数据类型

知识数据

知识数据主要指用户和平台提供各类课程和实训项目的辅助信息，如用户、课程、实训基本信息，知识点、标签、测试集基本评估信息等，作业、测验等基本教学信息。可用于辅助推荐，提高准确率并缓解冷启动问题。

行为数据

行为指用户在平台内进行学习活动及系统反馈结果所产生的数据。如参与讨论，完成实训任务，观看课程视频、代码行数、代码质量指数、代码运行时间/空间复杂度、获得的技能标签、通关的实训数、实验评测次数、实训总时长、学习持续性（每次学习时长）、学习积极性（学习）等，详细的交互行为数据有助于精细刻画用户的学习过程，从而挖掘用户学习习惯和知识水平，以此进行个性化推荐。

其它

如社区贡献度、自定义实验数量/质量、实验创新新突破指数、评测机制创新性指数等。

数据接口

知识数据

• 赛题题目：基于AI技术的智能桌面管理系统
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
    • GPU负载调控
    • 窗口自动调整
    • 智能焦点窗口管理
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）
    • 性能优化（30%）
    • 代码规范性（20%）
    • 文档质量（10%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• Conflicts:
• src/forge/Main/sub/UpdateDescModal.jsx
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 神行：基于条件语义扩展的推测解码加速框架
  • 技术背景
  • 技术选型
    • 推理框架选型：llama.cpp vs. vLLM
    • 基准模型选型：MiniCPM
  • 技术方案
    • 传统基于推测解码技术的大模型推理加速
      • 算法详解
      • 算法局限
    • “神行“框架设计
      • 核心构成
      • 工作流
  • 部署指南
    • 软硬件说明
    • 环境准备
    • 运行及结果
  • 性能测试
    • 基准模型性能验证
      • 实验模型组合
      • 对照组与实验组设置
      • 实验结果与分析
        • 1. 准确度分析：验证无损优化
        • 2. 解码速度分析：量化加速效果
    • 通用性与鲁棒性验证
      • 实验模型组合
      • 实验设置
      • 实验结果与分析
• 赛题题目：面向Linux的分布式异构GNN负载均衡优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
    • 1. 开发环境
    • 2. 功能要求
  • 评分标准：
    • 1. 功能完整性（25%）：评估参赛队伍开发的系统是否达成本赛题的基本功能要求。系统应具备全面的功能模块，涵盖核心功能与辅助工具，以确保在实际应用中能够高效、准确地完成任务。此外，还应包含必要的错误处理和日志记录功能，以保障系统的稳定性和可维护性。
    • 2. 负载均衡效果（25%）：此标准旨在确保集群中各节点的工作负载均匀分布，避免部分节点过载而其他节点闲置，从而提高整体运行效率与响应速度，保障系统稳定运行，提升用户体验。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 3. 计算效率提升（25%）：要求集群平均资源利用率相较于原始状态有显著改善，通过优化资源调度策略、合理分配计算、存储和网络资源，减少资源浪费，确保资源能被充分利用，同时满足不同任务的需求，提升系统的整体效益。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 4. 可扩展性（15%）：评估系统架构的灵活性与适应性，强大的可扩展性使系统能适应功能增长与变化。系统需支持接入多种图划分策略，以便根据实际需求灵活调整图的划分方式，优化数据分布与处理流程，从而提高系统在处理大规模数据和复杂任务时的性能与效率。
    • 5. 代码与文档质量（10%）：代码的规范性和可读性是项目长期维护与迭代的关键，良好的文档则有助于用户理解和使用系统。代码应遵循开源社区的代码风格要求，结构清晰、注释详尽，便于后续的维护与功能扩展。文档需包含系统架构图，直观展示系统各组件的结构与交互关系；使用说明应详细准确，指导用户顺利安装、配置和操作系统的各项功能。
    • 6. 加分项：
  • 赛题联系人：
  • 参考文献：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：基于AI的系统参数智能调优技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
  • 以开源为核心的 IAM / IDaaS 身份管理平台
  • 项目介绍
  • 微信交流群
  • 核心特性
  • 系统架构
  • 功能描述
  • 技术架构
  • 安装部署
  • 微信公众号
  • 版权声明
  • 参与贡献
  • Star History
  • FOSSA Status
  • License
• Swiftlet Data for Swift and SwiftUI
  • Installation
  • What’s Included
  • Action Codable
    • Swift Portable Object Notation
    • Swiftlet Data Providers
  • Action SQL Parser
• ob-operator
  • Quick Start
    • Prerequisites
    • Deploy ob-operator
      • Using YAML configuration file
      • Using Helm chart
      • Using terraform
      • Using CLI tool (okctl)
      • Verify deployment
    • Deploy OceanBase Cluster
    • Connecting to the OceanBase Cluster
    • OceanBase Dashboard
  • Project Architecture
  • Features
  • Storage Compatibility
  • Supported OceanBase Versions
  • Development requirements
  • Documents
  • Getting Help
  • Contributing
  • License
• 队名：call me我去
  • 依赖工具安装
    • 系统工具
    • 安装命令
    • 数据训练
  • 可视化流程：
    • 1.Prometheus启动
      • prometheus.yml配置：
    • 2.Node_Exporter启动
    • 3.Node_exporter数据转化
• CVPR2021
  • 旋转目标检测
  • Few-Shot目标检测
  • 半监督目标检测
• 域自适应目标检测
  • 自监督目标检测
  • 弱监督目标检测
  • 其他
• 单/多目标跟踪(Object Tracking)
  • 单目标跟踪
  • 多目标跟踪
• 语义分割(Semantic Segmentation)
  • 弱监督语义分割
  • 半监督语义分割
  • 域自适应语义分割
  • Few-Shot语义分割
  • 无监督语义分割
  • 视频语义分割
  • 其它
• 实例分割(Instance Segmentation)
  • 视频实例分割
• 全景分割(Panoptic Segmentation)
• 医学图像分割
• 视频目标分割(Video-Object-Segmentation)
• 交互式视频目标分割(Interactive-Video-Object-Segmentation)
• 显著性检测(Saliency Detection)
• 伪装物体检测(Camouflaged Object Detection)
• 协同显著性检测(Co-Salient Object Detection)
• 协同显著性检测(Image Matting)
• 行人重识别(Person Re-identification)
• 行人搜索(Person Search)
• 视频理解/行为识别(Video Understanding)
• 人脸识别(Face Recognition)
• 人脸检测(Face Detection)
• 人脸活体检测(Face Anti-Spoofing)
• Deepfake检测(Deepfake Detection)
• 人脸年龄估计(Age Estimation)
• 人脸表情识别(Facial Expression Recognition)
• Deepfakes
• 人体解析(Human Parsing)
• 2D/3D人体姿态估计(2D/3D Human Pose Estimation)
  • 2D 人体姿态估计
  • 3D 人体姿态估计
• 动物姿态估计(Animal Pose Estimation)
• 手部姿态估计(Hand Pose Estimation)
• Human Volumetric Capture
• 场景文本检测(Scene Text Detection)
• 场景文本识别(Scene Text Recognition)
• 图像压缩
• 模型压缩/剪枝/量化
  • 模型剪枝
  • 模型量化
• 知识蒸馏(Knowledge Distillation)
• 超分辨率(Super-Resolution)
• 去雾(Dehazing)
  • 视频超分辨率
• 图像恢复(Image Restoration)
• 图像补全(Image Inpainting)
• 图像编辑(Image Editing)
• 图像描述(Image Captioning)
• 字体生成(Font Generation)
• 图像匹配(Image Matcing)
• 图像融合(Image Blending)
• 反光去除(Reflection Removal)
• 3D点云分类(3D Point Clouds Classification)
• 3D目标检测(3D Object Detection)
• 3D语义分割(3D Semantic Segmentation)
• 3D全景分割(3D Panoptic Segmentation)
• 3D目标跟踪(3D Object Trancking)
• 3D点云配准(3D Point Cloud Registration)
• 3D点云补全(3D Point Cloud Completion)
• 3D重建(3D Reconstruction)
• 6D位姿估计(6D Pose Estimation)
• 相机姿态估计
• 深度估计(Depth Estimation)
• 立体匹配(Stereo Matching)
• 光流估计(Flow Estimation)
• 车道线检测(Lane Detection)
• 轨迹预测(Trajectory Prediction)
• 人群计数(Crowd Counting)
• 对抗样本(Adversarial Examples)
• 图像检索(Image Retrieval)
• 视频检索(Video Retrieval)
• 跨模态检索(Cross-modal Retrieval)
• Zero-Shot Learning
• 联邦学习(Federated Learning)
• 视频插帧(Video Frame Interpolation)
• 视觉推理(Visual Reasoning)
• 图像合成(Image Synthesis)
• 视图合成(View Synthesis)
• 风格迁移(Style Transfer)
• 布局生成(Layout Generation)
• Domain Generalization
• Domain Adaptation
• Open-Set
• Adversarial Attack
