我有特别的生活方法-优快云博客

原创 OpenSpeedy加速TTS推理：Sambert-Hifigan与专用加速库集成探索

本文围绕Sambert-HifiGan 中文多情感语音合成模型性能飞跃：引入 OpenSpeedy 加速库，推理速度提升4.2 倍以上，满足实时交互需求；服务双模：构建 Flask WebUI 与 RESTful API，覆盖终端用户与开发者双重场景；环境稳定：彻底解决numpyscipydatasets版本冲突问题，确保“一次构建，处处运行”；可扩展性强：支持情感控制、长文本合成、音频下载等功能，具备产品化潜力。

2026-01-09 10:44:26 292

原创 CSANMT模型效果实测：中英文学术论文翻译质量评估

学术表达高度专业化：译文普遍具备SCI论文投稿水准，减少后期润色工作量轻量化部署友好：仅需6GB内存即可运行，适合边缘设备或私有化部署双模服务支持：WebUI满足个人用户，API支持系统集成稳定性强：固定依赖版本有效规避“pip install完就报错”的常见痛点本次实测表明，基于CSANMT模型构建的轻量级中英翻译系统它不仅是一次“能用”的翻译工具升级，更是迈向“可用”甚至“好用”的关键一步。尽管仍存在对复杂格式支持不足等问题，但其在语义保真度、术语准确性与语言自然度方面的综合表现。

2026-01-09 05:37:32 407

原创零代码实现人体解析：M2FP Web界面操作完全指南

本服务基于 ModelScope 平台的模型构建，专为多人复杂场景下的人体部位语义分割任务设计。M2FP 结合了 Mask2Former 的强大分割能力与专有人体解析数据集训练策略，在精度和鲁棒性上均达到业界领先水平。系统已封装为即启即用的镜像环境，内置Flask 构建的 Web 用户界面（WebUI）和自动后处理模块，用户无需编写任何代码，只需上传图片即可获得带颜色标注的身体部位分割图。更关键的是，整个系统经过深度优化，仅需 CPU 即可高效运行，彻底摆脱对昂贵 GPU 的依赖。💡 核心亮点一览✅。

2026-01-08 17:22:47 562

原创 M2FP模型安全防护：防止恶意攻击的方案

部署前必须完成的安全检查清单[ ] 关闭debug=True[ ] 设置secret_key[ ] 启用文件类型白名单 + 头部校验[ ] 限制上传大小（≤8MB）和分辨率（≤1920px）[ ] 使用UUID生成临时文件名[ ] 临时目录独立且不可执行[ ] 配置基础HTTP安全头（X-Frame-Options等）[ ] 启用IP请求频率限制（如10次/分钟）[ ] 开启访问日志记录[ ] 定期清理临时文件（建议≤5分钟生命周期）

2026-01-08 16:38:52 281

原创 Z-Image-Turbo服装细节生成：校服、礼服等服饰表现力

Z-Image-Turbo不仅是一款高效的AI图像生成工具，更是面向本土化服饰表达需求的专业级解决方案。高度适配中文提示系统，让非英语用户也能精准控制输出；针对中国校服、传统服饰等特殊品类进行了专项优化，填补市场空白；本地部署+快速迭代，适合企业内部设计评审、方案比选等高频使用场景；开放API支持二次开发，便于集成到现有设计工作流中。未来展望：随着更多垂直领域LoRA的接入和ControlNet控制功能的整合，Z-Image-Turbo有望成为连接AI与时尚产业的核心桥梁。

2026-01-08 13:54:43 537

原创 Z-Image-Turbo最佳实践：高效参数配置与生成策略

📌 原则一：参数不是越多越好，而是越准越好合理组合“步数+CFG+尺寸”三角关系，避免盲目堆叠数值。📌 原则二：提示词要有结构，而非堆砌词汇采用“主体→动作→环境→风格→细节”的五层结构，显著提升可控性。📌 原则三：负向提示词是底线保障，不可省略预设通用黑名单，再根据场景动态扩展，有效规避常见缺陷。

