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RSS订阅原创 前端性能优化终极指南
文章摘要：2025年前端性能优化关键技术 本文系统分析了2025年前端性能优化的核心技术方案。通过四大维度展开：1）框架与工具优化，重点解析React 19并发渲染和Vue 4.0 WebAssembly加速；2）网络层创新，包括HTTP/3协议优势和QUIC弱网优化；3）运行时性能方案，涉及Web Worker多线程和WebAssembly高性能计算；4）核心Web指标优化实践。文章通过真实案例数据验证优化效果，如React 19使重渲染减少80%、HTTP/3提升弱网传输效率58%等，为开发者提供了一套
2025-08-19 12:29:06
271
原创 unibest + uView Pro 高效开发全攻略
unibest + uView Pro 高效开发全攻略 本文介绍了如何利用unibest框架与uView Pro组件库构建高效跨端应用。主要内容包括： 环境配置：推荐Node.js 18+和pnpm管理工具，安装必要开发环境 项目初始化：使用unibest脚手架创建项目，分析其约定式目录结构 UI集成：详细讲解uView Pro的安装和全局配置步骤 实战案例： 基础组件(按钮、输入框)使用示例 复杂表单联动验证与自动计算功能实现 包含表单数据监听、动态验证规则设置等核心逻辑 该组合方案可显著提升开发效率，适
2025-08-19 12:27:35
109
原创 Node.js v24.6.0 新功能速览
Node.js v24.6.0带来多项核心功能增强：支持系统CA证书(NODE_USE_SYSTEM_CA)、新增后量子加密算法ML-DSA、优化Zstd压缩字典支持、改进HTTP连接保持机制，以及移植高性能日志流Sonicboom。该版本在异步I/O、数据处理和内存管理方面均有显著性能提升，特别适合高并发场景。建议开发者测试兼容性后升级，充分利用新特性提升应用的安全性和效率。
2025-08-19 12:21:49
526
原创 搭建自助Git 服务Gogs教程
Gogs是一款基于Go语言开发的轻量级Git服务，支持私有仓库搭建，具有安装简单、资源占用低等特点。本文介绍了Gogs的系统要求、Docker部署方式、初始化配置步骤以及基本使用方法，包括仓库创建和用户管理。同时提供了常见问题解决方案，如SSH连接和数据库问题，并强调了安全更新的重要性。通过Docker部署，用户可快速搭建私有Git服务，适合个人开发者和小型团队使用。Gogs以低资源消耗和易用性成为GitLab的轻量替代方案。
2025-08-19 12:02:18
871
原创 Chrome插件开发实战教程：从入门到发布（Manifest V3）
本文详细介绍了基于Manifest V3的Chrome插件开发全流程。首先介绍了开发环境搭建和Manifest V3核心配置，重点解析了项目结构和三大核心组件：Popup页面、Background Service Worker和Content Scripts。文章详细讲解了组件间的通信机制，包括短连接和长连接两种方式。最后提供了调试优化技巧和发布流程，涵盖了常见问题解决方法、性能优化建议以及打包发布注意事项，为开发者提供了一套完整的Chrome插件开发实践指南。
2025-08-19 11:21:07
939
原创 Rembg开源神器一键抠图教程
Rembg是一款基于AI的开源图像背景移除工具，支持多种使用方式（命令行、Python API、Web界面）。该工具采用U2Net、ISNet等深度学习模型，能精准处理复杂边缘，完全免费且支持本地部署。提供CPU/GPU安装选项，支持单文件或批量处理，内置多种预训练模型适用于不同场景。高级功能包括Alpha Matting参数调优、模型选择优化等。还推荐了第三方GUI工具和插件集成方案，并提供了常见问题解决方法。Rembg以其高效算法和多样化的使用方式，成为2025年广受欢迎的专业级图像处理工具。
2025-08-17 13:46:27
716
原创 PyTorch实战：基于CNN的Fashion-MNIST图像分类教程
本教程介绍了使用PyTorch构建CNN模型进行Fashion-MNIST图像分类的完整流程。主要内容包括：环境配置（PyTorch安装与验证）、数据集介绍与预处理、CNN模型原理与实现（包含两个卷积层和全连接层）、以及模型训练评估方法。教程提供了详细的代码示例，涵盖数据加载、模型定义、训练循环和测试评估等关键步骤，适合深度学习初学者入门实践。通过本教程，读者可以掌握基础的图像分类任务实现方法，为进一步学习计算机视觉奠定基础。
2025-08-17 13:37:52
136
原创 Ventoy多系统启动使用教程
Ventoy是一款创新的开源多系统启动U盘工具，只需一次安装即可通过直接拷贝ISO等镜像文件实现多系统启动。它支持1200+操作系统，兼容BIOS/UEFI模式，提供持久化存储、自动安装等高级功能。安装简单，Windows/Linux系统均可使用。Ventoy彻底改变了传统启动盘制作方式，无需反复格式化，极大简化了多系统启动盘的制作流程，是技术人员和电脑爱好者的理想工具。
2025-08-16 17:43:51
948
原创 Aider 搭建教程
Aider 是一款代码助手工具，提供多种安装方式：推荐使用 aider-install 或一键脚本快速安装，支持 uv 和 pipx 等包管理工具安装，也可通过 pip 在虚拟环境中安装。Docker 部署提供核心版和完整版镜像，支持项目目录映射和 API 密钥配置。使用时可添加/编辑文件，切换不同 AI 模型（如 OpenAI、Claude、DeepSeek），通过自然语言指令交互，支持多行输入和常用命令如撤销、运行、查看差异等。
