本项目旨在为流数据学习(stream learning)算法的开发提供一个统一的平台，集成了多种流数据学习算法，并配备了相应的测试数据生成方法。平台包含流数据的生成、调度、学习和测试等功能模块，能够满足不同算法在动态流数据环境下的开发和验证需求。通过提供一个高度集成的工具链，用户可以便捷地进行流数据算法的设计、实验与调优，推动流数据学习领域的研究与应用发展。
基于Eigen实现的坐标转换库，在机器人坐标转换中常用的库。
基于QT、z-fft实现的微型可视化信号运算/变换/处理工具
航天/卫星建模与仿真算法库AstroLib。🚀卫星仿真必备底层专业算法。《航天系统建模与仿真》(即将出版)配套源码。
包含矢量/矩阵、时间/坐标系统、姿态/轨道、空间环境、插值/积分算法等仿真需要的基本程序。
包含飞行器六自由度仿真、空间交会、并行仿真等完整仿真实例。
