一套开箱即用的中文OCR识别工程，基于CRNN网络结构（CNN特征提取 + BiLSTM序列建模 + CTC损失函数），专为中文印刷体和部分手写风格文本设计。内含已标注的360CC中文场景文字数据集（图像+文本标签）、预训练模型文件（checkpoints目录）、完整训练脚本（train.py）和单图识别演示脚本（demo.py）。项目自带loss曲线图（train_loss.png、tb_los

613张来自VOC2012训练验证集的高清盆栽植物实拍图，全部经过人工复核并统一提取为单类别'pottedplant'。每张图配有高精度边界框标注，同时提供两种开箱即用格式：YOLO系列（Ultralytics YOLOv5/v8/v10、Darknet等）所需的归一化坐标.txt文件，以及符合PASCAL VOC规范、含完整图像元信息和目标结构的.xml文件。图像覆盖桌面、窗台、阳台、办公区等典

直接运行就能用的火焰检测方案，内置flame.mp4实拍火焰视频和flame文件夹里的多张测试图。核心脚本flame.py用纯OpenCV实现，不依赖深度学习模型，通过RGB通道分析、自适应阈值分割、形态学去噪和连通域筛选识别火焰区域。支持两种模式：拖入单张图片或整个flame文件夹批量处理，自动保存带框标注的结果图和火焰坐标文本；也可读取视频逐帧分析，在画面中标出疑似火焰区域并实时显示。适配Py

直接导入就能跑的51单片机红外遥控仿真方案，基于STC89C51/52兼容芯片，完整实现NEC协议红外信号接收、解码与响应。包里有两套可选固件：遥控.hex用于模拟红外发射端按键行为，解码.hex用于接收端解析并驱动LCD1602显示键值；Keil uVision5工程结构清晰，含main.c主控逻辑、解码.c核心算法模块、解码LCD.c显示适配代码，所有.LST、.OBJ、.M51、.PLG等编

本文探讨了如何利用LangGraph检查点技术构建可持续学习的对话系统，为AI代理打造数字化的'记忆宫殿'。通过检查点机制，对话系统能够实现状态持久化、历史回溯和情感记忆，显著提升交互连贯性和用户体验。文章详细介绍了检查点的核心能力、调试优化方法及在生产环境中的实践指南。

一个开箱即用的TCP多人实时聊天工具，服务端用server1.py实现消息广播与多连接管理，客户端client1.py基于wxPython构建图形界面，支持用户登录、发送消息、接收广播。配套提供运行截图（chat.jpg、jure4.jpg等）、调试日志socket_wrong.txt用于排查连接异常、密码文件psw.txt用于简易身份验证，以及PyCharm工程配置（.idea目录）。依赖明确：

用普通摄像头就能识别引体向上动作，自动统计次数并给出基础得分。核心基于MediaPipe人体关键点检测，精准捕捉肩、肘、腕、髋等关节运动轨迹，判断手臂屈伸周期是否完整、身体是否保持悬垂、节奏是否稳定。主程序main.py支持本地视频或实时摄像头输入，输出带骨骼标注的可视化画面和计数结果；GestureTrack模块负责手势状态识别，HumanStatus模块判断身体姿态合规性，GestureSco

专为交通肇事类裁判文书设计的中文命名实体识别工具，能自动抽取出事故时间、地点、当事人姓名、车辆类型、责任划分等结构化字段。底层模型融合BERT中文法律预训练权重、BiLSTM长程建模能力与CRF序列标注优化机制，显著提升实体边界识别精度。提供完整可运行工程：含数据清洗（data_utils.py、loader.py）、模型构建（model.py、rnncell.py）、训练（train.py）、预

直接运行就能出结果的模糊聚类Python工具包，内置完整FCM算法手写代码（非调库黑盒），同时兼容skfuzzy库做对比验证。提供run.py主入口和Jupyter Notebook（code.ipynb）两种执行方式，dataLoader.py自动读取聚类数据.xlsx，Trainer.py封装训练流程，vision.py生成散点图、类别分布图（如PTDTC_类别0.png）、损失曲线（loss

这个工具用Python写成，专门用来从同人小说和轻小说网站批量抓取内容，支持tongrenquan.org、jpxs123.com、www.bixiange.top、lightnovel.us、heros-web.com、nhimmeo等十多个站点。每个站点都有独立的配置文件（.ini）和用户脚本（.user.js），能自动应对页面反爬、JavaScript动态加载、AES/RSA加密内容等常见障