2025-08-14 17:28:12
739
原创 基于卷积神经网络实现美食分类
本文探讨了基于卷积神经网络实现美食分类技术的应用场景拓展，重点聚焦于美食推荐系统集成和移动端应用适配。在美食推荐系统方面，通过个性化推荐、场景化推荐、实时推荐和跨平台推荐，显著提升了推荐系统的准确性和用户体验。在移动端应用适配方面，通过轻量级模型优化、离线识别功能、用户交互界面设计以及实时反馈与更新，使美食分类技术能够在移动设备上高效运行并提供便捷服务。这些拓展应用不仅增强了美食分类技术的实用性，也为用户带来了更加丰富和便捷的美食体验。
2025-06-25 12:53:14
39
原创 双向LSTM模型完成IMDB文本分类
本研究深入探讨了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）在IMDB文本分类任务中的应用。实验结果表明，Bi-LSTM模型在测试集上取得了88.5%的准确率和89%的F1分数，展现出良好的性能。Bi-LSTM通过同时学习前向和后向的上下文信息，能够更全面地捕捉文本中的语义特征，有效处理长文本序列，避免了传统RNN的梯度消失问题。研究还优化了数据预处理流程，提出了合理的超参数调整策略。未来的研究方向包括引入注意力机制、探索多语言支持、拓展跨领域应用以及模型轻量化。
2025-06-25 12:50:56
58
原创 搭建CNN卷积神经网络，实现珍稀动物检测
本文探讨了利用CNN卷积神经网络实现珍稀动物检测的挑战及解决方案。主要面临小样本学习、数据不平衡和模型泛化能力不足三大问题。针对小样本学习，采用数据增强、迁移学习和元学习方法；针对数据不平衡，采用重采样、类别权重调整和改进损失函数；针对泛化能力不足，通过数据多样性增强、正则化技术和交叉验证提升模型性能。这些方法能够有效提高CNN在珍稀动物检测任务中的准确性和鲁棒性。
2025-06-25 12:36:41
183
原创 使用TextCNN模型新闻文本分类
本文深入探讨了TextCNN模型在新闻文本分类任务中的应用现状，并提出了未来的发展方向。TextCNN凭借其高效的卷积神经网络结构，在新闻文本分类中取得了显著成果，但仍有改进空间。未来可从多尺度特征融合、结合Transformer架构、增强模型可解释性以及对抗训练提升鲁棒性等方面对TextCNN进行优化。此外，该模型的应用领域还可拓展至社交媒体舆情分析、金融领域文本分析、医疗健康领域文本处理以及智能客服与问答系统等，具有广阔的应用前景和重要的研究价值。
2025-06-25 12:03:56
53
原创 训练层：技术优势与未来发展方向
DeepSeek的模型架构设计体现了其对效率与性能的双重追求。其采用了分层架构，底层是大规模的分布式计算框架，能够支持海量数据的并行处理。中间层是深度学习模型的核心部分，包括多层神经网络结构，每层网络都经过精心设计以提取数据中的关键特征。顶层则是应用接口，方便用户将模型集成到不同的应用场景中。这种分层架构使得DeepSeek能够灵活应对各种任务需求，同时保持高效的计算性能。
2025-05-04 15:55:30
93
原创 底层架构：技术瓶颈与发展方向
Transformer架构是DeepSeek底层技术的重要基础，其优化工作主要集中在提升计算效率和模型性能方面。通过引入稀疏注意力机制，DeepSeek将模型的计算复杂度从O(n²)降低至O(n)，显著提升了处理大规模数据集的能力。例如，在处理包含10亿个词的文本数据时，优化后的Transformer架构能够将训练时间缩短约40%，同时保持模型的准确率在95%以上。
2025-05-04 15:55:08
108
原创 边缘端部署方案
模型架构创新：DeepSeek的轻量化模型设计、多模态融合架构以及自适应动态架构，使其在边缘端部署时能够有效应对资源受限、数据复杂多模态以及动态网络环境等问题，显著提升了模型的运行效率、准确性和稳定性。训练优化技术：分布式训练框架、迁移学习与预训练、自适应学习率调整以及数据增强与正则化等技术的应用，大幅提高了模型的训练速度、适应性、精度和泛化能力，为边缘端部署提供了高质量的模型基础。云边协同方案。
2025-05-04 15:54:30
495
原创 参数共享技术
参数共享是深度学习中一种重要的技术手段，指的是在神经网络的不同部分（如不同的层、不同的模块或不同的模态）之间共享同一组参数，而不是为每个部分独立地学习一组参数。减少模型参数量：通过共享参数，可以显著减少模型的参数总数，从而降低模型的复杂度和存储需求。例如，在传统的卷积神经网络（CNN）中，卷积核的参数在整个输入图像的不同位置上是共享的，这使得模型能够在处理大规模图像数据时，仍然保持相对较小的参数量，避免了参数数量的爆炸式增长。提高模型的泛化能力。
2025-05-04 15:54:03
115
原创 混合精度训练框架
混合精度训练是一种在深度学习模型训练过程中，结合使用单精度浮点数（FP32）和半精度浮点数（FP16）的训练方法。其基本原理是利用半精度浮点数在计算速度和内存占用方面的优势，同时通过适当的策略确保模型训练的精度和稳定性。具体而言，半精度浮点数的存储空间仅为单精度浮点数的一半，计算速度也更快，但其数值范围和精度相对较低。因此，在混合精度训练中，关键的计算步骤（如前向传播）使用半精度浮点数，而对精度要求较高的部分（如梯度更新）则使用单精度浮点数。
2025-05-04 15:53:37
140
原创 PTX层指令优化：性能提升与应用效果分析
