👁 零代码零标注 CV AI 自动化测试工具 🚀 免除大量人工画框和打标签等，直接零代码快速自动化测试 CV 计算机视觉 AI 人工智能图像识别算法：行人检测、动植物分类、人脸识别、OCR 车牌识别、旋转校正、舞蹈姿态、抠图分割 等，还可一键 下载测试报告、导出训练和测试数据集，由腾讯工程师开发
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
基于改进YOLO的玉米病害识别系统（部署教程＆源码）
交通标志识别系统，专注于利用AI技术实现高效准确的交通标志识别，支持多种环境和条件下的实时识别，适用于智能驾驶、交通监控等场景。
PaddleDetection的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型
基于AI大模型api实现的聚合模型服务，支持一键切换DeepSeek、月之暗面、豆包、OpenAI、Claude3、文心一言、通义千问、讯飞星火、智谱清言(ChatGLM)、腾讯混元等主流模型，并且并且支持使用Ollama和Langchain进行加载本地模型及知识库问答，同时支持扣子(Coze)、Dify、FastGPT、Gitee AI（模力方舟）等在线api接口。
🔥MaxKB4j 是一款基于Java语言开发的LLM工作流应用和 RAG 的开源LLMOps平台，项目主要借鉴了MaxKB、AIFlowy、Dify和FastGPT, 使用高性能、高稳定性以及安全可靠的JAVA语言重新设计开发。MaxKB4j广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。
一个轻量的 Java AI 智能体开发框架。支持 MCP、Skills、Text2SQL 智能问数等功能。
AIFlowy 是一个基于 Java 开发的、企业级 AI 应用开发平台 ，对标 Dify、Coze 等产品，但更加侧重于国产信创，致力于为中国开发者提供高效、开放、本土化的 AI 工具与解决方案。
基于Activiti6.0，集流程设计、流程部署、流程执行、任务办理、流程监控于一体的开源工作流开发平台。
🎉 基于SpringBoot，Spring Security，JWT，Vue & Element 的前后端分离权限管理系统，同时提供了 Vue3 的版本
🎉 基于SpringBoot的权限管理系统 易读易懂、界面简洁美观。 核心技术采用Spring、MyBatis、Shiro没有任何其它重度依赖。直接运行即可用
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