2026-01-08 13:49:55 535

原创 Z-Image-Turbo像素艺术（Pixel Art）生成适配性测试

2026-01-08 12:17:35 481

原创制造业产品概念图生成：Z-Image-Turbo助力设计团队提效60%

明确产品类型与核心特征智能保温杯无线充电鼠标可折叠电动牙刷Z-Image-Turbo 不只是一个图像生成工具，更是推动制造业设计范式升级的技术支点。它带来的不仅是效率提升，更是一种“快速验证 → 快速迭代 → 快速决策”的新型产品开发文化。提效60%+：大幅缩短概念设计周期降低成本：减少对外部设计外包的依赖激发创意：支持海量方案并行探索促进协同：提供统一视觉语言，打通市场、设计、工程壁垒。

2026-01-08 11:26:20 634

原创 MGeo地址匹配系统监控指标设计

性能层：确保低延迟、高可用质量层：保障语义匹配准确性资源层：防范硬件瓶颈业务层：理解使用上下文这套体系不仅适用于MGeo，也可迁移至其他NLP推理服务。

2026-01-08 11:26:14 416

原创对比测试：阿里万物识别 vs 其他主流图像分类模型

指标 | 计算方式 | 说明 || 中文语义准确率（CSA@5） | Top-5预测中匹配参考标签的比例 | 衡量中文理解能力 || 推理延迟 | 单图前向传播平均耗时（ms） | GPU A100环境下测量 || 标签可读性 | 是否原生输出中文、是否需人工映射 | 主观评分（1-5分） || 部署复杂度 | 是否依赖特定框架/平台 | 分值越低越好 |核心结论：没有“最好”的模型，只有“最合适”的选择。若你在做一个中文为主的消费级应用，且追求极致用户体验，阿里万物识别值得优先考虑；

2026-01-08 04:50:44 493

原创 MGeo模型安全性测试：防范恶意输入与拒绝服务攻击

MGeo作为一款优秀的中文地址匹配模型，在准确性方面表现出色，但其开箱即用的部署方式存在显著的安全隐患。语义层面：对噪声、同音字、符号注入缺乏鲁棒性，可能导致业务误判；系统层面：无输入长度限制与限流机制，极易遭受DoS攻击。为此，我们提出“预处理+边界控制+安全封装”三位一体的防护框架，已在实际项目中验证有效。强制实施输入清洗与长度限制在服务层部署限流与超时机制定期进行红蓝对抗式安全测试🎯 最佳实践总结- 不要将NLP模型当作“黑盒”直接暴露给外部调用- 安全是模型工程化不可或缺的一环。

2026-01-07 13:49:41 533

原创煤矿井下环境危险源图像识别预警系统

本文基于阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型，完整实现了煤矿井下环境危险源图像识别预警系统的原型搭建。通过环境配置、代码实现、路径调整与结果可视化四个步骤，展示了如何将前沿AI技术应用于高危工业场景。核心价值总结- 利用中文通用识别模型实现“零门槛”语义理解- 提供可运行的端到端推理代码框架- 揭示了从“物体识别”到“危险源预警”的逻辑跃迁路径。

2026-01-07 13:13:34 373

原创 ArcGIS Pro脚本调用：万物识别模型地理要素提取应用

本文系统阐述了如何将阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型应用于ArcGIS Pro平台，实现从非结构化图像到结构化地理要素的自动化提取。✅ 模型环境搭建与本地推理✅ 中文提示驱动的目标检测✅ 像素坐标到地理坐标的精准映射✅ 利用arcpy生成矢量要素图层这不仅降低了专业GIS人员对编程技能的依赖，也显著提升了地物提取的智能化水平与响应速度。核心结论：通过“AI模型推理 + GIS空间处理”的协同模式，我们正在迈向真正的“智能地理信息时代”。

2026-01-07 12:40:29 484

原创哈希表加速图像检索：万物识别结果缓存优化技术详解

本文围绕阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型，提出了一套完整的基于哈希表的结果缓存优化方案，实现了从理论到落地的闭环。性能飞跃：通过内容哈希索引，将重复图像识别耗时从秒级降至毫秒级；资源节约：显著降低GPU占用，延长设备寿命，减少云服务成本；易于集成：无需修改原模型代码，仅需在调用层增加缓存中间件即可生效。

