中扮演着至关重要的角色，它是实现对象继承和属性共享的基础。通过原型链，JavaScript实现了一种动态的、灵活的继承机制，允许对象之间共享方法和属性，从而提高了内存效率和代码复用性。原型链的存在使得JavaScript对象具有了动态性，可以在运行时修改对象的原型，进而改变对象的行为。

2024-12-17 11:17:02 161

原创 什么是闭包，它有什么作用

闭包作为一种编程语言特性，在JavaScript中扮演着重要角色。它允许函数访问和操作其定义时的作用域链中的变量，即使这些变量的原始作用域已经不存在。这种特性使得闭包在封装私有变量、数据持久化、模块化编程、异步编程等方面具有广泛的应用。

2024-12-17 11:16:41 45

原创 解释一下事件冒泡和事件捕获

事件冒泡是DOM事件传播的一个核心概念，它描述了当在DOM树中某个节点上触发事件时，该事件如何从目标节点向上传播至根节点的过程。这一机制允许在事件的目标节点及其所有祖先节点上设置的事件监听器依次被触发。事件传播机制：事件冒泡过程中，事件会经过目标节点的所有父节点，直到文档的根节点。这意味着在路径上的任何节点都可以对事件做出响应，从而提供了事件处理的灵活性。数据支撑。

2024-12-16 11:29:36 166

原创 CSS选择器有哪些，它们的优先级如何

CSS选择器的优先级决定了当多个选择器应用于同一个元素时，哪个选择器的样式将被应用。优先级是由选择器的类型和数量决定的，不同类型的选择器具有不同的权重。CSS选择器的多样性为开发者提供了强大的工具，以实现精确的页面样式控制。从基础选择器到伪类和伪元素选择器，再到CSS3新增的选择器，每种选择器都针对特定的应用场景，使得样式表能够更加精细地匹配和应用到HTML元素上。

2024-12-16 11:29:14 314

原创 HTML编程技巧大揭秘：5个简单步骤打造炫酷效果

本章节对HTML编程技巧进行了深入的探讨和揭秘，通过五个简单步骤，我们能够打造出具有炫酷效果的网页。从基础的HTML结构到CSS样式与动画效果，再到JavaScript的交互增强，最后通过实例分析，我们不仅理解了如何实现这些效果，还学会了如何将它们应用到实际的网页设计中。

2024-12-15 09:05:17 53

原创 HTML标签大全：这些标签你都掌握了吗？

标题标签是HTML中用于定义标题的元素，从到，共六个等级，其中表示最高等级的标题，通常用于页面的主标题，而则表示最低等级的标题，用于小节或副标题。这些标签不仅有助于组织内容结构，还对搜索引擎优化(SEO)有重要作用。

2024-12-15 09:04:52 55

原创 HTML和XHTML有什么区别？

XHTML（eXtensible HyperText Markup Language），即可扩展超文本标记语言，是一种基于XML（可扩展标记语言）的HTML版本。XHTML在2000年由W3C公布发行，它结合了HTML的表现力和XML的结构严格性。XHTML的目标是提供一个更严格、更纯净的HTML版本，以确保网页内容的一致性和可扩展性。XHTML的设计允许网页内容与XML应用（如MathML用于数学公式、SVG用于矢量图形）混合使用，这为网页内容的丰富性和交互性提供了更多可能。

2024-12-14 09:35:16 89

原创 什么是语义化的HTML？

语义化HTML作为一种现代Web开发的最佳实践，其核心价值在于提升网页的结构化表达、可访问性、可维护性以及搜索引擎优化效果。通过使用具有明确语义的标签，开发者能够构建出更加清晰、有序的网页结构，这对于用户、搜索引擎以及辅助技术都具有重要意义。

2024-12-14 09:34:55 170

原创 DOCTYPE的作用是什么？

渲染模式决定了浏览器如何解释和显示网页内容。DOCTYPE声明直接影响浏览器的渲染模式，主要分为标准模式（Standards Mode）和混杂模式（Quirks Mode）。文档类型定义（DTD）是一组规则，用于定义SGML或XML文档的结构和合法性。在HTML的早期版本中，DTD起到了核心作用，因为它基于SGML。DTD规定了文档中允许的元素、属性以及它们的组织方式，确保文档的一致性和正确性。DOCTYPE声明在现代网页设计和开发中扮演着至关重要的角色。

