ruoyi-wvp项目是一个基于ruoyi-vue和wvp框架的前端代码实现，专注于构建遵循GB/T 28181-2016标准的流媒体平台。GB/T 28181-2016标准是中国的一项国家标准，主要规定了基于IP网络的音视频监控系统与设备之间的信息交换、传输、控制和管理技术要求。该标准旨在推动不同厂商生产的监控产品和系统的互操作性，提高视频监控系统的整体性能和安全性。 ruoyi-wvp的前端开发采用了Vue.js框架的最新版本Vue 3。Vue.js是一个构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它允许开发者通过简单的API使用数据驱动的视图。Vue.js以其响应式、组件化和灵活性受到广大前端开发者的青睐。Vue 3相对于Vue 2.x版本，新增了Composition API、更好的TypeScript支持、性能提升等诸多特性，使得Vue 3成为一个更加先进、高效和模块化的前端框架。 从压缩包文件名“ruoyi-ui-vue3”可以推测，其中包含了与UI（用户界面）相关的Vue3代码。这可能意味着项目的UI组件库已经针对Vue 3进行了优化或重新开发。在现代前端开发中，UI组件库是构建一致性和高效性用户界面的关键组件。这些组件库通常包含按钮、表单元素、布局组件和其他可复用的UI模块，它们通过封装好的代码库帮助开发者快速搭建界面和功能。 结合以上信息，可以了解到ruoyi-wvp前端代码库不仅遵循了流媒体监控平台的国家标准，还在前端技术栈中选用了当前流行的Vue 3框架，并且围绕着UI设计了一套适合Vue 3的组件库。这样的技术选型和架构设计使得ruoyi-wvp项目能够在实现流媒体平台功能的同时，保证良好的用户体验和系统的高效率。 ruoyi-wvp项目因其开源特性和流媒体平台的专业化，对于希望构建基于Vue 3和GB/T 28181-2016标准流媒体监控系统的开发者来说，无疑是一个宝贵的资源。开发者可以通过研究和使用ruoyi-wvp项目，加快自身项目的开发速度，同时确保系统的合规性和高效性。 此外，由于ruoyi-wvp项目使用了Vue 3，它还能够受益于Vue生态系统中不断涌现的工具和插件。Vue 3社区目前正处在高速发展期，每天都有新的库和工具被开发出来以支持Vue 3，这些资源将对ruoyi-wvp项目的维护和扩展带来极大的便利。 ruoyi-wvp前端vue3代码是流媒体平台开发领域的一个创新实例，它不仅采用先进的前端技术Vue 3，还遵循国家标准，为开发者提供了一个高效、专业和开源的流媒体监控平台前端代码库。

个人信息模块:注册登录账号，查看、修改个人信息，发布留言评论. 商品类模块:商品列表分类分为推拿房向类、推拿项目类、茶点果品类、单点技师类, 点击所选分类后进入下一级列表，列表上具体商品、商品价格、具体描述简介，户具賄 ……

在当今数字化时代，Web应用的开发越来越注重前后端分离的模式。这种模式下，Flask和Vue.js分别以其轻量级和灵活性的特点，成为开发者构建现代Web应用的热门选择。YOLOv5作为一个先进的目标检测模型，因其高速度和高准确率而备受瞩目。将这些技术整合到一起，开发者可以构建出既能实时处理图像识别任务，又能提供优雅用户界面的应用。 Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，它以灵活性著称，非常适合用来构建RESTful API服务。在本项目中，Flask被用作后端服务器的核心框架，处理前端的请求，并与YOLOv5模型交互，实现目标检测功能。其简洁的设计理念使得开发过程更加高效，同时也易于维护和扩展。 Vue.js则是一款渐进式的JavaScript框架，主要负责构建用户界面，它以数据驱动和组件化的思想，允许开发者以最小的成本来构建交互式的Web界面。在本项目中，Vue.js被用来创建一个响应式的前端界面，用户可以在这个界面上上传图片或视频，并实时查看YOLOv5检测的结果。 YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个被广泛使用的实时目标检测系统，特别是在安防监控、工业检测等领域。它的快速和准确性使其成为众多开发者和研究者的首选。YOLOv5的模型可以轻松地集成到Flask后端中，以实时处理图像，并返回检测到的对象信息。 整个项目的开发涉及到前后端的交互和数据处理流程。后端Flask服务器接收到前端的请求后，会调用YOLOv5模型处理相应的图像数据。处理完成后，将检测结果返回给前端Vue.js应用，Vue.js应用根据这些数据动态更新界面，展示检测结果。整个流程不仅体现了前后端分离的优势，同时也展示了如何将人工智能技术与现代Web技术相结合。 此外，该项目的部署工作是在Web端进行的，这意味着它可以作为云端服务来提供目标检测能力。用户无需安装任何软件，仅需通过浏览器即可访问应用，并享受实时图像识别的服务。这种便捷的访问方式大大降低了技术门槛，提高了用户体验。 在部署方面，整个系统需要保证足够的计算能力来支撑YOLOv5模型的实时运算。通常需要搭配高性能的GPU资源，以确保图像处理的高效性和准确性。同时，安全性和稳定性也是部署时需要考虑的重要因素，需要确保用户上传的数据得到妥善处理，并且系统能够抵御潜在的安全威胁。 通过结合Flask、Vue.js以及YOLOv5模型，开发者可以创建出既实用又高效的实时图像识别Web应用。这种应用不仅在技术上有其先进性，同时在用户体验和应用范围上也具有很大的潜力。