• “人-物”交互(HOI)检测
• 阴影去除(Shadow Removal)
• 虚拟换衣(Virtual Try-On)
• 标签噪声(Label Noise)
• 视频稳像(Video Stabilization)
• 数据集(Datasets)
• 其他(Others)
• 待添加(TODO)
• 不确定中没中(Not Sure)
  • MindSpore介绍
    • 自动微分
    • 自动并行
  • 安装
    • pip方式安装
    • 源码编译方式安装
    • Docker镜像
  • 快速入门
  • 文档
  • 社区
    • 治理
    • 交流
  • 贡献
  • 分支维护策略
  • 现有分支维护状态
  • 版本说明
  • 许可证
• 队名：call me我去
  • 依赖工具安装
    • 系统工具
    • 安装命令
    • 数据训练
  • 可视化流程：
    • 1.Prometheus启动
      • prometheus.yml配置：
    • 2.Node_Exporter启动
    • 3.Node_exporter数据转化
• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• zixunla
• checkout-3ds-sdk-ios-framework
  • Requirements
  • Installation
    • Cocoapods
    • Carthage
    • Swift Package Manager
  • 目录
  • 如何使用
  • 播放列表
  • CDN加速
    • 本站 (iptv.vodtv.cn) - (主站)
    • 镜像站(vodtv.netlify.app) -（国内访问快）
    • 镜像站(raw.gitlink.org.cn) -（国内访问快）
    • 镜像站(raw.gitcode.com) -（国内访问快）
    • 镜像站(fastly.jsdelivr.net || cdn.jsdelivr.net) -（国内访问快）
    • 镜像站(cdn.gitmirror.com ) -（备用）
    • 原网址前加（ghproxy.net || mirror.ghproxy.com） -（国内访问快）
  • 当前更新
  • 免责申明
• IoTDB
• 简介
• 主要特点
  • 目录
• 快速开始
  • 环境准备
  • 安装
  • 从源码构建
    • 配置
  • 开始
    • 启动 IoTDB
    • 使用 IoTDB
      • 使用 Cli 命令行
      • 基本的 IoTDB 命令
    • 停止 IoTDB
  • 只编译 server
  • 只编译 cli
• 导入导出CSV工具
• 常见编译错误
• 联系我们
  • QQ群
  • Wechat Group
• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（60%）
    • 应用效果（20%）
    • 代码规范（10%）
    • 文档质量（10%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：面向Linux的分布式异构GNN负载均衡优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
    • 1. 开发环境
    • 2. 功能要求
  • 评分标准：
    • 1. 功能完整性（25%）：评估参赛队伍开发的系统是否达成本赛题的基本功能要求。系统应具备全面的功能模块，涵盖核心功能与辅助工具，以确保在实际应用中能够高效、准确地完成任务。此外，还应包含必要的错误处理和日志记录功能，以保障系统的稳定性和可维护性。
    • 2. 负载均衡效果（25%）：此标准旨在确保集群中各节点的工作负载均匀分布，避免部分节点过载而其他节点闲置，从而提高整体运行效率与响应速度，保障系统稳定运行，提升用户体验。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 3. 计算效率提升（25%）：要求集群平均资源利用率相较于原始状态有显著改善，通过优化资源调度策略、合理分配计算、存储和网络资源，减少资源浪费，确保资源能被充分利用，同时满足不同任务的需求，提升系统的整体效益。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 4. 可扩展性（15%）：评估系统架构的灵活性与适应性，强大的可扩展性使系统能适应功能增长与变化。系统需支持接入多种图划分策略，以便根据实际需求灵活调整图的划分方式，优化数据分布与处理流程，从而提高系统在处理大规模数据和复杂任务时的性能与效率。
    • 5. 代码与文档质量（10%）：代码的规范性和可读性是项目长期维护与迭代的关键，良好的文档则有助于用户理解和使用系统。代码应遵循开源社区的代码风格要求，结构清晰、注释详尽，便于后续的维护与功能扩展。文档需包含系统架构图，直观展示系统各组件的结构与交互关系；使用说明应详细准确，指导用户顺利安装、配置和操作系统的各项功能。
    • 6. 加分项：
  • 赛题联系人：
  • 参考文献：
  • 参赛资源支持：无
• Bilibili Music Assistant
  • 效果演示
    • 音乐搜索
    • 乐曲库
  • 功能特性
  • 系统要求
  • 安装和使用
    • 开发环境设置
    • 构建发布版本
  • 项目结构
  • 核心功能说明
    • 1. 音频下载
    • 2. 播放控制
    • 3. 数据库设计
    • 4. API 服务
  • 开发说明
    • 依赖库
    • 代码风格
  • 日志系统
  • 注意事项
• 赛题题目：面向Linux的分布式异构GNN负载均衡优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
    • 1. 开发环境
    • 2. 功能要求
  • 评分标准：
    • 1. 功能完整性（25%）：评估参赛队伍开发的系统是否达成本赛题的基本功能要求。系统应具备全面的功能模块，涵盖核心功能与辅助工具，以确保在实际应用中能够高效、准确地完成任务。此外，还应包含必要的错误处理和日志记录功能，以保障系统的稳定性和可维护性。
    • 2. 负载均衡效果（25%）：此标准旨在确保集群中各节点的工作负载均匀分布，避免部分节点过载而其他节点闲置，从而提高整体运行效率与响应速度，保障系统稳定运行，提升用户体验。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 3. 计算效率提升（25%）：要求集群平均资源利用率相较于原始状态有显著改善，通过优化资源调度策略、合理分配计算、存储和网络资源，减少资源浪费，确保资源能被充分利用，同时满足不同任务的需求，提升系统的整体效益。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 4. 可扩展性（15%）：评估系统架构的灵活性与适应性，强大的可扩展性使系统能适应功能增长与变化。系统需支持接入多种图划分策略，以便根据实际需求灵活调整图的划分方式，优化数据分布与处理流程，从而提高系统在处理大规模数据和复杂任务时的性能与效率。
    • 5. 代码与文档质量（10%）：代码的规范性和可读性是项目长期维护与迭代的关键，良好的文档则有助于用户理解和使用系统。代码应遵循开源社区的代码风格要求，结构清晰、注释详尽，便于后续的维护与功能扩展。文档需包含系统架构图，直观展示系统各组件的结构与交互关系；使用说明应详细准确，指导用户顺利安装、配置和操作系统的各项功能。
    • 6. 加分项：
  • 赛题联系人：
  • 参考文献：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：操作系统源代码的组件许可证识别与合规管理工具开发
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 许可证数据集构建（15%）：
    • 许可证识别准确率（40%）
    • 许可证合规性分析（30%）：
    • 项目规范与可视化（15%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：面向微服务基准的Trace监控数据采集与异常检测工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
  • 2025中国研究生操作系统开源创新大赛
    • 研究创新赛道 第6题
    • 赛题题目
      • WASM运行时引擎在ARMv8 CPU上的移植与性能优化
    • 赛题说明
    • 赛题要求
    • 评分标准
    • 赛题联系人
    • 参考资料
    • 参赛资源支持：无
    • 赛题题目：实时视频直播跨平台应用开发
      • 赛题说明：
      • 赛题要求：
      • 赛题联系人：
      • 参考资料：
      • 参赛资源支持：
      • 赛题交流讨论链接：
• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（60%）
    • 应用效果（20%）
    • 代码规范（10%）
    • 文档质量（10%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
    • 赛题题目：PC网上邻居
      • 赛题说明：
      • 赛题要求：
      • 评分标准：
      • 赛题联系人：
      • 参考资料：
      • 参赛资源支持：
      • 赛题交流讨论链接：
    • 赛题题目：端侧视觉系统点云构建
      • 赛题说明：
      • 赛题要求：
      • 评分标准：
      • 赛题联系人：
      • 参考资料：
      • 参赛资源支持：
      • 赛题交流讨论链接：
• 赛题题目：泛在开源操作系统第三方软件包自动化升级工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分细则：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：泛在开源操作系统第三方软件包自动化升级工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分细则：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：基于AI的系统参数智能调优技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• IntelligentUAVPathPlanningSimulationSystemS-Drone
  • Video Introduction
  • Main Features
    • 1. Software Interface
    • 2. Software Architecture (plug-ins to be implemented for some extended functions)
    • 3. Code
    • 4. Multidimensional View
      • Two-dimensional view (1)
      • Two-dimensional view (2)
      • 3d view
    • 5. UAV Control
      • Console Control
      • Intelligent Control
      • Ground Station Control
    • 6. Set Flight Mission
      • Flight Mission(1)
      • Flight Mission(2)
      • Flight Mission(3)
    • 7. Path planning
      • Directory Structure
        