2024-12-13 12:05:17 340

软件测试工程师基础类面试题及参考答案.doc
软件测试面试题

2025-02-27

Warm-Flow工作流
Warm-Flow国产工作流引擎，其特点简洁轻量，五脏俱全，可扩展，是一个可通过jar引入设计器的工作流。 简洁易用：只有7张表，代码量少，可快速上手和集成 审批功能：支持通过、退回、任意跳转、转办、终止、会签、票签、委派和加减签、互斥和并行网关 监听器与流程变量：支持四种监听器，可应对不同场景，灵活可扩展，参数传递，动态权限 流程图：流程引擎自带流程图，可在不集成流程设计器情况下使用 流程设计器：可通过jar包形式快速集成到项目，减少繁琐代码搬运和适配 条件表达式：内置常见的和spel条件表达式，并且支持自定义扩展 办理人变量表达式：内置${handler}和spel格式的表达式，可满足不同场景，灵活可扩展 orm框架扩展：目前支持MyBatis、Mybatis-Plus、Mybatis-Flex和Jpa，后续会由社区提供其他支持，扩展方便 数据库支持：目前支持MySQL 、Oracle 和PostgreSQL，后续会继续支持其他数据库或者国产数据库 多租户与软删除：流程引擎自身维护多租户和软删除实现，也可使用对应orm框架的实现方式 同时支持spring和solon

2025-02-27

PikaPython跨平台的超轻量级嵌入式 Python 引擎
python

2025-02-26

deepseek4j （DeepSeek Java SDK）
deepseek4j 是面向 DeepSeek 推出的 Java 开发 SDK，支持 DeepSeek R1 和 V3 全系列模型。提供对话推理、函数调用、JSON结构化输出、以及基于 OpenAI 兼容 API 协议的嵌入向量生成能力。通过 Spring Boot Starter 模块，开发者可以快速为 Spring Boot 2.x/3.x 以及 Solon 等主流 Java Web 框架集成 AI 能力，提供开箱即用的配置体系、自动装配的客户端实例，以及便捷的流式响应支持。 特性 完整的 DeepSeek API 支持，支持返回思维链和会话账单 支持 WebSearch 联网搜索 支持自定义连接参数、代理配置、超时设置、请求响应日志 Reactor 响应式支持，简化流式返回开发

2025-02-26

G6图可视化引擎 v5.0.43
G6 是一个图可视化引擎。它提供了图的绘制、布局、分析、交互、动画等图可视化的基础能力。旨在让关系变得透明，简单。让用户获得关系数据的 Insight。基于 G6，用户可以快速搭建自己的 图分析 或 图编辑 应用。

2025-02-26

Dify 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用
系统要求 在安装 Dify 之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求： CPU >= 2 Core RAM >= 4 GiB 快速启动 启动 Dify 服务器的最简单方法是运行我们的 docker-compose.yml 文件。在运行安装命令之前，请确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose： cd docker cp .env.example .env docker compose up -d 运行后，可以在浏览器上访问 http://localhost/install 进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。 自定义配置 如果您需要自定义配置，请参考 .env.example 文件中的注释，并更新 .env 文件中对应的值。此外，您可能需要根据您的具体部署环境和需求对 docker-compose.yaml 文件本身进行调整，例如更改镜像版本、端口映射或卷挂载。完成任何更改后，请重新运行 docker-compose up -d。您可以在此处找到可用环境变量的完整列表。

2025-02-16

Bootstrap Blazor 组件库 Bootstrap Blazor 是一套基于 Bootstrap 和 Blazor 的企业级组件库
项目介绍 Blazor 是一个使用 .NET 生成交互式客户端 Web UI 的框架： 使用 C# 代替 JavaScript 来创建丰富的交互式 UI。 共享使用 .NET 编写的服务器端和客户端应用逻辑。 将 UI 呈现为 HTML 和 CSS，以支持众多浏览器，其中包括移动浏览器。 使用 .NET 进行客户端 Web 开发可提供以下优势： 使用 C# 代替 JavaScript 来编写代码。 利用现有的 .NET 库生态系统。 在服务器和客户端之间共享应用逻辑。 受益于 .NET 的性能、可靠性和安全性。 始终高效支持 Windows、Linux 和 macOS 上的 Visual Studio。 支持 Net5 以一组稳定、功能丰富且易用的通用语言、框架和工具为基础来进行生成。 本项目是利用 Bootstrap 样式进行封装的 UI 组件库