2026-01-07 12:37:58 618

原创 STLink驱动安装（V2/V3）兼容性问题全面讲解

深入解析STLink驱动安装过程中V2与V3版本的兼容性问题，帮助用户快速识别并解决常见错误，确保开发调试顺畅进行。重点覆盖驱动配置、固件更新及多环境适配技巧。

2026-01-06 16:02:24 838

原创 Qwen3Guard-Gen-8B在金融客服机器人中的合规性保障作用

在智能客服广泛应用的金融领域，Qwen3Guard-Gen-8B通过语义理解与三级风险分类，实现对违规内容的精准识别与柔性处置。它不仅能识别多语言、变体表达和上下文诱导行为，还可嵌入生成流程，为AI输出提供可解释、可追溯的安全保障，帮助机构平衡服务效率与合规要求。

2026-01-06 14:52:26 706

原创 STM32驱动开发中Keil工程搭建核心要点

深入讲解STM32驱动开发时Keil新建工程步骤的关键环节，涵盖环境配置、文件组织与编译设置，帮助开发者快速搭建稳定可靠的开发环境，提升嵌入式项目开发效率。

2026-01-06 14:33:39 747

原创 Qwen3Guard-Gen-8B可识别未成年人不宜内容并拦截

Qwen3Guard-Gen-8B通过生成式范式实现对潜在有害内容的精准识别，以语义理解和多轮上下文分析替代传统关键词过滤，支持119种语言并提供可解释的安全判定，为未成年人构建更智能的内容防线。

2026-01-06 14:17:51 614

原创 Hunyuan-MT-7B支持繁体中文吗？输入输出均可正常处理

腾讯混元推出的Hunyuan-MT-7B模型对繁体中文实现原生支持，从训练数据、分词器设计到输出风格均深度适配港澳台地区语言习惯。模型能准确处理简繁转换中的术语差异与语境表达，无需额外配置即可完成高质量翻译，并通过Web UI实现一键部署，兼顾性能与易用性。

2026-01-06 14:16:05 330

原创串口字符型LCD项目入门：温湿度数据显示完整示例

通过实际项目讲解如何利用串口字符型lcd实时显示温湿度数据，涵盖硬件连接与代码实现细节，适合初学者快速掌握串口字符型lcd的应用场景。

2026-01-06 13:56:27 703

原创 Multisim示波器通道配置：从零实现双路信号观测

手把手教你如何在multisim示波器中完成双路信号的连接与观测，掌握multisim示波器的时间基准和通道设置技巧，轻松实现波形同步显示与分析。

2026-01-06 13:11:45 792

原创寻根问祖资料解读：Hunyuan-MT-7B帮助海外华人了解族谱

Hunyuan-MT-7B-WEBUI让海外华人轻松翻译文言族谱，准确还原“祠堂”“先妣”等文化符号，支持多民族语言互译，无需编程即可本地部署，保护隐私的同时打破语言断层，唤醒家族记忆。

2026-01-06 12:16:57 360

原创 JLink接口定义中NRST引脚作用通俗解释

深入解析jlink接口定义中NRST引脚的功能，说明其在目标板复位控制中的关键作用，帮助开发者更好理解调试过程中的硬件交互。

2026-01-06 11:18:07 181

原创 BeyondCompare4比对Qwen3Guard-Gen-8B不同版本差异实用技巧

在大模型安全系统迭代中，仅靠指标难以发现语义层面的退化。通过BeyondCompare4对Qwen3Guard-Gen-8B不同版本的输出进行精细化文本比对，可精准识别误判变化、格式偏移与多语言问题。结合黄金测试集、自动化CI/CD流程与可视化审查，有效保障模型更新的稳定性与可解释性。

2026-01-06 10:51:56 584

原创 Qwen3Guard-Gen-8B与阿里云绿网服务协同工作的可能性探讨

面对大模型生成内容的安全挑战，单纯依赖规则引擎已难应对。通过将阿里云绿网服务与Qwen3Guard-Gen-8B结合，构建分层审核体系：绿网负责高效初筛，Qwen3Guard进行语义级精审，实现高准确率与低延迟兼顾。该模式提升可解释性与细粒度管控能力，为AI内容安全提供可落地的双层解决方案。

2026-01-06 10:20:28 897

原创 Keil环境下Modbus协议实现：项目应用

在Keil开发环境中，结合STM32控制器实现Modbus通信协议，详细讲解了功能码处理与串口配置过程。通过keil的调试功能优化协议栈稳定性，提升项目开发效率，适用于工业控制场景下的实际应用需求。

