接口自动化框架超级实用!本人已在企业中落地使用，目前已经测试多条用例，完全可以落地企业中接口自动化测试。可以大大提高我们测试人员的工作效率。详情了解qq群:587704226.希望各位给颗星星！！！
本框架主要是基于 Python + pytest + allure + log + yaml + mysql + 钉钉通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架，本框架优势在于易维护，功能丰富，测试人员只需要维护测试用例，零基础小白也可以快速上手，框架支持多环境、多角色任意切换，支持接口响应断言以及数据库断言。
云原生且易用的应用管理平台 | Cloud-native and easy-to-use application management platform
Scriptis是一款支持在线写SQL、Pyspark、HiveQL等脚本，提交给Linkis执行的数据分析Web工具，且支持UDF、函数、资源管控和智能诊断等企业级特性。
wxa是一个渐进式小程序开发框架，专注于小程序原生开发，在保留小程序简单入门、快速开发的特点下，提供一系列能力，解决工程化、代码复用的痛点，提高开发效率并改善开发体验。
聚合支付，IJPay 让支付触手可及，封装了微信支付、QQ支付、支付宝支付、京东支付、银联支付、PayPal支付等常用的支付方式以及各种常用的接口。不依赖任何第三方 mvc 框架，仅仅作为工具使用简单快速完成支付模块的开发，可轻松嵌入到任何系统里。
Cloud-Platform是国内首个基于Spring Cloud微服务化开发平台，具有统一授权、认证后台管理系统，其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API管理等多个模块，支持多业务系统并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁，架构清晰，适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Eureka、Fegin、Ribbon、Zuul、Hystrix、JWT Token、Mybatis等主要框架和中间件，前端采用vue-element-admin组件。
J-IM 是用JAVA语言,基于t-io开发的轻量、高性能、单机支持几十万至百万在线用户IM，主要目标降低即时通讯门槛，快速打造低成本接入在线IM系统，通过极简洁的消息格式就可以实现多端不同协议间的消息发送如内置(Http、Websocket、Tcp自定义IM协议)等，并提供通过http协议的api接口进行消息发送无需关心接收端属于什么协议，一个消息格式搞定一切！
基于SpringBoot2.x、SpringCloud和SpringCloudAlibaba并采用前后端分离的企业级微服务多租户系统架构。并引入组件化的思想实现高内聚低耦合并且高度可配置化，适合学习和企业中使用。真正实现了基于RBAC、jwt和oauth2的无状态统一权限认证的解决方案，面向互联网设计同时适合B端和C端用户，支持CI/CD多环境部署，并提供应用管理方便第三方系统接入；同时还集合各种微服务治理功能和监控功能。模块包括:企业级的认证系统、开发平台、应用监控、慢sql监控、统一日志、单点登录、Redis分布式高速缓存、配置中心、分布式任务调度、接口文档、代码生成等等。
mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现，采用Docker容器化部署。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。
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HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。
快快 star 4.0 无限制版发布了。JeeSite 快速开发平台，不仅仅是一个后台开发框架，它是一个企业级快速开发解决方案，基于 Spring Boot、Spring MVC、Shiro、MyBatis、Beetl、Bootstrap、AdminLTE 在线代码生成功能，采用经典开发模式，让初学者能够更快的入门并投入到团队开发中去。在线代码生成功能，包括模块如：组织机构、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、内容管理、工作流等。采用松耦合设计，模块增减便捷；界面无刷新，一键换肤；众多账号安全设置，密码策略；文件在线预览；消息推送；多元化第三方登录；在线定时任务配置；支持集群，支持SAAS；支持多数据源；支持读写分离、分库分表；支持微服务应用。
基于Spring Boot 2.3、 Spring Cloud Hoxton & Alibaba、 OAuth2 的RBAC 权限管理系统。 记得右上角点个star 关注更新
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使用TensorFlow，CNN识别4位字符验证码，60万次训练，90.02%正确率