2025-02-16

基于 Vue3 + Typescript 的低代码页面可视化设计器 内置低代码引擎、渲染器和代码生成器，面向前端开发者，开箱即用 无缝嵌入本地开发工程，不改变前端开发流程和编码习惯
特性 流行的技术栈： Vue3、Typescript、Vite、EelementPlus、VueUse、Axios、ECharts、Lodash、Monaco Editor、Prettier 等。 自由个性化： 低代码设计器支持源码级别的自定义，可轻松适配个性化需求，理论上写代码开发能实现的在设计器上都能完成。 低学习成本： 专为前端开发者设计，无需改变您熟悉的前端开发流程和编码习惯。只需了解Vue，即可轻松上手，实现无缝对接，真正做到零学习成本。 高扩展性： 配备了先进的内置低代码引擎，通过配置化构建方式，赋予您对所有部件的完全自定义能力。您可以单独运用此引擎，自主打造专属的低代码平台。 无污染，可二开： 设计器无缝嵌入本地项目开发环境，既安全又便捷，轻松接入。同时，采用创新的设计器和渲染器分离模式，确保项目代码保持纯净，不受任何污染，并且产物支持二次开发。 物料丰富： 此外，还内置了多款常用、功能强大的组件库以及丰富的页面模板，不仅支持高度定制，还提供了可复用的区块组件，助您高效构建出色的应用。

2025-02-16

基于Spring Boot 3.4、 Spring Cloud 2024 & Alibaba、 SAS OAuth2 的微服务RBAC 权限管理系统
系统说明 基于 Spring Cloud 、Spring Boot、 OAuth2 的 RBAC 企业快速开发平台， 同时支持微服务架构和单体架构 提供对 Spring Authorization Server 生产级实践，支持多种安全授权模式 提供对常见容器化方案支持 Kubernetes、Rancher2 、Kubesphere、EDAS、SAE 支持 分支说明 jdk17: java17/21 + springboot 3.4 + springcloud 2024 master: java8 + springboot 2.7 + springcloud 2021

2025-01-20

比libevent/libuv/asio更易用的国产网络库，用来开发 TCP/UDP/SSL/HTTP/WebSocket/MQTT 客户端/服务端
跨平台（Linux, Windows, macOS, Android, iOS, BSD, Solaris） 高性能事件循环（网络IO事件、定时器事件、空闲事件、自定义事件、信号） TCP/UDP服务端/客户端/代理 TCP支持心跳、重连、转发、多线程安全write和close等特性 内置常见的拆包模式（固定包长、分界符、头部长度字段） 可靠UDP支持: WITH_KCP SSL/TLS加密通信（可选WITH_OPENSSL、WITH_GNUTLS、WITH_MBEDTLS） HTTP服务端/客户端（支持https http1/x http2 grpc） HTTP支持静态文件服务、目录服务、正向/反向代理服务、同步/异步API处理器 HTTP支持RESTful风格、路由、中间件、keep-alive长连接、chunked分块、SSE等特性 WebSocket服务端/客户端 MQTT客户端

2025-01-09

SCServoSDK飞特总线舵机接口库
SMServoBCL_keil_f405_hal_220330.7z 1、stm32f405 keil hal sdk增加同步读功能 2、stm32f405 keil hal sdk增加总线切换延时 SMServoBCL_keil_f103_220329.7z 1、stm32f103 keil sdk增加同步读功能 2、stm32f103 keil sdk增加总线切换延时 SMServoBCL_keil_f405_220329.7z 1、stm32f405 keil sdk增加同步读功能 2、stm32f405 keil sdk增加总线切换延时 3、SDK读超时使用指令计数方法替换系统定时器(不占用系统定时器)