2026-01-06 10:17:56 900

原创 Qwen3Guard-Gen-8B适用于MyBatisPlus后端系统集成吗？

Qwen3Guard-Gen-8B作为专用内容安全模型，可通过API无缝接入Spring Boot + MyBatisPlus后端系统，实现输入输出双端审核。结合数据库持久化审计日志，构建可解释、可追溯、多语言支持的AI内容安全防线，且无需重构现有架构。

2026-01-06 10:08:57 683

原创 Hunyuan-MT-7B与Elasticsearch结合实现多语言全文检索

通过融合Hunyuan-MT-7B翻译模型与Elasticsearch，实现跨语言全文检索。系统在查询侧动态翻译，支持中文、藏语、维吾尔语等多种语言互查，兼顾低延迟与高准确性，适用于政务、企业与科研场景。

2026-01-06 10:05:13 771

原创 IAR在工业控制中的应用：实战案例解析

深入剖析IAR在工业控制领域的实际应用，结合典型场景展示IAR如何提升系统稳定性和开发效率，为嵌入式开发者提供可落地的解决方案参考。

2026-01-05 16:07:50 736

原创 C#开发者如何调用VibeVoice接口？.NET集成路径设想

通过HTTP接口，C#开发者可轻松集成VibeVoice的AI语音合成功能，实现多角色、长文本、富有情感的自然对话音频生成，无需掌握Python或深度学习技术，显著提升内容生产效率。

2026-01-05 16:05:59 558

原创 VibeVoice能否用于无人配送车导航语音？最后一公里革新

VibeVoice通过低帧率高效合成、LLM驱动的对话理解与扩散模型高保真还原，实现多角色、有情感的车载语音输出，让无人配送车具备自然对话能力，提升用户信任与服务体验。

2026-01-05 15:34:34 458

原创为什么说VibeVoice是播客内容自动化的未来？

VibeVoice通过7.5Hz低帧率建模、LLM驱动的语境理解与长序列稳定架构，实现了长达90分钟的自然多角色语音生成，让AI真正学会“对话”，大幅降低播客制作门槛，推动音频内容自动化进入新阶段。

2026-01-05 14:41:02 219

原创量化压缩可行吗？INT8与FP16版本的精度损失评估

以VibeThinker-1.5B为例，探讨INT8与FP16量化对推理模型精度和部署效率的影响。实验表明，FP16几乎无损且加速明显，是首选方案；INT8需精细校准与QAT微调，虽有3%以内精度损失，但显存与延迟优势显著。量化不仅是压缩手段，更是轻量模型落地边缘设备的关键路径。

2026-01-05 12:39:31 337

原创 MOSFET开关特性实战案例：驱动电路设计应用

深入剖析MOSFET在实际应用中的开关行为，结合典型驱动电路设计案例，揭示如何优化开关速度与功耗。内容涵盖mosfet的导通延迟、米勒效应等关键问题，并针对mosfet在高频开关场景下的表现给出实用解决方案。

2026-01-05 12:14:40 594

原创 GLM-4.6V-Flash-WEB能否识别监控画面中的遗落物品？

GLM-4.6V-Flash-WEB作为轻量级多模态模型，能通过自然语言提问识别监控中遗留物品，实现从目标检测到行为语义理解的跨越。它支持零样本推理、快速响应，适用于地铁、车站等安防场景，具备高泛化性与低部署门槛。

2026-01-05 11:54:13 282

原创 K12在线教育课件配音：减轻教师备课负担

VibeVoice-WEB-UI通过大语言模型理解教学对话，自动识别角色与情感，结合低帧率表示和扩散声学模型，生成自然流畅的多角色课件配音。教师只需输入文本，几分钟即可产出媲美真人录音的音频，显著提升在线教育内容质量与备课效率。

2026-01-05 10:59:59 578

原创 ‘你是一个编程助手’提示词为何关键？深入理解系统指令作用

一个仅15亿参数的小模型VibeThinker-1.5B-APP，通过简单的系统提示词“你是一个编程助手”，就能在算法与数学任务中超越更大模型。这背后是提示词作为行为开关，精准调度模型内部推理路径的结果。尤其对小模型而言，高质量数据与精确控制比堆参数更有效。

