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awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

iFlyCode专注于提供高效且易于理解的Java排序算法在线学习及实战，涵盖Pattern-defeating Quicksort及其相关优化技巧，包括插入排序和堆排序。无论是初学者还是资深开发者均可从中受益，深入掌握关键算法概念。

升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用，如聊天机器人、问题解答、语义搜索等，并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时，应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等，更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术，解决实际业务需求。

MaryTTS，开源多语种文本转语音系统，基于Java实现，兼容各主要平台。支持广泛的语言和方言，易于在Java项目中集成和自定义。提供全面的服务器运维和应用开发文档，是开发者及IT专业人士的理想选择。

smalltalk是一个开放源代码项目，基于tinystruct框架，支持即时消息、文件共享等功能。项目允许用户通过CLI和Web界面与OpenAI的ChatGPT语言模型进行交互。同时，smalltalk提供多种部署选项，易于安装和设置。

LangChain4j致力于为Java开发者提供一个高效、易于使用的LLM整合框架。通过统一API和一系列实用工具，支持多达15种语言模型和存储解决方案，极大地简化了开发过程，并缩短了开发周期。其丰富的示例和文档使得初学者也能轻松上手，加快LLM应用的构建和部署。

LangChain Java项目实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用，方便开发者在大数据领域构建基于LLM的应用。它支持多种集成，包括OpenAI、Azure OpenAI、ChatGLM2等语言模型，以及向量存储方案如Pinecone和Milvus。项目还提供丰富的示例和快速入门指南，适用于多种应用场景。如有任何问题，可以通过GitHub提交issue或联系开发者。

Jlama是一款面向Java应用的大型语言模型推理引擎，提供对GPT-2、BERT等模型的支持，集成多种分词器。其功能包括闪电注意力、专家混合，同时支持多种数据类型处理。Jlama借助最新Vector API加速推理，可实现分布式处理，适合集成LLM推理的开发者使用。

该项目使用单个Java文件实现Llama 3和3.1模型推理，源于llama2.java和llama2.c，具有教育价值并专注JVM编译器的优化测试，尤其是Graal编译器。项目无依赖，支持GGUF格式解析、Llama 3标记器及多种量化模型。提供--chat与--instruct的CLI模式，推荐使用OpenJDK 21+以充分利用Java Vector API提升性能。

JTokkit是一个专为OpenAI模型设计的Java分词库，提供便捷的API，支持多种编码和解码算法如r50k_base和cl100k_base。该库无依赖，兼容Java 8及以上版本，并具备高效性能。用户可以通过Maven或Gradle轻松安装，并支持自定义编码算法。使用JTokkit，开发者能够轻松进行自然语言处理任务中的文本分词和令牌计算。

similarity是一个用Java编写的相似度计算工具包，适用于词语、短语、句子和段落的相似度计算及情感分析。其特点包括高效的词林编码法和余弦相似度算法，以及基于词向量模型的近义词推荐功能。该工具包架构清晰，模型惰性加载，词典明文发布，便于用户训练自定义语料，满足多种自然语言处理需求。

Tribuo是一个用于分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库。它提供加载、特征处理和数据转换的完整解决方案，并包括评估所有预测类型的类。Tribuo支持通过配置文件重复构建模型，并允许模型序列化以便跨平台部署。该库还集成了TensorFlow、ONNX和XGBoost等流行机器学习工具，并兼容多种Java平台版本。该项目由Oracle Labs领导，欢迎社区贡献。

Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入，提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高，仅需两行代码即可运行所有工具，广泛应用于学术界、工业界和政府部门。

Apache OpenNLP是一个用Java编写的机器学习工具包，用于自然语言处理，支持分词、句子分割、词性标注、命名实体识别、块解析、语法分析、共指解析和语言检测等任务。项目旨在提供成熟的NLP工具，并提供多语言预训练模型和注释资源。OpenNLP可以通过Java API或命令行使用，易于集成到如Apache Flink、Apache NiFi、Apache Spark等分布式处理管道中。

