course-plus 的项目扩展与二次开发
2025-05-23 03:37:40作者:霍妲思
项目的基础介绍
course-plus 是一个为上海交通大学(SJTU)开发的课程规划服务项目。该项目旨在为 SJTU 的学生提供一个方便的课程查询和规划工具,帮助他们更好地安排学习计划。项目基于现代网络技术,以开源的形式托管在 GitHub 上,便于社区贡献和二次开发。
项目的核心功能
- 课程查询:用户可以查询上海交通大学开设的所有课程信息。
- 课程规划:用户可以根据自己的兴趣和时间安排,对课程进行规划和选择。
- 课程表生成:系统可以根据用户选择的课程生成个性化的课程表。
- 测试接口:对于需要接入学校账户(jAccount)的功能,项目提供了测试用的接口供开发测试使用。
项目使用了哪些框架或库?
- 前端框架:项目可能使用了如 Bootstrap、Vue.js 等前端框架来构建用户界面。
- 后端技术:后端服务可能基于 Node.js 平台,使用 Express.js 或类似的框架。
- 代码质量工具:项目中使用了 ESLint 等工具来保证代码质量和风格的一致性。
- 包管理工具:使用 Yarn 作为依赖包管理工具。
项目的代码目录及介绍
course-plus/
├── .github/ # GitHub 工作流和配置文件
├── public/ # 公共静态资源
├── src/ # 源代码目录
│ ├── .eslintrc.js # ESLint 配置文件
│ ├── .gitignore # Git 忽略文件
│ ├── server.js # 后端服务入口文件
│ ├── tsconfig.json # TypeScript 配置文件
│ └── ... # 其他源代码文件
├── .eslintrcignore # ESLint 忽略文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .gitmodules # Git 子模块配置文件
├── LICENSE # 开源协议文件
├── README.md # 项目说明文件
├── index.html # 入口 HTML 文件
├── package.json # 项目依赖和配置文件
└── yarn.lock # Yarn 依赖锁定文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 功能增强:可以增加新的功能,如课程评价、教师评价、学习进度跟踪等。
- 用户认证:整合学校的用户认证系统,提供更加安全的登录和个性化服务。
- 数据同步:增加与教务系统数据的同步功能,保证课程信息的实时性和准确性。
- 界面优化:改进用户界面,提供更加友好的用户体验。
- 移动端适配:开发移动端应用或者优化移动端浏览体验。
- 国际化:增加多语言支持,便于国际学生的使用。
- 开源社区合作:鼓励更多开源爱好者参与项目,共同提高项目的质量和影响力。
登录后查看全文
热门项目推荐
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- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
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
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue08- 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
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
575
3.89 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
312
365
Ascend Extension for PyTorch
Python
398
474
🎉 (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
1.39 K
787
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++
902
706
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
360
219
昇腾LLM分布式训练框架
Python
122
148
暂无简介
Dart
814
200
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
93
161
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
124
161