2026-01-05 10:24:28 763

原创审计日志留存：所有语音生成行为可追溯可审查

VibeVoice通过超低帧率语音表示、对话级生成框架和长序列优化架构，实现高质量多角色语音合成，同时内置完整审计日志系统，确保每一次生成行为可追溯、可审查，满足AIGC时代对内容可信与合规的核心需求。

2026-01-05 09:01:06 446

原创 Windows任务计划程序定时运行IndexTTS 2.0生成每日语音报告

结合B站开源的IndexTTS 2.0与Windows任务计划程序，实现每日自动语音播报。只需5秒参考音即可克隆音色，支持情感控制与语速调节，无需人工干预。通过Python脚本调用API，配合系统级定时任务，构建稳定可靠的本地化语音生成流水线，适用于企业简报、自媒体配音等场景。

2026-01-04 16:55:10 701

原创绿色节能考量：降低大规模部署碳排放

随着语音识别技术的大规模部署，能耗问题日益突出。Fun-ASR通过模型轻量化、智能设备调度与VAD前端过滤，在保障识别精度的同时显著降低算力消耗与碳排放。其低参数量、多后端支持和高效资源管理，使系统可在边缘设备与老旧硬件上稳定运行，真正实现高性能与低碳排放的协同。

2026-01-04 16:45:17 908

React新手入门指南

本书是为React初学者准备的，旨在通过温和的逐步指导帮助读者理解如何使用React开发Web应用程序。作者Nathan Sebhastian将带领读者学习React的核心概念，包括JSX、组件、属性、状态、事件处理程序、钩子等，并通过构建向导表单和待办事项列表应用程序来实践所学知识。本书要求读者具备HTML、CSS和JavaScript的基础知识，但不需要预先了解React。作者还强调了通过编写和运行代码来学习的重要性，并提供了一些额外资源，如JavaScript书籍和免费电子邮件课程，以帮助读者在软件开发之路上取得成功。

2025-05-10

人工智能与机器学习基础

本书《Artificial Intelligence With an Introduction to Machine Learning》是Richard E. Neapolitan和Xia Jiang合著的第二版作品，旨在为读者提供人工智能及其与机器学习关系的全面介绍。全书分为逻辑智能、概率智能两大部分，涵盖了人工智能的发展历史、逻辑基础、一阶逻辑、知识表示、确定性模型学习、概率论基础等内容。书中不仅介绍了人工智能的基本概念，如命题逻辑、一阶逻辑和知识系统，还深入探讨了机器学习的核心原理和应用，包括监督学习、回归分析、决策树学习等。此外，书中还涉及了概率论的基础知识和随机变量的概念，为读者理解不确定性下的智能行为提供了理论支持。本书适合对人工智能和机器学习领域感兴趣的读者，无论是作为入门教材还是深入研究的参考书。

2025-04-13

格伦登监狱：危险与严重人格障碍治疗

本书《危险与严重人格障碍治疗：格伦登监狱工作》由Mark Morris撰写，旨在深入探讨格伦登监狱的工作流程、治疗计划以及服刑人员。格伦登监狱是1960年代的一项勇敢实验，其工作成果已根据英国危险和严重人格障碍（DSPD）的发展进行了重新评估。书中详细描述了监狱的多学科团队工作、心理动力学治疗方法、管理中的困境以及证据与审计工作。此外，作者还探讨了社会对犯罪者的反应，以及治疗过程中可能存在的危险性和严重性。书中指出，治疗过程对居民和工作人员都是一种心理挑战，可能会引发创伤。格伦登监狱的工作不仅揭示了罪犯的个人故事，更深入挖掘了人性的复杂性，包括人们行为背后的动机和环境因素。

2025-02-14

【采集web数据Python实现】附

属于系列课程，会把大数据体系详细的做讲解，分解在每次的视频中；资料齐全都已上传（源码、课程笔记）适用人群：编程爱好者对Python有一定的认识

2021-06-20

java项目之oa办公管理系统(java毕业设计)