    • Outdoor obstacle avoidance
      • Custom routes and obstacle areas
      • rrt_2D Path optimization effect chart
      • Search_2D Path optimization effect chart
    • Indoor obstacle avoidance
      • rrt_3D_Indoor obstacle avoidance renderings
      • Search_3D_Indoor obstacle avoidance renderings
    • Path optimization
      • The algorithm generates the flight status of each UAV, the navigation point and the flight distance information
      • Path optimization effect chart
  • Solve The Problem
  • Application Scenarios And Benefits
  • EXTENSION
    
    • On the formation simulation of multi-UAV
    • About the flight line under Flylitchi
    • Mission Planner + Google Earth log generates 3D trajectory maps
• 赛题题目： 基于可信执行环境的机密容器实现与优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（30%）：
    • 性能优化（50%）：
    • 文档质量（20%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（60%）
    • 应用效果（20%）
    • 代码规范（10%）
    • 文档质量（10%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：基于ARM处理器实现最佳NUMA亲和应用调优
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
  • 赛题交流讨论链接：
    • 赛题题目3：基于ArkUI-X实现高性能平台视图功能实现
      • 赛题说明：
      • 赛题要求：
      • 评分标准：
      • 赛题联系人：
      • 参考资料：
      • 参赛资源支持：
      • 赛题交流讨论链接：
• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 应用效果（50%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
  • 赛题题目：类ChromeOS的轻量级操作系统设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 用户体验（20%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 文档质量（20%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：模型对算力等效建模评估
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
    • 建模能力
    • 度量工具开发
    • 模型的输入输出参考如下：
  • 评分标准：
    • 模型覆盖度（40%）
    • 度量算法评估（40%）
    • 代码、文档完整性（20%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
  • 赛题交流讨论链接：
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 邻里+ (NetNeighbor Plus)
  • ✨ 核心特性
    • 🔍 高性能设备发现
    • 📁 灵活的文件共享
    • 🚀 高效文件传输
    • 🎨 现代化用户界面
  • 🏗️ 技术架构
    • 后端技术栈
    • 前端技术栈
    • 核心模块
      • 🔧 Core 模块
      • 🖥️ GUI 模块
  • 🚀 快速开始
    • 环境要求
    • 安装依赖
    • 运行应用
    • 命令行参数
  • 📖 使用指南
    • 1. 首次运行
    • 2. 配置共享文件夹
    • 3. 连接其他设备
    • 4. 文件传输
  • 🔧 配置文件
    • 权限说明
  • 🌐 网络协议
    • HTTP API 端点
    • TCP 高速传输
    • 设备发现协议
  • 🧪 开发和测试
    • 性能测试
    • 代码结构
  • 🔒 安全特性
    • 路径安全
    • 网络安全
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• AutoOS-Healer智愈内核🧠⚙️
  • 介绍
  • 🌟 核心亮点 (Core Features)
  • 🏗️ 系统架构 (Architecture)
  • 🚀 快速开始 (Getting Started)
    • 1. 环境准备 (Prerequisites)
    • 2. 安装 (Installation)
  • 🛠️ 如何使用 (Usage)
  • ✅ 运行测试 (Testing)
    • 故障日志识别测试
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  • 📈 未来展望 (Roadmap)
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• 操作系统开源创新大赛2025
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  • Requirements
  • Installation
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• FIREye: 火场感知与智能决策系统
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    • 技术栈与主要功能
  • 快速开始
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    • 2. LicheeRV nano 端嵌入式设备
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      • 开发环境
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
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• AutoOS-Healer智愈内核🧠⚙️
  • 介绍
  • 🌟 核心亮点 (Core Features)
  • 🏗️ 系统架构 (Architecture)
  • 🚀 快速开始 (Getting Started)
    • 1. 环境准备 (Prerequisites)
    • 2. 安装 (Installation)
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• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
  • 1. 项目概述
  • 2. 功能特性
  • 3. 安装指南
  • 4. 使用方法
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• Ventus RISC-V GPGPU ISA Simulator
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• 赛题题目：AI for Compiler支持GCC CFGO实现编译选项优化
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• Football Match Predictor
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
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• pcm-participant-kubernetes
• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
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• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
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• 赛题题目：操作系统源代码的组件许可证识别与合规管理工具开发
  • 赛题说明：
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• AdaptiveCpp (formerly known as hipSYCL / Open SYCL)
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• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
  • 1. 项目概述
  • 2. 功能特性
  • 3. 安装指南
  • 4. 使用方法
    • 命令行接口 (CLI)
      • 参数说明:
    • 使用示例
      • 示例输出:
  • 5. 代码开源与贡献
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
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    • 代码规范性（20%）：
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• 赛题题目：模型对算力等效建模评估
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
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    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
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  • 参赛资源支持：
• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
  • 1. 项目概述
  • 2. 功能特性
  • 3. 安装指南
  • 4. 使用方法
    • 命令行接口 (CLI)
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    • 使用示例
      • 示例输出:
  • 5. 代码开源与贡献
• Tachiyomi Extensions
• Usage
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• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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    • 代码规范性（20%）：
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    • Carthage (iOS 8+, OS X 10.9+)
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
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  • 参考资料：
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    • 卸载openGauss
      • 执行卸载
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    • 代码编译
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    • 治理
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  • 许可证
• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
  • 赛题说明：
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• AELog
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  • Installation
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    • 赛题题目：泛在计算中间件-轻量级上下文感知任务协同系统
      • 赛题说明：
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• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
  • 赛题说明：
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• FIREye: 火场感知与智能决策系统
  • 项目简介
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    • 技术栈与主要功能
  • 快速开始
    • 1. 指挥中心后端
      • 安装依赖
      • 部署运行
      • 可选参数
    • 2. LicheeRV nano 端嵌入式设备
      • 运行客户端
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    • 3. 指挥中心前端
      • 快速测试
      • 部署运行
    • 4. Android 手机端应用
      • 构建APK
• rCore-Tutorial-Guide-2023S
  • Code
  • Documents
  • OS API docs of rCore Tutorial Code 2023S
  • Related Resources
  • Build & Run
  • Grading
• 赛题题目：操作系统源代码的组件许可证识别与合规管理工具开发
  • 赛题说明：
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    • 许可证数据集构建（15%）：
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    • 项目规范与可视化（15%）：
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• 赛题题目：面向大语言模型高效推理框架的系统级优化与实现
