bio 开源项目推荐（592 个）

FreddyChen /NettyChat

基于Netty+TCP+Protobuf实现的Android IM库，包含Protobuf序列化、TCP拆包与粘包、长连接握手认证、心跳机制、断线重连机制、消息重发机制、读写超时机制、离线消息、线程池等功能。

smltq /spring-boot-demo

spring boot demo 是一个Spring Boot、Spring Cloud的项目示例，根据市场主流的后端技术，共集成了50+个demo，未来将持续更新。 该项目包含helloworld(快速入门)、web(ssh项目快速搭建）、aop(切面编程)、data-redis(redis缓存)、quartz(集群任务实现)、shiro（权限管理）、oauth2（四种认证模式）、shign(接口参数防篡改重放）、encoder（用户密码设计）、actuator（服务监控）、 cloud-config（配置中心）、cloud-gateway（服务网关）等模块

kyegomez /Open-AF3

Implementation of Alpha Fold 3 from the paper: "Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold3" in PyTorch

heysagnik /Linkees

Awesome Linktree clone made with React ⚛️

ZhgChgLi /linkyee

A fully customized, open-source LinkTree alternative deployed directly on GitHub Pages.

saeedvaziry /ibio

Free bio link generator

dotnetbio /bio

Bioinformatics library for .NET

songxinjianqwe /WebServer

手写简化版Web服务器

remvze /dotabout

Your open-source bio page.

keksiqc /shako

Self-hostable link-in-bio page

LG-1 /video_music_book_datasets

NLP NER datasets video/music/book bio

jenly1314 /ANetty

✉️ ANetty 是基于Netty二次封装的Android链路通讯库，用以快速开发高性能，高可靠性的网络交互。在保证易于开发的同时还保证其应用的性能，稳定性和伸缩性。轻松实现长连接通讯。

BioJulia /GenomeGraphs.jl

A modern genomics framework for julia

jsbintask22 /netty-learning

bio, nio到 netty各种使用案例， 包含基础使用案例，各api使用方法，零拷贝，websocket，群聊，私聊，编码，解码，自定义协议，protobuf等使用案例,rpc服务器，客户端等等学习

BioJulia /FASTX.jl

Parse and process FASTA and FASTQ formatted files of biological sequences.

DavidDingXu /springboot-socket-demo

BIO多线程实现的demo，可供socket学习使用

cjfields /bioperl6

reimplementation of BioPerl classes in Raku (e.g. the language formerly known as Perl6)

longitude-digital /Ulink

Ulink (Formerly InstaLink) is an open source bio link generator. Ulink uses a simple json file to create a fast biolink! Ulink is a Static site generator that provides your links in a clean Bio link

seanpm2001 /seanpm2001

GitHub profile data for @seanpm2001

Clearailhc /ACE2005-toolkit

Focusing on ACE 2005 data preprocessing, we provide doc-level, sentence-level and BIO-style golden data preprocessing, the only thing you need is the ACE05 row data. Hope you enjoy!😎