接口文档解决方案,目标是让接口文档管理变得更加方便、快捷。Torna采用团队协作的方式管理和维护接口文档,将不同形式的文档纳入进来统一维护。
autest是一个测试辅助工具集,包括UI自动化工具、测试用例生成工具、接口测试工具以及数据生成和数据处理工具等等,通过代码的方式,辅助测试工作,使测试工作者尽可能从机械化的测试工作中解放,从而有时间做更多有意义的工作
根据配置自动组合参数,生成pytest代码
测试用例制造器,基于 pairwise 以及给定的参数结构自动生成用例参数组合。
本框架主要是基于 Python + pytest + allure + log + yaml + mysql + 钉钉通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架,本框架优势在于易维护,功能丰富,测试人员只需要维护测试用例,零基础小白也可以快速上手,框架支持多环境、多角色任意切换,支持接口响应断言以及数据库断言。
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Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台,项目目前支持文档内容和数据库检索,已经集成分词技术。支持文档内容检索类型包含:pdf、doc、docx、ppt、pptx、txt、log等 数据库已支持MySQL增量自动建立索引,如果帮到您,麻烦点下Star,谢谢。
办公自动化(OA)是面向组织的日常运作和管理,员工及管理者使用频率最高的应用系统,极大提高公司的办公效率。oasys是一个OA办公自动化系统,使用Maven进行项目管理,基于springboot框架开发的项目,mysql底层数据库,前端采用freemarker模板引擎,Bootstrap作为前端UI框架,集成了jpa、mybatis等框架。
本项目JDK8x64+SpringBoot+MyBatis+Redis+Durid+Beetl的框架组合的开源OA系统,自研工作流引擎,支持可视化表单设计与流程设计。支持分布式部署,支持文档全文检索,支持集群应用,支持私有化部署,支持钉钉微信,支持多组织机构的集团化应用。功能完善能够满足中大型企业办公需要。 国产达梦数据库已全面支持,需要者加群。
减少重复造轮子,开源微信小程序商城(前后端开源:uniapp+Java),拼团、秒杀、优惠券、积分购物、直播卖货、分销等功能。快速搭建一个属于自己的微信小程序商城。QQ交流群:66502035、870579539、151602347欢迎大家进群交流技术。
基于Spring Boot的迷你天猫商城,快速部署运行,适合作为毕设模板 所用技术:Spring Boot/MySQL/Druid/Log4j2/Maven/Echarts/Bootstrap
采用SpringBoot2、MyBatis-Plus、Shiro框架,开发的一套权限系统,极低门槛,拿来即用。设计之初,就非常注重安全性,为企业系统保驾护航,让一切都变得如此简单。🔝 🔝 🔝 记得上边点个star 关注更新。
基于SpringBoot2.0的后台权限管理系统界面简洁美观敏捷开发系统架构。核心技术采用Spring、MyBatis、Shiro没有任何其它重度依赖。 互联网云快速开发框架,微服务分布式代码生成的敏捷开发系统架构。项目代码简洁,注释丰富,上手容易,还同时集中分布式、微服务,同时包含许多基础模块和监控、服务模块。模块包括:定时任务调度、服务器监控、平台监控、平台设置、开发平台、单点登录、Redis分布式高速缓存、会员、营销、在线用户、日志、在线人数、访问次数、调用次数、直接集群、接口文档、生成模块、代码实例、安装视频、教程文档 代码生成(单表、主附表、树表、列表和表单、redis高速缓存对接代码、图表统计、地图统计、vue.js)、dubbo、springCloud、SpringBoot、mybatis、spring、springmvc。
SpringBlade 是一个由商业级项目升级优化而来的微服务架构,采用Spring Boot 2.6 、Spring Cloud 2021 等核心技术构建,完全遵循阿里巴巴编码规范。提供基于React和Vue的两个前端框架用于快速搭建企业级的SaaS多租户微服务平台。
🔥🔥🔥国内首个Spring Cloud微服务化RBAC的管理平台,核心采用Spring Boot 2.4、Spring Cloud 2020.0.0 & Alibaba,前端采用d2-admin中台框架。 🔝 🔝 记得上边点个star 关注更新
yshop基于当前流行技术组合的前后端分离商城系统: SpringBoot2+MybatisPlus+SpringSecurity+jwt+redis+Vue的前后端分离的商城系统, 包含商城、sku、运费模板、素材库、小程序直播、拼团、砍价、商户管理、 秒杀、优惠券、积分、分销、会员、充值、多门店等功能
java-web方式演示opencv图像处理的相关知识,从安装开始,和大家一起学习记录OpenCV的相关知识如图像二值化、圆检测、直线检测、灰度直方图、形态学变换、轮廓识别、模板匹配等等,直至最终一个简单但完整DEMO的实现(答题卡识别)。
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