HTTP

LumaxService是一个面向多租户AI产品的全栈网关与运营管理平台，后端基于NestJS、Prisma、PostgreSQL和Redis构建，前端采用React19、Vite、AntDesign、TanStackQuery和Zustand。平台提供不透明令牌认证、租户隔离、Token用量计量、

AgentStudio是一个面向生产场景的全栈AIAgent演示与编排平台，使用Next.js、React、FastAPI、LangGraph和Server-SentEvents构建。平台通过统一的结构化事件协议，将Agent的节点执行、工具调用、流式输出、错误状态和最终结果实时呈现在前端执行图中，

1.棋牌游戏:俱乐部,亲友圈2.基于CocosCreator客户端+Go微服务后端的棋牌游戏平台，支持联盟（俱乐部）管理、房间创建、多人在线对战等功能

阿米缇娅是一款本地优先的桌面AI陪伴应用。支持接入OpenAI兼容API，可对接DeepSeek、Ollama等多种大模型。基于Qdrant向量数据库实现长期记忆，AI能记住你们之间的重要对话；SurrealDB知识图谱让AI理解人物关系与上下文。提供多角色系统，每个角色拥有独立性格与记忆。内置TT

CCTV-Download是一个面向CCTV官方播放页面的高清流媒体下载解决方案。它能够：1、自动从tv.cctv.cn/tv.cctv.com等页面提取视频GUID2、调用央视官方API获取所有可用码流（标准HLS、enc、enc2、H5E）3、自动选择最高画质：4K频道获取1920×1080@4

1、多协议代理：支持TCP四层代理和HTTP/2七层代理，内置gRPC协议转换，单一网关即可覆盖所有内部服务协议。2、智能负载均衡：内置轮询、加权、最少连接等多种LB算法，支持动态健康检查自动摘除故障节点。3、熔断与限流：三层熔断器（慢调用/错误率/并发数）保护下游服务，令牌桶算法实现精确QPS限流

这是一个公开的CodingAgent任务设计与安全归档路径评测样例，用于验证输入约束、groundtruth、自动verifier、跨平台边界和失败重放流程，面向开发者和评测工程师。

在电商运营、市场调研、竞品分析等业务场景中，需要从多个网站批量采集数据。本工具提供通用的网页数据采集能力，适用于电商商品信息采集、新闻文章批量抓取、招聘信息聚合、行业数据监控、竞品价格追踪等场景。1.输入URL进行网页采集2.自定义CSS选择器提取字段3.演示模式（无需联网）4.自动提取标题、段落、

这是一款基于网络的移动端减压游戏，使用移动端自带的摄像头，借助计算机视觉（MediaPipe）让你用真实世界的手势捏泡泡。使用HTML+MediaPipe进行开发。捏碎的泡泡会发现声音。

1、核心痛点解决：官方spring-kafka仅支持单一Kafka集群配置，本项目完美解决项目中需要对接单个或多个Kafka集群的场景需求。2、三大核心能力：a）多集群灵活配置支持单一集群或多集群同时配置支持多种安全策略（SASL认证、SSL证书认证、宽松认证等）可动态启用/禁用特定集群配置支持主配

●目标：为系统化掌握现代自动化测试技术，独立设计并实现了一套集接口与UI测试于一体的自动化测试框架。该项目旨在解决手动测试效率低下、测试覆盖率不足以及测试报告不直观等痛点。●框架设计：基于Pytest设计测试骨架，利用其fixture管理测试生命周期，实现灵活的测试数据准备和环境清理；利用钩子函数灵

RustWebSocket事件驱动聊天服务器核心介绍核心定位：基于Rust构建的轻量高性能WebSocket服务器，采用事件驱动架构，集成Redis实现状态管理，依托Rust严格的内存安全保障，展现现代Rust编程实践（所有权管理、async/await并发、解耦组件设计），资源占用极低。核心功能模

【项目背景】通过接口测试确保 获取用户信息、获取用户余额、修改用户余额、上传文件等接口的功能正确，严格遵循接口文档开展测试，从而确保模块间对接的质量。并通过自动化来提高接口测试的效率、覆盖率、准确性，并通过完全的自动化来促进持续集成CI。 【实施方案】通过python+unittest+ddt+requests测试框架来实现接口自动化。 1.使用ddt读取外部数据驱动被测接口执行，使测试框架可以持续使用； 2.将接口响应与用例表格中的值进行比对，并将对比结果写入用例表格； 3.最后利用单元测试框架来断言响应数据且生成html测试报告，并将报告通知到指定*。 4.我在脚本中加入了数据库初始化，从而实现更完全的自动化测试，有助于持续集成的实现。

