开源项目

1.为解决无法远程查看指定机房设备高度定制的网站后端，接收串口数据并解析，转发至前端，形成可视化数据和历史图表，在开发后期添加了一个联动报警功能。 2.技术选型-MySQL数据库存储机房设备信息，包括设备命名、设备数据解析方式、需要联动报警的设备等，也存储历史数据；Redis作为中间件，为收到的设备数据排队，等待解析；Springboot3+Springboot data JPA+jSerialComm作为核心的数据解析、转发中心；sa-token作为简单的网络用户安全管理手段；gradle+kotlin作为依赖管理方;网页端采用uniapp+vue3作为页面前端设计，做了栅格化自适应布局

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。

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。

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)

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

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。

基于 golang+gin+gorm+mysql+redis 开发的后台管理-后端模板 本项目主要用于自动化平台开发的基础模版，用于运维自动化开发 项目功能： 路由管理 restful 数据库管理 gorm 跨域 cors 配置管理 yaml 探活模块 关联服务探活 加解密模块 aes 用户认证 jwt 防撞库 防撞库模块 登录 单点登录功能 权限管理 用户/角色/菜单 日志模块 logger 小功能 分页模块/搜索模块 异常处理 服务返回异常处理 request模块 统一返回状态

本项目是一个面向数据库多轮问答算法框架，包含了多轮Text-to-SQL数据预处理、大模型Lora微调训练和推理、多轮Text-to-SQL主流数据集评测。该框架包含了三个主要模块，一是数据库模式项提取模块，用于在多轮问答中动态提取与问题最相关的数据库模式项；二是上下文提取模块，用于提取与当前问答最相关的历史问答项；三是问题与相关模式项转化为SQL的大模型推理算法。通过三个主要模块的相互交织，能够有效提高多轮Text-to-SQL的准确率。

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/

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。

该框架在华为、安恒信息、ForkAI(一创业公司)业务部门测试团队中推广被使用，不仅提高了测试效率、保障产品质量，也提升了测试团队的测开水平。 功能简介：可用于互/物联网行业的系统、集成及接口等自动化测试，以及性能、稳定性测试等。支持并发和周期测试，自动化人员可以基于框架现有的测试库维护开发，并在上层编写自动化用例，以提高测试质量和效率。 开发模块及技术栈简介：该测开框架核心引擎(用例调度器)cava，在2016年业余开发完成。后期主要是将其开发成一个云服务集群。有效代码量3w+。框架支持部署在windows/linux，开发过程中用例调度器(框架核心功能)主要用到了python中多线程、信号量同步、多进程、xml 解析、xlsx读写及生成测试报告、http request、rsa 加解密、smtp发送邮件、SHA-256鉴权用户认证、 pyinstaller程序打包及跨平台开发等技术栈。 服务端Cava3SvrProxy采用Go+Gin/Iris，主要提供用户注册、认证及文件上传、下载、报告在线预览等功能；cava_smu和cava_teu服务采用Go+websocket开发，主要实

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

在SpringBoot2.0上开发 svimer-core:提供核心服务 svimer-web: svimer-eureka-server:Eureka服务注册与发现 svimer-config-server:Spring Cloud Config配置服务 svimer-consumer:svimer-consumer模块将通过Feign组件调用svimer-core模块的服务，并通过Hystrix实现服务调用失败时的服务熔断 svimer-zuul:zuul 1.x系列 svimer-gateway:Spring Cloud Finchley版本的gateway 安装教程 免安装 启动顺序： svimer-eureka-server 端口：8761 svimer-config-server 端口：8762 svimer-core 端口：8763 svimer-consumer 端口：8764 svimer-web svimer-zuul 端口：8765 svimer-gateway 端口：8766 使用说明 通过Git拉取master分支到本地，即可开发 使用jdk1.8 Ecl

前后端开发全链程覆盖项目，制作实体关系图、流程说明书、类图、UML图、各类模式演示代码，相当于一本初级软件工程字典，可以让您快速了解软件工程需要了解和使用的技术栈以及开发工具，是初级人员必备的不二之选。

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。

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。

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

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。

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

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。