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  • 来自专栏编程技术分享

    Vue 轻量级后台管理系统基础模板

    拦截器 实现了ajax请求前展示loading 请求结束关闭loading 注意 源码可见 并且添加了必要的注释 可以自行更改 Index组件一般情况下只需要传数据就行 其他不用关注 市面上有大量的vue后台管理系统模板

    1.9K40发布于 2020-09-28
  • 来自专栏DotNet NB && CloudNative

    Coravel : .NET 轻量级任务调度与后台任务处理

    Coravel 是一个专为 .NET 应用设计的轻量级后台任务框架,无需复杂配置即可实现任务调度、队列处理、缓存管理、事件广播等功能。 ) 队列处理器 public class MyQueuedJob { public async Task DoWork() { Console.WriteLine($"后台任务开始 {DateTime.Now}"); await Task.Delay(1000); Console.WriteLine($"后台任务结束 {DateTime.Now}"

    49200编辑于 2025-08-06
  • 来自专栏h5

    Electron-React19-WinChat聊天系统|react+electron客户端聊天程序Exe

    经过了整整两周的高强度研发,最新原创力作electron41+react19全家桶构建轻量级桌面电脑版聊天系统项目,正式完结啦! , ...args)) }, // 浏览器打开链接 openExternal: (url) => ipcRenderer.send('open-external', url) })Electron handleWinClose}>}

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15920编辑于 2026-08-17
  • 来自专栏Lcry个人博客

    又一款超轻量级 NPS 内网穿透自带后台设置界面

    本站免费分享了自建的FRP内网穿透,对于小白来说客户端配置比较繁琐,今天带给大家是一款轻量级、功能强大的内网穿透代理服务器。

    1.2K20编辑于 2022-11-29
  • 来自专栏飞天小牛肉

    轻量级脚手架,后台权限管理系统

    实话实说,我之前一直不愿意做这种后台权限管理系统,总觉得就是些业务逻辑,没啥意思,早烂大街了,面试官肯定看不上 最近才正式拜读了 RuoYi 这个大名鼎鼎的脚手架,惊呼牛逼! 无论是代码、文档、还是社区都实在是太完善了,而且想要接入自己的项目做个后台管理系统的话也特别方便。

    1.7K30编辑于 2022-05-24
  • 来自专栏h5

    electron41 x react19桌面端聊天应用解决方案

    ^2.66.16状态管理:zustand^5.0.14打包管理:electron-builder^26.15.3前端构建工具:vite^8.2.0样式处理:sass^1.102.0基于最新版跨平台框架electron vite8+vue3.5+arcoDesign网页端webOS桌面框架自研Vite8+NaiveUI+Vue3+Echarts后台管理系统全新研发Flutter3.41桌面版OS系统最新款flutter3.41 版流式ai系统Electron41 + Vite8打造流式输出客户端AI助手electron38-vite7-vue3os电脑端os管理系统 最新版electron38-vite7-admin电脑端中后台管理系统 Vite7+Pinia3+ElementPlus客户端聊天程序 基于tauri2.8+vite7+vue3+element-plus仿QQ/微信聊天应用 tauri2.9-vite7-vue3admin客户端后台系统管理 Exe模板 最新原创uniapp-vue3-osadmin手机版后台管理系统 最新研发uniapp+vue3仿微信app聊天模板 基于uni-app+vue3实战短视频+聊天+直播app商城

    17310编辑于 2026-08-16
  • 来自专栏啄木鸟软件测试

    基于Django的电子商务网站开发(连载20)

    商品信息的维护通过Django提供的后台进行操作。 数据模型如下。 ... 由于Django提供了相当庞大的后台管理模块,所以对于商品信息的维护就使用Django提供的后台。 通过http://127.0.0.1/admin/进入Django提供的后台,找到goodss一行,如图3-7所示。 ? 图3-7 商品信息维护界面 点击图标进入图3-8,添加商品信息。 ? 如图3-10所示。 ? 图3-10删除选择的商品信息 点击商品名称的链接,就可以修改这条商品信息的记录,如图3-11所示。 ?

    1K10发布于 2019-12-11
  • 来自专栏RTSP服务器

    深入探讨后台摄像头|麦克风采集与轻量级RTSP服务|RTMP推流架构设计

    ​在 Android 音视频开发中,“后台推流”是一个经典且棘手的需求。常见的场景包括:行车记录仪(熄屏录像)、智能安全帽(后台回传)、执法记录仪等。 Android 系统对后台应用限制极严。如果不启动前台服务(在通知栏显示一条常驻通知),App 切后台后几分钟内网络和 CPU 就会被限制,导致推流中断。2. 五、 核心实现四:RTSP Server 与多路分发系统不仅支持 RTMP 推流,还内置了一个轻量级的 RTSP Server。这意味着手机本身变成了一个 IPC(网络摄像机)。 "gotoSettingIgnoringBatteryOptimizations Exception:", e); } }}七、 总结通过上述代码的拆解,我们利用大牛直播SDK的轻量级 RTSP服务模块,构建了一个完整的 Android 后台流媒体采集系统: 稳定性:利用 Notification + Service + ForegroundServiceType 适配,确保进程在后台不被查杀

