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  • 文档管理系统(源代码+数据库)

    热门讨论 2009-01-12 16:24:09
    ASP.Net+SQL开发 使用存储过程和Javascript 实现系统功能有:目录管理、文件管理、权限管理、回收站管理、电子文档集中管理文档检索
  • 文档管理系统

    千次阅读 2013-07-04 18:51:52
    文档管理系统(document management system,简称DMS)或者数字资产管理系统(digital asset management system,简称DAM),主要是用来管理我们常用的一些文档、图纸、视频和音频等信息内容。 对于企业而言,文档...

    from http://baike.baidu.com/view/1942277.htm

     

    文档管理系统(document management system,简称DMS)或者数字资产管理系统(digital asset management system,简称DAM),主要是用来管理我们常用的一些文档、图纸、视频和音频等信息内容。
    对于企业而言,文档是重要的智力资产。在企业中,文档一般都以电子文档的形式存在,比如微软doc格式,xls格式,ppt格式,pdf格式,纯文本txt格式等;从内容上,可能是商务合同、会议记录、产品手册、客户资料、设计文档、推广文案、竞争对手资料、项目文档、心得等。这些文档,可能是过程性质的,也可能是公司正式发布的文档,可能处在编写阶段,也可能是已经归档不能再修改的。
    随着信息化进程,文档管理越来越受到企业的重视,但是企业在进行文档管理的过程中,经常会碰到以下的问题:海量文档存储,管理困难;查找缓慢,效率低下;文档版本管理混乱;文档安全缺乏保障;文档无法有效协作共享;知识管理举步维艰等。所以文档管理逐渐成为国内外业界研究的热点。

     

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  • java简单文件管理系统源码

    千次下载 热门讨论 2007-11-21 14:25:16
    设计一个文件管理方案,模拟一个简单的文件管理系统。要求目录结构为树型结构,目录下可以是目录,也可以是文件。通过该实验是学生可以深刻理解文件系统的概念、所涉及的基本操作及实现时的主要数据结构。 建议用...
  • 这样,可以将不同类型的工作文件导入到文档管理系统中进行操作,还可以在文档管理系统中打开任意类型的文件以进行修改,并可以将修改后的文件导出到其他路径中。通过文档管理系统可以快速的查找指定的工作文件,提高...
  • 5款优秀的文档管理系统

    万次阅读 2019-03-26 22:53:52
    1.easyopen 一个简单易用的接口开放平台,平台封装了常用的参数校验、结果返回等功能,开发者只需实现业务代码即可。 技术点 ... 注解(文档生成) token(jwt、accessToken) SDK(Java、C#...

    1. easyopen

    一个简单易用的接口开放平台,平台封装了常用的参数校验、结果返回等功能,开发者只需实现业务代码即可。

    技术点

    • 加密算法(MD5、AES、RSA)
    • Netty(编解码、长连接、断开重连)
    • 限流(漏桶策略、令牌桶策略)
    • 权限(RBAC、校验)
    • session(单机、分布式)
    • 注解(文档生成)
    • token(jwt、accessToken)
    • SDK(Java、C#、JavaScript)

    结构图

     运行效果

    项目地址:https://gitee.com/durcframework/easyopen

    2.mindoc

    MinDoc 是一款针对IT团队开发的简单好用的文档管理系统。

    MinDoc 的前身是 SmartWiki 文档系统。SmartWiki 是基于 PHP 框架 laravel 开发的一款文档管理系统。因 PHP 的部署对普通用户来说太复杂,所以改用 Golang 开发。可以方便用户部署和实用。

    开发缘起是公司IT部门需要一款简单实用的项目接口文档管理和分享的系统。其功能和界面源于 kancloud 。

    可以用来储存日常接口文档,数据库字典,手册说明等文档。内置项目管理,用户管理,权限管理等功能,能够满足大部分中小团队的文档管理需求。

    运行效果

    项目地址:https://github.com/lifei6671/mindoc

    3.ApiManager

    开源API接口管理平台 | 完全开源、免费使用的API接口管理系统、BUG管理系统:API接口管理、文档管理、数据库表管理、接口调试、浏览器调试插件、导出word&pdf接口。 

    技术点

    • SpringMVC + MyBatis + Lucene
    • Bootstrap + Angularjs + Iconfont + Guava Cache

    运行效果

    项目地址:https://gitee.com/CrapApi/CrapApi

    4.BookStack

    BookStack,分享知识,共享智慧!知识,因分享,传承久远!BookStack是基于Mindoc开发的,为运营而生。

    运行效果:

     项目地址:https://github.com/TruthHun/BookStack

    5.KODExplorer

    KodExplorer可道云,原名芒果云,是基于Web技术的私有云和在线文件管理系统。致力于为用户提供安全可控、可靠易用、高扩展性的私有云解决方案。用户只需通过简单环境搭建,即可使用KodExplorer快速完成私有云/私有网盘/在线文档管理系统的部署和搭建。可道云提供了类windows经典用户界面,延续了windows平台的用户界面、操作逻辑和使用习惯,支持100余种文件格式的在线预览,解决了文件在线存储与管理、共享和跨平台访问、在线办公影音娱乐等一系列问题,使得用户的私有云产品可以拥有本地操作一样方便、快捷、安全的体验。

    特性

    • 像使用操作系统一样使用体验,右键操作,拖拽,快捷键……
    • 框中选择,拖拽移动,拖拽上传,在线编辑器,影音播放器,解压缩。全面ajax保证性能和体验!
    • 各个功能直接无缝连接;以对话框形式存在,多任务管理等功能
    • 完备的中文支持,各种情况下乱码解决;

    运行效果

    项目地址:https://gitee.com/kalcaddle/KODExplorer 

     

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  • 内部文档管理系统 开发语言:ASP.NET 开发工具:MSSQL2005、VS2005 系统介绍: 一个B/S模式的文档管理系统,可上传与下载任意类型的文档,并且可保存历史文件,对个人历史上传记录进行管理,实现多文件上传功能...
  • 电子文档管理系统

    2018-12-22 09:15:56
    本项目是使用Spring、SpringMVC、MyBatis技术,MySQL 5.5作为项目后台数据库,实现电子文档管理系统,该系统包括查看所有的电子文档信息、根据文档分类查询、删除电子文档功能
  • 文档管理系统

    2018-05-15 14:56:32
    文档管理系统,根据不同部门,不同员工,不同权限,来对文档查看,修改,删除,下载。公司员工把必要的公司文档上传。
  • 10大开源的推荐系统简介

    万次阅读 2017-06-01 20:26:13
    #1.SVDFeature ... 一个feature-based协同过滤和排序工具,由上海交大Apex实验室开发,代码质量较高。在KDD Cup 2012中获得第一名,KDD Cup 2011中获得第三名,相关论文 发表在2012的JMLR中,这足以说明它的高大上...

    #1.SVDFeature

    主页:http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page 语言:C++
    一个feature-based协同过滤和排序工具,由上海交大Apex实验室开发,代码质量较高。在KDD Cup 2012中获得第一名,KDD Cup 2011中获得第三名,相关论文 发表在2012的JMLR中,这足以说明它的高大上。
    SVDFeature 包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架,能方便的实现SVD、SVD++等方法,  是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼,可以用 相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。另外含有Logistic  regression的model,可以很方便的用来进行ensemble。

    #2.LibMF

    主页:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libmf/ 语言:C++
    作者Chih-Jen Lin来自大名鼎鼎的台湾国立大学,他们在机器学习领域享有盛名,近年连续多届KDD Cup竞赛上均 获得优异成绩,并曾连续多年获得冠军。台湾大学的风格非常务实,业界常用的LibSVM, Liblinear等都是他们开发的,开源代码的效率和质量都非常高。
    LibMF 在矩阵分解的并行化方面作出了很好的贡献,针对SGD(随即梯度下降)优化方法在并行计算中存在的locking problem和memory  discontinuity问题,提出了一种 矩阵分解的高效算法FPSGD(Fast Parallel  SGD),根据计算节点的个数来划分评分矩阵block,并分配计算节点。系统介绍可以见这篇 论文(ACM Recsys 2013的 Best paper Award)。

    #3.LibFM

    主页:http://www.libfm.org/ 语言:C++
    作者是德国Konstanz大学的Steffen Rendle,他用LibFM同时玩转KDD Cup 2012 Track1和Track2两个子竞赛单元,都取得了很好的成绩,说明LibFM是非常管用的利器。
    LibFM 是专门用于矩阵分解的利器,尤其是其中实现了MCMC(Markov Chain Monte  Carlo)优化算法,比常见的SGD优化方法精度要高,但运算速度要慢一些。当然LibFM中还 实现了SGD、SGDA(Adaptive  SGD)、ALS(Alternating Least Squares)等算法。

    #4.Lenskit

    主页:http://lenskit.grouplens.org/ 语言Java

    这个Java开发的开源推荐系统,来自美国的明尼苏达大学的GroupLens团队,也是推荐领域知名的测试数据集Movielens的作者。
    该源码托管在GitHub上,https://github.com/grouplens/lenskit。 主要包含lenskit-api,lenskit-core,  lenskit-knn,lenskit-svd,lenskit-slopone,lenskit-parent,lenskit-data- structures,lenskit-eval,lenskit-test等模块,主要实现了k-NN,SVD,Slope-One等  典型的推荐系统算法。