项目涉及技术： 1、前端：jsp、css、javascript、jQuery(js框架)、jQueryEasyUi(基于jQuery的前端框架)+BootStrap(前端框架)、dTree插件、富文本编辑器等 2、后台：SpringMvc、Spring、Hibernate(持久层框架)、JPA、MD5加密、Spring Boot、 log4J日志框架、jstl、jstl自定义分页标签等 3、项目管理工具：Maven 4、数据库：Mysql 5、服务器：Tomcat 项目开发涉及功能： 1、项目以及数据库搭建 2、用户异步登录、退出以及记住用户信息 3、自定义分页标签实现（24种样式随意切换） 4、拦截器功能实现 5、整合前端框架 EasyUi以及Bootstrap 6、用户模块信息添加、修改、删除、多条件分页查询、激活、预览、用户账号异步校验、异步加载部门以及职位信息 7、角色模块添加、删除、修改、分页查询、角色绑定以及解绑用户、角色绑定以及解绑操作 8、Spring事务处理机制讲解 9、模块管理增加、修改、删除、分页查询、整合dTree树形插件 10、项目实现权限控制 1

2021-06-13

python分布式爬虫从入门到精通实战

? ? ? ? 对于只有代码入门基础的新手来说，看文档学习使用工具是十分困难的一件事。?因为对代码的不理解、没有编程思维，看文档简直就像是在看天书。另外大部分的最新文档都是英文版的，本套教程直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂哆唆的理论，用最简单的语言告诉你学习的重点知识，让你快速上手爬虫。在实战阶段，详细介绍每一一个步骤，?便于理解，让你也能靠自己写出爬虫。???????每周更新两个以上的视频? ? ? ?课程购买后，拉进售后群。跟志同道合的爬虫程序员在一起交流。一次付费，终身朋友

2021-06-16

C语言项目实践--炫彩界面版

受够了控制台式，毫无画面感的程序？该来电炫酷的了，没错，C语言也能做出非常炫酷的具有界面的项目。使用炫彩界面库+C语言做出的项目，让你更直观、更易懂、更有兴趣、更棒的体验、更大的成就感。按照企业项目开发流程，精心编排，从需求说明，项目流程，实现思路，到功能实现，全部囊括。

2021-06-18

Openstack从入门到精通视频教程-(Pike版避免踩坑)

Openstack从入门到精通视频培训教程：本课程详细介绍了openstack的安装、原理、openstack部署过程，架构详解、全部为现场搭环境一步步实战操作，部署小技巧等，帮助云计算学员入门openstack，实现生产环境的前期知识原理。

2021-06-09

深度学习与神经网络从原理到实践（基于TensorFlow2）

深度学习和神经网络隶属于机器学习范畴，但是由于它在行业中应用广泛、研究成果显著，成为当下最热门的研究领域，因此深度学习就作为一门独立的学科被提出来了。本课程使用的开发工具为TensorFlow2.X，如果你刚接触TensorFlow2，“墙裂”建议你从TensorFlow2学起，因为Google团队对其做了重大调整，它极大降低了开发者学习的门槛，更加简单，易用，开发者更多的应该关注深度学习算法本身。本课程知识覆盖全面，项目案例丰富，以项目为导向，通过动态图形展现推理过程，深入浅出，从原理到实践均能很快掌握。课程编排如下：神经网络原理（神经元，单层感知器，多层感知器）TensorFlow2.X基础（环境搭建，常用函数，线性回归实现）全连接神经网络（前馈神经网络，全连接神经网络，神经网络搭建，手写数字识别，衣物识别）模型优化（模型复杂度，损失函数，学习率，优化器，图片增强，dropout）CNN卷积神经网络（原理，LeNet5，AlexNet，VGGNet，InceptionNet，ResNet，物品识别）RNN循环神经网络（原理，LSTM，GRU，股票预测）BP神经网络（正向传播

2021-06-21

虚幻4 VR开发指南

本课程通过项目实例编程的方式，讲解主流VR平台上的游戏开发，包括三星GearVR，Google Daydream，SteamVR（HTC Vive）。

2021-06-08

PHP+微信Native扫码支付在线视频教程（含源代码）

PHP+Native扫码支付01-扫描支付流程、原理、实际测试02-扫码支付微信公众号设置和获取appid和AppSecret03-扫码支付微信商户号设置、证书下载、秘钥设置等04-代码设置说明

