开源项目

本项目作为个人博客型网站，经历了多次技术架构调整 由最初的Python的Django框架作为MVC整体解决方案，前端主要由服务端渲染，html+css+js来配合完成，作为新手时用来练手的项目，相对比较完整。 后由于个人体感Python部署起来不是很简洁舒服，开始改用Go的Iris框架，仍然选择MVC模式，整体开发逻辑思路几乎相同，修改起来很顺手，并重点将ORM改为Gorm，新增鉴权Casbin，登录系统改用单点登录，其他涉及到一些技术栈有Paladin(实时修改配置)、Logrus、Wire。整套技术栈修改完毕后，使用至今，无重大bug，运行稳定，部署方便，并发可靠。后由于学习新东西时接触了Vue前端框架，尝试做了一版后端Iris+前端Vue的组合，尽管这套组合没什么问题，由于时间原因，没有用到线上去使用，仅提供个人学习。

1. 负责Hexo主题的整体开发，确保主题风格与功能符合明日方舟罗德岛阵营的特色。 2. 集成数学公式支持，优化用户阅读体验，提供丰富的学术表现能力。 3. 实现Valine、Gitalk及Waline评论系统的无缝对接与优化，增强用户互动性。 4. 引入Mermaid图表工具，支持流程图、序列图等多种图表的生成与展示，提升内容表现力。 5. 进行代码优化与性能测试，确保主题运行稳定，加载速度快，兼容各类设备与浏览器。

项目里需要记录日志，参照多个日志库，综合后有了这个c语言的日志库 1。能在多线程下安全输出日志； 2。高性能输出日志，每秒输出大约在20W条到100W条之间； 3。简单易用，查询格式字符后，可以快速应用。

1.本项目主要解决算法项目重复开发训练推理测试代码的问题； 2.框架集成了算法研发的超参数设置、训练、推理、测试、可视化代码; 3.算法工程师只用设计对应的神经网络结构，并将网络结构代码添加到models文件夹下，设置好训练、推理和测试的超参数，就可以开始算法研发流程； 4.本框架还集成了断点续训功能，方便算法优化调试。

moeai-c 是一个正在开发的轻量级自动化引擎（Linux内核模块），旨在构建“操作系统级 AI 助手”原型，解决日常桌面环境中重复性任务（如文件处理、自动点击、定时操作等）难以灵活组合与扩展的问题。 项目采用 纯 C 实现，强调可控性、模块化与可嵌入能力，已完成任务调度器、基础任务模型与日志系统的 MVP。设计上支持插件机制与未来接入自然语言指令（LLM），计划拓展为“个人工作流编排工具”。 克隆后可直接运行原型，任务通过配置文件定义，适合对自动化开发、AI 系统集成与操作系统底层感兴趣的开发者快速试用与参与协作。

DLLInject是windows下的DLL注入工具，使用的是创建远程线程调用Loadlibrary的方式给指定运行中的进程注入指定调试dll。 note:DllInject运行需要权限不低于被注入进程，不然会打开进程失败 DLLInject目录是注入工具的源码。 DebugProj目录下是调试dll的源码，目前提供了两个演示工程: TestAddDll: 注入TestApp.exe（TestApp目录），可以拦截和打印TestApp每一次调用Add的结果。 SymbolLoadDLL： 演示了如何在一个指定进程中查找符号对应的地址。

项⽬简单描述：通过前端埋点收集⽤⼾⾏为数据数据，业务数据采集采⽤同步策略存储在Mysql，⽤户⾏为数据采集使⽤flume通道，设置ELT拦截器获取⽇志时间戳，通过kafka消息队列暂存⽇志⽂件，业务数据通过Maxwell暂存kafka，所有数据经过⼀系列操作最终流⼊Mysql，通过数据接⼝可以⽣成可视化报表 技术栈：Hadoop，Zookeeper，Kafka，Flume，Spark，Hive等 项⽬总结：本项⽬主要采集电⼦商务平台的⽤⼾⾏为数据和业务数据，业务数据通过调研最晚可到达200天，每次可抽取 处理200天的数据，通过⼤数据组件分析⽤⼾⾏为，利⽤分析结果达到推测⽤⼾喜好，推荐类似商品的效果

参与了禅道开源版功能、禅道旗舰版版功能、禅道 devops 功能、禅道多个客户定制化功能开发。 禅道是一款开源的全生命周期项目管理软件，基于敏捷和CMMI管理理念进行设计，集产品管理、项目管理、质量管理、文档管理、组织管理和事务管理于一体，完整地覆盖了项目管理的核心流程。

从基础架构层搭建，业务层的开发，后期的优化 1. 基础架构：http 请求工具、日志工具、状态栏工具、沉浸式工具、鉴权工具、埋点工具，历史记录工具、用户权限工具、数据库操作工具、导航组件、搜索框组件、骨架组件、标签组件、加载中组件、打卡、试题列表等通用组件封装 2. 业务模块：首页、项目、面经、我的、登录、项目详情、试题详情、面经详情、我的点赞、收藏历史、打卡日历、学习时间、个人设置等

Dynamic Synonym for ElasticSearch The dynamic synonym plugin adds a synonym token filter that reloads the synonym file (local file or remote file) at given intervals (default 60s).