    91741编辑于 2025-12-18
  • 来自专栏IT运维技术圈

    惊天炸雷Kubernetes可视化管理神器降临

    这里给您划重点: 一站式的Kubernetes IDE:像操作手机APP一样管理集群,实时监控和资源调配触手可及 开发者友好架构:前端用Electron+React打造流畅界面,后台用Go语言构筑稳健的

    85310编辑于 2025-05-25
  • 来自专栏FreeBuf

    相册类木马专题分析

    木马技术原理分析 3.1 防卸载技术 3.1.1 隐藏图标 木马运行之后隐藏图标,之后木马后再后台私自运行,同时诱导用户激活设备管理器,防止用户发现和卸载,具有一定的隐蔽性。 图 3-9 快速传播 3.4 窃取用户信息 3.4.1 初始化数据 初始化远控号码、发送和接收的邮箱以及邮箱密码等信息,具体如图3-10、图3-11、图3-12、图3-13所示。 ? 图 3-10 初始化数据 ? 图 3-11 内置远控号码 ? 图 3-12 内置邮箱账号 ? 图 3-15 发送手机信息 木马私自后台收集用户短信、通讯录信息,并通过邮件的方式发送用户信息到指定邮箱,如图3-16所示。 ? 图 3-18 获取短信息并格式化 通过邮件的方式发送用户短信到指定邮箱,具体如图3-19、图3-10所示。 邮箱地址: sh*8@263.net 密码: zq*20 ? 图 3-19 发送邮件 ?

    2.2K60发布于 2018-02-27
  • 来自专栏h5

    electron27+react18仿制桌面MacOS系统

    react18+zustand+react-router跨端技术:electron^27.0.1打包工具:electron-builder^24.6.4UI组件库:arco-design (字节react轻量级 Electron+react公共桌面布局如上图:项目桌面分为顶部导航条+桌面菜单+底部dock栏三大模块。

    83000编辑于 2023-11-25
  • RFID车辆无感识别让进出入更高效

    常用类型:无源超高频(UHF)RFID标签,无需电池,由读写器发射的射频信号供电,识别距离可达 3-10 米,适合高速通行场景;部分特殊场景会用有源标签,识别距离更远。 3、控制系统核心是后台管理软件,接收读写器传输的车辆数据,与数据库中的授权信息比对:授权车辆:自动发送指令抬杆放行,记录通行时间、车辆信息;未授权车辆:触发报警,道闸保持关闭,提醒安保人员处理。

    48910编辑于 2026-02-26
  • mpay: 真的找到啦,后台一直有同学想要解决个人免签收款的问题,这款专注于个人免签收款,轻量级且高效的支付解决方案

    嗨,大家好,我是小华同学,关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法

    1.2K10编辑于 2025-01-25
  • 来自专栏编程教程

    医疗爬虫实战:手把手教你抓取丁香园药品信息库

    我们采用轻量级方案:Requests获取页面 → Lxml解析 → Pandas存储,30行代码即可完成核心功能。二、实战步骤:从0到1抓取药品数据1. 对于大规模采集,可采用:混合使用数据中心代理和住宅代理设置请求间隔为3-10秒随机值实现代理健康度监测,自动剔除失效代理Q2:如何获取药品ID列表? A:建议遵循以下原则:测试期:每10-30秒/请求正式采集:每3-10秒/请求(根据目标网站规模调整)关键时期:启用分布式爬虫,每个IP分配不同延迟Q4:如何处理动态加载的数据?

    80410编辑于 2025-11-19
  • 来自专栏小麦苗的DB宝专栏

    【DB笔试面试530】在Oracle中,有哪些重要后台进程?

    ♣ 题目部分 在Oracle中,有哪些重要后台进程? ♣ 答案部分 对于后台进程,首先需要掌握3个概念:后台进程、服务器进程和用户进程,它们之间的关系如下图: ? 图 3-10 Oracle的进程结构 1、USER PROCESS(用户进程) 用户进程指的是Oracle客户端进程,是连接到 Oracle DB的应用程序或工具。 后台进程是Oracle实例的核心。后台进程可以通过命令“ps -ef|grep ora_”来查询。 服务器进程和后台进程可以统称为数据库进程,主要运行Oracle DB服务器代码。 在UNIX操作系统上,Oracle的后台进程对应于操作系统进程,也就是说,一个Oracle后台进程将启动一个操作系统进程;在Windows操作系统上,Oracle的后台进程对应于操作系统线程,打开任务管理器 Oracle的后台进程较多,单实例数据库的基本后台进程如下图所示: ? 下面的表格中列出了一些常见的数据库后台进程及其作用。 表 3-11 Oracle中的常见进程 ?

