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AiLearning
AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLP
apache-shiro-tutorial-webapp
A step-by-step tutorial showing how to secure a web app with Apache Shiro
ChatGLM-6B
ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model
chatgpt_academic
科研工作专用ChatGPT拓展，特别优化学术Paper润色体验，支持自定义快捷按钮，支持markdown表格显示，Tex公式双显示，代码显示功能完善，新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能
ddia
《Designing Data-Intensive Application》DDIA中文翻译
DomainDrivenDesign
This is a series presentations about Domain Driven Design
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Documentation for Study Kafka Source Codes
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Write down something that are useful to help people to be an architect
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jalyshen/DDD-CargoTracker
本技术专栏以货物运输系统（Cargo Tracker application ）为示例，讲解领域驱动设计的建模过程，以及代码实现细节。
jalyshen/dubbo
Apache Dubbo is a high-performance, java based, open source RPC framework.
jalyshen/elasticsearch-analysis-ik
The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer into elasticsearch, support customized dictionary.
jalyshen/flink-commodity-recommendation-system
:whale:基于 Flink 的商品实时推荐系统。使用了 redis 缓存热点数据。当用户产生评分行为时，数据由 kafka 发送到 flink，根据用户历史评分行为进行实时和离线推荐。实时推荐包括：基于行为和实时热门，离线推荐包括：历史热门、历史优质商品和 itemcf 。
jalyshen/HanLP
中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 成分句法分析 语义依存分析 语义角色标注 指代消解 风格转换 语义相似度 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理
jalyshen/JavaAndR
This is the bridge between Client side (Web or mobile app) and R service
jalyshen/kettle-web
基于spring boot通过java代码调用kette
jalyshen/LMFlow
An Extensible Toolkit for Finetuning and Inference of Large Foundation Models. Large Language Model for All.
jalyshen/Machine-Learning-for-OpenCV-Second-Edition
Machine Learning for OpenCV Second Edition, published by Packt
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jalyshen/objectfactory_over_mybatis
This is object factory based on DDD, and implementation over Mybatis
jalyshen/PerformanceTestFramework
This is a performance testing framework, offers the multiple thread execution suite to run the test cases
jalyshen/spring-reading
涵盖了 Spring 框架的核心概念和关键功能，包括控制反转（IOC）容器的使用，面向切面编程（AOP）的原理与实践，事务管理的方式与实现，Spring MVC 的流程与控制器工作机制，以及 Spring 中数据访问、安全、Boot 自动配置等方面的深入研究。此外，它还包含了 Spring 事件机制的应用、高级主题如缓存抽象和响应式编程，以及对 Spring 源码的编程风格与设计模式的深入探讨。
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