Datumbox是一个Java编写的开源框架，支持多种机器学习算法和统计方法，能够处理大规模数据集。它包含已实现的多种算法、预训练模型和丰富的代码示例，帮助用户快速进行情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等任务。该框架使用语义版本控制，最新版本可通过Maven Central获取。用户可以通过官方博客和示例了解更多使用方法。有关Bug报告或代码贡献，请访问GitHub仓库。

提供基于最佳实践的Gradle插件，用于生成Java应用程序的Clean Architecture。支持生成项目结构、模型、用例、驱动适配器和入口点，适用于反应式和命令式编程。

Flapigen是一个工具，用于通过生成外部语言API将Rust库连接到C++和Java等语言，实现跨语言调用。用户可以按照官方指南，轻松集成flapigen并生成JNI或C兼容的包装器，从而简化Rust与其他语言的交互。无需手动编写接口文件，简洁声明即可自动生成所需代码，提高开发效率。提供详细的用户指南和示例代码，帮助开发者快速上手。

guardrail是一款能够读取OpenAPI/Swagger规范文件，并为Scala和Java生成源代码的工具。其支持的库和框架包括Scala的akka-http、http4s和dropwizard，以及Java的dropwizard和spring-mvc。该工具提供适用于sbt、Maven和Gradle的插件，并通过sbt-version-policy确保模块间的二进制兼容性。适合新手和有经验的开发者，项目提供详细的贡献指南和问题追踪页面，便于社区参与项目发展。

该项目是一个每日阅读资源的合集，包括文章、博客和视频，内容涵盖Scala、数据工程、Java、大数据等技术主题。用户可以使用Ctrl+F快速查找所需内容，非常适合关注Kafka生态系统管理和最新技术趋势的人。

ImageJ是一款公共领域的科学图像处理和分析软件，由Java编写，能在不同平台上运行。主要功能包括作为Maven项目的依赖库，以及通过Ant和Maven从源代码进行构建。ImageJ拥有丰富的社区资源，如官方网站、Wiki、邮件列表和论坛，为用户提供广泛支持。适合科研人员和开发者，欢迎社区贡献。

推荐开发者必读的经典技术书籍，从计算机系统、算法、数据库到网络及前后端，为读者提供高质量书籍列表，帮助深入了解并实践核心知识。书单包括《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》《算法（第 4 版）》等，适合各个技术层次的读者。

Spring Modulith 允许开发者构建模块化和结构化的 Spring Boot 应用，指导使用基于领域的应用程序模块。它支持模块验证、单模块集成测试、模块级别应用行为观察以及文档创建。快速入门指南包括在 Spring Initializr 上创建 Spring Boot 应用、添加 Spring Modulith 依赖、构建 Java 包结构、运行验证和创建文档片段，以及为单个模块运行集成测试。

本项目展示了使用Java和Spring框架，根据领域驱动设计(DDD)和服务导向架构(SOA)的原则实现电商平台的样例。涵盖销售、仓储、账单和配送等核心和支持领域，通过事件工作流进行领域间通信。项目还涉及模块化单体架构、逻辑与技术解耦及服务组合等技术，适合开发者了解DDD和SOA在实际项目中的应用。

Spring Data Elasticsearch是一个简化Elasticsearch与Spring框架集成的开源项目。它提供POJO与Elasticsearch文档的交互模型，支持Repository风格的数据访问层。该框架支持Java配置和XML命名空间，包含ElasticsearchOperations类，集成对象映射和注解元数据。它能自动实现Repository接口，支持自定义搜索方法，为开发者提供便捷的Elasticsearch集成方案。

JSweet是一个Java到JavaScript的转译器，通过TypeScript为开发者提供构建Web应用的能力。它支持多种JavaScript库和框架，保证类型安全，并允许服务器端Java与客户端JavaScript代码共享。JSweet生成轻量高效的JavaScript代码，可与现有JavaScript程序互操作，让开发者能够结合Java工具链和JavaScript生态系统的优势。

