leosimple,github

hwpanmodal

HWPanModal presents controller from bottom and drag to dismiss, high customize. iOS13 default modalPresentationStyle. 任意形式的底部弹框动画；头条、知乎、抖音弹出评论效果；地图浮层，iOS13 present默认模态效果。

imboy

基于 cowboy 的即时聊天后端服务，使用 "8核16G 主机（100万PPS）"压测，保持100万+TCP稳定在线90分钟以上

imboy-flutter

后端服务自研的IM客户端（基于 cowboy 的即时聊天后端服务，使用 "8核16G 主机（100万PPS）"压测，保持100万+TCP稳定在线90分钟以上）

ksplayer-web

KSPlayer是金山云的Web端视频播放器，该播放器Web SDK让您可以在所有主要的桌面和移动端浏览器上播放mp4，m3u8格式的点播视频和rtmp、hls、http-flv协议的直播视频。KSPlayer基于video.js框架开发，提供更稳定和易于使用的API。

lua-nginx-redis-rtmp-hls-websocket

nginx和其他服务器搭建直播平台

luckyframeclient

LuckyFrame测试平台是一款免费开源的测试平台，最大的特点是全纬度覆盖了接口自动化、WEB UI自动化、APP自动化，并且支持分布式测试，测试关键字驱动也很大程度上解决了测试同学代码基础弱的问题。同时也集成了质量管理相关的一些功能，解决QA的日常工作中，项目过程数据的收集问题，并能展示一些简单质量报表。更多功能可以关注公众号或是访问官网了解哦。

luckyframeweb

LuckyFrame测试平台是一款免费开源的测试平台，最大的特点是全纬度覆盖了接口自动化、WEB UI自动化、APP自动化，并且支持分布式测试，测试关键字驱动也很大程度上解决了测试同学代码基础弱的问题。同时也集成了质量管理相关的一些功能，解决QA的日常工作中，项目过程数据的收集问题，并能展示一些简单质量报表。更多功能可以关注公众号或是访问官网了解哦。

mission_management

基于odoo的人员管理系统 - 主要对人员的周工作情况进行统计汇总方便leader及时查看人员情况

mobileimsdk

一个原创移动端IM通信层框架，轻量级、高度提炼，历经8年、久经考验。可能是市面上唯一同时支持UDP+TCP+WebSocket三种协议的同类开源框架，支持iOS、Android、Java、H5，服务端基于Netty。

musicplayer2

这是一款可以播放常见音频格式的音频播放器。支持歌词显示、歌词卡拉OK样式显示、歌词在线下载、歌词编辑、歌曲标签识别、Win10小娜搜索显示歌词、频谱分析、音效设置、任务栏缩略图按钮、主题颜色等功能。播放内核为BASS音频库(V2.4)。

🔥 🎉newbee-mall是一套电商系统，包括基础版本(Spring Boot+Thymeleaf)、前后端分离版本(Spring Boot+Vue 3+Element-Plus+Vue-Router 4+Vuex 4+Vant 3) 、秒杀版本、Go语言版本、微服务版本(Spring Cloud Alibaba+Nacos+Sentinel+Seata+Spring Cloud Gateway+OpenFeign)。前台商城系统包含首页门户、商品分类、新品上线、首页轮播、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单结算、订单流程、个人订单管理、会员中心、帮助中心等模块。后台管理系统包含数据面板、轮播图管理、商品管理、订单管理、会员管理、分类管理、设置等模块。

nfu-guide-map

📍 地图导览小程序 — 南苑导览 🚶 仅需修改配置即可适配任意场景的个性化定制地图小程序

node-craiyon

Node.js API client for the Craiyon AI image generator.

novel-fpg

小说开源项目，前端基于Flutter，后端是Python + Go双端，各自基于Flask、Gin实现了一遍，包含了用户注册、登录、jwt鉴权、签到、任务、书架、阅读器、购买章节、搜索书籍、绑定第三方账号、设置等功能。

nplayer

🚀 支持移动端、支持 SSR、支持直播，可以接入任何流媒体。高性能的弹幕系统。高度可定制，所有图标、主题色等都可以替换，并且提供了内置组件方便二次开发。无第三方运行时依赖。

openvanilla

Providing common input methods to Mac users

plabel

半自动标注系统是基于BS架构，由鹏城实验室叶齐翔教授团队自主研发，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，减少人工标注和人工参与过程。

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