O2OA自产品发布以来，我们收到了很多伙伴对产品的宝贵建议和意见，在2022年的最后一个版本里，我们为伙伴们又提供了新的能力，v7.3版本正式发布，对平台做了更多的优化。一、平台架构新增带权限的全文检索协同办公领域的产品中，一般提供简单的标题和固定信息的搜索功能。带权限的全文检索能力一直是一个难点。O2OAV7.3为开发者提供了带权限的全文检索能力。系统基于Lucene9对流程和信息的各项属性，正文，附件（包含Office文件、PDF、Text）进行切词并且创建索引，实现了全文检索的功能，并且还可以对结果集进行多维度的过滤。二、流程管理新增相关推荐组件，根据匹配度列式相关文件在很多协同办公业务
文章目录前言视频介绍项目截图项目地址项目源码以上就是本篇文章的全部内容，将你编写好的项目分享给你的朋友们或者那个TA吧！制作不易，求个三连！❤️💬⭐️前言 今天博主在刷短视频时😐，朋友推来一条视频😦，看完视频的我发现最近“理工男的小浪漫”又开始蠢蠢欲动了，噢😦！原来是圣诞节快到了🎅，又到了让你的程序员朋友们用代码来为你画圣诞树的时候了。那我们怎么能退缩呢！今天为大家介绍一个在codepen上开源的前端项目，MusicalChristmasLights🎄，英文直译“音乐圣诞灯”。这是一款页面中圣诞树上的灯光会随着音乐的节奏而改变，而且可以选择已有的四首歌曲，同时支持自定义上传歌曲。视
3月8号，Rolldown[1] 正式开源了，它是一个基于 Rust[2] 语言开发的JavaScript打包器，其设计目标是成为Vite在未来将要采用的核心打包工具。它不仅提供了与Rollup兼容的API和插件体系，而且在功能范围上，它更加贴近于 esbuild[3] 的设计理念。图片Rolldown基于Rust语言开发，并且是在 Oxc[4] 基础架构上构建的。目前，Rolldown内部已经在使用Oxc提供的parser和resolver。未来，随着Oxc转换和压缩功能的推出，它们也会被整合到Rolldown中。图片为什么设计RolldownRolldown设计初衷是作为Vite未来采用的
3月8日，Vue团队正式开源了其对外公布已久的打包工具：Rolldown，它是使用Rust开发的Rollup替代品，提供了与Rollup兼容的API和插件接口，但在功能范围上将更接近Esbuild。本文就来详细了解一下Rolldown背后的故事！图片都有Rollup了，为什么还需要Rolldown？Rolldown旨在成为Vite未来使用的核心底层打包工具，与常见的开箱即用的构建工具（如Webpack、Vite等）不同，它更加专注于底层的打包逻辑和核心功能，以满足Vite对于高效打包的特定需求。图片目前，Vite的底层使用了两个打包工具：Esbuild：Esbuild是一款高性能的 JavaS
让我们看一下I2S规范，并尝试用FPGA播放音频文件。开篇第一步Inter-ICSoundInterface（简称I2S）是由飞利浦公司开发，用于通过不同IC之间的串行接口（例如从处理器到DAC）传输数字音频数据。该接口使用以下信号进行数据传输：SCK（串行时钟）——用于数据传输的时钟。SD（串行数据）-每个数据字的各个位通过该线传输。WS（字选择）-定义传输数据字的长度。它用于标记右或左音频通道。仅音频数据通过I2S传输。附加数据（例如各个总线用户的配置）通过其他接口传输。数据传输总是在两个总线之间沿一个方向进行，其中一路总线必须充当主机并负责生成时钟信号。在由多个发送器和接收器组成的复杂系
文章目录1简介2绪论2.1课题背景与目的3系统设计3.1系统架构3.2硬件部分3.2.1传感器模块3.2.2语音模块3.2.3电机及其驱动模块3.2.4稳压模块3.3软件部分3.3.1自动翻盖子程序设计3.4实现效果3.5部分相关代码4最后1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个单片机项目毕业设计stm32智能语音垃圾分类系统（项目开源）大家可用于课程设计或毕业设计🧿项目分享:见文末!2绪论2.1课题背景与目的学长设计的系统主要使用stm32单片机为基础设计并开发一个智能垃圾桶系统。该系统实现智能开盖，垃圾装满语音报警的功能。设计主要以单片机为控制中心，通过红外传感器检测探测范围
声明：本科大二计算机小白，若在表述过程中存在错误或漏洞，欢迎各位大佬在评论区指正。♥文章目录一、项目介绍 项目基本逻辑 具体功能描述二、项目结构解析 1.前端结构解析 2.后端结构解析 3.数据表展示（数据库） 3.1.userinfo表记录用户注册信息 3.2.diet表记录想要上传的菜单信息 3.3.orderinfo记录用户的下单信息三、App界面 1.图形化展示 2.相关功能指引 2.1.界面延迟实现（图一）WelcomeActivity.java
本周安全态势综述OSCS社区共收录安全漏洞3个，公开漏洞值得关注的是ApacheNiFi连接URL验证绕过漏洞(CVE-2023-40037)、PowerJob未授权访问漏洞(CVE-2023-36106)、ApacheAirflowSparkProvider任意文件读取漏洞(CVE-2023-40272)。针对NPM、PyPI仓库，共监测到81个不同版本的毒组件，其中NPM组件包mall-front-babel-directive等携带远控木马，该系列的组件包具有持续性威胁行为。重要安全漏洞列表1.ApacheNiFi连接URL验证绕过漏洞(CVE-2023-40037)ApacheNiFi
名称：基于FPGA的6位的电子密码锁VHDL代码Quartus AX301开发板（文末获取）软件：Quartus语言：VHDL代码功能：6位的电子密码锁1.每按下一个数字键，就输入一个数字，2.并在显示器上显示该数值，同时将先前输入的数据左移。3.此外，包含密码清除（密码右移），4.密码更改（可以通过按键修改新密码），5.密码上锁和密码解除（按下解除首先检查密码是否正确，密码正确就开锁）功能。6.密码连续错误3次报警本代码已在AX301开发板验证，AX301开发板如下，其他开发板可以修改管脚适配：1、工程文件2、程序文件3、程序编译4、RTL图5、管脚分配6、仿真图报警仿真密码输入仿真控制仿真
一、前言 通过学习"开源模型应用落地"系列文章，我们成功地建立了一个完整可实施的AI交付流程。现在，我们要引入向量数据库，作为我们AI服务的二级缓存。本文将继续基于上一篇“开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库（三）”详细介绍如何通过Java来使用MilvusLite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。二、术语2.1、向量数据库 向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库或文档数据库不同，向量数据库的设计目标是高效地支持向量数据的索引和相似性搜索。 在传统数据库中，数据通常是以结构化的表格形式存储，每个记录都有预定义的字段。但是，对于包含大量高维向
