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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。

Lazyeat 吃饭时看剧/刷网页不想沾油手？ 对着摄像头比划手势就能暂停视频/全屏/切换视频！Lazyeat is a touch-free controller for use while eating! Don't want greasy hands while watching shows or browsing the web during meals? You can pause videos/full screen/switch videos just by gesturing to the camera!

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TQSec LogAnalysisBot V1.0.0 是一个基于Nginx日志的攻击检测和分析工具。它使用深度学习模型来识别和分类攻击行为，帮助安全团队及时发现和响应安全威胁。 我们希望使用最小的资源占用实现最精准的识别。该模型文件仅不到3M大小，目前使用PHP的日志进行训练，您可以客制化独属于您的专业识别的模型。

一个基于Flask和iptables的Web界面防火墙管理系统，支持通过Web界面配置和管理Linux服务器的iptables规则。

RT-Thread是一个来自中国的开源物联网操作系统，它提供了非常强的可伸缩能力：从一个可以运行在ARM Cortex-M0芯片上的极小内核，到中等的ARM Cortex-M3/4/7系统，甚至是多核，64位的ARM Cortex-A，MIPS32/64处理器的功能丰富系统

🔥 基于大模型和 RAG 的智能问数系统。Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.

AI模型训练平台是一个基于 Python Flask 的 Web 多模态大模型 + PT 模型的双重自动标注平台，提供数据增强闭环："小数据→简单模型→辅助标注→大数据→精确模型" 的完整循环 专门为 YOLOv8/11 目标检测模型的全生命周期管理而设计，旨在为 AI 开发者和研究人员提供一个完整的、易用的目标检测模型训练解决方案。