EvoSuite是一个开源的自动化测试工具，专为Java类生成JUnit测试套件。该工具利用基于遗传算法的进化方法来提高代码覆盖率。EvoSuite生成的单元测试经过优化，具有良好的可读性，并包含捕获被测类当前行为的回归断言。开发者可以通过命令行、Docker、Eclipse插件、Maven插件或IntelliJ插件等多种方式使用EvoSuite，适应不同的开发环境需求。

Spring Data KeyValue是专为键值对存储设计的Spring Data模块，提供仓库抽象层构建组件和java.util.Map默认实现。支持动态SpEL查询生成、自定义仓库代码集成和注解配置，简化键值对数据访问开发，提升Spring应用效率。

Spring Data Couchbase为Couchbase Server提供了基于Spring的编程模型。该项目支持POJO与Couchbase的交互，实现了repository风格的数据访问层，并集成了对象映射功能。它还支持N1QL查询、地理空间查询和JMX管理，为开发者提供了全面的Couchbase数据访问方案。

GitLab4J API是一个功能完备的Java库，用于通过REST API与GitLab仓库交互。该库支持项目管理、问题跟踪和合并请求等GitLab核心功能，并能处理webhooks和系统钩子。GitLab4J API简化了Java应用程序与GitLab的集成过程，为开发者提供了便捷的解决方案。

Scavenger是一个开源的运行时代码分析工具，主要用于检测和清理Java项目中的无用代码。该工具采用非侵入式方法收集代码调用信息，支持JVM语言，并提供Web界面进行项目管理和分析。Scavenger由Agent、Collector、API和前端等组件构成，同时提供Python版本。它支持多种数据库，易于集成，有助于优化代码库和提升性能。

Joni是Oniguruma正则表达式库的Java移植版，为Java开发者提供高效的正则表达式功能。该库支持基本匹配、捕获组和命名捕获，适用于需要复杂正则表达式处理的项目。Joni作为轻量级库，在保持Oniguruma功能的同时，优化了Java环境下的性能表现。它以MIT许可发布，在GitHub上持续维护，具有简单的API和良好的UTF-8编码支持。

JediTerm是一个纯Java实现的终端模拟器，专为集成到IDE中设计。它支持SSH连接和本地PTY会话，兼容Mac、Linux和Windows系统。JediTerm实现了VT100兼容的终端模拟和基于Swing的UI。功能包括Xterm模拟、256色支持、滚动、复制粘贴、鼠标支持和终端大小调整等。该项目被JetBrains多款IDE采用，并提供独立的Mac版本。

berlin-auslaenderbehorde-termin-bot是一个开源的自动化工具，用于监测柏林外国人管理局的签证预约空位。它可以自动填写个人信息和签证申请表，并在检测到可用日期时立即通知用户。这个项目为需要在柏林办理签证的人士提供了便利，有助于简化预约过程。

该Java算法实现库旨在教育目的，包含多种计算机科学概念的算法。项目鼓励实践学习，有助于深入理解算法原理。尽管效率可能不及标准库，但为学习者提供了宝贵的见解和经验。项目欢迎贡献，并有详细指南。

java-design-patterns项目提供Java语言实现的设计模式示例和最佳实践。涵盖创建型、结构型和行为型等多种类别,包含经过验证的代码实现、详细解释和使用场景说明。该项目旨在帮助开发者理解和应用设计模式,从而提高代码质量,增强系统可扩展性和可维护性。

TornadoVM是一个针对OpenJDK和GraalVM的插件，能够在异构硬件上自动运行Java程序。它支持OpenCL、PTX和SPIR-V设备，包括多核CPU、专用GPU（如Intel、NVIDIA、AMD）、集成GPU（如Intel HD Graphics和ARM Mali）和FPGA（如Intel和Xilinx）。TornadoVM具有三个后端，可生成OpenCL C、NVIDIA CUDA PTX汇编和SPIR-V二进制文件，开发人员可以选择安装和运行所需的后端。