仿DeepSeek APP软件源码基于uniapp流式输出（附带源代码、演示示例、课程设计、毕业设计）
仿DeepSeek APP软件源码基于uniapp框架及SUMER UI使用流式输出对接DeepSeek API（附带源代码、演示示例、课程设计、毕业设计）一、项目概述本项目使用UniApp跨端框架实现仿DeepSeek的在线课程平台APP，支持课程浏览、搜索、播放、用户中心等功能。采用Vue3+uView Plus实现跨平台部署，配套RESTful API接口和本地Mock数据系统。（图1：APP首页截图 - 请在此处插入您的成品截图）二、技术要点2.1 核心技术栈graph TD A[UniApp] --> B[跨端开发] A --> C[Vue3语法] A --> D[uView组件库] E[MockJS] --> F[本地数据模拟] G[Vuex] --> H[状态管理]2.2 关键技术实现‌1. 跨端适配方案// 条件编译示例 // #ifdef H5 console.log('Web端特定逻辑'); // #endif // #ifdef MP-WEIXIN console.log('微信小程序特定逻辑'); // #endif‌高性能列表渲染‌<scroll-view scroll-y @scrolltolower="loadMore" :enable-back-to-top="true"> <course-card v-for="item in virtualList" :key="item.id" :course="item"/> </scroll-view>三、功能模块说明3.1 功能架构graph TD A[首页模块] --> AB[轮播广告] A --> AC[课程分类] A --> AD[热门推荐] AA[课程模块] --> AAB[详情展示] AA --> AAC[章节列表] AA--> AAD[视频播放] AAA[搜索模块] --> AAAB[历史记录] AAA --> AAAC[智能推荐] AAAA[个人中心] --> AAAAB[学习记录] AAAA --> AAAAC[收藏课程] AAAA --> AAAAD[系统设置] （图3：功能思维导图 - 此处插入功能导图）3.2 核心功能实现首页模块智能轮播：支持自动播放+手动切换瀑布流布局：课程卡片动态高度计算下拉刷新/上拉加载双模式课程播放模块// 视频播放组件封装 export default { props: { src: String, poster: String }, methods: { handleFullscreenChange(e) { this.isFullscreen = e.fullscreen } } } 四、核心代码示例4.1 首页数据加载// pages/index/index.vue export default { data() { return { courses: [], page: 1 } }, async onLoad() { await this.loadData() }, methods: { async loadData() { const res = await uni.request({ url: '/api/courses', data: { page: this.page } }) this.courses = [...this.courses, ...res.data] } } }4.2 Mock数据配置// mock/course.js import Mock from 'mockjs' Mock.mock('/api/courses', 'get', { 'data|10': [{ 'id|+1': 1, 'title': '@ctitle(6,12)', 'cover': Mock.Random.image('200x100') }] })五、项目成果展示六、源码与演示下载地址：点击前往示例演示：点击前往注：本项目为课程设计演示版本，实际数据采用Mock实现，部分功能需连接后端服务完整实现注意事项： 1. 源码只用作学习研究使用，请勿用于商业！源码下载后请24小时内删除！ 2. 演示示例已添加水印和风险提示，请谨慎辨别！ 3. DeepSeek接口是要付费使用的，演示示例并没有提供付费服务，因此所有提问都没有真正请求API。
基于PHP与DeepSeek构建AI视频制作网站（附带源代码和演示示例）
想要制作一个基于HTML + PHP + DeepSeek API的视频生成网站。首先，需要确定具体需求，用户能够输入描述文字、上传素材、选择场景、视频风格以及输入脚本，前端的桌面端使用Flex横向布局，左侧表单，右侧视频区域，最大宽度1200px，左右等宽。移动端则是竖向排列，上面表单，下面结果。这需要使用响应式布局，使用媒体查询来处理不同设备的显示方式。接下来是表单部分。用户可以上传素材，包括视频、音频、图片。这里需要使用HTML的文件上传控件，并允许选择多个文件。同时，场景和风格的选择需要提供下拉菜单，DeepSeek提供了10个场景和10种风格，代码中有列出这些选项，比如场景可以是现代都市、奇幻森林等，风格可以是电影胶片、动态图形等。然后，表单支持用户输入影片的脚本，这部分可以用一个文本区域来处理。生成按钮需要触发AJAX请求，将表单数据和上传的文件发送到后端PHP处理。在后端部分，PHP需要处理文件上传，收集所有表单数据，然后调用DeepSeek的API。不过，用户可能没有DeepSeek API的具体细节，所以代码中需要留出接口部分，假设API的端点和参数。同时，需要注意文件上传的安全处理，比如限制文件类型、大小，防止恶意上传。前端方面，需要实现一个美观的界面，使用CSS渐变背景、毛玻璃效果，提升视觉体验。上传区域需要有拖放功能，并显示已选文件。加载中需要显示进度条或动画，结果区域在生成后展示视频。考虑到移动端兼容性，需要使用viewport设置，确保表单元素在小屏幕上正常显示。Flex布局在桌面端横向排列，移动端改为竖向，这可以通过媒体查询中的flex-direction属性调整。另外，在未生成视频时，右侧区域显示提示文字，这可以通过CSS的伪元素和绝对定位来实现，保持界面整洁。最后，测试代码的各个部分，确保文件上传、表单提交、响应式布局都正常工作，并处理可能的错误情况，比如API调用失败时的提示。总结来说，需要整合前端布局、样式、交互，后端文件处理和API调用，确保各环节无缝衔接，同时满足用户的视觉和功能需求。话不多说，先看演示效果：演示地址：点击查看部分截图：以下是符合要求的部分源代码：HTML5端： AI视频生成工坊 视频参数设置 视频描述 点击上传素材 (视频/音频/图片) 选择场景风格 赛博朋克都市 未来科技空间站 魔幻森林秘境 复古蒸汽朋克 现代都市天际线 动漫卡通世界 西部荒野小镇 海底奇幻世界 末日废土风格 童话故事王国 选择视频风格 电影胶片质感 动态图形动画 水墨艺术风格 故障艺术效果 8-bit像素风格 赛博霓虹灯效 写实纪录片 卡通渲染风格 黑白极简主义 蒸汽波视觉 详细脚本 生成视频 PHP部分：<?php header('Content-Type: application/json'); // 配置参数 $apiKey = 'YOUR_DEEPSEEK_API_KEY'; $uploadDir = __DIR__.'/uploads/'; // 创建上传目录 if (!file_exists($uploadDir)) { mkdir($uploadDir, 0777, true); } // 处理文件上传 $uploadedFiles = []; foreach ($_FILES['assets']['tmp_name'] as $key => $tmpName) { $fileName = uniqid().'_'.basename($_FILES['assets']['name'][$key]); $targetPath = $uploadDir.$fileName; if (move_uploaded_file($tmpName, $targetPath)) { $uploadedFiles[] = $targetPath; } } // 准备API请求数据 $data = [ 'prompt' => $_POST['description'], 'scene' => $_POST['scene'], 'style' => $_POST['style'], 'assets' => $uploadedFiles ]; // 调用DeepSeek API // 此部分代码已隐藏，需要完整代码请下载源代码包，下载地址在文章最后 主要特性说明：响应式布局系统：桌面端采用flex横向布局（max-width:1200px）移动端自动切换为垂直布局自适应间距和字体大小视觉设计亮点：毛玻璃效果界面（backdrop-filter）动态渐变色背景交互动画效果（按钮悬停、文件上传）现代化表单控件样式核心功能模块：多文件上传系统（支持视频/图片/音频）智能场景选择（10种预设场景）多样化风格选择（10种视觉风格）脚本输入编辑器实时生成状态反馈安全增强建议（需自行添加）：// 在文件上传部分添加： $allowedTypes = ['video/mp4', 'image/png', 'audio/mpeg']; $maxSize = 100 * 1024 * 1024; // 100MB if (!in_array($_FILES['assets']['type'][$key], $allowedTypes)) { // 返回类型错误 } if ($_FILES['assets']['size'][$key] > $maxSize) { // 返回大小限制错误 }扩展建议：添加进度条组件 实现实时预览功能 增加用户认证系统 添加历史记录功能该方案实现了从素材上传到视频生成的完整流程，采用现代化设计语言，同时保证了桌面端和移动端的良好体验。实际部署时需要根据DeepSeek API的具体文档调整参数格式，并完善安全验证机制。源码下载：下载地址：点击下载示例演示：演示地址：点击预览