  • 赛题说明：
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• 知识增强的开源语言大模型框架
  • 📬 NEWS
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
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• test-branch
• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
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  • 功能和特点
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  • 加入交流群
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• 赛题题目：工业泛在场景下基于国产RISC-V的EtherNet/IP支持
  • 赛题说明：
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  • 参赛资源支持：无
  • 赛题题目：类ChromeOS的轻量级操作系统设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
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    • 数据报表
• 赛题题目：基于虚拟化技术的操作系统安全增强技术
  • 赛题说明：
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  • 参考资料：
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• 操作系统开源创新大赛2025
  • 一、系统创新赛道
  • 二、应用创新赛道
  • 三、研究创新赛道
• 赛题题目：基于ARM处理器实现最佳NUMA亲和应用调优
  • 赛题说明：
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• 赛题题目：基于ARM处理器实现最佳NUMA亲和应用调优
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
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• API
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    • Timezones
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  • Contribution
• 赛题题目：基于虚拟化技术的操作系统安全增强技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（30%）：
    • 应用效果（40%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目： 基于可信执行环境的机密容器实现与优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（30%）：
    • 性能优化（50%）：
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  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• image_clarity
• image_clarity
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（60%）
    • 应用效果（20%）
    • 代码规范（10%）
    • 文档质量（10%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 应用效果（50%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：基于Linux操作系统的异构融合推理加速系统
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• 赛题题目：基于Rust语言的运行态无关驱动框架设计
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• shuyuan
  • 2025中国研究生操作系统开源创新大赛
    • 研究创新赛道 第7题
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      • 操作系统SEU故障注入与容错方案设计与实现
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• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
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• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
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• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
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• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
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• wine 运行器 1.5.0
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    • 1.5.0
    • 1.4.0
    • 1.3.1
    • 1.3.0
    • 1.2.0
    • 1.1.2 （未发布发行版）
    • 1.1.1
    • 1.1
    • 1.0
  • ©2020-Now
• 赛题题目：工业泛在场景下基于国产RISC-V的EtherNet/IP支持
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• rWtYQmMUv
• 赛题题目：面向Linux的分布式异构GNN负载均衡优化
  • 赛题说明：
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    • 1. 开发环境
    • 2. 功能要求
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    • 1. 功能完整性（25%）：评估参赛队伍开发的系统是否达成本赛题的基本功能要求。系统应具备全面的功能模块，涵盖核心功能与辅助工具，以确保在实际应用中能够高效、准确地完成任务。此外，还应包含必要的错误处理和日志记录功能，以保障系统的稳定性和可维护性。
    • 2. 负载均衡效果（25%）：此标准旨在确保集群中各节点的工作负载均匀分布，避免部分节点过载而其他节点闲置，从而提高整体运行效率与响应速度，保障系统稳定运行，提升用户体验。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 3. 计算效率提升（25%）：要求集群平均资源利用率相较于原始状态有显著改善，通过优化资源调度策略、合理分配计算、存储和网络资源，减少资源浪费，确保资源能被充分利用，同时满足不同任务的需求，提升系统的整体效益。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 4. 可扩展性（15%）：评估系统架构的灵活性与适应性，强大的可扩展性使系统能适应功能增长与变化。系统需支持接入多种图划分策略，以便根据实际需求灵活调整图的划分方式，优化数据分布与处理流程，从而提高系统在处理大规模数据和复杂任务时的性能与效率。
    • 5. 代码与文档质量（10%）：代码的规范性和可读性是项目长期维护与迭代的关键，良好的文档则有助于用户理解和使用系统。代码应遵循开源社区的代码风格要求，结构清晰、注释详尽，便于后续的维护与功能扩展。文档需包含系统架构图，直观展示系统各组件的结构与交互关系；使用说明应详细准确，指导用户顺利安装、配置和操作系统的各项功能。
    • 6. 加分项：
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• 操作系统开源创新大赛2025
  • 一、系统创新赛道
  • 二、应用创新赛道
  • 三、研究创新赛道
• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
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    • 功能完整性（40%）：
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
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    • 架构
    • 云上部分
    • 边缘部分
  • 兼容性
    • Kubernetes 版本兼容
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  • 社区例会
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    • 报告安全漏洞
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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• 赛题题目：面向微服务基准的Trace监控数据采集与异常检测工具
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  • 参赛资源支持：无
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  • Features
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• 视频字幕AI自动识别显示工具
  • openKylin 2.0 SP1 X86 操作系统实现该项目
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
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• 操作系统开源创新大赛2025
  • 一、系统创新赛道
  • 二、应用创新赛道
  • 三、研究创新赛道
• 操作系统开源创新大赛2025
  • 一、系统创新赛道
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  • 三、研究创新赛道
• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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• 赛题题目：面向大模型应用的RISC-V向量和矩阵扩展算子优化
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    • 赛题题目：PC网上邻居
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  • 页面广告分析
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
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• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
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• Zendesk Chat SDK for iOS
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  • Copyright and license
• Prepare
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• Deploy
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
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• ChCore Lab
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• IntelligentUAVPathPlanningSimulationSystemS-Drone
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  • Main Features
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    • 2. Software Architecture (plug-ins to be implemented for some extended functions)
    • 3. Code
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      • Console Control
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      • Ground Station Control
    • 6. Set Flight Mission
      • Flight Mission(1)
      • Flight Mission(2)
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    • 7. Path planning
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    • Outdoor obstacle avoidance
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      • Search_2D Path optimization effect chart
    • Indoor obstacle avoidance
      • rrt_3D_Indoor obstacle avoidance renderings
      • Search_3D_Indoor obstacle avoidance renderings
    • Path optimization
      • The algorithm generates the flight status of each UAV, the navigation point and the flight distance information
      • Path optimization effect chart
  • Solve The Problem
  • Application Scenarios And Benefits
  • EXTENSION
    
