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本课题主要针对电商系统的设计，项目架构采用分布式架构设计，前端技术使用Vue.js，项目使用Dubbo和Zookeeper对于服务提供者和消费者进行统一管理。包含电商系统的大部分功能。该系统分为商家端和用户端。商家端有权限管理、商品管理、广告管理等功能。用户端有用户注册和登录、搜索商品、添加购物车、商品下单、支付、秒杀商品等功能。

基于Spring Boot + Vue.js的高并发电商系统的设计与实现-①绪论

一开始在服务器上面即使运行了zookeeper和dubbo-admin容器都没有访问出dubbo-admin的界面管理器。查看了其他映射端口以及注册中心的地址等等其他参数，都不行，然后就一直没有去处理。就摆了半个月的时间。

2024.03.19记录所解决的问题

报告内容（包括选题的意义与目的、文献综述、研究现状、创新思路、论文提纲、进度安排、参考文献等。）

基于SpringBoot+Vue.js的高并发电商系统的设计与实现-开题报告

1）架构融合：将YOLO26高效、无NMS的端到端检测框架与YOLOE的开放词汇学习范式相集成。

YOLOE-26：融合YOLO26与YOLOE，实现实时开放词汇实例分割

1）提出HP-CSE模块：设计了一种混合池化卷积压缩激励模块，通过结合最大池化与平均池化，并利用1x1卷积替代全连接层，以极低的计算成本实现了更精细的多尺度通道注意力，有效提升了特征融合的质量。

突破轻量检测瓶颈：为YOLO注入增强特征融合与优化感受野的新动力

💡💡💡本文主要内容:YOLO26全新发布（原理介绍+代码详见+结构框图）| YOLO26如何训练自己的obb数据集（无人机航拍船舶为案列）

YOLO26如何训练自己的obb数据集（原理介绍+代码详见+结构框图） | （无人机航拍船舶为案列）

💡💡💡本文主要内容:YOLO26全新发布（原理介绍+代码详见+结构框图）| YOLO26如何训练自己的数据集（裂缝分割为案列）

YOLO26如何训练自己的分割数据集 | （裂缝分割为案列）

💡💡💡本文主要内容:YOLO26全新发布（原理介绍+代码详见+结构框图）| YOLO26如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）

YOLO26如何训练自己的数据集+源码详解+结果框图剖析 | （NEU-DET为案列）

深耕计算机视觉与深度学习领域，专注于视觉检测前沿技术的探索与突破。长期致力于YOLO系列算法的结构性创新、性能极限优化与工业级落地实践，旨在打通从学术研究到产业应用的最后一公里。

YOLO26：面向实时目标检测的关键架构增强与性能基准测试

源码级解读：YOLO26的新架构与创新设计

EFEN-YOLOv8：一种基于空间特征捕获与多级加权注意力的表面缺陷检测网络，NEU-DET上实现了7.4%的mAP提升

异常感知Anomaly-Aware YOLO：仅1%计算开销，实现红外弱小目标检出率飙升50%

1）首创数据集：发布首个基于行车记录仪的大规模路边垃圾数据集RoLID-11K，涵盖超1.1万标注图像。

RoLID-11K：面向小目标检测的行车记录仪路边垃圾数据集

💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的脊柱侧弯X射线检测系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

基于YOLO11的脊柱侧弯X射线检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）

💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的PCB分割检测系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

基于YOLO11的PCB分割检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）

这篇论文所提出的 HierLight-YOLO 框架——特别是其分层扩展路径聚合网络（HEPAN） 和轻量级模块（IRDCB/LDown）——对于在无人机影像等场景中解决小目标检测和边缘设备部署的难题，具有明确且重要的参考价值。

HierLight-YOLO：面向无人机航拍的层次化轻量目标检测网络

DEF-YOLO：基于YOLO的热成像隐蔵武器检测

研究团队敏锐地抓住了滤膜上微塑料检测的核心技术瓶颈：目标尺寸微小 与 背景干扰复杂。

大数据，微小目标：基于机器学习的滤膜微塑料检测探索性研究

DeepSeek-OCR：基于光学压缩的上下文处理

本文提出了Dinomaly2，一个开创性的统一框架，旨在解决无监督异常检测领域长期存在的方法碎片化问题。与传统上为特定任务（如2D、3D、多视角、少样本）设计专门模型不同，Dinomaly2首次通过单一模型实现了对全谱系异常检测任务的支持。

Dinomaly2：面向全谱系无监督异常检测的统一框架

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