AI模型训练平台是一个基于 Python Flask 的 Web 多模态大模型 + PT 模型的双重自动标注平台，提供数据增强闭环："小数据→简单模型→辅助标注→大数据→精确模型" 的完整循环 专门为 YOLOv8/11 目标检测模型的全生命周期管理而设计，旨在为 AI 开发者和研究人员提供一个完整的、易用的目标检测模型训练解决方案。
以 “低门槛、高效率、全流程” 为核心，既解决了传统目标检测训练中 “配置复杂、标注繁琐、部署困难” 的痛点，又通过 AI 辅助功能和可视化设计降低了技术门槛，同时支持多场景落地需求，兼顾新手友好性与专业扩展性。全新一代的自动标注训练 目标检测平台 Labeling Platform
Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署 YOLOv8 模型，支持CPU和GPU，使用tensorboard实时查看训练进度，具备数据集自动分割功能。
Apboa 一个基于 AgentScope 构建的可视化智能体平台，支持敏感词 · 多模型接入 · 定时任务 · 多模态 · Hook（硬编码 + 在线） · Tool（硬编码 + 在线） · Skill · MCP · RAG · Human-in-the-Loop · 多智能体 · AGUI 。
基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点
🔥🔥🔥 lingclaw 是一个大模型+小模型的AI中台，可以被多系统多平台接入，提供完备的AI能力。大模型+小模型可以弥补大模型垂直领域不足，如小模型人脸识别，识别成功结果告诉大模型，以便更好的交互效果
开箱即用的JAVAAI在线训练识别平台&OCR平台AI合集包含旦不仅限于(车牌识别、安全帽识别、抽烟识别、常用类物识别等) 图片和视频识别 可自主 融合了AI图像识别opencv、yolo、ocr、esayAI内核识别;AI智能客服、AI语言模型、 无任何第三方API接口可定制化自主离线化部署并自主化行业化使用 避免占用内存、GPU消耗训练与识别分开使用;
免费，可商用，Java AI 人工智能一站式解决方案，为工作减负，为产品研发加速。项目类别包括：Java版 Pytorch 训练引擎，AI SDK，web应用等在内，合计超过100个项目组成的项目集。
WEB VIDEO PLATFORM是一个基于GB28181-2016标准实现的网络视频平台，负责实现核心信令与设备管理后台部分，支持NAT穿透，支持海康、大华、宇视等品牌的IPC、NVR、DVR接入。支持国标级联，支持rtsp/rtmp等视频流转发到国标平台，支持rtsp/rtmp等推流转发到国标平台。
目前是工业物联网通信工具，1、包含西门子S7协议，目前可以访问西门子 S300，S400，S1200，S1500，S200smart以及西门子机床828D，2、包含Modbus通信协议，3、包含三菱MC通信协议，4、包含RTSP, RTCP, RTP, FMP4通信协议（用于海康摄像头WEB监控），5、包含字节解析工具；
一款高颜值、现代化的自动化运维及轻量堡垒机，提供服务器智能运维解决方案。支持资产管理分组、SSH SFTP 终端、文件上传下载、文件在线编辑、命令批量执行、多主机文件分发、cron 表达式配置计划任务，安全保障等。该项目是由 java 实现, 前端使用 vue + arco, 后端使用 springboot, 支持 docker 部署的服务器运维, linux windows 系统运维平台。
国内人气最高的Java人工智能算法框架(java版pytorch)。它可以Maven一键丝滑引入我们的Java项目，无需任何额外的环境配置与依赖，做到开箱即用。再者，它既有一些我们已经封装好的图像目标检测及人工智能客服的模块，也提供各种深度学习，机器学习，强化学习，启发式学习，矩阵运算，求导函数，求偏导函数等底层算法工具。
