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。
使用Qt工具将一些图论的算法可视化，目前支持的算法有Bellman，Floyd算法，网络单纯形法求解最小费用流。
💎迄今为止最全面的分布式主键ID生成器。 💎优化的雪花算法（SnowFlake）——雪花漂移算法，在缩短ID长度的同时，具备极高瞬时并发处理能力（50W/0.1s）。 💎原生支持 C#/Java/Go/Rust/C/SQL 等多语言，且提供 PHP 扩展及 Python、Node.js、Ruby 多线程安全调用动态库（FFI）。💎支持容器环境自动扩容（自动注册 WorkerId ），单机或分布式唯一IdGenerator。