本项目是一个集成了人工智能深度学习技术的现代化气象检测系统，采用前后端分离架构，结合YOLO目标检测算法，实现了对气象现象的智能识别与分析。系统提供了完整的用户管理、实时检测、历史记录查询等功能，为气象监测提供了高效、准确的技术解决方案。 链接：https://blog.csdn.net/XiaoMu_001/article/details/151227681 在当前的信息技术领域，将深度学习技术应用于智能气象检测系统，不仅能够极大提高气象数据处理的效率和准确性，还能为气象预测、灾害预警等提供有力的技术支撑。基于Django和Vue3框架构建的前端与后端分离的系统架构，已经成为开发高效、稳定web应用的主流方式，而YOLO（You Only Look Once）作为先进的实时对象检测系统，因其速度快、准确度高等特点，成为了在图像中识别和分类对象的热门选择。 Django作为一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计，具备了诸如自动化数据库迁移、强大内置的用户认证系统、完善的第三方库支持等优点。Vue.js则是构建用户界面的渐进式JavaScript框架，易于上手，易于集成，与Django可以无缝连接，共同构成一个现代化的前后端分离的Web应用。 YOLO算法是一种流行的目标检测算法，其在检测速度和准确性方面均表现出色，它通过单一网络直接从图像像素到检测框坐标和类概率的端到端预测，使得它在实时检测系统中具有巨大的优势。它的设计理念是将目标检测视为一个回归问题，将边界框和概率作为预测结果，相比于其它复杂的目标检测系统，YOLO模型更注重效率和速度。 智能气象检测系统的核心功能包括用户管理、实时检测、历史记录查询等。用户管理功能确保了不同级别用户的权限设置与管理，保证了系统的安全性和操作的便利性。实时检测功能依托于YOLO算法，能够对传入的气象图像进行实时分析，快速识别出气象现象，如雷暴、雨雪等，并给出相应的分析报告。历史记录查询则允许用户查看过去的气象数据和分析结果，对于长期的气象研究和预测具有重要意义。 另外，这样的系统往往还配备了友好的用户界面，通过Vue.js构建的前端界面可以提供流畅且直观的用户体验。这些界面包括气象数据的实时展示、历史数据的图表分析、系统操作的简洁入口等，极大地提升了气象数据处理的可视化程度和用户交互的便捷性。 基于Django和Vue3结合YOLO算法构建的智能气象检测系统，不仅集成了现代Web开发的先进技术，还融入了先进的人工智能算法，为气象领域的数据处理和灾害预防提供了强大的工具。它不仅能够提高气象数据处理的速度和准确性，还能帮助相关人员更好地理解天气状况，对潜在的气象灾害进行预警，具有十分重要的实用价值和社会意义。

后端 网站设置,幻灯片管理,分类管理,推荐奖励管理,用户管理,内容管理,资金记录,提现管理,账号管理,订单管理,退款管理 前端 租号玩app 热门游戏列表 分享赚钱 个人号主 我是租客 个人中心