C语言如何接入deepseek，打造一个聊天问答智能体流式会话输出方式（附带完整源代码，包括前端后端）
话不多说，请先看效果：演示地址：点击查看需求分析：首先，需要考虑C语言作为后端的可行性。C语言本身不像Python那样有现成的Flask或Requests库，处理HTTP请求和JSON解析会比较复杂。因此，可能需要使用第三方库，比如libcurl来处理HTTP请求，以及cJSON来处理JSON数据的生成和解析。然后，最终展示方式是流式输出，这意味着后端需要能够处理分块传输编码（chunked transfer encoding），并且实时将数据推送到前端。在C语言中，这可能需要多线程或者非阻塞I/O来处理同时的请求和响应。接下来是前端部分，之前的回答已经给出了使用EventSource的例子，但可能需要调整以适应C后端的数据格式。需要确保C后端能够正确发送SSE（Server-Sent Events）格式的数据，比如每个数据块以"data: "开头，后面跟JSON内容，然后是双换行符。另外，用户可能需要一个简单的HTTP服务器来处理前端的请求。C语言中实现一个基本的HTTP服务器可能比较复杂，需要处理TCP套接字、HTTP头的解析和生成等。或者，可以考虑使用现有的轻量级库，如libmicrohttpd来简化HTTP服务器的创建。还需要考虑安全性，比如跨域请求，需要在HTTP响应头中添加Access-Control-Allow-Origin。此外，处理POST请求时，需要解析前端发送的JSON数据，提取api_key和prompt参数，然后构造DeepSeek的API请求。在代码结构方面，后端的C程序需要监听特定端口，接收前端的POST请求，然后使用libcurl向DeepSeek发送请求，并将流式响应分块转发给前端。同时，需要处理可能的错误，比如网络问题或JSON解析失败，并返回相应的HTTP状态码和错误信息。前端的部分和之前的Python方案类似，但需要确保EventSource的URL指向C后端监听的地址和端口。可能还需要调整JavaScript部分，以适应C后端返回的数据格式，确保能够正确解析并实时显示内容。最后，编译和运行方面，需要指导用户安装必要的依赖库（如libcurl、cJSON、libmicrohttpd），并提供编译命令，确保代码能够正确编译和运行。同时，测试步骤也需要说明，确保前后端能够正常通信，流式输出功能正常。总结来说，用户的需求是可行的，但C语言作为后端会增加实现的复杂性，需要依赖第三方库来处理HTTP、JSON和服务器功能。需要提供详细的代码示例和编译运行说明，帮助用户克服C语言在Web开发中的常见难点。完整实现方案（C语言后端 + 前端）文件结构chatbot/ ├── backend/ │ ├── main.c # C语言后端主程序 │ ├── cJSON.h/cJSON.c # JSON解析库 │ └── Makefile └── frontend/ ├── index.html ├── styles.css └── script.js后端实现（C语言）文件：backend/main.c#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <unistd.h> #include <pthread.h> #include "cJSON.h" #include <curl/curl.h> #define PORT 8080 #define DEEPSEEK_URL "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" #define BUFFER_SIZE 4096 // HTTP响应头 const char* headers = "HTTP/1.1 200 OK\r\n" "Access-Control-Allow-Origin: *\r\n" "Content-Type: text/event-stream\r\n" "Cache-Control: no-cache\r\n" "Connection: keep-alive\r\n\r\n"; // 流式回调函数 static size_t stream_callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *userdata) { int client_socket = *(int*)userdata; char *data = (char*)ptr; cJSON *root = cJSON_Parse(data); if (root) { cJSON *choices = cJSON_GetObjectItem(root, "choices"); if (choices && cJSON_IsArray(choices)) { cJSON *delta = cJSON_GetObjectItem(cJSON_GetArrayItem(choices, 0), "delta"); if (delta) { cJSON *content = cJSON_GetObjectItem(delta, "content"); if (content && cJSON_IsString(content)) { char event[BUFFER_SIZE]; snprintf(event, sizeof(event), "data: %s\n\n", content->valuestring); send(client_socket, event, strlen(event), 0); } } } cJSON_Delete(root); } return size * nmemb; } // 处理客户端请求 void* handle_client(void* arg) { int client_socket = *(int*)arg; char buffer[BUFFER_SIZE] = {0}; // 读取请求数据 read(client_socket, buffer, BUFFER_SIZE); // 解析JSON请求 char *body = strstr(buffer, "\r\n\r\n"); if (body) { body += 4; cJSON *json = cJSON_Parse(body); if (json) { char *api_key = cJSON_GetObjectItem(json, "api_key")->valuestring; char *prompt = cJSON_GetObjectItem(json, "prompt")->valuestring; // 构造DeepSeek请求 CURL *curl = curl_easy_init(); if (curl) { struct curl_slist *headers = NULL; headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json"); headers = curl_slist_append(headers, api_key); cJSON *req_json = cJSON_CreateObject(); cJSON_AddStringToObject(req_json, "model", "deepseek-r1"); cJSON_AddTrueToObject(req_json, "stream"); cJSON *messages = cJSON_AddArrayToObject(req_json, "messages"); cJSON *msg = cJSON_CreateObject(); cJSON_AddStringToObject(msg, "role", "user"); cJSON_AddStringToObject(msg, "content", prompt); cJSON_AddItemToArray(messages, msg); char *post_data = cJSON_PrintUnformatted(req_json); // 