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。

连接 Python 与 PHP 生态

AtomUI 是基于 .NET 技术的 Ant Design 实现，致力于将 Ant Design 优秀高效的设计语言和体验带到 Avalonia/.NET 跨平台桌面软件研发领域。

Node调用WinApi,涵盖窗口,进程，GDI等方法的原生调用或封装。

依赖ZLMediaKit实现的一个简单的GB28181服务器，并提供了一个Client用于测试。支持Windows、Linux。

PCL库C#接口 & 点云工作室

实现Modbus RTU/Modbus TCP主从站

🔥🔥🔥轻量级动态线程池，内置监控告警功能，基于主流配置中心（已支持Nacos、Apollo、ZK，可通过SPI自定义实现）。Lightweight dynamic threadpool, with monitoring and alarming functions, base on popular config centers, can be customized through SPI.

㊙4千行，仅头文件，全平台 GUI库；适用于：物联网、嵌入式、单片机、桌面应用。

Qt 模仿企业微信界面 本项目为Qt实现企业微信界面项目，纯界面逻辑，不包含真实业务逻辑。主要用于学习QWidget的使用，包含绘制，布局，信号，事件，重写，多线程，qss等技术使用。