基于MQTTNet二次开发的MQTTClient（MQTT客户端） 该nuget包支持传统单一函数委托以及通过标签特性转入指定函数两种数据接收方式 其中通过函数头部特性方式使对应主题直接跳入到指定函数，根据函数形参转为对应形参类型 通过此方法有效减少函数间的耦合程度，以及调用的方便程度 目前nuget下载量为3K+

1. Open AnyLink是一款面向企业的IM即时通讯解决方案，旨在帮助企业`低成本`、`高效率`地构建`私有`、`安全`、`分布式`、`可定制`的日常办公通讯工具。 2. 前所未有的，前、后端全开源的，可商用的开源项目。 3. 官网配备【演示环境】和【快速开始指导】，对开发者和需求方都非常友好。 →详情见官网：https://open-anylink.com/

由于公司项目不方便展示出来，这里展示一个个人开源项目： 1、项目解决的问题 优秀的算法功底，是程序员学好编程、学好AI大模型原理、参加编程大赛、参加互联网大厂面试的前提， 而要学好算法，需要刷大量的算法题，很多程序员并没有那么多时间和精力刷题，因此与优秀的机会失之交臂。 2、技术选型 本项目的目标，是将1000+算法题总结为150个解题模板， 程序员学会这150个解题模板，就可以轻松解决1000+算法题，学习效率提升6倍， 目前已完成动态规划（最难的算法类型）算法模板的整理，32个模板解190+动态规划题。 编程语言是C++，后续还会支持Java、Go、Python、JavaScript这4门主流编程语言。 3、如何上手 先通过《最优子结构全景图》理解动态规划模板体系， 再逐个理解每个解题模板，并根据模板思路理解对应的例题解法。

Java搭配Kotlin语言编写，代码逻辑清晰且规范，方便后期维护 接入Deepseek、Chatgpt、KimiAi可进行对话 使用MiraiQQ机器人框架，包含对话、等级管理、聊天信息获取、模型更换

特性 批量执行: 主机命令在线批量执行 在线终端: 主机支持浏览器在线终端登录 文件管理: 主机文件在线上传下载 任务计划: 灵活的在线任务计划 发布部署: 支持自定义发布部署流程 配置中心: 支持KV、文本、json等格式的配置 监控中心: 支持站点、端口、进程、自定义等监控 报警中心: 支持短信、邮件、钉钉、微信等报警方式 优雅美观: 基于 Ant Design 的UI界面 开源免费: 前后端代码完全开源

1.本项目为AI大模型自然语言界面demo项目 2.本项目旨在使用自然语言界面实现记账功能 3.技术选型为Spring boot 、Spring Data JPA、Spring AI OpenAI、Sqlite、VUE 4.bbd-server为项目模块，需先修改application.yaml配置Sqlite数据库位置，环境变量配置DOUBAO_API_KEY设置为豆包大模型的KEY（或者其他任何兼容OpenAI API的大模型平台均可）

把各类数据用自定义脚本转换为需要的数据或展示数据。 可以想到的应用场景：发行包里行情数据展示为K线图，文本转换为表格，图像处理... 23年时间闲下来得到这个简单想法，动手写了个简单的框架，怎么想就怎么写，完全没有修饰。希望能对大家有点用。

本项目是基于开源的线上诊断工具Arthas进行改造的，通过修改arthas-tunnel-server的Netty的ChannelHandler逻辑(增加AgentToBrowserHandler和BrowserToAgentHandler)，以及增加一个去重工具DistinctUtil，使之可以监听多个副本，解决因请求随机到达其中一个副本而需要通过多个控制台监听不同副本的问题。 此改造对以前的一对一的场景没有任何影响，当需要同时连接多个副本，只需要确保所有副本中arthas agent的前缀是相同，就可以通过前缀匹配连接上所有的副本

本项目可以模拟出现实中的硬件设备，并连接 things board 服务中，同时能够处理： 1. 设备单次上报数据到 things board 服务（如，模拟刷卡等场景）； 2. 设备周期上报数据到 things board （如，设备感知到芯片信息持续上报等场景）； 3. 能够处理 things board 下发到设备的命令，并根据命令返回对应数据（如，things board 可以发送开灯命令，设备收到开灯命令后，返回对应开灯结果等场景）。 总之，你可以在项目中虚拟出一个或者多个硬件设备，并且方便的连接到 things board 服务中，来满足业务层的需求。

本项目为专门在纯C++中使用的便携游戏引擎 解决初学者使用C++开发引擎的困惑且满足一些需求较小的C++开发者进行游戏开发 使用教程：https://fls-float.github.io/floatengine-doc (不全)