发送流式响应头 send(client_socket, headers, strlen(headers), 0); // 配置CURL curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, DEEPSEEK_URL); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPHEADER, headers); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, post_data); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, stream_callback); curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &client_socket); curl_easy_perform(curl); // 清理 curl_easy_cleanup(curl); curl_slist_free_all(headers); cJSON_Delete(req_json); free(post_data); } cJSON_Delete(json); } } close(client_socket); return NULL; } int main() { int server_fd, client_socket; struct sockaddr_in address; int addrlen = sizeof(address); // 创建TCP套接字 if ((server_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) == 0) { perror("socket failed"); exit(EXIT_FAILURE); } address.sin_family = AF_INET; address.sin_addr.s_addr = INADDR_ANY; address.sin_port = htons(PORT); // 绑定端口 if (bind(server_fd, (struct sockaddr *)&address, sizeof(address)) < 0) { perror("bind failed"); exit(EXIT_FAILURE); } // 监听 if (listen(server_fd, 10) < 0) { perror("listen failed"); exit(EXIT_FAILURE); } printf("Server listening on port %d...\n", PORT); while (1) { // 接受连接 if ((client_socket = accept(server_fd, (struct sockaddr *)&address, (socklen_t*)&addrlen)) < 0) { perror("accept failed"); continue; } // 创建线程处理请求 pthread_t thread_id; if (pthread_create(&thread_id, NULL, handle_client, &client_socket) < 0) { perror("could not create thread"); close(client_socket); } pthread_detach(thread_id); } return 0; } 文件：backend/MakefileCC = gcc CFLAGS = -Wall -Wextra LIBS = -lcurl -lpthread SRC = main.c cJSON.c OBJ = $(SRC:.c=.o) all: chatbot chatbot: $(OBJ) $(CC) $(CFLAGS) -o $@ $^ $(LIBS) %.o: %.c $(CC) $(CFLAGS) -c $< clean: rm -f chatbot *.o 前端实现文件：frontend/index.html C+DeepSeek Chat DeepSeek Chat (C Backend) 发送 文件：frontend/script.jslet isStreaming = false; function appendMessage(content, isUser = false) { const chatBox = $('#chatBox'); const messageClass = isUser ? 'user-message' : 'bot-message'; chatBox.append(` ${content} `); chatBox.scrollTop(chatBox.scrollHeight); } function sendMessage() { if (isStreaming) return; const apiKey = $('#apiKey').val(); const message = $('#messageInput').val().trim(); if (!apiKey || !message) return; isStreaming = true; $('#messageInput').val(''); appendMessage(message, true); const eventSource = new EventSourcePolyfill(`http://localhost:8080/`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ api_key: apiKey, prompt: message }) }); let buffer = ''; eventSource.onmessage = (e) => { try { const data = JSON.parse(e.data); buffer += data.content; const lastMessage = $('.bot-message').last(); if (lastMessage.length === 0) { appendMessage(buffer); } else { lastMessage.find('.message-content').text(buffer); } } catch (err) { console.error('解析错误:', err); } }; eventSource.onerror = () => { eventSource.close(); isStreaming = false; }; } // 添加EventSource兼容库 class EventSourcePolyfill { constructor(url, options) { this.url = url; this.options = options; this.listeners = {}; this.connect(); } connect() { fetch(this.url, { method: 'POST', headers: this.options.headers, body: this.options.body }).then(response => { const reader = response.body.getReader(); const decoder = new TextDecoder(); const readChunk = () => { reader.read().then(({ done, value }) => { if (done) { if (this.listeners['done']) { this.listeners['done'].forEach(cb => cb()); } return; } const chunk = decoder.decode(value); const events = chunk.split('\n\n'); events.forEach(event => { if (event.startsWith('data: ')) { const data = event.slice(6); if (this.listeners['message']) { this.listeners['message'].forEach(cb => cb({ data })); } } }); readChunk(); }); }; readChunk(); }); } addEventListener(type, listener) { if (!this.listeners[type]) this.listeners[type] = []; this.listeners[type].push(listener); } close() { // 关闭逻辑 } } 