    • On the formation simulation of multi-UAV
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  • Deno 调试
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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    • > 2022年12月14日，v4.1.0 版本发布 ：
    • > 2021年7月6日，v4.0.0 版本发布 ：
    • > 2021年6月17日，v3.6.0 版本发布 ：
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    • > 2018年01月02日 ：
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  • 附：VS Code打开Markdown文件预览教程
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    • A CLI tool for accessing and experimenting with most of llama.cpp‘s functionality.
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    • A lightweight, OpenAI API compatible, HTTP server for serving LLMs.
  • llama-perplexity
    • A tool for measuring the perplexity ^1 (and other quality metrics) of a model over a given text.
  • llama-bench
    • Benchmark the performance of the inference for various parameters.
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    • A comprehensive example for running llama.cpp models. Useful for inferencing. Used with RamaLama ^3.
  • llama-simple
    • A minimal example for implementing apps with llama.cpp. Useful for developers.
  • Contributing
  • Other documentation
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    • References
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  • 稳定性状况
  • 支持与联系
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• pcm-participant-octopus
• webIDE
• 神行：基于条件语义扩展的推测解码加速框架
  • 技术背景
  • 技术选型
    • 推理框架选型：llama.cpp vs. vLLM
    • 基准模型选型：MiniCPM
  • 技术方案
    • 传统基于推测解码技术的大模型推理加速
      • 算法详解
      • 算法局限
    • “神行“框架设计
      • 核心构成
      • 工作流
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    • 通用性与鲁棒性验证
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• 赛题题目：面向大模型应用的RISC-V向量和矩阵扩展算子优化
  • 提交内容
  • 🚀 性能对比 (Performance Comparison)
    • 核心指标 (Key Metrics)
    • 📖 指标说明 (Metric Definitions)
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    • 📊 结果图表 (Result Graphs)
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• 基于 XiuOS 的工业协议适配实验 —— 阶段 1：操作系统移植与验证
  • 🧱 一、硬件平台介绍
  • 🛠️ 二、开发环境配置
  • 🔧 三、系统移植与修改内容
  • ✅ 四、调试验证结果
  • 🧩 五、问题与解决
  • 📌 六、阶段成果对照验收标准
• 基于 XiuOS 的工业协议适配实验 —— 阶段 2：以太网接口驱动调通与 IP 通信功能初始化
  • 🌐 一、阶段目标
  • 🔧 二、主要工作内容
    • 1. 以太网驱动适配与系统集成
    • 2. 网络协议栈初始化与 IP 配置
    • 3. 通信测试与功能验证
    • 4. 稳定性与压力测试
  • ✨ 三、核心技术亮点
  • 📁 四、验证与留痕资料
  • 📌 五、问题记录与解决思路
  • 📈 六、阶段总结
• 基于 XiuOS 的工业协议适配实验 —— 阶段 3：UDP / TCP 网络通信验证
  • 1. 阶段目标
  • 2. 实验环境
  • 3. TCP Echo 结果
  • 4. UDP Echo 结果
  • 5. 数据完整性
  • 6. 稳定性
  • 7. 阶段结论
• MyACG
  • 介绍
• TV
  • 介绍
  • 软件架构
  • 安装教程
  • 使用说明
  • 参与贡献
  • 特技
• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 应用效果（50%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• THUPC2025初赛
  • 题目使用协议
• API
  • Overview
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    • Feeds
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    • Guides
    • Categories
    • Languages
    • Countries
    • Subdivisions
    • Regions
    • Timezones
    • Blocklist
  • Contribution
• 操作系统开源创新大赛2025
  • 一、系统创新赛道
  • 二、应用创新赛道
  • 三、研究创新赛道
• 赛题题目：面向大语言模型高效推理框架的系统级优化与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（30%）：
    • 应用效果（40%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：工业泛在场景下基于国产RISC-V的EtherNet/IP支持
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（30%）：
    • 应用效果（40%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
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  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• ToaruOS
  • History
  • Features
    • Notable Components
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  • Building / Installation
    • Building With Docker
    • Build Process Internals
    • Project Layout
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  • Running ToaruOS
    • VirtualBox and VMware Workstation
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  • License
  • Community
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  • FAQs
    • Is ToaruOS self-hosting?
    • Is ToaruOS a Linux distribution?
    • When you say “complete”…
    • Is ToaruOS POSIX-compliant?
    • Are contributions accepted?
    • 赛题题目：端边协同AI聊天机器人
      • 赛题说明：
      • 赛题要求：
      • 评分标准：
      • 赛题联系人：
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      • 参赛资源支持：
      • 赛题交流讨论链接：
• 赛题题目：工业泛在场景下基于国产RISC-V的EtherNet/IP支持
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
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  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
  • 1. 项目概述
  • 2. 功能特性
  • 3. 安装指南
  • 4. 使用方法
    • 命令行接口 (CLI)
      • 参数说明:
    • 使用示例
      • 示例输出:
  • 5. 代码开源与贡献
• Train Ticket：A New Version
• 简介：
  • 系统架构
  • 部署指南
  • 部署说明
  • 总结
  • 示例DEMO
  • 未来展望
• 赛题题目：面向大模型应用的RISC-V向量和矩阵扩展算子优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
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  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 项目安装指南
  • 硬件平台
  • 交叉编译链
  • 下载项目源码
  • 编译项目
  • Quick Start
  • 优化思路图
• DM_LLama
  • Recent API changes
  • Hot topics
  • Description
    • Text-only
    • Multimodal
  • Supported backends
  • Building the project
  • Obtaining and quantizing models
  • llama-cli
    • A CLI tool for accessing and experimenting with most of llama.cpp‘s functionality.
  • llama-server
    • A lightweight, OpenAI API compatible, HTTP server for serving LLMs.
  • llama-perplexity
    • A tool for measuring the perplexity ^1 (and other quality metrics) of a model over a given text.
  • llama-bench
    • Benchmark the performance of the inference for various parameters.
  • llama-run
    • A comprehensive example for running llama.cpp models. Useful for inferencing. Used with RamaLama ^3.
  • llama-simple
    • A minimal example for implementing apps with llama.cpp. Useful for developers.
  • Contributing
  • Other documentation
    • Development documentation
    • Seminal papers and background on the models
    • References
  • 目录
  • 如何使用
  • 播放列表
  • CDN加速
    • 本站 (iptv.vodtv.cn) - (主站)
    • 镜像站(vodtv.netlify.app) -（国内访问快）
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    • 镜像站(raw.gitcode.com) -（国内访问快）
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  • 当前更新
  • 免责申明
• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
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    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
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• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
  • 1. 项目概述
  • 2. 功能特性
  • 3. 安装指南
  • 4. 使用方法
    • 命令行接口 (CLI)
      • 参数说明:
    • 使用示例
      • 示例输出:
  • 5. 代码开源与贡献
• DM_LLama
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  • Obtaining and quantizing models
  • llama-cli
    • A CLI tool for accessing and experimenting with most of llama.cpp‘s functionality.
  • llama-server
    • A lightweight, OpenAI API compatible, HTTP server for serving LLMs.
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    • A tool for measuring the perplexity ^1 (and other quality metrics) of a model over a given text.
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    • Benchmark the performance of the inference for various parameters.
  • llama-run
    • A comprehensive example for running llama.cpp models. Useful for inferencing. Used with RamaLama ^3.
