log-lottery:轻松打造年会抽奖神器
项目介绍
log-lottery 是一款开源的抽奖应用,以其炫酷的3D球体效果和高度的可配置性脱颖而出。该应用专为年会抽奖等活动设计,能够为参与者带来沉浸式的体验。通过简单的配置,用户可以自定义奖品、人员、界面、图片和音乐,实现个性化的抽奖环节。
项目技术分析
log-lottery 基于现代前端技术构建,采用了以下技术栈:
- Vue3:现代、渐进式JavaScript框架,为应用提供了响应式数据和组件系统。
- Three.js:用于在浏览器中创建和显示3D图形的库,为抽奖球体提供视觉效果。
- IndexDB:一个用于在浏览器中存储大量结构化数据的API,用于本地持久化存储。
- Pinia:Vue的状态管理库,替代Vuex,简化状态管理。
- DaisyUI:一个基于Tailwind CSS的UI库,用于快速构建美观的界面。
这些技术的结合,使得log-lottery不仅具有现代化的界面和功能,还具备良好的性能和可维护性。
项目及技术应用场景
log-lottery 的应用场景广泛,尤其在以下场合中表现出色:
- 公司年会:为年会活动增添互动性和趣味性,提高员工参与度。
- 学校庆典:在学校庆典或活动中,用于抽取幸运学生或颁发奖品。
- 商业活动:在各类商业推广活动中,作为吸引顾客和增加互动的手段。
通过简单的配置,log-lottery 可以快速部署到任何活动中,无需复杂的部署过程。
炫酷的视觉效果
log-lottery 最引人注目的特点就是其炫酷的3D球体效果。应用采用深色宇宙星空背景,辅以紫色、橙色渐变的方块矩阵,结合3D球体动态效果,营造出神秘、科技感与传统主题融合的视觉氛围。
主页面分为顶部标题区、中部抽奖矩阵区、底部操作区三大部分,空间层次清晰。顶部显示主题文字,中部以网格状方块矩阵呈现抽奖对象,底部提供清晰的交互按钮。
完整的抽奖流程体验
log-lottery 提供了完整的抽奖流程,从准备阶段到抽奖完成,每个环节都有精心设计的视觉效果。
抽奖准备阶段
在抽奖开始前,界面中央是一个由大量粉色卡片紧密拼接而成的3D球形模型,卡片表面印有参与人员的姓名或角色名。
球体虽然静止但带有轻微的悬浮感,营造出"蓄势待发"的动态感,通过密集排列的卡片直观展示参与人员的丰富性。
抽奖完成展示
当抽奖完成后,界面会以庆祝的方式展示中奖结果,包括不同等级的奖项和对应的获奖人员信息。
高度的可配置性
log-lottery 提供了全面的配置功能,用户可以轻松自定义抽奖的各个方面。
奖品配置
通过奖品配置界面,用户可以灵活设置奖项名称、获奖人数、参与范围等参数。界面采用左侧导航栏加右侧主体内容区的经典后台管理结构,操作直观方便。
配置功能支持:
- 新增奖项:自定义奖项名称和名额
- 参与范围控制:设置是否全员参与
- 状态管理:标记奖项是否已完成抽取
- 视觉元素配置:为每个奖项选择合适的图片
项目特点
log-lottery 的以下特点使其在众多抽奖应用中脱颖而出:
- 炫酷3D球体效果:为抽奖环节增添视觉效果,提升用户体验。
- 高度可配置性:用户可以根据需要自定义奖品、人员名单、界面风格等。
- 本地持久化存储:使用IndexDB,确保数据安全且无需依赖服务器。
- 多语言支持:国际化多语言支持,适应不同地区的使用需求。
- 易于部署:支持Docker构建,简化部署过程。
此外,log-lottery 还支持Excel表格导入导出,方便管理参与人员和抽奖结果。
总结
log-lottery 是一款功能丰富、易于使用的抽奖应用,适用于各种场合的抽奖活动。其现代化的技术栈和高度的可定制性,使得它不仅能够提升活动的互动性,还能带来视觉上的享受。无论你是开发者还是活动组织者,log-lottery 都是你不容错过的工具。立即体验,让你的活动更加精彩!
要开始使用log-lottery,只需克隆仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/log-lottery
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00