GPU架构是一种并行计算架构，其设计初衷是为了图形渲染，但随着技术的发展，它在通用计算领域也得到了广泛应用。GPU由多个流处理器（Streaming Multiprocessors，SM）组成，每个SM包含多个执行单元，能够同时处理大量线程。这种架构使得GPU在处理并行任务时具有显著优势，尤其是在深度学习、科学计算等领域。PTX（Parallel Thread Execution）层是NVIDIA GPU架构中的一个关键抽象层，它位于CUDA编程模型和GPU硬件之间。
2025-05-04 15:53:08
329
原创 自动验证机制：底层技术与应用实践
自动验证机制是指在人工智能系统中，通过自动化手段对模型的性能、行为和结果进行检查、评估和确认的过程。它通常包括对模型的准确性、可靠性、安全性、公平性等多个方面的验证。在DeepSeek的底层技术中，自动验证机制是确保模型质量和系统稳定性的关键环节。例如，DeepSeek的自动验证机制可以实时监测模型在不同数据集上的表现，自动检测模型是否存在偏差或异常行为，并及时调整模型参数或发出警报。
2025-05-04 15:52:43
78
原创 混合专家系统（MoE）架构创新：挑战与解决方案
DeepSeek的底层技术混合专家系统（MoE）架构是一种创新的模型结构，其核心由多个专家模块和一个门控机制组成。每个专家模块负责处理特定类型的输入数据或特定的任务子集，这些专家模块可以是小型的神经网络或其他类型的计算单元。例如，在处理自然语言处理任务时，不同的专家模块可以专注于语法分析、语义理解或情感分析等不同的子任务。门控机制则根据输入数据的特征动态地选择合适的专家模块进行处理，从而实现高效的计算资源分配和任务处理。这种架构设计使得模型能够更好地适应多样化的任务需求，提高模型的灵活性和性能。
2025-05-04 15:51:06
315
原创 扩散模型基础—理论与实践
扩散模型作为一种新兴的生成模型，在理论与实践方面均取得了显著进展，展现出强大的生成能力和广阔的应用前景，但同时也面临着一些挑战。
2025-04-17 13:48:32
380
原创 基于BiSeNet的表面缺陷分割实战
基于BiSeNet的表面缺陷分割技术在多个工业领域具有广泛的应用前景，尤其是在电子制造、汽车制造和航空航天等行业，表面缺陷检测是质量控制的关键环节。电子制造：在电子制造领域，表面缺陷检测主要针对芯片、电路板等零部件。例如，芯片表面的划痕、凹坑等缺陷可能会影响其性能和可靠性。BiSeNet模型能够快速准确地检测出这些微小缺陷，其检测精度可达微米级别。在实际生产中，BiSeNet模型被应用于在线检测系统，能够在生产线的实时监控中快速识别缺陷，缺陷检测速度达到每秒处理10张图像以上，显著提高了生产效率和产品质量。
2025-04-17 13:43:47
120
原创 SSE实战：构建在线人数实时推送系统
服务器发送事件（Server-Sent Events，SSE）是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。它基于HTTP协议，通过建立一个持久连接，使服务器能够主动向客户端发送数据。messagemessage\n\n客户端会依次接收到这两条消息，并触发两次message事件。
2025-04-17 12:52:18
79
原创 Java中的ABA问题：多线程编程的“隐形杀手”
ABA问题是指在多线程环境中，一个线程读取到变量的值为A，然后在该线程进行操作的过程中，变量的值被其他线程修改为B，之后又被修改回A。当第一个线程再次读取变量值时，虽然值仍然是A，但变量实际上已经经历了A-B-A的变化过程。这种情况下，如果第一个线程基于变量值未改变的假设进行操作，可能会导致错误的结果。ABA问题的出现背景与现代计算机系统的多核多线程架构密切相关。随着多核处理器的普及，多线程编程成为提高程序性能和资源利用率的重要手段。
2025-04-16 14:51:51
153
原创 Java线程生命周期：从创建到终止的全解析
在Java中，Thread类是创建线程的基础。通过继承Thread类并重写run方法，可以定义线程的执行逻辑。这种方式简单直接，但缺点是无法实现多继承，因为Java不支持多继承，而线程类已经继承了Thread。
2025-04-16 14:49:25
273
原创 深度学习之图像分割—理论与实践
图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，它将图像划分为多个具有相似属性的区域或对象。图像分割的目的是将图像中的目标对象与背景分离，从而为后续的图像分析和处理提供基础。图像分割在医学图像分析、遥感图像处理、自动驾驶等领域有着广泛的应用。医学图像分析：在医学领域，图像分割用于分割出医学图像中的器官、组织和病变区域。例如，在磁共振成像（MRI）图像中，通过图像分割可以准确地分割出大脑的不同区域，如灰质、白质和脑室等。这有助于医生对疾病进行诊断和治疗。
2025-04-05 12:05:26
69
原创 深度学习之CNN模型设计—理论与实践
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。其基本架构由输入层、多个卷积层和池化层交替组成的特征提取层、全连接层以及输出层构成。输入层接收原始数据，如图像的像素矩阵。卷积层和池化层是CNN的核心，负责提取数据的局部特征和降低特征维度。全连接层将提取到的特征进行整合，输出层则根据任务需求给出最终结果，如分类概率或回归值。例如，在经典的LeNet-5网络中，其架构包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层，能够对手写数字图像进行准确分类，准确率超过99%。
2025-04-05 12:05:00
106