2024-12-30

AT24CXX 软件包提供了at24cxx 系列 EEPROM 基本功能 本文介绍该软件包的基本读写功能，以及 Finsh/MSH 测试命令等
AT24CXX 软件包提供了at24cxx 系列 EEPROM 基本功能。本文介绍该软件包的基本读写功能，以及 Finsh/MSH 测试命令等。 目前已在 at24c02, at24c512验证通过

2024-12-30

Oui一个用于开发 OpenWrt Web 接口的框架
Oui 是一个用来开发 OpenWrt Web 接口的框架。 Oui 使用 Lua-eco 开发其静态文件服务器。 Oui 前端使用 Vue3 编写，使用 Vite 构建前端代码。 不同于传统的前端项目，所有的页面作为一个整体进行打包。Oui 实现了和 Luci 一样的模块化，每个页面独立打包，互不影响。其处理方式为将每个页面以库的形式进行打包。

2024-12-30

Altium Designer集成库带3D封装，发展自嘉立创SMT元器件库
本自用集成库发展自 嘉立创SMT样品贴片中可贴片元器件列表_基础库，适用于Altium，元器件大部分有3D模型

2024-12-30

采用EDA硬件辅助验证行业先进的非实时信号跟踪技术，用户无需在源码/网表级别植入任何探针(Probe)，就能在FPGA调试过程中，获得100%信号可见性
代码是设计出来的，也是调试出来的。如果调试不直观，那么即使有可见性，也无法知道看到的是什么。 对于FPGA调试，一直以来工程师普遍抱怨，可见性非常差，但可见性、可观测能力，或者说能够获取尽可能多的数据，是做出正确决策的第一步。 FPGA芯片作为价格亲民的"ASIC"，两者共享一样的设计开发流程，把代表FPGA最先进调试能力的EDA硬件辅助验证技术，服务日常的FPGA应用开发。

2024-12-30

Luat-Lua-Air724U LuatOS-Air

本项目是基于合宙Cat1模块的Lua语言开发环境、开发简单快速、上手方便、无需学习复杂的语法。相较于传统MCU+蜂窝模组开发方式，有如下优势： 1，替代MCU+蜂窝模组的架构，只需要蜂窝模组, 并最大限度发挥蜂窝模组的各项功能； 2，相较于普通MCU，模组自带的处理器性能更强，外设更丰富； 3，功能完善：支持常见通信协议、云平台接入、常用外设和传感器、FOTA等常用功能； 4，丰富例程，完善的注释和文章指导，开发更加容易上手； 5，Lua脚本更加高效，无需编译直接运行，提高开发效率； 6，无需处理复杂AT逻辑，Lua API接口更符合程序开发思维。

2024-12-30

专为MCU项目开发提速的代码框架
BabyOS适用于MCU项目，她是一套管理功能模块和外设驱动的框架。 对项目而言，缩短开发周期。项目开发时选择适用的功能模块及驱动。直接进入功能代码编写的阶段。 对开发而言，减少重复工作。调试过的功能模块和驱动代码放入BabyOS中管理，以后项目可以直接使用。

2024-12-30

OpenCV-Studio OpenCV工作室

项目说明 专注于OpenCV功能的可视化操作，包含大多数OpenCV的常用功能； 开发目的： 1、探索OpenCV常用图像算法； 2、探索深度学习模型OnnxRuntime部署； 3、探索WPF Canvas及其与图像算法的结合应用； 4、探索MahApps.Metro的各种控件应用； 5、封装使用较为复杂的OpenCV算法； 6、方便算法开发人员测试调试算法；

2024-12-30

可通信状态机（CSM）
可通信状态机（CSM）是一个基于JKI状态机（JKISM）的LabVIEW应用框架。它遵循 JKISM 的模式，扩展了关键词以描述模块之间的消息通信，包括同步消息、异步消息、状态订阅/取消订阅等概念

