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开源仿QQ聊天室即时通讯服务端

im是一个基于Java开发的开源仿QQ聊天室服务端项目,采用Netty、Spring和MyBatis构建。项目实现了用户注册、登录、好友列表和私聊等核心功能,支持HTTP后台管理和独立线程池处理用户消息。未来计划包括分布式系统升级、文件传输和异步数据持久化。该项目为开发者提供了学习和实践即时通讯系统的参考实现。

go-xmpp - Go语言XMPP通信库 基于Russ Cox实现
GithubGo语言Russ CoxXMPPgo-xmpp开源项目
go-xmpp是一个基于Russ Cox原始实现的XMPP通信库。该项目为Go语言开发者提供API,用于构建实时通信应用。go-xmpp支持核心XMPP协议功能,可用于即时消息、在线协作等场景。项目在GitHub开源,并提供文档支持。
activemq - 开源消息中间件 支持多协议和企业级功能
AMQPApache ActiveMQGithubJMSMQTT开源项目消息代理
Apache ActiveMQ 是一款开源消息中间件,支持Jakarta Messaging、JMS、AMQP、MQTT和HTTP/WS等多种协议。它提供网络代理、调度等企业级功能,适用于构建分布式应用。ActiveMQ 配置灵活,部署方式多样,可满足各类消息传递需求。
Android-Firebase-Kotlin-java-Mvp-Mvc-Mvvm-chat - Android聊天应用中MVC、MVP和MVVM架构的实践与比较
Android架构FirebaseGithubMVCMVPMVVM开源项目
该项目通过实现基于Firebase实时数据库的一对一聊天功能,展示了MVC、MVP和MVVM三种架构在Android开发中的应用。项目对比了这些架构的实现方式,分析了各自的优缺点,并提供了选择合适架构的指导。此外,项目还简要介绍了MVI架构,为开发者提供了全面的Android应用架构学习资源。
minimal-chat - 轻量级多语言聊天应用,支持本地与自定义模型
DockerGithubMinimalChatPWA支持开源开源项目语言模型
开源轻量级聊天应用,支持GPT-4 Omni等多种语言模型和本地/自定义模型端点,具备移动PWA支持。可通过Docker自托管,能转换和编辑消息,支持语音互动、Markdown和代码高亮,并集成DALL-E 3。提供导入导出对话功能,兼容Open AI响应API端点,支持离线使用,对话本地存储确保安全。
chatgpt-web - 提供注册登录、历史同步和多用户管理功能的高级对话系统
APIChatGPT WebDockerGithub双模型反向代理开源项目
该项目独立开发自ChatGPT Web,新增注册、登录、密码重置、双因素认证、多用户管理及会话同步功能,支持通过身份验证代理实现单点登录。提供OpenAI官方API和非官方代理服务器两种ChatGPT API使用方法,适应多种环境部署。项目开源免费,仅供学习使用。
livehelperchat - 免费开源的多平台网站即时支持与丰富集成工具
GithubLive Helper Chat实时聊天客户支持开源开源项目集成
Live Helper Chat是一个帮助网站实现免费在线客服的开源即时通讯工具。提供广泛集成选项如语音视频通话、屏幕共享、AI机器人集成等,并支持多平台使用,包括Telegram、Facebook Messenger和WhatsApp。支持多国语言和高级定制选项,使其成为国际市场上的优选解决方案。功能包括高效的聊天统计和用户追踪,可灵活适应不同需求,是企业提升客户服务效率的理想选择。
OpenLLMWiki - 开源ChatGPT项目调研与实现指南
ChatPiXiuGithubLLaMAOpenNLP大语言模型开源ChatGPT开源项目
ChatPiXiu是一个综合性的开源ChatGPT项目,提供了详细的模型调研和实现指南。该项目涵盖60多个开源ChatGPT替代方案和20多个基础模型,包含通用实现和领域适配两个主要分支。项目还提供了丰富的技术文档,为开发者提供了重要的参考资源。
Shmily - 多平台通讯记录导出归档工具
GithubShmily开源项目归档项目数据导出文档展示通讯记录
Shmily是一个开源项目,专门用于导出和归档多平台通讯记录。支持QQ、微信、短信和通话记录等数据导出,实现系统化归档。项目提供详细文档和演示,方便用户了解使用方法。Shmily旨在帮助人们保存和整理数字时代的通讯历史。
chat - 基于自然语言理解和机器学习的聊天系统
ChatGithub开源项目机器学习知识图谱聊天机器人自然语言处理
Chat 是一款基于自然语言理解和机器学习的聊天机器人系统,提供丰富的语义分析和知识图谱构建工具,适合从头搭建聊天机器人。支持多用户并发和自定义对话场景,易于修改和扩展。适用于对知识图谱和 KBQA 感兴趣的用户,支持 Python 3.3-3.6,通过 pip 安装后可快速启动数据库和语义服务器。
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