2021-06-19

基于springcloud+Vue整合前后端分离权限管理系统第一季

这个项目是前后端端分离项目，本课程第一季主要是实现后端功能，不包含前端项目，主要实现功能有，菜单管理，部门管理，角色管理，用户管理。日志管理，权限分配等。菜单权限管理模块如图所示：角色管理模块如图所示：部门管理如图所示：项目后台首页如图所示：

2021-06-22

winform控件与ADO.NET

ADO.NET的名称起源于ADO（ActiveX Data Objects），是一个COM组件库，用于在以往的Microsoft技术中访问数据。之所以使用ADO.NET名称，是因为Microsoft希望表明，这是在NET编程环境中优先使用的数据访问接口。

2021-06-10

大数据之ZooKeeper与Hadoop

ZooKeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，为分布式应用提供一致性服务，是Google的Chubby一个开源的实现。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。Zookeeper一个常用的使用场景就是用于担任服务生产者和服务消费者的注册中心。本讲通过实现Hadoop的高可用体验ZooKeeper工作机制。

2021-06-10

html5与css3快速入门与应用（第二版）

课程目标??? 掌握html5与css3的新特性，使用html5与css3制作页面特效适用人群??? 适合网页设计与制作人员、网站建设开发人员、院校相关专业的学生、个人网站制作爱好者课程简介??? 本套课程通俗易懂，以案例的形式讲解了html5与css3的新增属性、事件等等，详细讲解了在平时制作网页时经常会用到的css元素如背景、圆角、边框、盒模型等。希望通过本套课程能帮助大家掌握web前端开发的更多方法和技巧

2021-06-20

实战：神经网络多任务之图像识别与实例分割——直播回放

本课程旨在帮助同学们掌握深度学习基础知识点，对复杂的卷积神经网络模型进行通俗解读，逐步迈向深度学习两大核心模型-使用当下主流深度学习框架进行实战任务，实例演示《神经网络多任务——图像识别与实例分割》，课程风格通俗易懂，接地气的方法带你走进深度学习的世界。

2021-06-17

Openlayers实例详解

本课程选取了OpenLayers一些具有典型代表性的实例进行详解。讲解实例过程中对涉及到的相关知识点进行穿插分析介绍，适合初学者对OpenLayers形成整体认识、树立学习信心。课程涉及到map、view、projection、layer、source、feature、style、overlay、control等组件的实例分析。

2021-06-15

python编写一个简单压缩软件

? ? ? 通过一个一简单的实战案例来编写一个压缩软件,让大家了解python这门语言 ????? 课程中用到了pip install安装python模块,以及介绍了虚拟环境.用tkinter来编写了界面,并使用了zipfile模块来压缩与解压缩. 最后用了pyinstaller打包生成了exe可执行文件. ? ? ? 讲课中由浅入深的进行每一行代码的编写及解释.是python入门的不二之选.

2021-06-16

go深度学习

本节为go机器学习与深度学习，主要讲解go在机器学习和深度学习方面的应用，如图像识别等。

2021-06-16

MySQL数据库管理高级篇(二)

MySQL是一个关系型数据库管理系统，目前属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一。 MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL采用了双授权策略，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源代码这一特点。本课程作为MySQL的基础课程，主要讲解以下内容： 1.???? MySQL 管理 2.???? MySQL的全文本搜索 3.???? MySQL 聚合、控制流及日期函数 4.???? MySQL 字符串函数本课程，是基于《 mysql 数据管理基础篇》进行的讲解，请仔细查看目录，是否符合自己的需求。

2021-06-14

TA关注的人

React新手入门指南

人工智能与机器学习基础

格伦登监狱：危险与严重人格障碍治疗

【采集web数据Python实现】附

java项目之oa办公管理系统(java毕业设计)

python分布式爬虫从入门到精通实战

C语言项目实践--炫彩界面版

Openstack从入门到精通视频教程-(Pike版避免踩坑)

深度学习与神经网络从原理到实践（基于TensorFlow2）

虚幻4 VR开发指南

PHP+微信Native扫码支付 在线视频教程（含源代码）

基于springcloud+Vue整合前后端分离权限管理系统 第一季

winform控件与ADO.NET

大数据之ZooKeeper与Hadoop

html5与css3快速入门与应用（第二版）

实战：神经网络多任务之图像识别与实例分割——直播回放

Openlayers实例详解

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