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。

LAC全称Lexical Analysis of Chinese，是百度自然语言处理部研发的一款联合的词法分析工具，实现中文分词、词性标注、专名识别等功能

🔥🔥🔥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.

用于创建 Microsoft Word 文档的 C++ 类库，支持插入表格、图片、列表，支持修改页面格式、段落格式、字体格式和表格格式，支持新建段落样式、字体样式。

CDroid 是一套基于C++11开发的高仿安卓的跨平台GUI引擎，兼容Android Studio设计工具。设计目标针对中高端嵌入式设备，旨在为中高端设备提供媲美安卓的UI设计效果。同时也让安卓开发者能轻松切入到嵌入式开发领域。

Qt自定义UI库，主要提供无边框窗口和一些自定义控件，方便Qt开发。

FastCAE，是一套开源国产CAE软件集成开发平台。面向求解器开发者，平台定义了规范的数据接口，支持插件开发模式，可视化配置手段，基于平台可轻松集成用户自研求解程序和第三方求解器。 FastCAE的本质是一套CAE软件集成接口标准和数据标准框架，基于该框架集成任意的求解器、前处理、后处理等功能模块。平台默认提供完整的几何交互、网格划分、结果可视化、边界条件、材料库等模块，为自主CAE软件产品化提供一体化解决方案，让用户享受集合前处理、求解计算、后处理于一体的平台化集成体验。

基于Qt，为嵌入式、Android、iOS、桌面开发制作的应用程序开发框架。

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。

通用服务器引擎（常用库封装）