    1.8K30发布于 2019-09-29
  • 腾讯云原生与AI技术驱动游戏研发效能提升

    鸣潮项目十万核后台系统仅需2人运维(来源:腾讯游戏研习团案例)。 英特尔®至强®处理器提供AMX AI加速引擎,助力游戏AI推理性能提升3-10倍。腾讯图形团队专利算法在多项学术对比中保持渲染质量与效率领先(来源:国际图形学会议评测)。

    45910编辑于 2026-04-09
  • 来自专栏open claw 养龙虾专区

    🤖lever2-- WorkBuddy高级玩法大全:从“用工具”到“管团队”,把AI变成你的数字员工军团

    效率可以提升3-10倍。 四步搭建专属AI员工:第1步:角色边界定义在后台智能体配置页面输入结构化的系统指令。例如针对数据分析员工:“你是一名财务数据分析师,仅回答与财务报表相关的问题,拒绝处理任何人事或行政查询。” 搜索关键词→点击安装ZIP包手动导入团队协作、版本归档设置→技能管理→导入技能→选择ZIP文件Git仓库直拉开发者复用开源技能设置→技能管理→从Git仓库导入→粘贴克隆地址.skill.json拖拽导入轻量级 高级玩法七:将WorkBuddy与AI编程工具联动WorkBuddy可以和其他AI工具形成“大脑+双手”的组合:7.1HermesAgent+WorkBuddy利用HermesAgent强大的后台规划与学习能力 进阶路线图阶段核心能力关键动作预期效果L1基础单任务执行安装WorkBuddy,发简单指令代替手动操作L2进阶定时自动化设置自动化任务,沉淀工作流每天节省1-2小时L3高手多Agent并行创建功能细分的AI员工,多Agent协作效率提升3-

    5.9K47编辑于 2026-04-17
  • 来自专栏WorkBuddy知识库

    使用Marvis 解决惠普笔记本待机异常问题实操记录

    关键发现根因:Modern Standby (S0) 机制缺陷 + 后台进程阻止睡眠系统仅支持 S0 Modern Standby(不支持 S3 传统睡眠),合盖后 Wi-Fi 保持连接。 当前 Marvis.exe 阻止系统睡眠和显示关闭,Visual Studio 后台下载 也在占用执行资源。有线网卡 (Realtek) 和鼠标均启用设备唤醒。 Standby (S0)传统睡眠 (S3)原理CPU 降频但不断电,系统仍在低功耗运行CPU/内存之外全部断电,仅内存保持刷新网络Wi-Fi 保持连接,可接收通知、下载完全断网唤醒速度秒级,像手机亮屏一样快3- :合盖后系统没真正休眠,后台进程(Marvis、Visual Studio 下载)持续跑,CPU 发热,碰上 S0 固件 bug 就陷入假死——电源灯亮但死活唤醒不了。 无法进入 DRIPS:系统还停留在浅度睡眠,CPU 维持较高频率,后台进程(Marvis、VS 下载)趁虚而入持续吃 CPU,于是就发热。

    14600编辑于 2026-08-14
  • 来自专栏场景应用最佳实践

    腾讯云HAI新零售实战:智能客服系统的进化之路

    智能分流:多模态任务调度引擎通过集成预训练模型推理优化技术,系统可自动识别请求类型:‌简单咨询类‌:CPU实例承载,结合量化压缩后的轻量级模型实现毫秒级响应‌,如FAQ问答。‌ "history_complexity": context.get('avg_process_time', 0) }路由逻辑:基于文本长度、实体数量、情感倾向等特征使用轻量级模型预测处理复杂度动态选择最优计算资源四 config.yamlservices: - name: intent-recognition instance_type: C6.4xLarge # 计算优化型 replicas: 3-

    1.4K20编辑于 2025-03-14
  • 来自专栏腾讯云服务器团队的专栏

    Stable Diffusion 微调及推理优化

    针对上述几种训练方法,我们在 A10-24G 机型上进行测试,5-10张训练图片,所需资源和时长对比如下: Dreambooth Text Inversion LoRA 模型体积 ~ 4 GB 3-10 KB 3-10 MB 训练显存 ~ 22GB ~ 5GB ~ 20GB 训练时长 15分钟 1小时 10分钟(w Dreambooth)4小时(w Full FineTune) 接下来,我们重点介绍如何使用 dreambooth_baby.safetensors --use_safetensors LoRA(w Dreambooth) LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models ) 是一种轻量级的微调方法

    6.5K11编辑于 2023-07-15
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