  • llama-simple
    • A minimal example for implementing apps with llama.cpp. Useful for developers.
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    • A CLI tool for accessing and experimenting with most of llama.cpp‘s functionality.
  • llama-server
    • A lightweight, OpenAI API compatible, HTTP server for serving LLMs.
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• auto
• 🎆鸣谢
• 本仓库不再更新维护
• 大前提: 部署一个onebot实现
• 🚀windows部署
  • 方法1：搭建工具部署(推荐)
  • 方法2：不使用搭建工具(极其不推荐，除非你有丰富bot搭建经验)
    • 如果你仍坚持不使用一键包
• 🚀linux部署
• 🍩功能
  • 功能列表
  • 未来更新计划
• 🎲可选配置
• 开源协议
• 🎄最后
  • 简介
  • 备注
• ruoyi-react
• ruoyi-react
• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
  • 赛题说明：
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• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
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• Gnuplot Swift
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  • Initializers
• 赛题题目：工业泛在场景下基于国产RISC-V的EtherNet/IP支持
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
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  • 参赛资源支持：无
• 香雅情在线规则
• 多线
• 哔哩Cookie设置文件(本地文件)
• 阿里token设置文件(本地文件)
• 本地直播设置文件(本地文件)
  • 说明
  • 特性
  • 前言
    • 在开始之前可以给项目一个Star吗？非常感谢，你的支持是我唯一的动力。欢迎Star和Issues!
    • 我们需要你的Pr，注意(请提交到dev分支)
    • 项目地址：
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      • Gitee地址
  • 演示：(如果github显示不了请转到国内Gitee:传送门)
    • gif演示:
    • 图片演示:
  • 软件下载:
  • 软件更新
  • 问题反馈
    • 请使用模板反馈问题，这样可以帮助开发者快速定位和解决问题，否则一律不处理，谢谢配合，爱你萌萌哒^o^
    • 反馈模板:
      • 类别：(必填，选择)
      • 设备信息：(必填）
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      • 怎样触发bug：(选填)
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  • 特别鸣谢
  • LICENSE
    • 介绍
    • 教程
    • 项目团队
    • 加入我们
    • 贡献者
    • 中国机器人大赛无人机挑战赛仿真组
    • 商业合作
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    • 赞助人
• Train Ticket：A New Version
• 简介：
  • 系统架构
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  • 部署说明
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  • 未来展望
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  • 代码贡献者
  • WingHexExplorer
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    • 使用声明
    • 参与贡献
    • 协议
    • 发行版下载
    • issue 前必读
    • 有关 QHexView
• QHexView
  • Features
  • Buffer Backends
  • License
    • 有关 QHexEdit2
  • 效果图
  • 捐助
  • 鸣谢
  • 有关仓库
  • WIKI
  • 以后维护
  • 插件库
  • 应用商店
    • 深度商店
    • 星火商店
• seL4的环境搭建及编译
• 开发环境 Ubuntu 18.04.6 LTS
  • 1. ninja安装
  • 2. xmllint安装
  • 3.gcc升级到8.0以上版本
  • 4. python3的升级
  • 5、seL4test代码下载、编译
    • 从命令行创建一个新的仓库
    • 从命令行推送已经创建的仓库
• 环境配置
• 实现框架
  • 数据准备
  • 电流分析
    • 寄生网络模型
    • 单元级电流源
    • Spice仿真模型
  • 电磁计算
• 贡献者
• 版权声明
• 许可证
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 承影开源通用图形处理器介绍
  • 承影在GitLink的组织
  • 承影文档仓库
  • 承影RTL代码
  • 承影指令仿真器
  • 承影RISCV工具链
  • 承影OpenCL编译器
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 昇思MindSopre开源任务挑战赛
• 赛事任务
• 奖项设置
• 赛事委员会
  • What is Label Studio?
  • Try out Label Studio
    • Install locally with Docker
      • Override default Docker install
      • Build a local image with Docker
    • Run with Docker Compose
    • Install locally with pip
    • Install locally with Anaconda
    • Install for local development
    • Deploy in a cloud instance
      • Apply frontend changes
    • Troubleshoot installation
      • Install dependencies on Windows
  • What you get from Label Studio
  • Included templates for labeling data in Label Studio
  • Set up machine learning models with Label Studio
  • Integrate Label Studio with your existing tools
  • Ecosystem
  • Roadmap
  • Citation
  • License
    • 赛题题目：PC网上邻居
      • 赛题说明：
      • 赛题要求：
      • 评分标准：
      • 赛题联系人：
      • 参考资料：
      • 参赛资源支持：
      • 赛题交流讨论链接：
• 赛题题目：面向Linux的分布式异构GNN负载均衡优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
    • 1. 开发环境
    • 2. 功能要求
  • 评分标准：
    • 1. 功能完整性（25%）：评估参赛队伍开发的系统是否达成本赛题的基本功能要求。系统应具备全面的功能模块，涵盖核心功能与辅助工具，以确保在实际应用中能够高效、准确地完成任务。此外，还应包含必要的错误处理和日志记录功能，以保障系统的稳定性和可维护性。
    • 2. 负载均衡效果（25%）：此标准旨在确保集群中各节点的工作负载均匀分布，避免部分节点过载而其他节点闲置，从而提高整体运行效率与响应速度，保障系统稳定运行，提升用户体验。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 3. 计算效率提升（25%）：要求集群平均资源利用率相较于原始状态有显著改善，通过优化资源调度策略、合理分配计算、存储和网络资源，减少资源浪费，确保资源能被充分利用，同时满足不同任务的需求，提升系统的整体效益。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 4. 可扩展性（15%）：评估系统架构的灵活性与适应性，强大的可扩展性使系统能适应功能增长与变化。系统需支持接入多种图划分策略，以便根据实际需求灵活调整图的划分方式，优化数据分布与处理流程，从而提高系统在处理大规模数据和复杂任务时的性能与效率。
    • 5. 代码与文档质量（10%）：代码的规范性和可读性是项目长期维护与迭代的关键，良好的文档则有助于用户理解和使用系统。代码应遵循开源社区的代码风格要求，结构清晰、注释详尽，便于后续的维护与功能扩展。文档需包含系统架构图，直观展示系统各组件的结构与交互关系；使用说明应详细准确，指导用户顺利安装、配置和操作系统的各项功能。
    • 6. 加分项：
  • 赛题联系人：
  • 参考文献：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 应用效果（50%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• EduOJJudger
  • Requirements
    • Requirements for all the scripts
    • Requirements for build script of any language
    • Requirements for run script of any language
    • Requirements for compare script of any problem
    • 主要组成部分:
    • 一些约定：
    • 协作方式
    • 使用 Docker 运行
• awQZkiIxT
• XS-Kunminghu-BPU-Verification
  • 项目介绍
  • 快速开始
    • 学习材料
    • 搭建验证环境
    • 开始验证
    • 生成报告
    • 提交验证结果
    • 成果认证
• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• guishudi
• 读取Excel中的号码
• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
    • 从命令行创建一个新的仓库
    • 从命令行推送已经创建的仓库
• CogniForm - 智能表单自动化系统
  • 项目概述
  • 核心功能
    • 🖥️ 系统深度集成
    • 🧠 多模态AI处理
    • 📝 智能表单填充
    • 技术栈
  • 安装指南
    • 系统要求
    • 安装步骤
• 克隆仓库
• 创建虚拟环境
• 安装依赖
• 运行系统
• 赛题题目：操作系统源代码的组件许可证识别与合规管理工具开发
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 许可证数据集构建（15%）：
    • 许可证识别准确率（40%）
    • 许可证合规性分析（30%）：
    • 项目规范与可视化（15%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
  • 平台简介
  • 内置功能
  • 在线体验
  • 演示图
  • 若依前后端分离交流群
  • 参赛说明
  • 📥 软件下载
  • 📚 相关文档
  • 📖 基本使用
  • ✨ 特性
  • ⚙️ 自带字幕引擎说明
    • Gummy 字幕引擎（云端）
    • Vosk 字幕引擎（本地）
    • FunASR 字幕引擎（本地）
  • 🚀 项目运行
    • 安装依赖
    • 构建字幕引擎
    • 运行项目
    • 构建项目
  • 平台简介
  • 内置功能
  • 在线体验
  • 演示图
  • 若依前后端分离交流群
• 📖 阅读｜书源分享
  • ♯ 点击加入QQ频道【一程书友会】
  • 📢 更新日志
  • 🗞️ 书源
  • 🗂️ 订阅源
  • 💠 导入方案
  • 🎞️ 教程
    • ▶️ 规则订阅教程
  • 🖇️ 关于
  • 💡 温馨提示
• Virtio for XiUOS
  • 1. Introduction
  • 2. Virtio 模型
  • 3. 其他文件修改
  • 4.Virtio 通用接口
    • 4.1 Virtqueue
    • 4.1.1 virt_ring.h
    • 4.1.2 virtio.h
    • 4.2 Virtio-MMIO
    • 4.3 Virtio Bus、Virtio Device 及 Virtio Driver
    • 4.3.1 Virio Bus
    • 4.3.2 Virtio Driver
    • 4.3.3 Virtio Device
  • 5. Virtio 设备驱动
    • 5.1 Virtio-serial
    • 5.2 Virtio-blk
    • 5.3 Virtio-net
    • 项目简介
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• PathKit
  • Usage
    • Joining paths
    • Determine if a path is absolute
    • Determine if a path is relative
    • Determine if a file or directory exists at the path
    • Determine if a path is a directory
    • Get an absolute path
    • Normalize a path
    • Deleting a path
    • Moving a path
    • Current working directory
    • Changing the current working directory
    • Children paths
    • Reading
    • Writing
    • Glob
    • Contact
    • License
  • 参赛说明
  • 📥 软件下载
  • 📚 相关文档
  • 📖 基本使用
  • ✨ 特性
  • ⚙️ 自带字幕引擎说明
    • Gummy 字幕引擎（云端）
    • Vosk 字幕引擎（本地）
    • FunASR 字幕引擎（本地）
  • 🚀 项目运行
    • 安装依赖
    • 构建字幕引擎
    • 运行项目
    • 构建项目
  • MindSpore介绍
    • 自动微分
    • 自动并行
  • 安装
    • pip方式安装
    • 源码编译方式安装
    • Docker镜像
  • 快速入门
  • 文档
  • 社区
    • 治理
