guns-devops项目的介绍
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Guns v8.3.0发布,全新前后端分离版本 Guns是一个现代化的Java应用开发基础框架,基于主流技术Spring Boot3 + JDK17,配套代码生成平台,DevOps运维平台
作为基于Spring Boot3和JDK17这一主流技术堆栈的项目,Guns不仅支持快速开发和便捷的代码生成,还拥有强大的DevOps运维能力和CI/CD持续集成的机制,为开发者提供了全面、高效的开发与部署解决方案
Guns-java基础
LICENSE文件包含了项目的开源许可信息,而readme.txt则是项目的基本介绍文档。pom.xml文件定义了项目的构建配置,包括项目依赖、构建插件等。
Guns-Vue 后台管理系统资源
LICENSE文件包含了该项目的开源许可证信息,它规定了使用该项目的法律约束和权利。readme.txt文件通常包含了项目的简要介绍、安装指南、使用说明等重要信息。
基于主流技术Spring Boot2,配套代码生成平台,DevOps运维平台,CI/CD持续集成能力,在线API接口管理。
在压缩包文件“guns-master”中,很可能包含了一个使用Spring Boot2开发的项目源码,该项目可能集成了上述的一些功能,如代码生成、DevOps工具、CI/CD流程和API管理。
Guns是一个现代化的Java应用开发基础框架,基于主流技术Spring Boot3 + JDK17,配套代码生成平台,DevOps运维平台,CI/CD持续集成能力,在线API接口管理
Guns作为一个现代化的Java应用开发基础框架,其核心架构严格遵循当前企业级开发的技术标准与工程实践规范。
Guns是一个现代化的Java应用开发基础框架,基于主流技术Spring Boot2,配套代码生成平台,DevOps运维平台
本文详细介绍了名为guns的Spring Boot主项目的Maven配置文件。该配置文件定义了项目版本、继承关系、依赖声明以及构建插件和环境配置策略。
Guns后台管理系统 v7.3.4.zip
在实际应用中,Guns系统可以被用作各种项目的后台管理系统,例如电商平台、教育平台、信息管理系统等。开发者可以根据项目需求,对系统进行定制化开发,添加新的模块或调整现有功能。
基于Spring Boot的Guns前后端分离框架设计源码
本资源提供了一整套基于Spring Boot 2的现代化Java应用开发框架——Guns v7.3.0的设计源码。项目包含144个Vue文件、102个JS文件、45个PNG图像文件、33个CSS文件、
5个Java开发脚手架推荐[项目源码]
Guns是一个功能全面的脚手架项目,它基于Spring Boot和Spring Cloud Alibaba。Guns不仅拥有众多实用的功能模块,还享有非常活跃的社区支持,为开发者提供了极大的便利。
智慧康巴什总体规划方案Word(193页).docx
智慧方案依托物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术,面向智慧城市、智慧园区、智能制造、智慧教育、智慧工程等多个垂直领域,从业务痛点出发搭建全链路数据驱动的智能管理体系,打破传统模式下信息孤岛、资源浪费、决策滞后等核心问题,覆盖需求调研、方案设计、落地实施、运维优化全流程,既能为IT从业者提供标书撰写、项目申报的专业参考框架,也能帮助政企单位快速理清数字化转型的实施路径,大幅降低方案的试错成本与沟通成本,是技术人员排查问题、业务人员梳理逻辑、管理人员评估项目的实用工具,如果你需要海量细分赛道的成熟参考案例,欢迎进入找方案知识星球,获取覆盖数十个行业的专属智慧方案库,快速提升方案产出效率与专业度。
2026年最新榆林市公交线路矢量数据.zip
数据格式:shp 数据坐标:GCJ02 数据更新时间:2026年9月 公交线路来源:8684网站 https://8684.com.cn/ 站点数据来源:高德API接口 数据打开方式:QGIS或Arcgis 站点数据字段:名称、序号、对应线路、几何信息 线路数据字段:名称、类型、起点、终点、开始时间、结束时间、起步价、全价、长度、公司、几何信息
Collaborative-Map-Permission-Handoff-Evidence-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 JavaScript 离线工具,包含完整源码、README、MIT LICENSE、原创与授权声明、自动化测试、示例数据、真实运行截图及离线报告。解压后运行 npm test 验证,再用 node src/cli.js examples/sample.json 生成报告;不依赖外部服务。
协同多智能体强化学习的收敛性与均衡分析.zip
多智能体强化学习(MARL)是AI前沿方向,多个自主智能体在共享环境中同时学习时,单智能体强化学习理论不再适用:最优策略相互依赖、环境非平稳,学习动态高度复杂。协同场景(多机器人搬运、集群导航等)中,现有算法普遍缺乏收敛性理论保证、易收敛到次优均衡、收敛慢。本文围绕协同MARL收敛性与均衡分析展开研究。主要工作:第一,提出基于势博弈的建模方法(定理3.1),证明满足共同收益结构与局部交互条件的协同任务存在严格势函数,纳什均衡集与势函数局部极大值集一致;第二,给出定理4.1,刻画独立Q学习在势博弈中收敛到纳什均衡邻域的充分条件,指出初始探索率需高于势函数间隙决定的下界,否则收敛到次优均衡;第三,设计协作乐观学习算法COLA,通过共同收益估计、三阶段调度与自适应乐观系数保证收敛性与全局最优性,给出收敛速率O(1/√T)与全局最优收敛保证(定理4.2、4.3),算法完全分布式;第四,在矩阵博弈与协同导航基准上系统仿真验证。实验:COLA在协调博弈收敛到帕累托最优均衡概率达97%(独立Q学习62%),收敛步数1580步、减少44.6%;协同导航中系统总收益6.83(4.35)、任务成功率91.8%(71.2%),全面优于独立Q学习、WoLF-PHC、MADDPG等;囚徒困境中收敛到合作策略概率96.5%(独立Q学习3.2%);均衡逼近度0.023(0.082),与理论一致;消融确认三组件互补贡献,最优乐观系数0.2。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
20260912-true-01-05 03/04
