本项目旨在为流数据学习(stream learning)算法的开发提供一个统一的平台，集成了多种流数据机器学习算法，并配备了相应的测试数据生成方法。平台包含流数据的生成、调度、学习和测试等功能模块，能够满足不同算法在动态流数据环境下的开发和验证需求。通过提供一个高度集成的工具链，用户可以便捷地进行流数据算法的设计、实验与调优，推动流数据学习领域的研究与应用发展。
OpenSCA是一款开源的软件成分分析工具，用于扫描项目的开源组件依赖、漏洞及许可证信息，为企业及个人用户提供低成本、高精度、稳定易用的开源软件供应链安全解决方案。
基于Django+Celery+Acunetix的漏洞扫描器，实现了漏洞扫描、端口扫描和后台扫描等功能
Ip2region (2.0 - xdb) 是一个离线 IP 数据管理框架和定位库，支持亿级别的数据段，10微秒级别的查询性能，提供了许多主流编程语言的 xdb 数据管理引擎的实现。
一款高性能非法词(敏感词)检测组件，附带繁体简体互换，支持全角半角互换，获取拼音首字母，获取拼音字母等功能。
SGL (Small Graphics Library)是一种轻量快速的图形库，该库旨在为MCU级别的处理器提供一美观轻量的GUI（Graphics User Interface).
Node调用WinApi,涵盖窗口,进程，GDI等方法的原生调用或封装。
本框架主要是基于 Python + pytest + allure + log + yaml + mysql + 钉钉通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架，本框架优势在于易维护，功能丰富，测试人员只需要维护测试用例，零基础小白也可以快速上手，框架支持多环境、多角色任意切换，支持接口响应断言以及数据库断言。
