Xiaoju-Survey 开源项目实战指南
2024-08-07 02:02:04作者:郁楠烈Hubert
项目介绍
Xiaoju-Survey 是一款为企业级用户提供服务的调研工具,它旨在快速构建专属问卷系统,使调研过程更加轻松高效。该系统包含了40多种题型和超过100个精选模板,适用于市场调研、客户满意度调查、在线考试、投票等多种场景。它强调数据的安全性,如传输加密和数据脱敏,并通过上亿级别的数据处理优化了在线报表能力,便于进行专业化分析。
-
技术栈:
- 前端: Vue3 + ElementPlus
- 后端: Nest.js + MongoDB
- 客户端多端渲染(规划中)
- Java支持(在建,欢迎参与共建)
-
特点: 标准化的问卷协议,模块化设计,支持前后端分离,且提供了详尽的文档和部署指导。
项目快速启动
要快速启动 Xiaoju-Survey,首先确保您的机器上安装了Git和Node.js环境。以下是基本步骤:
克隆项目
git clone https://github.com/didi/xiaoju-survey.git
cd xiaoju-survey
安装依赖
npm install 或 yarn
运行项目
启动前端:
npm run serve
或对于生产环境打包:
npm run build && npm start
启动后端(假设您已经配置好MongoDB):
cd server
npm install
npm run start:dev
现在,您可以访问 http://localhost:端口号 来查看运行中的应用(具体端口视项目配置而定)。
应用案例和最佳实践
Xiaoju-Survey 在多个场合得到了应用,例如:
- 市场研究: 快速创建调查问卷,收集消费者反馈。
- 内部评估: 对员工满意度进行定期调查,提升团队动力。
- 在线教育: 构建自定义考试系统,自动评分并提供详细报告。
最佳实践中,充分利用其模块化特性和UI/UX规范来定制界面,确保用户交互友好,且通过题型配置实现调研目标的精准匹配,确保数据收集的有效性。
典型生态项目
虽然具体的生态系统项目未在提供的信息中详述,但Xiaoju-Survey作为基石,鼓励社区发展围绕其进行的二次开发和集成。开发者可根据需求集成到CRM、ERP或其他业务系统中,形成闭环的数据分析流程。考虑到其开放性和标准的接口设计,潜在的生态合作伙伴包括数据分析工具、CRM管理系统等,允许数据无缝流动与分析。
本指南简单介绍了 Xiaoju-Survey 的入门步骤和主要应用场景,深入学习时建议参考项目官方文档以获取最详细的指引和技术细节。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
56
33