    #5.GraphLab

    主页:GraphLab - Collaborative Filtering 语言:C++
    Graphlab 是基于C++开发的一个高性能分布式graph处理挖掘系统,特点是对迭代的并行计算处理能力强(这方面是hadoop的弱项),由于功能独 到,GraphLab在业界名声很响。 用GraphLab来进行大数据量的random  walk或graph-based的推荐算法非常有效。Graphlab虽然名气比较响亮(CMU开发),但是对一般数据量的应用来说可能还用不上。
    GraphLab 主要实现了ALS,CCD++,SGD,Bias-SGD,SVD++,Weighted-ALS,Sparse-ALS,Non-negative  Matrix Factorization,Restarted Lanczos Algorithm等算法。

    #6.Mahout

    主页:http://mahout.apache.org/ 语言:Java
    Mahout  是 Apache Software Foundation (ASF)  开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在 Apache 在许可下免费 使用。Mahout项目是由  Apache Lucene社区中对机器学习感兴趣的一些成员发起的,他们希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目,在其中实现一些常见的用于  聚类和分类的机器学习算法。该社区最初基于 Ngetal. 的文章 “Map-Reduce for Machine Learning on  Multicore”,但此后在发展中又并入了更多广泛的机器学习 方法,包括Collaborative  Filtering(CF),Dimensionality Reduction,Topic Models等。此外,通过使用 Apache  Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。
    在Mahout的Recommendation类算法中,主要有User-Based CF,Item-Based CF,ALS,ALS on Implicit Feedback,Weighted MF,SVD++,Parallel SGD等。

    #7.Myrrix

    主页:http://myrrix.com/ 语言:Java
    Myrrix 最初是Mahout的作者之一Sean  Owen基于Mahout开发的一个试验性质的推荐系统。目前Myrrix已经是一个完整的、实时的、可扩展的集群和推荐系统,主要  架构分为两部分:服务层:在线服务,响应请求、数据读入、提供实时推荐;计算层:用于分布式离线计算,在后台使用分布式机器学习算法为服务层更新机器学习   模型。Myrrix使用这两个层构建了一个完整的推荐系统,服务层是一个HTTP服务器,能够接收更新,并在毫秒级别内计算出更新结果。服务层可以单独使 用,无需 计算层,它会在本地运行机器学习算法。计算层也可以单独使用,其本质是一系列的Hadoop jobs。目前Myrrix以被  Cloudera 并入Oryx项目。

    #8.EasyRec

    主页:http://easyrec.org/ 语言:Java
    EasyRec 是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统,更像一个完整的推荐产品,包括了数据录入模块、管理模块、推荐挖掘、离线分析等。  EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务,通过tenant来区分不同的网站。架设EasyRec服务器,为网站申请tenant,通过 tenant就可以很方便的集成到  网站中。通过各种不同的数据收集(view,buy.rating)API收集到网站的用户行为,EasyRec通过离线分析,就可以产生推荐信息,您的 网站就可以通过 Recommendations和Community Rankings来进行推荐业务的实现。

    #9.Waffles

    主页:http://waffles.sourceforge.net/ 语言:C++
    Waffles 英文原意是蜂蜜甜饼,在这里却指代一个非常强大的机器学习的开源工具包。Waffles里包含的算法特别多,涉及机器学习的方方面面,推荐系统位于  其中的Waffles_recommend  tool,大概只占整个Waffles的1/10的内容,其它还有分类、聚类、采样、降维、数据可视化、音频处理等许许多多工具包,估计  能与之媲美的也就数Weka了。

    #10.RapidMiner

    主页:http://rapidminer.com/ 语言:Java
    RapidMiner(前 身是Yale)是一个比较成熟的数据挖掘解决方案,包括常见的机器学习、NLP、推荐、预测等方法(推荐只占其中很小一部分),而且带有GUI的  数据分析环境,数据ETL、预处理、可视化、评估、部署等整套系统都有。另外RapidMiner提供commercial  license,提供R语言接口,感觉在向着一个商用的 数据挖掘公司的方向在前进。
    ======================================分割线======================================

    开 源的推荐系统大大小小的还有很多,以上只是介绍了一些在学术界和工业界比较流行的TOP  10,而且基本上都是用C++/Java实现的,在参考资料[1]、[2]中还提  到的有Crab(Python)、CofiRank(C++)、MyMediaLite(.NET/C#)、PREA(Java)、Python- recsys(Python)、Recommendable(Ruby)、Recommenderlab(R)、  Oryx(Java)、recommendify(Ruby)、RecDB(SQL)等等,当然GitHub上还有更多。。。即有适合单机运行的,也有适 合集群的。虽然使用的编程语言不同,但实现 的算法都大同小异,主要是SVD、SGD、ALS、MF、CF及其改进算法等。