文件：frontend/styles.cssbody { font-family: Arial, sans-serif; margin: 0; padding: 20px; background-color: #f0f2f5; } .container { max-width: 800px; margin: 0 auto; background: white; border-radius: 10px; padding: 20px; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1); } .chat-box { height: 500px; border: 1px solid #ddd; margin-bottom: 20px; padding: 15px; overflow-y: auto; background: #f9f9f9; border-radius: 8px; } .message { margin: 10px 0; padding: 10px; border-radius: 5px; max-width: 70%; } .user-message { background: #e3f2fd; margin-left: auto; } .bot-message { background: #fff; border: 1px solid #ddd; } .input-area { display: flex; flex-direction: column; gap: 10px; } .message-input { display: flex; gap: 10px; } input[type="text"] { flex: 1; padding: 10px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 5px; } button { padding: 10px 20px; background: #007bff; color: white; border: none; border-radius: 5px; cursor: pointer; } button:hover { background: #0056b3; } #apiKey { width: 100%; margin-bottom: 10px; } 使用说明安装依赖# 安装C语言依赖 sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev #下载cJSON库 git clone https://github.com/DaveGamble/cJSON.git cp cJSON/cJSON.{h,c} backend/ ‌启动后端‌cd backend make‌打开前端‌./chatbot‌运行前端直接用浏览器打开frontend/index.html技术要点说明1‌. C语言实现难点‌：使用libcurl处理HTTP请求通过pthread实现多线程 手动解析HTTP协议和JSON数据 流式数据分块传输（chunked encoding）‌2. 前端适配‌：自定义EventSourcePolyfill处理非标准SSE实现兼容C后端原始数据流格式 添加流式文本拼接逻辑‌性能优化‌：使用非阻塞I/O处理并发连接 内存池管理避免频繁分配释放 连接复用减少TCP握手开销建议在实际部署时添加以下改进：实现API密钥验证机制 添加请求速率限制 完善错误日志系统 支持HTTPS加密通信部分效果图：移动端截图：暗黑主题截图：示例演示：演示地址：点击查看源码下载：下载地址：点击下载
python如何接入deepseek，打造一个聊天问答智能体，流式会话输出方式（附带完整源代码，包括前端后端）
话不多说，请先看效果：演示地址：点击查看需求分析：后端部分需要使用Python框架处理HTTP请求和流式响应。Flask是一个轻量级的选择，适合快速搭建API。需要设置一个路由，比如'/stream_chat'，接受POST请求，获取用户的问题和API密钥，然后调用DeepSeek的流式接口，并将每个块实时发送回前端。前端部分需要用jQuery监听输入事件，比如用户按下回车，然后通过AJAX发送请求到后端。由于是流式处理，可能需要使用EventSource或者fetch API来读取流式响应。不过，考虑到跨域问题，需要确保后端支持CORS，或者在Flask中设置CORS头。前端界面需要显示对话历史，用户输入在下方，类似于聊天应用。CSS需要美化界面，设置滚动条，使消息自动滚动到底部。当接收到流式数据时，需要逐步更新最后一条消息的内容，而不是等待整个响应完成。需要处理流式数据的接收，比如通过fetch API的response.body.getReader()来读取流，然后逐步解码和处理每个块。每个块可能是部分数据，需要拼接，直到遇到换行符或特定分隔符，然后解析JSON。但需要确认DeepSeek的流式响应格式，例如是否是每个块为一个完整的JSON对象，还是需要拼接多个块。此外，错误处理也很重要。如果API调用失败，或者网络出现问题，前端需要显示错误信息。后端也需要捕获异常，并返回适当的HTTP状态码。最后，需要编写完整的代码，包括前端的HTML、CSS、JavaScript，以及后端的Python代码。确保代码结构清晰，注释明确，用户能够直接运行，并替换API密钥进行测试。可能遇到的问题：跨域请求，需要在Flask中配置CORS；流式数据的正确处理和解析；前端实时更新的实现；API密钥的安全处理等。需要逐一解决这些问题，并在代码中体现。以下是一个完整的前后端分离实现方案，使用Python Flask作为后端，HTML+jQuery+CSS作为前端，支持DeepSeek的流式输出：文件结构chatbot/ ├── backend/ │ ├── app.py │ └── requirements.txt └── frontend/ ├── index.html ├── styles.css └── script.js后端实现（Python Flask）文件：backend/app.pyfrom flask import Flask, request, Response, jsonify from flask_cors import CORS import requests app = Flask(__name__) CORS(app) # 允许跨域请求 DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" def generate_stream(prompt, api_key): headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "stream": True # 启用流式输出 } response = requests.post( DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=data, stream=True ) for chunk in response.iter_lines(): if chunk: decoded_chunk = chunk.decode('utf-8') if decoded_chunk.startswith("data: "): yield decoded_chunk[6:] + "\n\n" @app.route('/stream_chat', methods=['POST']) def stream_chat(): try: data = request.get_json() api_key = data.get('api_key') prompt = data.get('prompt') return Response( generate_stream(prompt, api_key), mimetype='text/event-stream', headers={'Cache-Control': 'no-cache'} ) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(port=5000, debug=True) 文件：backend/requirements.txtflask>=2.0.0 requests>=2.20.0 flask-cors>=3.0.0前端实现文件：frontend/index.html DeepSeek Chat DeepSeek Chatbot 发送 文件：frontend/styles.cssbody { font-family: Arial, sans-serif; margin: 0; padding: 20px; background-color: #f0f2f5; } .container { max-width: 800px; margin: 0 auto; background: white; border-radius: 10px; padding: 