    • 交流
  • 贡献
  • 分支维护策略
  • 现有分支维护状态
  • 版本说明
  • 许可证
• CometBlue
  • Installation
  • Usage
  • Examples:
    • Miscellanous
  • Credits
• Rocket Chip在ZYNQ上的实现
  • 如何使用该README：
  • 目录
  • 0) 前言
    • 1）Zynq相关的基础知识：
      • 1.1）Zynq的一般启动流程（此处仅介绍非安全模式、不用JTAG的启动方式）：
      • 1.2）Zynq bitstream的本地烧写方法：
    • 2）Rocket chip
    • 3）前端服务器（FESVR : Front-End Server）：
    • 4）RISCV代理内核（RISCV-PK）：
    • 5）该工程执行RISC-V程序的原理：
  • 1) 快速开始
  • 2) RISCV工具链（riscv-tools）编译
  • 3) 工程编译的详细步骤
    • 3.1) 创建工程
    • 3.2) 生成比特流文件
    • 3.3) 编译FSBL
    • 3.4) 编译u-boot
    • 3.5) 创建boot.bin
    • 3.6) 编译zynq ARM的linux内核
    • 3.7) 生成设备树文件
    • 3.8) 启动
  • 附录
    • 主机与开发板传输文件
      • 通过以太网传输文件
      • 修改linux文件系统
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• THOI 2014
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  • 赛题题目：类ChromeOS的轻量级操作系统设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
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• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
  • 1. 项目概述
  • 2. 功能特性
  • 3. 安装指南
  • 4. 使用方法
    • 命令行接口 (CLI)
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  • 5. 代码开源与贡献
• 夏日狂欢 蔚蓝档案更新人物卡
  • 前言
  • 人物概览
  • 游戏交流
  • 其他链接
• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
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• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
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• 夏日狂欢 蔚蓝档案更新人物卡
  • 前言
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• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
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  • 评分标准：
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  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
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    • 性能优化（20%）：
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  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
  • 目录
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• 面向异构算力的AI负载算力需求评估工具
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  • 从命令行创建一个新的仓库
  • 从命令行推送已经创建的仓库
• pcm-participant-kubernetes
• 赛题题目：基于虚拟化技术的操作系统安全增强技术
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  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：工业泛在场景下基于国产RISC-V的EtherNet/IP支持
  • 赛题说明：
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• 操作系统开源创新大赛2025
  • 一、系统创新赛道
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  • 三、研究创新赛道
• Train Ticket：A New Version
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  • 部署指南📘
  • 部署说明⚙️
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    • 赛题题目：基于方舟分析器的OpenHarmony应用代码分析优化
      • 赛题说明：
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      • 赛题要求：
      • 评分标准：
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      • 参考资料：
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      • 赛题交流讨论链接：
• hxgg_backed
• FEALPy: Finite Element Analysis Library in Python
• Installation
  • Common
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  • Citation
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  • 运行
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  • 使用Categraf无缝代替Prometheus抓取数据
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• Gemini 2.0 代理
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• 赛题题目：面向微服务基准的Trace监控数据采集与异常检测工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
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  • 参赛资源支持：无
• 考点软件环境
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  • 安装指南
• 赛题题目：基于量化技术的AI PC推理加速
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
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    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• bee-transfer
  • 使用
    • 使用单独的transfer包
      • 组件引入
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  • API
    • 开发调试
• What is StoneDB
• Contribution
• Getting Started
  • Supported Platform
  • Build StoneDB from the Source Code
    • On Ubuntu 20.04
    • On CentOS 7.X
    • On RedHat 7.X
  • Build StoneDB from Source Code in a Docker Container
  • Configure StoneDB
  • Initialize the Database
  • Start the Database Instance
  • Create a StoneDB Table
  • Switch from MySQL to StoneDB in Production
• Documentation
• Discussion
• Join StoneDB Wechat Group
• Code of Conduct
• 赛题题目： 基于可信执行环境的机密容器实现与优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
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    • 功能完整性（30%）：
    • 性能优化（50%）：
    • 文档质量（20%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• 赛题题目：基于大语言模型的表单自动填写软件
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（50%）：
    • 性能优化（20%）：
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  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 赛题题目：开源操作系统软件仓库依赖关系检测分析工具
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
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    • 实用性（30）：
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    • 报告质量（20）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• My9394
• 赛题题目：面向大语言模型高效推理框架的系统级优化与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（30%）：
    • 应用效果（40%）：
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  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
  • 什么是openGauss
  • 安装
    • 创建配置文件
    • 初始化安装环境
    • 执行安装
    • 卸载openGauss
      • 执行卸载
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  • 编译
    • 概述
    • 操作系统和软件依赖要求
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  • 贡献
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  • 许可证
• React18-Hooks
• 1.到底什么是 React？
• 2.三大框架流行趋势
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• 4.课程核心内容介绍
• 4.1.邂逅 React18.x 开发
• React 组件化的封装
• 组件化-数据依赖
• 组件化-事件绑定
• 生成代码片段
• React 基础 - JSX 语法
• 4.2.React18.x 的核心语法
• 4.3.Rudex 状态管理使用
• 4.4.React Router6.x 路由
• 4.5.React Hooks 的使用详解
• 4.6.今日头条或爱彼迎 PC 实战
• 4.7.React 项目的自动化部署
• 5.哪些人适合学习？
• math-library
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  • 软件架构
  • 安装教程
  • 使用说明
  • 参与贡献
  • 特技
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  • EasyCode能做什么？
  • 使用环境
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    • 因为是基于Database Tool开发，所有Database Tool支持的数据库都是支持的。
  • 功能说明：
    • 功能对比：
  • 使用文档：
  • 一、在线安装
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    • 说明文档：
  • 二、手动安装
    • 动图教程
    • 说明文档：
    • QQ群：373603580
• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 简介
  • 北冥坞系统有哪些特性？
  • 北冥坞系统是如何组织的？
    • 系统架构
    • 项目结构
• 快速上手
  • 学件查搜
  • 示例
    • 单学件示例
    • 多学件示例
• 引用
• 关于
  • 如何贡献
  • 关于我们
• 赛题题目：基于 Rust 语言的内核组件化设计与实现
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（60%）
    • 应用效果（20%）
    • 代码规范（10%）
    • 文档质量（10%）
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：无
• IntelligentUAVPathPlanningSimulationSystemS-Drone
  • Video Introduction
  • Main Features
    • 1. Software Interface
    • 2. Software Architecture (plug-ins to be implemented for some extended functions)
    • 3. Code
    • 4. Multidimensional View
      • Two-dimensional view (1)
      • Two-dimensional view (2)
      • 3d view
    • 5. UAV Control
      • Console Control
      • Intelligent Control
      • Ground Station Control
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      • Flight Mission(1)
      • Flight Mission(2)
      • Flight Mission(3)
    • 7. Path planning
      • Directory Structure
        