2024-12-30

基于Qt的数据处理和数据分析软件
在数据处理过程往往有很多重复性的工作，尤其针对科研实验数据，有可能要面对n组数据，每组数据的清洗抽取方式基本是一样的，因此我希望一个数据处理软件应该是带有工作流功能的，当然python是很容易实现上述功能，但要求有一定的开发基础且要熟悉一些库才能得心应手 python的pandas、numpy、scipy是数据处理的三大利器，通过python进行数据处理过程，如此多的数据清洗方法，除非你把整个文档浏览一遍，否则你很难想起他们，因此一个交互式的数据清洗工具是很有必要的，把功能通过GUI明确的展现给用户，这样数据处理过程不需要长时间的翻阅文档 最后也是我用matlab和python这类数据处理工具最头疼的一点，就是数据可视化，虽然matlab和python能做出很漂亮的图，但细微的调节非常令人抓狂，例如要调整一个文本的位置，交互式的设计你只需要拖动一下鼠标，但在脚本语言里你要指定它的坐标，如果图片非常大，渲染时间比较久，那么移动一个文本到你想要的地方是一件令人非常抓狂的事情，而且matlab或者matplotlib的数据可视化函数有多有细，每次操作都要查阅半天文档 ...

2024-11-06

华为校园招聘编程试题汇总
华为校园招聘编程试题汇总

2024-10-29

使用react框架 借助umi搭建的纯净版快速开发平台
介绍 使用 react 框架 借助 umi 搭建的纯净版快速开发平台 springcloud-base 的配套前端项目 springcloud-base https://gitee.com/ben-bo-ba/springcloud-base

2024-06-20

neural-network-learning-master.zip 神经网络学习
介绍 各种网络学习及实践 软件架构 使用Pytorch进行训练

2024-06-20

SpringCloud项目，Leo微服务工程的总体框架
核心组件： Nacos作为注册中心、配置中心 Apache Dubbo作为服务调用（RPC）框架 Seata 解决分布式事务 网关使用Spring Cloud Gateway，集成Sentinel熔断限流 使用RocketMQ消息队列 使用Spring Cloud Sleuth + ZipKin 的链路追踪 使用ElasticSearch全文搜索

2024-06-07

本人的南京大学操作系统实验课程加docker环境
操作系统实验

2024-06-07

data-structure-demos-hans-main.zip
用C++编写Python扩展的入门项目。实现了一些常用的数据结构：树状数组、二分查找……

2024-06-07

aim-develop.zip
Aim是一套基于Netty的消息JAVA推送框架，可应用于信令推送，即时聊天，移动设备指令推送等领域。开发者可沉浸于业务开发，不用关心消息通道链接，消息编解码协议等繁杂处理；开源技术构建，易于扩展和使用，并完美支持集群部署支持海量链接，目前支持websocket，android，ios，桌面应用，系统应用等多端接入持,可应用于移动应用，物联网，智能家居，嵌入式开发，桌面应用，WEB应用即时消服务。

2024-06-07

black-vue-guidebook-main.zip
Vue 知识图谱 关于用法、响应式原理、编译原理以及生态

2024-06-06

snap7 PLC 通信库的 Python 包装器
关于 这是 snap7 的基于 ctypes 的 Python 包装器。Snap7 是一款开源、32/64 位、多平台以太网通信套件，用于与西门子 S7 PLC 进行本地交互。 Python-snap7 已在 Windows、Linux 和 OS X 上使用 Python 3.9+ 进行了测试。 完整文档可在阅读文档中找到。 安装 如果您在 Intel x64 或 ARM 64 兼容平台上运行 Windows、Mac OS X 或 GNU/Linux，则可以使用二进制轮安装： $ pip install python-snap7 否则，请阅读在线安装文档。

2024-06-06

MeEdu-main.zip
MeEdu 是一款基于 PHP 开发的线上网校系统。支持线上点播 | 知识付费 | 网校装修 | 数据统计 | 会员模块 | 角色管理等丰富功能。MeEdu 采用前后端分离模式，覆盖 PC | H5 端口。特点：系统稳定 | 功能丰富 | 界面优美 | 持续迭代。截止目前，已超过 1000+ 个人/企业用户选用 MeEdu 搭建了他们的独立网校平台。

2024-06-06

kbgress-master.zip
它是kbnet开发框架的基础项目，为程序开发提供基础保障，如权限控制、令牌颁发和验证、网络安全、分布式计算和存储、工具类库等等。

2024-06-06

student-administration-master.zip
学生管理系统(适合c语言入门学习) Student Management System (Suitable for Beginner C Language Learning)

