原创tauri2.1+vite6.0客户端os系统Tauri2WinOS

xiaoyan_2018 2024-12-23 17:15:14

历经三周左右高强度研发,我的另一款跨平台新作Tauri2-Vue3-WinOS正式的完结了。

使用技术 

  • 编码工具:VScode
  • 技术框架:vite^6.0.3+vue^3.5.13+vue-router^4.5.0
  • 跨平台框架:tauri^2.1.1
  • UI组件库:@arco-design/web-vue^2.56.3 (字节桌面版vue3组件库)
  • 状态管理:pinia^2.3.0
  • 拖拽插件:sortablejs^1.15.6
  • 滑动分屏插件:swiper^11.1.15
  • 图表组件:echarts^5.5.1
  • markdown编辑器:md-editor-v3^5.1.1
  • 模拟数据:mockjs^1.1.0

tauri2-winos内置提供macoswindows两种桌面风格模式、自研拖拽式栅格引擎、封装tauri2多窗口

tauri2.0+vite6+arco-design桌面端OS管理平台,已经发布到我的原创作品集。

https://gf.bilibili.com/item/detail/1107621011

项目结构框架 

基于最新版tauri2.0跨平台框架,结合vite6构建项目框架。

想要了解更多技术实现细节,可以去看看下面这篇分享文章。

https://blog.csdn.net/yanxinyun1990/article/details/144626469

 

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内容概要:本文系统性地介绍了Neo4j图数据库的技术体系、核心原理与企业级实战应用,涵盖从基础理论到生产落地的完整知识链条。深入剖析了Neo4j作为原生图数据库在存储架构、数据模型、查询语言(Cypher)方面的核心技术优势,重点讲解其基于节点、关系、属性的三元组模型和原生图存储机制,对比传统关系型数据库在处理复杂关联数据时的性能瓶颈。文档全面覆盖环境部署、工业级建模规范、Cypher深度编程、海量数据导入、Python/Java全栈开发集成、图算法分析(GDS)、高可用集群搭建及性能调优等内容,并通过金融风控知识图谱项目实现端到端的综合实战演练,提供可直接复用的建模模板、优化方案与故障排查手册。; 适合人群:具备一定数据库基础,从事大数据、人工智能、金融风控、知识图谱等相关领域的研发人员、架构师及数据工程师,尤其适合工作1-5年希望掌握图数据库企业级开发能力的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握Neo4j在金融风控、社交网络、知识图谱等复杂关联场景下的建模与查询能力;②实现海量图数据的高效导入、集群部署与性能优化;③结合GDS图算法进行社群发现、路径分析、核心节点挖掘等智能分析任务;④构建前后端一体化的企业级图谱可视化系统。; 阅读建议:此资源强调工程化与生产级落地,建议结合实际项目边学边练,重点关注建模规范、索引设计、Cypher执行计划优化与集群运维等关键环节,配套源码与配置模板应作为开发参考标准使用。

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