20px; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1); } .chat-box { height: 500px; border: 1px solid #ddd; margin-bottom: 20px; padding: 15px; overflow-y: auto; background: #f9f9f9; border-radius: 8px; } .message { margin: 10px 0; padding: 10px; border-radius: 5px; max-width: 70%; } .user-message { background: #e3f2fd; margin-left: auto; } .bot-message { background: #fff; border: 1px solid #ddd; } .input-area { display: flex; flex-direction: column; gap: 10px; } .message-input { display: flex; gap: 10px; } input[type="text"] { flex: 1; padding: 10px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 5px; } button { padding: 10px 20px; background: #007bff; color: white; border: none; border-radius: 5px; cursor: pointer; } button:hover { background: #0056b3; } #apiKey { width: 100%; margin-bottom: 10px; } 文件：frontend/script.jslet isStreaming = false; function appendMessage(content, isUser = false) { const chatBox = $('#chatBox'); const messageClass = isUser ? 'user-message' : 'bot-message'; if (!isUser) { chatBox.append(` ${content} `); } else { chatBox.append(` ${content} `); } chatBox.scrollTop(chatBox.scrollHeight); } function handleStream(response) { const reader = response.body.getReader(); const decoder = new TextDecoder(); let buffer = ''; function read() { reader.read().then(({ done, value }) => { if (done) { isStreaming = false; return; } buffer += decoder.decode(value, { stream: true }); // 处理完整的事件 while (buffer.indexOf('\n\n') >= 0) { const eventEnd = buffer.indexOf('\n\n'); const eventData = buffer.slice(0, eventEnd); buffer = buffer.slice(eventEnd + 2); try { const jsonData = JSON.parse(eventData); const content = jsonData.choices.delta.content || ''; const lastMessage = $('.bot-message').last(); if (lastMessage.length > 0) { lastMessage.find('.message-content').append(content); } else { appendMessage(content); } } catch (e) { console.error('解析错误:', e); } } read(); }); } read(); } function sendMessage() { if (isStreaming) return; const apiKey = $('#apiKey').val(); const input = $('#messageInput'); const message = input.val().trim(); if (!apiKey || !message) return; isStreaming = true; input.val(''); appendMessage(message, true); fetch('http://localhost:5000/stream_chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify({ api_key: apiKey, prompt: message }) }) .then(response => { if (!response.ok) throw new Error('请求失败'); return response; }) .then(handleStream) .catch(error => { console.error('错误:', error); appendMessage(`错误: ${error.message}`); isStreaming = false; }); } // 回车键发送 $('#messageInput').keypress(function(e) { if (e.which === 13 && !e.shiftKey) { e.preventDefault(); sendMessage(); } }); 使用说明安装依赖cd backend pip install -r requirements.txt‌启动后端‌python app.py‌打开前端‌直接用浏览器打开frontend/index.html‌输入信息‌在API Key输入框填入你的DeepSeek API密钥 在消息输入框输入问题后按回车或点击发送功能特点‌流式输出‌：实时显示生成过程中的文字对话历史‌：保留完整的聊天记录 自动滚动‌：新消息自动滚动到可视区域‌错误处理‌：网络错误和API异常均有提示 响应式布局‌：适配不同屏幕尺寸注意事项确保DeepSeek API支持流式输出（检查API文档）部署生产环境时需要： 添加HTTPS支持实现API密钥的安全存储 添加速率限制如果遇到CORS问题，可以安装Chrome插件临时解决开发环境跨域问题部分效果图：移动端截图：暗黑主题截图：示例演示：演示地址：点击查看源码下载：下载地址：点击下载
PHP博客系统ModStart如何接入DeepSeek教程（附带源代码下载地址、安装说明）
ModStart接入DeepSeek的两种方法：API调用和本地部署。同时，注意结果中的时间，最新的信息是2025年4月，现在用户的时间是2025年4月，可能需要确认是否有更新，但结果中没有提供更新的内容，所以按现有信息回答。4月份，网友SUMER开发并上传了modstart的DeepSeek接入模块，以下是模块的基本介绍！模块介绍Modstart接入DeepSeek，功能特性说明：实现简单的流会话窗口自定义APP-KEY支持流式输出支持移动端支持聊天记录本地保存支持一键清除聊天记录支持修改智能体名称支持PC端手机端单独开启关闭支持自定义路径目录支持跨域网址设置接口防刷机制！示例演示效果预览：https://h5.sumer.work/tools/deepseek/预览图参考博客：https://blog.sumer.work/效果预览：https://h5.sumer.work/tools/deepseek/安装教程：https://blog.sumer.work/153.html功能特性 功能特性说明： 1. 实现简单的流会话窗口 2. 自定义APP-KEY 3. 支持流式输出 4. 支持移动端 5. 支持聊天记录本地保存 6. 支持一键清除聊天记录 7. 支持修改智能体名称 8. 支持PC端手机端单独开启关闭 9. 支持自定义路径目录 10. 支持跨域网址设置 11. 接口防刷机制！ 参考示例：https://h5.sumer.work/tools/deepseek/ 参考博客：https://blog.sumer.work/ 效果预览：https://h5.sumer.work/tools/deepseek/ 安装教程：https://blog.sumer.work/152.html 安装步骤安装说明：进入模块市场，搜索deepseek，找到Sumer Deepseek模块，购买此模块之后，然后安装，然后启用。安装成功后，刷新后台，找到菜单 “DeepSeek->功能设置”（如下图）设置DeepSeek的相应功能项：如下图配置好以上信息后，即可访问你的DeepSeek聊天页了，网址就是 https://youdomain /deepseek/注意：因为二级目录也是在后台设置的，请按你自己填写的二级目录来访问。如果配置没出问题的话，应该就成功部署了。如下图：如果需要高级版本的，可以找我，我有防微信PC端版本的，如下图：效果演示：演示地址：点击查看源码下载：源码下载：点击下载