    • Outdoor obstacle avoidance
      • Custom routes and obstacle areas
      • rrt_2D Path optimization effect chart
      • Search_2D Path optimization effect chart
    • Indoor obstacle avoidance
      • rrt_3D_Indoor obstacle avoidance renderings
      • Search_3D_Indoor obstacle avoidance renderings
    • Path optimization
      • The algorithm generates the flight status of each UAV, the navigation point and the flight distance information
      • Path optimization effect chart
  • Solve The Problem
  • Application Scenarios And Benefits
  • EXTENSION
    
    • On the formation simulation of multi-UAV
    • About the flight line under Flylitchi
    • Mission Planner + Google Earth log generates 3D trajectory maps
      • 代码仓库链接在以下地址
• 视频字幕AI自动识别显示工具
  • openKylin 2.0 SP1 X86 操作系统实现该项目
    • 安装
    • 启动
    • 功能介绍及说明
    • 视频播放
• OpenHarmony开源项目
  • 项目介绍
  • 技术架构
  • 技术特性
  • 系统类型
  • 详细特征
  • 支持的开发板
  • 快速入门
  • 代码仓地址
  • 开发者文档
  • 源码下载
  • 示例教程
  • 如何参与
  • 许可协议
  • 联系方式
  • 开始关注并使用 AIEditor
  • 什么是 AIEditor
  • AIEditor 的与众不同之处
    • 1、AI 驱动的编辑器
    • 2、简单、友好、易用
    • 3、除了开源版，还提供商业 Pro 版
  • 在线演示
  • 已完善
  • 商业 Pro 版
  • 开发中…
  • 快速开始
  • 交流
• 赛题题目：面向Linux的分布式异构GNN负载均衡优化
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
    • 1. 开发环境
    • 2. 功能要求
  • 评分标准：
    • 1. 功能完整性（25%）：评估参赛队伍开发的系统是否达成本赛题的基本功能要求。系统应具备全面的功能模块，涵盖核心功能与辅助工具，以确保在实际应用中能够高效、准确地完成任务。此外，还应包含必要的错误处理和日志记录功能，以保障系统的稳定性和可维护性。
    • 2. 负载均衡效果（25%）：此标准旨在确保集群中各节点的工作负载均匀分布，避免部分节点过载而其他节点闲置，从而提高整体运行效率与响应速度，保障系统稳定运行，提升用户体验。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 3. 计算效率提升（25%）：要求集群平均资源利用率相较于原始状态有显著改善，通过优化资源调度策略、合理分配计算、存储和网络资源，减少资源浪费，确保资源能被充分利用，同时满足不同任务的需求，提升系统的整体效益。（与所数据集节点数平均分配相比）
    • 4. 可扩展性（15%）：评估系统架构的灵活性与适应性，强大的可扩展性使系统能适应功能增长与变化。系统需支持接入多种图划分策略，以便根据实际需求灵活调整图的划分方式，优化数据分布与处理流程，从而提高系统在处理大规模数据和复杂任务时的性能与效率。
    • 5. 代码与文档质量（10%）：代码的规范性和可读性是项目长期维护与迭代的关键，良好的文档则有助于用户理解和使用系统。代码应遵循开源社区的代码风格要求，结构清晰、注释详尽，便于后续的维护与功能扩展。文档需包含系统架构图，直观展示系统各组件的结构与交互关系；使用说明应详细准确，指导用户顺利安装、配置和操作系统的各项功能。
    • 6. 加分项：
  • 赛题联系人：
  • 参考文献：
  • 参赛资源支持：无
• FIREye: 火场感知与智能决策系统
  • 项目简介
  • 项目架构
    • 整体结构
    • 技术栈与主要功能
  • 快速开始
    • 1. 指挥中心后端
      • 安装依赖
      • 部署运行
      • 可选参数
    • 2. LicheeRV nano 端嵌入式设备
      • 运行客户端
      • 可选参数
    • 3. 指挥中心前端
      • 快速测试
      • 部署运行
    • 4. Android 手机端应用
      • 构建APK
• YOLO Master
  • 项目简介
  • 项目受众
  • 目录
    • 第一部分 YOLO 全系列模型详解
    • 第二部分 YOLO 全系列教程
    • 更多教程还在完成完善中（WIP）
  • Github 目录结构说明
  • 贡献者名单
    • 课程助教名单
    • Reviewer List
  • 参与贡献
  • 关注我们
  • LICENSE
• open
• 赛题题目：基于AI的系统参数智能调优技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
  • 评分标准：
    • 功能完整性（40%）：
    • 性能优化（30%）：
    • 代码规范性（20%）：
    • 文档质量（10%）：
  • 赛题联系人：
  • 参考资料：
  • 参赛资源支持：
• 视频字幕AI自动识别显示工具
  • openKylin 2.0 SP1 X86 操作系统实现该项目
    • 安装
    • 启动
    • 功能介绍及说明
    • 视频播放
• Nginx virtual host traffic status module
• Table of Contents
  • Version
  • Test
  • Dependencies
  • Compatibility
  • Screenshots
  • Installation
    • Installtion with Profile-Guided Optimization
  • Synopsis
  • Description
  • Calculations and Intervals
    • Averages
  • Control
    • To get status of traffic zones on the fly
      • To get fully zones
      • To get group zones
      • To get each zones
    • To reset traffic zones on the fly
      • To reset fully zones
      • To reset group zones
      • To reset each zones
    • To delete traffic zones on the fly
      • To delete fully zones
      • To delete group zones
      • To delete each zones
  • Set
  • JSON
    • Json used by status
    • Json used by control
  • Variables
  • Limit
    • To limit traffic for server
    • To limit traffic for filter
    • To limit traffic for upstream
  • Use cases
    • To calculate traffic for individual country using GeoIP
    • To calculate traffic for individual storage volume
    • To calculate traffic for individual user agent
    • To calculate traffic for detailed http status code
    • To calculate traffic for dynamic dns
    • To calculate traffic except for status page
    • To maintain statistics data permanently
  • Customizing
    • To customize after the module installed
    • vhost_traffic_status_filter_by_set_key
    • vhost_traffic_status_filter_check_duplicate
    • vhost_traffic_status_filter_max_node
    • vhost_traffic_status_limit
    • vhost_traffic_status_limit_traffic
    • vhost_traffic_status_limit_traffic_by_set_key
    • vhost_traffic_status_limit_check_duplicate
    • vhost_traffic_status_set_by_filter
    • vhost_traffic_status_average_method
    • vhost_traffic_status_histogram_buckets
    • vhost_traffic_status_bypass_limit
    • vhost_traffic_status_bypass_stats
    • vhost_traffic_status_stats_by_upstream
    • vhost_traffic_status_measure_status_codes
      • Parameters
      • Examples
      • Description
  • Releases
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  • 核心特性
  • 系统架构
  • 技术栈
  • 安装与部署
  • 如何运行
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  • 项目受众
  • 项目规划及进展
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• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
  • 赛题说明：
  • 赛题要求：
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    • 应用效果（50%）：
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• 赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术
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  • 二、应用创新赛道
  • 三、研究创新赛道
• 赛题题目：基于大模型的操作系统智能健康检查与自动修复
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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    • Carthage (iOS only)
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    • Swift Package Manager
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  • Specific Component Instructions
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• 赛题题目：视频字幕AI自动识别显示工具
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    • 知识数据

---

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