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7z2603-linux-arm64.tar.xz
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ImageKnife 是专为 OpenHarmony 打造的图像加载缓存库
ImageKnife 是专为 OpenHarmony 打造的图像加载缓存库,致力于高效、轻量、易用。主要特性: 支持自定义内存缓存策略,可设置内存缓存大小(默认 LRU 策略) 支持磁盘二级缓存,已下载图片自动保存至磁盘 支持自定义图片获取/网络下载实现 支持监听网络下载进度回调 继承系统 Image 能力,支持通过 border 设置边框和圆角 继承系统 Image 能力,支持通过 objectFit 设置图片缩放,含 Auto 模式自适应高度 支持通过 transformation 对图片进行变换处理 支持并发请求数量控制,支持请求排队队列优先级设置 生命周期已销毁的组件不再发起图片请求 支持自定义缓存 key 支持自定义 HTTP 请求头 支持通过 writeCacheStrategy 控制缓存存入策略(仅内存缓存或仅文件缓存) 支持 preLoadCache 预加载图片 支持 onlyRetrieveFromCache 仅从缓存加载图片 支持单个或多个图片变换(如模糊、亮度调节等) 内存降采样优化,降低内存占用 待实现特性:
Branch-Worktree-Inventory-Acceptance-Scorecard-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 JavaScript 离线工具,包含完整源码、README、MIT LICENSE、原创与授权声明、自动化测试、示例数据、真实运行截图及离线报告。解压后运行 npm test 验证,再用 node src/cli.js examples/sample.json 生成报告;不依赖外部服务。
2026 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题–药材的烘干问题(数学建模,代码,论文免费分享)
内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题“药材的烘干问题”,提供了一套完整的数学建模解决方案,涵盖问题分析、模型构建、算法求解与结果验证全过程。文中详细探讨了药材烘干过程中温度、湿度、风速等关键参数对干燥效率与品质的影响,建立了基于传热传质理论的动态数学模型,并结合实际约束条件,采用优化算法对烘干工艺进行参数调优。此外,资源包内还包含配套的MATLAB代码与论文撰写模板,实现了从理论建模到编程实现再到成果输出的一体化支持,具有较强的实践指导意义。; 适合人群:全国大学生数学建模竞赛参赛学生,尤其是具备一定数学建模基础、编程能力(如MATLAB)和优化理论知识的本科高年级学生或研究生;也可供从事农业工程、中药加工、干燥技术等领域研究的技术人员参考。; 使用场景及目标:①应用于数学建模竞赛中对实际工程问题的建模与求解训练;②掌握传热传质模型在农产品干燥中的应用方法;③学习如何将物理过程转化为数学模型并利用优化算法求解;④获取可复用的代码框架与论文写作范式,提升竞赛备赛效率。; 阅读建议:建议读者结合所提供的代码与数据同步运行、调试模型,深入理解各模块的设计逻辑;在学习过程中重点关注模型假设的合理性、参数敏感性分析及结果可视化表达技巧,以全面提升建模综合能力。
最新创新基于多元宇宙优化算法的考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
内容概要:本文深入研究了基于多元宇宙优化算法(Multi-Verse Optimizer, MVO)的主动配电网优化调度方法,聚焦于“源-荷-储”(即电源、负荷、储能)三者之间的协同互动机制。研究以IEEE33节点配电系统为标准测试平台,构建了一个综合考虑经济性、低碳性与供电可靠性的多目标优化模型,并采用MVO算法进行高效求解,实现了对分布式电源出力、可调节负荷响应及储能系统充放电策略的全局协同优化。文中详细阐述了模型的构建过程,包括多目标函数的设计、系统运行约束(如功率平衡、电压限值、设备容量等)的处理以及新能源出力与负荷需求不确定性因素的建模方法。通过与传统优化算法的对比仿真,验证了所提方法在降低系统综合运行成本、提升可再生能源消纳比例、改善电压质量及增强电网运行灵活性方面的显著优势。; 适合人群:具备电力系统分析、现代优化算法理论基础,从事智能配电网、分布式能源集成、微电网运行控制等相关领域的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于主动配电网的日前或实时优化调度,提升系统运行的经济性与安全性;②为高比例可再生能源接入的配电系统提供“源-荷-储”协同调控的有效技术方案;③作为新型群体智能优化算法在复杂电力系统工程问题中应用的教学与科研案例,促进算法原理与电力系统专业知识的深度融合。; 阅读建议:读者在学习过程中应系统掌握多元宇宙优化算法的核心思想与迭代机制,并结合所提供的Matlab代码,动手复现仿真案例,深入理解目标函数与各类物理约束在代码中的具体实现方式,同时尝试调整算法关键参数以探究其对收敛速度和求解质量的影响,从而获得更深刻的理解。
目标检测探地雷达金属检测数据集3389张YOLO+VOC格式.zip
数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计:3389 Annotations文件夹中xml文件总计:3389 labels文件夹中txt文件总计:3389 标签种类数:2 标签名称:["metallic","non-metallic"] 每个标签的框数(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准): metallic 框数 = 3116 non-metallic 框数 = 2067 总框数:5183 图片清晰度(分辨率:像素):清晰 图片是否增强:否 标签形状:矩形框,用于目标检测识别 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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