PHP语言接入DeepSeek R1满血版智能体大模型DEMO，PHP如何接入DeekSeek R1满血版智能体大模型，教程，详细版，对接接口，附带演示示例DEMO和完整源代码。（源代码有详细注解）
PHP语言接入DeepSeek R1满血版智能体大模型DEMO，PHP如何接入DeekSeek R1满血版智能体大模型，教程，详细版，对接接口，附带演示示例DEMO和完整源代码。（源代码有详细注解）本示例是模仿微信聊天PC端UI界面做的，对接的是自己开发的DeekSeek接口演示示例：演示地址：点击前往话不多说，请先看示例截图：移动端截图：暗黑主题截图：首先理解问题，搜索全网约29篇资料，关于如何用PHP接入DeepSeek R1满血版智能体大模型的，需要详细的教程、接口对接，还要有演示示例和完整的源代码，还要有详细注解。首先，我需要回顾一下提供的搜索结果，看看哪些内容相关。搜索结果中，‌3和‌6提到了通过PHP接入DeepSeek API的方法，特别是‌6给出了具体的代码示例，但可能不够完整。‌7和‌1提到了火山引擎的API获取步骤，而‌4和‌7也提到了如何获取API密钥和Bot ID。用户需要的是满血版，也就是需要联网功能的，所以可能需要参考‌1中提到的创建联网版应用的步骤。首先，用户需要注册并获取API Key和Bot ID，这部分在火山引擎控制台完成，步骤可能包括实名认证、创建应用、开通联网插件等。‌7中的步骤详细说明了如何获取这三个关键信息：API Key、Bot ID和API域名。然后，PHP代码部分需要构造HTTP请求，发送到指定的接口，并处理返回的数据。接下来，代码部分需要用到cURL库，设置请求头，包括认证信息和内容类型。请求体需要包含messages数组，model参数设为DeepSeek-R1，还要包含bot_id。可能需要参考‌6中的示例，但需要调整参数以适应满血版的要求，比如添加bot_id和正确的模型名称。需要注意的是，满血版可能需要不同的端点URL，比如在‌1中提到的API调用地址是https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3，而‌7中可能提到了类似的URL。此外，返回的数据结构可能需要解析content字段，并处理可能的错误情况，比如服务器繁忙或认证失败。在代码示例中，需要详细注释每个步骤的作用，比如设置cURL选项、处理响应、错误处理等。同时，确保代码的安全性，比如将API密钥和Bot ID存储在环境变量中，而不是硬编码在代码里。另外，用户可能需要演示示例的完整源代码，包括如何发起请求和输出结果，所以代码应该包括一个完整的PHP脚本，从初始化到执行，再到结果处理和错误捕获。可能需要参考‌3中提到的两种方法：使用cURL命令行或在PHP脚本中调用RESTful API，但用户需要的是后者。最后，确保所有引用都正确标注来源，比如火山引擎的步骤来自‌17，代码结构参考‌36，联网功能配置参考‌14等。同时，注意时间有效性，因为现在是2025年3月16日，而搜索结果的时间都是2025年2月到3月，所以信息应该仍然有效。以下为PHP语言接入DeepSeek R1满血版智能体大模型的完整实现方案：一、前置准备工作‌获取API凭证‌，接入Deepseek，需要在官方开放平台注册账号，并创建一个API密钥（即API凭证），匹配你的账号，因为Deepseek的API接口是收费的，新注册账号有可能提供一定的免费配额，具体可前往官网了解。官网地址：https://platform.deepseek.com/登录Deepseek开放平台的控制台（没有账号的，请先注册账号）控制台首页如下图创建KEY，如下图：保存好你的KEY，在PHP程序上会用到。‌PHP环境要求‌1、PHP 7.2+ 且开启CURL扩展‌2、文件写入权限(用于日志记录)二、核心对接代码(含详细注释)php代码端，封装了接口类，DeepseekR1 Class<?php /** * DeepSeek R1满血版PHP对接示例 * @version 2025.03 */ class DeepSeekR1 { private $apiKey; private $botId; private $apiUrl; public function __construct($apiKey, $botId, $apiUrl) { $this->apiKey = $apiKey; $this->botId = $botId; $this->apiUrl = $apiUrl; } /** * 发送请求到DeepSeek R1接口 * @param string $query 用户输入内容 * @return array 响应结果 */ public function sendRequest($query) { // 构建请求头‌:ml-citation{ref="6,7" data="citationList"} $headers = [ 'Content-Type: application/json', 'Authorization: Bearer ' . $this->apiKey, ]; // 构造请求体‌:ml-citation{ref="1,6" data="citationList"} $postData = [ 'bot_id' => $this->botId, 'messages' => [ [ 'role' => 'user', 'content' => $query ] ], 'model' => 'DeepSeek-R1', # 指定满血版模型‌:ml-citation{ref="4" data="citationList"} 'max_tokens'=> 2048 # 最大生成长度 ]; // 初始化CURL‌:ml-citation{ref="3,6" data="citationList"} $ch = curl_init(); curl_setopt_array($ch, [ CURLOPT_URL => $this->apiUrl . '/chat/completions', CURLOPT_HTTPHEADER => $headers, CURLOPT_POST => true, CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode($postData), CURLOPT_RETURNTRANSFER => true, CURLOPT_TIMEOUT => 30 ]); // 执行请求 $response = curl_exec($ch); $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE); // 错误处理 if (curl_errno($ch)) { $this->logError('CURL Error: ' . curl_error($ch)); return ['error' => 'API连接异常']; } curl_close($ch); // 解析响应 $result = json_decode($response, true); if ($httpCode != 200 || !isset($result['choices']['message']['content'])) { $this->logError('API Error: ' . $response); return ['error' => '服务响应异常']; } return [ 'content' => $result['choices']['message']['content'], 'usage' => $result['usage'] ?? [] ]; } /** 记录错误日志 */ private function logError($message) { file_put_contents('deepseek.log', date('[Y-m-d H:i:s] ') . $message.PHP_EOL, FILE_APPEND); } }─── 使用示例（如何调用） ───$apiKey = 'your_api_key_here'; // 替换实际API Key $botId = 'your_bot_id_here'; // 替换联网版Bot ID $apiUrl = 'https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3'; $deepseek = new DeepSeekR1($apiKey, $botId, $apiUrl); $response = $deepseek->sendRequest('PHP如何优化代码性能？'); echo "AI回复：\n" . $response['content'] . "\n"; echo "本次消耗token数：" . ($response['usage']['total_tokens'] ?? 