一个基于深度学习的智能花卉图像分类系统，支持多种花卉类别的识别。
基于MindSpore框架和MobileNetV3网络的轻量级电子垃圾图像分类系统，支持12类电子废弃物识别。采用MobileNetV3-Small架构实现高效推理，提供完整图像预处理工具链，支持原始图像和MindRecord格式数据集，具备多核CPU并行处理能力和用户友好的交互式界面。
本项目为毕设项目，基于YOLOv8目标检测算法的图像识别系统，使用PyQt5开发了图形用户界面。 支持多种输入源：可以处理单张图片、图片文件夹、视频文件和实时摄像头画面 实时检测展示：能够对输入的图像进行目标检测，并在界面上实时显示检测结果 数据管理功能：检测结果可以保存到本地，方便后续分析 交互式界面：提供了友好的用户界面，包括检测结果展示、参数配置等功能
功能： 1、创建UDP 终端，绑定本地IP和端口号 2、通过libev io 循环接收来自外部设备发来的TZSP数据 3、根据接收数据区分外部设备，并在$pcap_path中创建以设备IP为名称的目录，如：/pcap_files/192.168.10.244 4、创建以设备IP为名称的"数据处理模块"，循环解析TZSP数据包、转换成pcap格式并保存至最终文件
🔥 比libevent/libuv/asio更易用的国产网络库，用来开发 TCP/UDP/SSL/HTTP/WebSocket/MQTT 客户端/服务端
cpp-tbox是一个Linux C++，MIT开源许可的，基于 Reactor 模式的开发框架与组件库。它主要针对智能硬件、机器人、网络服务等开发领域。 它提供了一套易于开发、稳定可靠的框架，有：通信库（TCP/UDP/串口）、HTTP、线程池、定时器池、协程、日志、命令终端、状态机、行为树等非常实用的开发组件，以及完备实用的主框架，能为广大开发者节省大量开发与调试时间。
DLT645-2007智能电表采集协议，支持RTU服务端/客户端，TCP服务端/客户端，目前有C++、Python和Go三个版本
边缘采集服务，类似pyfree-IotEdge，采用QT开发，支持android
Union-2D是基于QML开发的一整套简单且实用的通用开发框架平台，有助于开发者快速进行项目开发，可以进行换肤，窗口阴影，各种特效等
c++开发的一套物联网边缘服务系统，当前主要包含采集和调度两个子系统，采集子系统用于设备的供电、态势、IT资源等信息采集,支持串口、网口、蓝牙等采集接口，以及采集数据的分析、中转、级联；调度子系统通过可定制的定期、定时、轮询、条件、启停等任务策略以及可视化监控终端实现设备态势的自动化调度与运维
这是一个整合langchain4j与spring ai的chat聊天的demo，并整合RAG
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信号预处理，包括FFT变换、下变频、下采样、hibert变换、各种窗函数滤波器，使用了SP++库
FastBee开源物联网平台，简单易用，更适合中小企业和个人学习使用。适用于智能家居、智慧办公、智慧社区、农业监测、水利监测、工业控制等。
JetLinks 基于Java8,Spring Boot 2.x ,WebFlux,Netty,Vert.x,Reactor等开发, 是一个全响应式的物联网平台。支持统一物模型管理,多种设备,多种厂家,统一管理。统一设备连接管理,多协议适配(TCP,MQTT,UDP,CoAP,HTTP等),屏蔽网络编程复杂性,灵活接入不同厂家不同协议的设备。实时数据处理,设备告警,消息通知,数据转发。地理位置,数据可视化等。能帮助你快速建立物联网相关业务系统。 demo: http://demo.jetlinks.cn test test123456