基于NET6搭建跨平台DDD思想WebApi架构、IDS4单点登录、多缓存、自动任务、分布式、多租户、日志、授权和鉴权、CAP、SignalR 、领域事件 、SMS服务、文件服务 解耦设计都可以单独引用 项目启动时注意相关Redis、db链接配置 生成数据库可见下面说明文件 命令生成即可 项目结构

rust-trade 是一个用 Rust 编写的量化交易系统，旨在解决现代量化交易中对性能、安全性和跨平台支持的需求。它结合了人工智能和现代交易策略，帮助用户构建高效的交易系统。具体解决的问题包括： 高性能交易需求：通过 Rust 的高性能特性，提供快速的交易策略执行和数据处理能力。 安全性与轻量化：基于 Tauri 2.0 框架，利用操作系统的原生 Web 渲染器，减少应用体积（低至 600KB），并提升安全性。 跨平台开发：支持在单一代码库上构建适用于 Linux、macOS、Windows、Android 和 iOS 的交易应用，降低了多平台开发的复杂性。 自由软件的分发：采用 GNU GPL v3 许可证，确保软件及其改进版本保持开源，解决商业软件封闭性和自由度受限的问题。 本项目的技术选型、技术特点和性能表现 技术选型： Rust：核心语言，提供高性能和内存安全，适合量化交易系统对速度和可靠性的要求。 Tauri 2.0：用于构建轻量级、安全的桌面应用，利用操作系统的 Webview，避免了传统 Electron 等框架的臃肿。 TypeScript + React (Next.js)：前端技术栈，用于构建交互式用户界面。 PostgreSQL：数据库选择，用于存储和管理市场数据。 Substrate：用于本地测试节点的区块链支持。 技术特点： 跨平台支持：单一代码库支持多个操作系统和移动平台。 模块化设计：分为 src-tauri（后端）、trading-core（核心交易库）、frontend（前端）和 substrate-test-node（测试节点），结构清晰。 安全与轻量：Tauri 利用原生 Web 渲染器，减少资源占用，同时 Rust 的内存安全性避免常见漏洞。 AI 集成：结合人工智能技术，支持复杂的交易策略和数据分析。 性能表现： 得益于 Rust 的零成本抽象和 Tauri 的轻量化设计，应用体积小（低至 600KB），启动和运行速度快。 项目包含性能基准测试（如 market_data_cache.rs），表明对市场数据缓存和处理进行了优化。 如何快速上手本项目 要快速上手 rust-trade，可以按照以下步骤操作： 前提条件： 安装 Rust 和 Cargo（Rust 的包管理器）。 安装 Node.js（用于前端开发）。 配置 PostgreSQL 并设置环境变量 DATABASE_URL，格式为 postgresql://user:password@localhost/dbname。 运行开发环境： 克隆项目仓库到本地。 在项目根目录运行以下命令启动开发服务器： cargo tauri dev 这将启动 Tauri 应用并运行前端开发服务器。 构建生产版本： 在根目录运行： cargo tauri build 这将生成适用于目标平台的生产版本。 查看示例： 项目提供了示例截图（如 version2NFT.png 和 version2Strategy.png），可以参考这些结果验证运行效果。 进一步开发： 根据开发路线图（如添加策略模板、优化性能指标等），修改 trading-core 中的模块或扩展前端功能。 许可证注意事项： 项目遵循 GNU GPL v3，确保修改和分发时保留开源特性，详细条款见 。

1.本项目旨在解决图书馆或书店等场景中的图书管理问题,提供了一套数字化的图书管理系统，通过自动化管理书籍的借阅、归还、查询等功能，帮助图书馆或书店简化操作流程、提高管理效率。 具体功能包括： 书籍管理：添加、删除、修改和查询书籍信息。 借阅管理：记录用户的借阅和归还信息，自动更新库存。 用户管理：管理员可以管理用户信息。 查询功能：用户和管理员可以方便地搜索和查看书籍信息。 2.技术类型： 前端：Vue.js（用于构建单页面应用，提供良好的用户体验） 后端：Node.js + Express（作为后端服务器，处理前端请求） 数据库：MySQL（用于存储图书信息、用户数据和借阅记录） 3.快速上手 安装依赖： 确保你已经安装了 Node.js 和 MySQL。 克隆本项目的代码库： git clone https://gitlab.com/personal8953509/book_manage 安装前、后端依赖： npm install 启动后端服务器 node index.js

本项目是在大学做的一个Android应用，是一个校园内网知识问答平台，名字叫做“知问”。该项目基于CS架构，后端使用java语言结合spring框架完成开发，涉及多线程，网络编程，HTTP，TCP，Servlet，MySQL等组件；前端基于Android，使用java语言，结合Glide图片库完成设计。

基于深度学习的文本驱动生成数字人系统，包含语音合成（自动音频标注、自定义语料训练、多音字和特殊字符识别）、文本驱动图像人物肢体动作、语音驱动人物唇形和肢体动作（音频驱动图像\视频唇形和肢体动作）。使用到的技术：语音合成算法相关（TTS、Paddlespeech、Spleeter、Whisper）、音频驱动人物唇形和肢体动作（MuseTalk、SadTalker、Video-Retalking、Audio2photoreal、Vlogger）、文本驱动人物肢体动作（MuseV）。

使用基于 nodejs 的 Hexo 框架 (Butterfly 模板) 进行个人博客的搭建 (大多数内容只需更改 yaml 配置文件, stylus 文件的网页渲染, 可以自己添加一些js等文件... 用来做特效) 使用 Twikoo 和 Vercel 部署了一个评论系统在个人博客内搭建 Twikoo 项目地址: https://github.com/swuY34/Hexo_Blog 使用 GitHub Pages 进行静态网页部署...

通过http://[ip]:[port]/C:/Users/Administrator/Documents/foo.bar访问静态文件 静态服务器可以通过传递参数——case_sensitive区分大小写或不区分大小写 您可以通过传递参数——disable_serve_index来切换文件夹视图 通过传递参数——valid_pattern或url_pattern，允许访问指定的文件 通过传递参数——ip_pattern允许从指定ip访问