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
298
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
152
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
207
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
205
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
202
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
334
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
332
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
206
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
131
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
120
基于Qt的数据处理和数据分析软件
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使用react框架 借助umi搭建的纯净版快速开发平台
2024-06-20
SpringCloud项目，Leo微服务工程的总体框架
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aim-develop.zip
2024-06-07
MeEdu-main.zip
2024-06-06
snap7 PLC 通信库的 Python 包装器
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用 Express 和 Vue3 搭建的 ChatGPT 演示网页
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student-administration-master.zip
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StudentInfoManager-master.zip
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采用VUE3+Nuxt3框架开发，专门为企业定制的SEO官方网站模板
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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
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自动驾驶规划控制常用算法c++代码实现
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网络工程网络设备选型与配置方案试题解析：涵盖交换设备、网络协议及安全设备的应用场景与配置要点
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Warm-Flow工作流
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deepseek4j （DeepSeek Java SDK）
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G6图可视化引擎 v5.0.43
2025-02-26
Bootstrap Blazor 组件库 Bootstrap Blazor 是一套基于 Bootstrap 和 Blazor 的企业级组件库
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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
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
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
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
2025-01-09
SCServoSDK飞特总线舵机接口库
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
2024-12-30
Luat-Lua-Air724U LuatOS-Air
2024-12-30
Altium Designer集成库带3D封装，发展自嘉立创SMT元器件库
2024-12-30
专为MCU项目开发提速的代码框架
2024-12-30
OpenCV-Studio OpenCV工作室
2024-12-30
Oui一个用于开发 OpenWrt Web 接口的框架
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
2024-12-30
可通信状态机（CSM）
2024-12-30
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