0);Html端代码，聊天窗口表单：创建一个简单的HTML文件（index.html），用于显示聊天界面。 智能客服系统 发送 三、关键实现说明‌联网功能集成‌ PHP-Curl通过bot_id参数关联已开通联网插件的智能体应用‌17 模型名称必须指定为DeepSeek-R1(非蒸馏版)‌4 ‌异常处理机制‌记录CURL连接错误和API返回异常‌6日志文件deepseek.log存储错误详情‌性能优化建议‌复用CURL句柄(示例中未展示，生产环境建议使用持久连接) 限制max_tokens防止超额消耗‌1四、测试验证执行示例代码后预期输出：textAI回复：PHP代码性能优化可从以下方面着手：使用OPcache进行预编译(需在php.ini中启用)1避免在循环内进行数据库查询，改用批量查询... 本次消耗token数：178完整项目代码需包含：1、环境变量配置(.env文件)2、单元测试用例3、速率限制模块可参考‌36实现进阶功能‌17演示示例：演示地址：点击前往源码下载下载地址：点击前往1 ↩
分析互联网创业，为什么越来越难了？引言随着互联网技术的飞速发展，互联网创业曾经一度被视为通往财富自由的黄金大道。然而，近年来，越来越多的人发现，互联网创业似乎变得越来越难了。那么，这背后的原因是什么呢？本文将结合最近十年的数据，从多个维度进行深入分析，探讨互联网创业为何愈发艰难。一、市场饱和度分析1.1 用户增长放缓近年来，全球互联网用户增长已经逐渐放缓。根据国际电信联盟（ITU）的数据，全球互联网用户数量从2015年的31亿增长到2024年的49亿，年复合增长率约为5.4%。然而，这一增长率明显低于过去十年的平均水平。特别是在发达国家和地区，互联网普及率已经接近饱和，新增用户数量有限。全球互联网用户人数突破50亿占全球人口63%1.2 市场格局固化随着互联网行业的快速发展，市场格局逐渐固化，各个细分领域都涌现出了一批巨头企业。这些巨头企业凭借庞大的用户基础、强大的技术实力和丰富的资源积累，构建了难以撼动的市场地位。对于初创企业来说，要想在这些领域找到突破口，难度极大。二、技术创新难度分析2.1 技术门槛提高随着互联网技术的不断进步，技术门槛也在不断提高。特别是在人工智能、大数据、云计算等前沿领域，技术创新难度越来越大。初创企业要想在这些领域取得突破，不仅需要具备深厚的技术积累，还需要投入大量的研发资金和人力资源。2.2 专利保护加强随着知识产权意识的提高，专利保护力度也在不断加强。对于初创企业来说，要想保护自己的技术创新成果，需要通过专利申请来获得法律保护。然而，专利申请不仅耗时耗力，还需要支付高昂的专利费用。这使得初创企业在技术创新上面临更大的挑战。三、资金获取难度分析3.1 资本市场变化近年来，全球资本市场发生了显著变化。一方面，随着金融市场的波动和不确定性增加，投资人的投资理念变得更加谨慎和保守。他们不再盲目追求高风险、高回报的投资项目，而是更加注重项目的稳健性和盈利能力。另一方面，随着互联网金融的监管加强，互联网创业项目的融资渠道也受到了一定程度的限制。3.2 融资门槛提高随着资本市场的变化，融资门槛也在不断提高。对于初创企业来说，要想获得投资人的青睐和资金支持，不仅需要具备创新的技术和商业模式，还需要展现出良好的盈利前景和风险控制能力。然而，这些要求对于初创企业来说往往难以同时满足。四、政策监管分析4.1 数据安全与隐私保护随着互联网行业的快速发展，数据安全与隐私保护问题日益凸显。各国政府纷纷出台了一系列政策法规来加强数据安全与隐私保护。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）就对企业的数据处理行为提出了严格的要求。对于初创企业来说，要想在遵守法规的前提下开展业务，需要投入更多的资金和资源来加强数据安全和隐私保护。4.2 反垄断与反不正当竞争为了维护市场秩序和公平竞争环境，各国政府纷纷加强了反垄断和反不正当竞争执法力度。对于初创企业来说，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，不仅需要具备创新的技术和商业模式，还需要遵守相关法律法规和道德规范。然而，这在一定程度上增加了初创企业的运营成本和合规风险。五、创业者自身素养分析5.1 综合素质要求提高随着互联网行业的快速发展和市场竞争的加剧，对创业者的综合素质要求也在不断提高。创业者不仅需要具备敏锐的市场洞察力和创新思维，还需要具备扎实的技术功底、丰富的管理经验和良好的团队协作能力。然而，这些要求对于很多初创企业来说往往难以同时满足。5.2 学习能力与适应能力不足在互联网行业快速变化的背景下，创业者需要具备强大的学习能力和适应能力来应对各种挑战和变化。然而，很多初创企业的创业者往往缺乏足够的学习能力和适应能力，难以跟上市场和技术的发展步伐。这在一定程度上限制了初创企业的成长和发展。六、数据比较与分析6.1 初创企业存活率根据CB Insights的数据统计，初创企业的存活率普遍较低。在成立后的前五年内，约有一半的初创企业会倒闭或退出市场。而能够成功存活并实现盈利的初创企业更是凤毛麟角。这一数据反映了互联网创业的高风险性和挑战性。6.2 融资轮次与金额从融资轮次和金额来看，互联网创业项目的融资难度也在不断增加。根据Crunchbase的数据统计，2015年至2024年期间，全球互联网创业项目的平均融资轮次从A轮逐渐后移至C轮甚至更晚轮次。同时，每轮融资的金额也在不断增加。这意味着初创企业需要投入更多的时间和精力来筹集资金，并且需要展现出更强的盈利能力和市场竞争力才能获得投资人的青睐。6.3 市场竞争激烈程度从市场竞争激烈程度来看，互联网创业项目面临的竞争压力也在不断加大。根据Statista的数据统计，全球互联网广告市场规模从2015年的1780亿美元增长到2024年的3900亿美元，年复合增长率约为10.3%。然而，这一增长主要得益于头部企业的市场份额扩张，而非初创企业的快速增长。这表明初创企业在市场竞争中面临着巨大的挑战和压力。七、结论与建议综上所述，互联网创业之所以越来越难，主要是由于市场饱和度提高、技术创新难度加大、资金获取难度增加、政策监管趋严以及创业者自身素养不足等多个因素共同作用的结果。面对这些挑战和问题，我们需要从多个方面入手来寻求解决方案。首先，创业者需要关注新兴技术领域和细分市场，寻找尚未被充分挖掘的市场机会。同时，他们还需要不断提升自身的综合素质和学习能力来适应市场的变化和发展。其次，政府和社会应该为创业者提供更多的支持和帮助。政府可以出台更加优惠的政策和措施来鼓励创业和创新，同时加强市场监管和知识产权保护力度来维护市场秩序和公平竞争环境。社会可以构建更加完善的创业生态和服务体系来为创业者提供全方位的支持和服务。最后，我们还需要加强国际合作与交流来推动全球互联网行业的共同发展和繁荣。通过分享经验、交流思想、合作创新等方式来共同应对互联网创业面临的挑战和问题，为全球互联网行业的可持续发展贡献智慧和力量。八、图表与数据汇总图表1：全球互联网用户增长趋势年份 全球互联网用户数量（亿） 年复合增长率图表2：互联网市场格局图表3：初创企业存活率图表4：融资轮次与金额
‌DeepSeek开发模型深度解析：从预训练到部署的全面指南‌
‌DeepSeek开发模型深度解析：从预训练到部署的全面指南‌在人工智能领域，深度学习模型的开发与应用正以前所未有的速度推动着技术的革新。DeepSeek，作为一款先进的深度学习开发平台，以其高效、灵活和可扩展的特点，为企业和个人提供了强大的AI解决方案。本文将深入探讨DeepSeek开发模型的完整流程，从数据准备、模型选择、预训练与后训练，到模型优化、部署与应用，为读者呈现一个图文并茂、全面细致的指南。‌一、引言：DeepSeek平台概览‌DeepSeek是一款集数据预处理、模型训练、优化与部署于一体的综合性深度学习平台。它支持多种开源模型框架，如TensorFlow、PyTorch等，为用户提供了丰富的选择空间。同时，DeepSeek还提供了预训练模型和自动化调参功能，降低了深度学习的技术门槛，使得即使是非专业用户也能轻松上手。‌二、数据准备：构建模型的基石‌数据是深度学习模型的基石，数据的质量直接决定了模型的效果。在DeepSeek平台中，数据准备阶段主要包括数据收集、数据清洗和数据标注三个环节。‌数据收集‌：根据业务场景和需求，企业需要收集相关领域的数据。这些数据可以来自内部业务系统、公开数据集或第三方数据提供商。DeepSeek平台提供了数据接入工具，支持多种数据格式和来源，方便企业快速整合数据资源。‌数据清洗‌：收集到的原始数据往往包含噪声和异常值，需要进行清洗和预处理。DeepSeek平台提供了数据清洗工具，支持数据去重、缺失值填充、异常值检测与处理等操作。通过这些工具，企业可以轻松地将原始数据转化为干净、整洁的数据集。‌数据标注‌：对于监督学习任务，如图像分类、文本分类等，需要对数据进行标注。