推荐:Go To Do App —— 简洁高效的待办事项应用
项目介绍
:memo: Go To Do App 是一个简单易用的待办事项应用程序,由 Golang 构建服务器端,React 负责客户端交互,并采用本地 MongoDB 存储数据。这个开源项目不仅提供了一个实用的应用,还通过代码展示了如何将这些流行技术结合在一起,为开发者提供了学习和参考的机会。
项目拥有一个离线版本,可直接在浏览器中访问体验。通过本项目,你不仅可以创建、完成和删除任务,还可以了解如何实现环境变量管理、Docker 化以及云原生部署。
项目技术分析
-
Server: Golang - Go 语言以其简洁的语法和高效的执行性能为后端提供了稳定的基础。该项目利用了 Gorilla Mux 进行路由管理和 mongo-driver 库来连接 MongoDB 数据库,确保了数据处理的高效与可靠。
-
Client: React, semantic-ui-react - 前端采用 React 框架构建,它提供了组件化开发和虚拟DOM,提高了页面加载速度。结合 semantic-ui-react,使得界面设计简洁且响应式,用户体验良好。
-
Database: Local MongoDB - 高性能的 NoSQL 数据库存储数据,适合处理大量结构化的半结构化数据。
项目及技术应用场景
Go To Do App 可广泛应用于日常个人或团队的任务管理。无论是规划工作项目,还是管理个人生活琐事,都能轻松应对。此外,对于想学习 Golang、React 和 MongoDB 结合开发的初学者,这是一个理想的实战项目。
- 个人日程管理 - 制定每日计划,记录待办事项,提升时间管理能力。
- 团队协作工具 - 共享任务清单,实时更新进度,提高协同效率。
- 教学示例 - 对于学习现代 Web 开发技术的学生,这是一个绝佳的学习资源。
项目特点
-
环境变量管理 - 使用 godotenv 包读取 .env 文件中的环境变量,方便安全地配置数据库连接信息。
-
云原生支持 - 项目包含了 abdennour 提供的
feature/cloud-native-deployment分支,支持 Docker 和 Kubernetes 部署,让应用可以在各种环境下无缝运行。 -
简单易用的用户界面 - 基于 semantic-ui-react 的前端设计,使得用户界面友好,操作直观。
-
开箱即用 - 配备详尽的启动指南,只需几步即可快速启动并运行应用。
-
完整的教程 - 项目作者在博客上发布了一篇详细的构建教程,有助于理解每个部分的工作原理。
总之,Go To Do App 不仅是一个实用的待办事项工具,也是一个展示现代 Web 开发技术的优秀范例。无论你是寻求高效的任务管理方式,还是渴望学习新技术,这都是不容错过的选择。现在就加入我们,开始你的任务管理之旅吧!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00