在Vue3和TypeScript的开发环境中，SVG的编辑与合并是一项常见的需求，特别是在构建图形界面或者图标库时。本文将详细讲解如何在这样的背景下处理SVG文件，并探讨如何使用Vue3和TypeScript进行相关操作。 Vue3是Vue.js框架的最新版本，它引入了许多改进和优化，例如Composition API、Suspense组件以及更好的类型支持。TypeScript是一种强类型的JavaScript超集，它提供了静态类型检查，可以提升代码质量和可维护性。 在编辑SVG时，我们可以使用一些前端库，如`svg.js`或`Snap.svg`，它们提供了丰富的API来操作SVG元素。Vue3可以通过`@vue/reactivity`和`@vue/runtime-core`等模块，结合Composition API，轻松地将这些库集成到项目中。例如，你可以创建一个自定义的SVG组件，用于动态生成或编辑SVG图形。 ```typescript import { defineComponent, ref } from 'vue'; import SVGEditor from 'path/to/svg-editor-lib'; export default defineComponent({ setup() { const svgContent = ref(''); const editor = new SVGEditor(); function editSVG() { // 使用SVGEditor进行编辑操作 svgContent.value = editor.edit(); } return { svgContent, editSVG }; }, }); ``` 在上述代码中，`SVGEditor`是一个假设存在的库，用于编辑SVG。`svgContent`是用于存储SVG内容的响应式变量，而`editSVG`方法则触发编辑过程。 当涉及到合并SVG时，情况可能会变得复杂，因为SVG文件可能有不同的命名空间、坐标系统和样式。可以使用`svg-merge`这样的库来完成这个任务。你需要将所有SVG文件解析为DOM对象，然后使用`svg-merge`将它们合并到一个单一的SVG文档中。 ```typescript import * as fs from 'fs'; import { parse } from 'path/to/svg-parser'; import { merge } from 'svg-merge'; const svgFiles = ['file1.svg', 'file2.svg', ...]; // 假设这是你的SVG文件列表 // 读取并合并SVG文件 Promise.all(svgFiles.map(file => fs.promises.readFile(file, 'utf8'))) .then(contents => contents.map(content => parse(content))) .then(svgElements => merge(svgElements)) .then(mergedSVG => { // 处理合并后的SVG，例如写入新的SVG文件 }); ``` 在这个例子中，我们读取每个SVG文件的内容，解析为SVG元素，然后使用`merge`函数进行合并。合并完成后，你可以选择将结果保存为新的SVG文件，或者将其渲染到Vue组件中。 在Vue3中，还可以利用`teleport`功能将SVG元素直接注入到DOM的特定位置，这样可以实现SVG图标的动态加载和合并。 Vue3和TypeScript的组合为SVG的编辑和合并提供了强大的工具和灵活性。通过合理选择和集成相应的库，开发者可以创建出高效、可维护的SVG处理功能，提升应用的用户体验。在实际项目中，确保对每个库的API有深入理解，并根据具体需求进行适当的定制和优化。

# 基于Spring Boot和Vue的物联网云平台 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring Boot和Vue框架开发的物联网云平台，旨在提供一个易于使用、简便接入的物联网系统。该平台支持多平台设备管理，用户可以在不同平台上查看和管理设备，实现简单快捷的物联网系统操作。 ## 项目的主要特性和功能 ### 后端功能 1. 设备管理 设备信息的增删改查。 设备在线状态监控。 设备分组管理。 2. 数据管理 设备数据的实时采集和存储。 设备数据的查询和分析。 3. 用户管理 用户登录和权限管理。 用户角色和权限分配。 4. 策略管理 设备策略的配置和执行。 策略的定时任务和触发条件。 ### 前端功能 1. 设备监控 实时查看设备状态和数据。 设备历史数据的图表展示。 2. 用户界面

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

这个是完整源码 python实现 Flask，vue 【python毕业设计】基于Python的深度学习豆瓣电影数据可视化+情感分析推荐系统（Flask+Vue+LSTM+scrapy爬虫）源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本项目旨在基于深度学习LSTM（Long Short-Term Memory）模型，基于python编程语言，Vue框架进行前后端分离，结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术，构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统，用户可以获取电影数据、进行情感分析，并获得个性化的电影推荐，从而提升用户体验和满足用户需求。 首先，项目将利用scrapy爬虫框架从多个电影网站上爬取丰富的电影数据，包括电影名称、类型、演员信息、剧情简介等。这些数据将被存储并用于后续的分析和推荐。接着，使用PaddleNLP情感分析技术对用户评论和评分数据进行情感倾向性分析，帮助用户更全面地了解电影的受欢迎程度和评价。 在推荐系统方面，项目将结合深度学习LSTM模型和机器学习双推荐算法，实现个性化的电影推荐。 LSTM模型将用于捕捉用户的浏览和评分行为序列，从而预测用户的兴趣和喜好；双推荐算法则综合考虑用户的历史行为和电影内容特征，为用户提供更精准的推荐结果。此外，项目还将注重可视化展示，通过图表、图形等形式展示电影数据的统计信息和情感分析结果，让用户直观地了解电影市场趋势和用户情感倾向。同时，用户也可以通过可视化界面进行电影搜索、查看详情、评论互动等操作，提升用户交互体验。 综上所述，本项目将集成多种技术手段，构建一个功能强大的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统，为用户提供全方位的电影信息服务和个性化推荐体验。通过深度学习、机器学习和数据挖掘等技术的应用，该系统有望成为电影爱好者和观众们

springboot+vue学生成绩管理系统(093)