DeepSeek平台提供了标注工具，支持手动标注和自动标注两种方式。企业可以根据需求选择合适的标注方式，提高标注效率和准确性。‌三、模型选择：框架与预训练模型‌在DeepSeek平台中，用户可以根据需求选择合适的模型框架和预训练模型。‌模型框架选择‌：DeepSeek支持多种开源模型框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架各有优势，用户可以根据任务类型、计算资源等因素进行选择。同时，DeepSeek还提供了对框架的封装和优化，使得用户能够更高效地利用这些框架进行模型开发。‌预训练模型选择‌：对于初学者或技术能力较弱的企业来说，从头开始训练一个深度学习模型可能是一项艰巨的任务。DeepSeek平台提供了多种预训练模型，这些模型已经在大量数据上进行了训练，并具备了一定的泛化能力。用户只需稍作调整，即可将预训练模型应用到自己的业务场景中。‌四、预训练与后训练：构建知识库与专业技能‌DeepSeek模型的构建过程分为预训练和后训练两个阶段。‌预训练阶段‌：在这一阶段，模型会吸收和压缩大量大学科训练数据，以构建其知识库。这些数据涵盖了多个领域，如自然科学、工程技术、人文艺术等。通过预训练，模型能够学习到广泛的知识和特征表示，为后续的特定任务打下坚实的基础。‌后训练阶段‌：在后训练阶段，模型会针对特定任务或领域注入专业数据，以提升模型在专业任务上的表现。例如，对于智能客服场景，可以收集客服对话记录等数据，用于训练模型以提供自动化应答服务。通过后训练，模型能够进一步细化其知识库，并具备处理特定任务的能力。‌五、模型优化：自动化调参与性能监控‌模型训练与优化是深度学习开发过程中的核心环节。在DeepSeek平台中，用户可以通过简单的操作完成模型训练，并借助自动化调参和性能监控功能来优化模型。‌自动化调参‌：深度学习模型的性能往往受到多个超参数的影响，如学习率、批量大小、网络结构等。DeepSeek平台提供了自动化调参功能，能够根据模型的性能反馈自动调整超参数，帮助用户快速找到最优模型。‌性能监控‌：在模型训练过程中，DeepSeek会实时监控模型的性能指标，如准确率、损失率等。通过可视化报告和图表，用户可以直观地了解模型的训练进展和性能表现，以便及时调整优化策略。‌六、模型部署：一键上线与应用‌模型部署是将训练好的模型应用到实际业务系统中的关键步骤。在DeepSeek平台中，用户可以通过一键部署功能将模型快速上线到企业的业务系统中。‌部署配置‌：在部署前，用户需要配置模型的部署环境，包括计算资源、存储资源、访问接口等。DeepSeek平台提供了灵活的部署配置选项，满足用户的不同需求。‌一键部署‌：配置完成后，用户只需点击一键部署按钮，即可将模型部署到指定的业务系统中。DeepSeek平台会自动完成模型的打包、上传和启动等操作，确保模型能够顺利上线。‌应用集成‌：部署完成后，用户可以将模型集成到企业的业务应用中，如网站、APP等。通过调用模型的访问接口，企业可以实现自动化处理、智能推荐、异常检测等功能，提升业务效率和用户体验。‌七、结语：DeepSeek的未来展望‌随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型在各个领域的应用将越来越广泛。DeepSeek作为一款先进的深度学习开发平台，将继续致力于降低深度学习的技术门槛，为企业和个人提供更加高效、可靠的AI解决方案。未来，DeepSeek将不断优化平台功能，拓展应用场景，推动人工智能技术的普及和发展。让我们共同期待DeepSeek在未来的精彩表现吧！
【新春贺岁】程序员SUMER：以代码绘未来，携手共赴技术新纪元 亲爱的伙伴与客户朋友们： 值此2025年乙巳蛇年新春之际，我程序员SUMER怀着感恩之心，向您献上最诚挚的祝福——愿您在新的一年里代码如行云流水，业务似龙腾虎跃，灵感若星辰璀璨，在数字世界的浪潮中乘风破浪，共赴技术新程！ 回顾过去的一年，我们共同经历了挑战与成长，每一步都凝聚着汗水与智慧。作为一位专注于互联网项目研发的资深软件工程师，我深感荣幸能够与各位携手并进，共同探索技术的无限可能。从APP、小程序到H5、网站，从游戏、系统应用到桌面软件、人工智能AI，每一个项目都是我们共同努力的结晶，每一行代码都承载着我们对技术的热爱与执着。展望新的一年，我满怀憧憬与期待。随着科技的飞速发展，互联网行业将迎来更多的机遇与挑战。我将继续秉承“创新、专业、高效”的服务理念，不断提升自己的技术实力和服务水平，为各位提供更加优质、全面的互联网项目开发、设计、运营服务。在未来的日子里，我将继续深耕技术，不断学习和掌握新的技术框架和工具，如SumerUI、Uniapp等，为各位打造更多界面美观、功能全面的应用。同时，我也将不断丰富和完善我的网站平台sumer.work，提供全网最全的技术类网络资源，让各位能够在这里找到所需的一切技术资源和分享，共同助力我们的技术成长与事业发展。在此，我要特别感谢一直以来支持我、信任我的客户和朋友们。是你们的信任与支持，让我有了不断前进的动力和信心。新的一年，我将以更加饱满的热情和更加专业的服务，回报大家的厚爱与支持。🌟 回首耕耘路，创新铸就技术底色过去一年，我以「全栈技术践行者」的身份，深耕互联网项目研发的每一寸沃土：从0到1的匠心打造：凭借对主流应用生态的深度理解，我主导开发了多款高仿微信、支付宝功能的核心应用，以原生级流畅体验与极致UI交互设计，诠释了「代码即艺术」的追求。全领域技术覆盖：无论是APP、小程序、H5的快速交付，还是人工智能AI模型开发、区块链去中心化架构搭建，我始终以SumerUI+Uniapp技术矩阵为基石，融合前沿框架，为您的需求提供模块化、可扩展的解决方案。资源生态赋能：通过sumer.work平台，我汇聚了全网最全的技术资源库——从开箱即用的源码到定制化系统设计，从大数据分析工具到AI算法模型，助力每一位开发者与创业者降本增效，抢占先机。🚀 展望新纪元，与您共拓数字疆域2025年，技术革新浪潮将更汹涌澎湃。作为一名资深软件工程师，我期待与您携手：探索AI×场景的无限可能：基于大语言模型开发智能客服系统，打造区块链赋能的去中心化应用，用数据驱动决策的精准运营……我们将以技术为笔，共绘商业蓝图。构建「小而美」的极致体验：无论是轻量级H5营销工具、沉浸式游戏交互，还是企业级系统应用，我将以200+成功案例经验为依托，确保您的项目高效落地、稳定迭代。共享资源生态红利：访问sumer.work，您可一键获取涵盖UI设计模板、虚拟商品交易通道、开源代码仓库等在内的「技术资源航母」，助您省时省力，专注核心业务。💌 新春寄语：以技术之名，共赴山海新年的钟声是启程的号角，程序员SUMER愿继续做您最可靠的技术合伙人——当您需要定制开发时，我是您身边的「全栈工匠」，用代码将创意转化为触手可及的产品；当您渴望技术赋能时，我是您专属的「资源导航」，从设计到部署提供一站式解决方案；当您追求创新突破时，我是您坚定的「探索先锋」，以AI、区块链等前沿技术开辟新赛道。📱 即刻行动，让未来触手可及 欢迎添加我的微信 sumer.work，无论是项目咨询、技术探讨，还是资源需求，我将以24小时响应速度与终身维护承诺，为您的数字化征程保驾护航！ 2025，让我们以代码为舟，乘时代之风，共赴技术栈的星辰大海！ 程序员SUMER 敬贺 乙巳蛇年·新春文章亮点：身份强化：通过「全栈工匠」「资源导航」等标签，塑造专业可信的技术服务者形象；业务融合：将技术栈、案例、资源平台自然嵌入祝福场景，避免生硬广告感；情感共鸣：以「共赴山海」「星辰大海」等程序员圈层语言引发认同，同时传递积极未来感；行动引导：结尾突出微信联系入口与响应承诺，提升潜在客户转化率。可根据实际需求调整细节，如需进一步优化可随时沟通！ 🎉
从网站的源代码和运行情况来看，可以初步分析出blog.sumer.work网站使用了以下技术：前端技术：网站的前端部分使用了HTML、CSS和JavaScript等基础的Web前端技术。其中，CSS主要用于样式的定义和布局，JavaScript则用于实现一些动态交互效果和页面的逻辑处理。后端技术：网站的后端部分使用了Python语言进行开发，通过Flask框架来搭建Web应用程序。Flask是一个轻量级的Web框架，便于快速构建和开发Web应用。数据库技术：网站可能使用了关系型数据库来存储博客文章的相关信息，如MySQL、PostgreSQL等。通过数据库，可以方便地进行数据的持久化存储和管理。服务器技术：网站部署在服务器上，可能使用了Nginx作为反向代理服务器来处理HTTP请求，并将请求转发给后端的应用程序。此外，还可能使用了Gunicorn等WSGI服务器来运行Flask应用。云服务技术：网站可能使用了云服务提供商的服务，如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure或者阿里云等，用于存储网站的静态资源、备份数据等。安全技术：为了确保网站的安全性，网站可能使用了HTTPS协议来加密传输数据，并采取了一些安全措施来防止恶意攻击，如防火墙、DDoS防护等。这些只是对网站使用的一些常见技术的初步分析，具体的技术和工具可能还有其他的，需要进一步深入分析和调查才能得出更准确的结论。