推荐开源项目:协同在线判题系统
2024-08-30 10:50:32作者:侯霆垣
在编程学习和竞赛的热浪中,一款能够支持多人实时协作编译与运行代码的工具显得尤为重要。今天,我们要向您推荐的正是这样一款开源项目——协同在线判题系统。
项目介绍
本项目旨在打造一个高效的在线编码平台,它利用现代前端技术和智能后端架构,实现单页面应用,让用户体验流畅的代码编辑、即时编译与问题求解过程。无论是团队编程练习,还是远程教育中的编程教学,这款系统都是理想的选择。
技术分析
前端:技术的融合之美
前端基于现代化的Angular2框架,借助TypeScript增强类型安全性,搭配Bootstrap实现响应式设计,确保界面优雅且易于操作。Auth0保证了安全登录,而ACE编辑器则为用户提供极致的编写代码体验,确保每一行代码都清爽易读。
后端:高效与稳定的基石
后端架构精心设计,采用Socket.io实现实时通信,确保多用户的同步编辑成为可能。Express框架简化API设计,配合MongoDB存储海量数据,Redis作为缓存,大大提升了系统响应速度。引入Python与Flask增加处理复杂逻辑的灵活性,而AWS云服务和Nginx负载均衡确保了系统的高可用性和扩展性。PM2的加入,则实现了后端服务的稳定管理和自动重启。
应用场景
- 在线编程课程:教师可创建编程任务,学生实时提交、测试代码,实现即时反馈。
- 团队项目开发:团队成员可以协作编码,加速项目迭代。
- 编程比赛:提供在线评判环境,选手可以快速验证解题思路。
- 个人学习提升:自定义练习题目,随时随地提升编程技能。
项目特点
- 实时协作:利用WebSocket技术,实现无缝的多人同时编辑。
- 广泛兼容:支持多种编程语言的编译与执行。
- 安全保障:通过OAuth2.0标准的Auth0确保账户安全。
- 高度可扩展:RESTful API设计和微服务架构便于功能扩展和服务维护。
- 高性能:Nginx负载均衡,结合AWS的弹性计算,确保即便在高并发情况下也能保持流畅。
结语
协同在线判题系统不仅是一个编程工具,更是连接编程爱好者和教育者的桥梁。其强大的技术支持和灵活的应用场景,使它成为学习、工作和竞赛中的得力助手。立即加入这个开源社区,体验或贡献于这个强大的开源项目,共同推动编程教育和技术实践的新篇章!
通过本文,我们希望激发您的兴趣,不论是教育工作者、开发者还是编程爱好者,都能从中发现价值,探索协同在线判题系统带来的无限可能。让我们一起,以码会友,共享技术的魅力!
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
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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
319
🎉 (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
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868