    展开全文
  • 1.安装 docker 与 docker-compose 如果这个你没装, 那估计 10 分钟不能完事 安装 docker: https://www.yuque.com/ekko/app/bqg9dl ... 2. 新建 docker-compose.yml ... container_name: mindoc_ekk

    1.安装 docker 与 docker-compose


    如果这个你没装, 那估计 10 分钟不能完事

    2. 新建 docker-compose.yml


    version: '3'
    services:
      MinDoc_New:
        container_name: mindoc_ekko
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mindoc/mindoc:v2.0-beta.2
        privileged: false
        restart: always
        ports:
          - 8181:8181
        volumes:
          - /var/www/mindoc/database:/mindoc/database
          - /var/www/mindoc/uploads:/mindoc/uploads
        environment:
          - MINDOC_RUN_MODE=prod
          - MINDOC_DB_ADAPTER=sqlite3
          - MINDOC_DB_DATABASE=./database/mindoc.db
          - MINDOC_CACHE=true
          - MINDOC_CACHE_PROVIDER=file
          - MINDOC_ENABLE_EXPORT=false
          - MINDOC_BASE_URL= 127.0.0.1
          - MINDOC_CDN_IMG_URL=
          - MINDOC_CDN_CSS_URL=
          - MINDOC_CDN_JS_URL=
        dns:
          - 223.5.5.5
          - 223.6.6.6
    

    部署 docker-compose

    docker-compose up -d
    

    输出

    [root@aliyun ~]# docker-compose up -d
    Creating network "root_default" with the default driver
    Pulling MinDoc_New (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mindoc/mindoc:v2.0-beta.2)...
    v2.0-beta.2: Pulling from mindoc/mindoc
    4fe2ade4980c: Pull complete
    ee3bf88c6061: Pull complete
    edd5e2dfc789: Pull complete
    24fc4ec1dd71: Pull complete
    ec4f68fd9612: Pull complete
    26b991074542: Pull complete
    948bcd2e45ec: Pull complete
    51f52fcbd9f9: Pull complete
    72ac77c2c335: Pull complete
    626ec74d4647: Pull complete
    a07969c9d375: Pull complete
    caed215bf7b0: Pull complete
    53fe131203a5: Pull complete
    Digest: sha256:f5c62fc88a1373fa239d3b8ab92ad15d4ce56e49fab10948320630d0c5b66882
    Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mindoc/mindoc:v2.0-beta.2
    Creating mindoc_ekko ... done
    

    完成, 查看日志

    docker logs -f 容器名称或者id
    

    输出

    [root@aliyun ~]# docker logs -f 73c93d1afb07
    2020/05/29 14:46:31.341 [I] [command.go:34]  正在初始化数据库配置.
    2020/05/29 14:46:31.341 [I] [command.go:86]  数据库初始化完成.
    2020/05/29 14:46:31.341 [I] [command.go:321]  正常初始化缓存配置.
    2020/05/29 14:46:31.342 [I] [command.go:410]  缓存初始化完成.
    省略一堆.............
    Install Successfully!
    2020/05/29 14:46:31.771 [I] [command.go:34]  正在初始化数据库配置.
    2020/05/29 14:46:31.772 [I] [command.go:86]  数据库初始化完成.
    2020/05/29 14:46:31.772 [I] [command.go:321]  正常初始化缓存配置.
    2020/05/29 14:46:31.772 [I] [command.go:410]  缓存初始化完成.
    MinDoc version =>
    build time =>
    start directory => /mindoc/mindoc_linux_amd64
    
    2020/05/29 14:46:31.851 [I] [asm_amd64.s:2361]  http server Running on http://:8181
    

    完成

    3. 访问系统


    默认账号为 admin
    默认密码为 123456

    演示
    在这里插入图片描述

    公众号

    展开全文
  • api文档管理系统

    千次阅读 2018-09-21 08:13:10
    做了一个api文档管理系统,慢慢完善中,欢迎大家提出意见。大家如果有什么好想法也可以留言。 服务端: https://github.com/aixinaxc/apidocserver 前端: https://github.com/aixinaxc/apidoc 测试地址: ...
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    万次阅读 多人点赞 2016-09-29 21:36:52
    ASP.NET文档管理系统(功能强大且实用),可以从中学习登录、操作日志,文档上传下载管理,审批流程及管理等等知识。
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    千次下载 热门讨论 2008-02-13 09:10:22
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