ISP-SpeedTest-Logger 的项目扩展与二次开发
2025-06-12 06:11:02作者:彭桢灵Jeremy
项目的基础介绍
ISP-SpeedTest-Logger 是一个开源项目,旨在帮助用户监测和管理他们的网络速度。该项目特别适用于那些希望监控 LTE、4G、5G 等网络连接稳定性的用户。项目通过定期执行网络速度测试,并将结果存储在数据库中,用户可以通过网页界面来查看网络性能随时间的变化。
项目的核心功能
- 定期执行网络速度测试。
- 将测试结果存储在 MongoDB 数据库中。
- 提供一个网页界面,用于查看网络性能随时间的变化。
- 支持通过 Docker 进行一键部署。
项目使用了哪些框架或库?
- Node.js: 项目后端使用 Node.js 作为主要的服务器端语言。
- MongoDB: 用于存储网络速度测试结果的数据库。
- Docker: 可以方便地部署和运行整个项目环境。
- TypeScript: 项目部分代码使用 TypeScript 进行编写,以提供类型安全。
- JavaScript: 项目中也使用了 JavaScript。
- CSS/HTML: 用于构建用户界面的前端技术。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
ISP-SpeedTest-Logger/
├── client/ # 前端代码目录
├── server/ # 后端代码目录
├── .gitignore # 指定不必要的文件和目录,以避免提交到 Git 仓库
├── docker-compose.yml # Docker 编鸺文件,用于定义服务、网络和卷
├── LICENSE # 项目使用的 MIT 许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
└── screenshot.png # 项目界面截图
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的测试指标: 目前项目主要关注网络速度测试,可以考虑添加更多网络性能测试指标,如延迟、丢包率等。
- 扩展数据存储: 可以考虑将数据存储方案扩展到其他数据库,如 MySQL、PostgreSQL 或云数据库服务。
- 用户管理: 添加用户认证和管理功能,允许用户创建账户、管理自己的测试结果。
- 可视化改进: 对前端界面进行美化,增加图表和交互功能,以提供更直观的数据展示。
- 自动化测试: 集成更多的自动化测试工具,提高测试的自动化程度。
- 移动端适配: 优化前端界面,以支持在移动设备上更好地使用。
- 多地部署: 考虑将服务部署到多个地区,以支持更大范围的地理分布用户。
- API扩展: 开发更多的 API 接口,以支持第三方应用程序或服务的集成。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146