2024-06-05

用 Express 和 Vue3 搭建的 ChatGPT 演示网页
先决条件 节点 node需要版本^16 || ^18 || ^19（node >= 14需要安装fetch polyfill），使用nvm管理多个本地node版本 node -v 全国公共管理委员会 如果你尚未安装pnpm npm install pnpm -g 填写密钥 获取Openai Api Key或accessToken填写本地环境变量转至简介

2024-06-05

StudentInfoManager-master.zip
这是一个基于 C 语言开发的学生信息管理系统，设计精良、界面友好，操作简便且优雅。系统提供了高效的数据管理功能，让用户能够轻松添加、修改和删除学生信息，是个很好的学习项目。

2024-06-05

采用VUE3+Nuxt3框架开发，专门为企业定制的SEO官方网站模板
1、定框架的大体方向。是选择Vue、React、Angular还是其他的框架，这个基本都是根据开源社区的活跃度和开发人员的技能掌握来决定。为什么说开源社区很重要呢？一方面是框架有缺陷会及时修复，另一方面是我们遇到问题之后很容易就能找到解决方案，如果说你遇到的问题是从来没有出现过的，那么恭喜你，你已经成为这款框架中极为顶尖的存在了！ 推荐VUE 2、UI框架的选择。我们当然可以自己手写html和CSS，但是对于开发人员来说会耗费极大的时间去造轮子，从效率来说也很低。所以我们需要寻找一款适合自己的UI框架，美观、使用简单、拥抱前端框架（vue、react等）。还有就是，如果考虑到官网最SEO的情况，最好使用Nuxt3 推荐vuetify、Tailwindcss、Nuxt3.这些都需要在前期考虑，开发到一半再插入可能会动摇整个项目根基（要是报错就爽歪歪了）。 3、如果需要后端接口，那么Axios、Pinia也是必不可少的插件，如果有国际化的要求，让你的网站走向世界，那么加入i18n是一个不错的选择。 4、其他的工具类插件：day.js、useVue

2024-06-05

文件快递柜-轻量 FileCodeBox-Lite 匿名口令分享文本，文件，像拿快递一样取文件
主要特色 轻量简洁：Fastapi+Sqlite3+Vue2+ElementUI 轻松上传：复制粘贴，拖拽选择 多种类型：文本，文件 防止爆破：错误次数限制 防止滥用：IP限制上传次数 口令分享：随机口令，存取文件，自定义次数以及有效期 国际化：支持中文和英文 匿名分享：无需注册，无需登录 管理面板：查看所有文件，删除文件 一键部署：docker一键部署 自由拓展：S3协议、本地文件流，可根据需求在storage文件中新增存储引擎 简单明了：适合新手练手项目

2024-06-04

Digital-image-processing-system-main.zip
本系统基于MATLAB 的图像处理工具箱和图形用户界面(GUI)设计与实现，构建了一个面向对象且高度可视化的图像处理操作系统，该系统实现了图像增强、图像变换、图像滤波、图像分割、边缘检测等内容

2024-06-04

自动驾驶规划控制常用算法c++代码实现
项目依赖 本项目在Ubuntu 20.04下运行，windows下尚未尝试过，因此推荐使用Ubuntu系统。 - python3 - matplotlib - cmake - Eigen cmake的安装直接终端运行 sudo apt install cmake 如果在项目编译时报cmake版本低的错误，可参考该 博客 升级cmake。 对cmake操作不不够熟悉的同学可以先参考文档 学习。 Eigen在Linux下的安装直接使用命令 sudo apt-get install libeigen3-dev Eigen库采用模板编程技术，仅由一些头文件组成，运行速度快。用cmake管理项目的时候，只需要在CMakeLists.txt里面添加头文件的路径即可： find_package(Eigen3 REQUIRED) include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIR}) ...

2024-06-04

toBeBetterJavaer-master.zip
一份通俗易懂、风趣幽默的Java学习指南，内容涵盖Java基础、Java并发编程、Java虚拟机、Java企业级开发、Java面试等核心知识点。学Java，就认准二哥的Java进阶之路

2024-06-04

KuiperInfer-main.zip
带你从零实现一个高性能的深度学习推理库，支持大模型 llama2 、Unet、Yolov5、Resnet等模型的推理。Implement a high-performance deep learning inference library step by step

2024-06-03

空空如也

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