🔥🔥🔥使用MyBatisPlus的方式，优雅的操作向量数据库 Milvus，同时支持spring和solon
国内人气最高的Java人工智能算法框架(java版pytorch)。它可以Maven一键丝滑引入我们的Java项目，无需任何额外的环境配置与依赖，做到开箱即用。再者，它既有一些我们已经封装好的图像目标检测及人工智能客服的模块，也提供各种深度学习，机器学习，强化学习，启发式学习，矩阵运算，求导函数，求偏导函数等底层算法工具。
zyplayer-doc是一款专注于个人与企业私有化部署使用的知识库、WIKI文档管理系统，丰富的功能可满足企业几乎所有的文档管理场景需求。
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器：支持 Markdown 语法、自定义主题样式、内容管理、多图床、AI 助手等特性
【企业级在线文档】，解决企业内部文档编辑、知识沉淀、知识协同等痛点。项目主要采用Java开发，基础框架采用JVS（spring cloud+Vue）。适用场景：适用于个人、团队、企业使用，提供云笔记、个人知识沉淀、在线产品手册、团队内部知识库、在线电子教程、全文内容搜索、CMS内容展示等功能。支持私有化部署场景。
smart-doc是一款同时支持java restful api和apache dubbo rpc接口文档生成的工具。完全基于注释生成文档，做到零侵入。
BookStack，基于MinDoc，使用Beego开发的在线文档管理系统，功能类似Gitbook和看云。
MrDoc觅思文档，适合于个人和中小型团队的在线文档、知识库管理私有化部署方案，全面支持跨平台（Windows、macOS、Linux）和跨终端（Web、PC、手机）同步
本项目是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统，专为大规模信息检索和智能搜索设计。利用微软Semantic Kernel进行深度学习和自然语言处理，结合.NET 8和react前端框架，后台采用MasaFramework，实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。我们的目标是提供一个能够理解和处理复杂查询的智能搜索解决方案，帮助用户快速准确地获取所需信息。
蘑菇博客(MoguBlog)，一个基于微服务架构的前后端分离博客系统。Web端使用Vue + Element , 移动端使用uniapp和ColorUI。后端使用Spring cloud + Spring boot + mybatis-plus进行开发，使用 Jwt + Spring Security做登录验证和权限校验，使用ElasticSearch和Solr作为全文检索服务，使用Github Actions完成博客的持续集成，使用ELK收集博客日志，文件支持上传七牛云和Minio，支持Docker Compose脚本一键部署。
轻量，快速，稳定，可编排的组件式规则引擎。 拥有全新设计的DSL规则表达式。 组件复用，同步/异步编排，动态编排，支持超多语言脚本，复杂嵌套规则，热部署，平滑刷新规则等等功能，让你加快开发效率！
mybatis 增强工具包，简化 CRUD 操作。 文档 http://baomidou.com 低代码组件库 http://aizuda.com
RuoYi AI 是一个全栈式 AI 开发平台，旨在帮助开发者快速构建和部署个性化的 AI 应用。
VectoRex 是一个纯 Java 实现的高性能、可扩展的向量数据库，专为现代 AI 和大数据应用设计。它结合了高效的向量索引（HNSW）和强大的标量索引（倒排索引、范围索引），支持复杂的混合查询（向量 + 标量），适用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等场景。VectoRex 还实现了 BM25 检索功能，能够高效处理文本相关性搜索，特别适合中文分词和自然语言处理任务。
novel 是一套基于时下最新 Java 技术栈 Spring Boot 3 + Vue 3 开发的前后端分离学习型小说项目，配备保姆级教程手把手教你从零开始开发上线一套生产级别的 Java 系统，由小说门户系统、作家后台管理系统、平台后台管理系统等多个子系统构成。包括小说推荐、作品检索、小说排行榜、小说阅读、小说评论、会员中心、作家专区、充值订阅、新闻发布等功能。
java利用 皮尔森(pearson)相关系数实现千人千面的推荐算法系统
novel-plus 是一个多端（PC、WAP）阅读 、功能完善的小说 CMS 系统。包括小说推荐、小说检索、小说排行、小说阅读、小说书架、小说评论、小说爬虫、会员中心、作家专区等功能，支持自定义多模版、可拓展的多种小说内容存储方式（内置数据库分表存储和 TXT 文本存储）、阅读主题切换、多爬虫源自动采集和更新小说数据、会员充值、订阅模式、新闻发布和实时统计报表。
基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统，实现了基于用户的协同过滤推荐算法，根据评分数据计算推荐，同时还使用了新用户喜好标签进行混合推荐，及将两种推荐结果全部输出，解决了冷启动和数据稀疏性问题。同时采用基于统计的热点推荐和相关推荐等。采用爬虫收集新闻数据实时更新新闻数据和推荐结果。 SpringBoot或SSM两种框架可选+Mysql，采用基于用户的协同过滤推荐算法。
