程序聚合 软件案例 海外漫画APP后端-RayManga

海外漫画APP后端-RayManga

2026-03-13 11:48:39
行业:社交、内容平台
载体:安卓APP、IOS APP
技术:MongoDB C++ Driver、MyBatis、Redis-rb、Spring Boot

业务和功能介绍

在海外开拓漫画APP市场 主要面向东南亚和印度尼西亚的用户
拥有看漫画的基础功能,追更,推荐流,漫画弹幕,发帖区,评论区.
用户资产系统分为现金充值和虚拟货币,拥有多种活动譬如签到 看漫画 发帖这种送虚拟货币

项目实现

整体架构是SpringCloud分布式架构,整体分为用户模块 资产模块 漫画资源模块 充值订单模块 活动模块 各个模块独立运行 通过SpringGateway来分发接口请求到各个模块
数据方面漫画资源和用户资产数据 订单数据使用的是mysql
帖子 评论区 弹幕 使用的是MongoDB
整个项目的后端由我一个人独立完成

示例图片视频


Cony
30天前活跃
方向: 后端-Java、后端-Python、
交付率:100.00%
相似推荐
多源融合运维平台
融合多项运维数据,构建一站式运维管理平台。打通ITOP、zabbix、动环数据、私有云平台等数据交换。实现事件发现、事件处理、事件反馈等全流程可追溯。 可以根据需求进行扩展和二次开发,灵活、方便、易用。 可定制功能板块,按需接入AI应用,实现智能分析处理。 可根据用户需要规划设计各类型应用和网络,助力信息化建设。
国密级别数据溯源信息加密研究平台
本系统是研究型数据安全审核平台。由本系统负责安全审核:判断本次访问或导出是否合理、是否存在异常或越权、是否需要审批,并对每一步操作留痕,实现全程可追溯。目前主要功能均已实现并可正常运行:从数据接入、分析研判、审批放行,到全程留痕追溯,整体流程已贯通并通过测试;8个模型均为真实运行。
xxx态势平台
网络安全项目,采集片区网络数据,分析高中低危网络数据,数据研判、可视化呈现。 采集数据量每天1-3亿数据,实时入库,数据清洗、数据归并、数据分发研判、研判结果及红头文件下发、资产管理、可视化大屏实时呈现、威胁情报管理
漏洞挖掘全链路调度系统(Bounty Router)
立项背景:漏洞挖掘流程高度碎片化——侦察用一套工具,审计用另一套,报告再 手工整理。一个目标从拿到域名到产出报告通常需要切换 4-5 个工具,耗时 2-4 小时。目标是造一个扔什么进去都能自动识别、走对应流水线、最后产出结构化报 告的统一调度器。 核心功能:输入任意目标(域名/源码仓库/APK/JWT Token/合约地址/Dockerfile/ GraphQL端点/API端点),系统自动检测目标类型,路由到 8 条专项流水线之一: Web 域名走 subfinder→httpx→nuclei 全链;源码仓库走 scanner-45→semgrep→ gitleaks 三引擎并行;JWT 走 alg:none + RS→HS 混淆 + 弱密钥爆破。19 个安全 专用 Agent 按漏洞类型分工,dispatch-router 用 15 条 regex 规则实现智能匹 配,Top-2 Agent 分数差距≤2 时触发歧义检测,要求先澄清再动手。 业务流程:用户扔目标 → 类型自动检测(8 种类型识别,含 confidence 评分) → 路由到对应流水线 → 多维扫描 → 增量去重(SHA256 指纹,SQLite 持久化) → 降噪评分(负分滤掉 favicon/WAF/IP 指纹等噪音,正分加权 CVE/XSS/SQLi 等真实漏洞)→ 结构化 JSON 报告 + 人读摘要 → 通知 Dashboard/桌宠完成。
HOS-LS
HOS-LS 是一个以 AI 为核心的代码安全分析与攻击链推理系统,从规则驱动转变为 AI 驱动,包含 AI 语义分析引擎、攻击链分析引擎、多Agent架构、Exploit生成和自动验证等核心功能。 HOS-LS 是一个以 AI 为核心的代码安全分析与攻击链推理系统,从规则驱动转变为 AI 驱动,包含 AI 语义分析引擎、攻击链分析引擎、多Agent架构、Exploit生成和自动验证等核心功能。 HOS-LS 是一个以 AI 为核心的代码安全分析与攻击链推理系统,从规则驱动转变为 AI 驱动,包含 AI 语义分析引擎、攻击链分析引擎、多Agent架构、Exploit生成和自动验证等核心功能。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服