《EasyOffer》是一个专为LLM学习者量身打造的开源项目,汇集了大厂面经、手写代码实现和常见大模型面试题,助你深入理解底层原理,提升实习与秋招竞争力。
项目特色:
- DeepSeek 系列模型核心结构及关键模块详解
- 多种生成采样方法(Top-p、Top-k、温度采样)手写实现
- 强化学习DPO训练代码简单解析
- 持续更新 LLaMA、Qwen 等热门大模型核心代码
- 面试必备大模型手写代码题及答案
适合大模型初学者和秋招备战者。
#资源参考 #面试准备 #AI #DeepSeek #LLM
项目特色:
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- 多种生成采样方法(Top-p、Top-k、温度采样)手写实现
- 强化学习DPO训练代码简单解析
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适合大模型初学者和秋招备战者。
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GitHub
GitHub - jingtian11/EasyOffer: 《EasyOffer》(<大模型面经合集>)是针对LLM宝宝们量身打造的大模型暑期实习Offer指南,主要记录大模型暑期实习和秋招准备的一些常见大厂手撕代码、大厂面经经验、常见大厂思考题等;…
《EasyOffer》(<大模型面经合集>)是针对LLM宝宝们量身打造的大模型暑期实习Offer指南,主要记录大模型暑期实习和秋招准备的一些常见大厂手撕代码、大厂面经经验、常见大厂思考题等;小白一个,正在学习ing......有问题各位大佬随时指正,希望大家都能拿到心仪Offer! - jingtian11/EasyOffer
深度学习为何有效?——全息原理揭秘 | 相关视频
🔍 深度学习的核心秘密,或许藏在“全息原理”(Holographic Principle)中。这个概念来源于物理学,意味着高维信息可以浓缩于较低维度的结构中,而神经网络正是利用了类似的“张量网络”结构,实现对复杂数据的高效表达与处理。
📊 图示解析:
(a) 标量、向量、矩阵、张量的基本表示,揭示数据从简单到复杂的多维扩展。
(b) 张量的分组,说明如何将复杂结构拆解成更简单的部分,便于计算。
(c) 张量乘积与缩并,揭示神经网络中信息融合与特征抽取的数学本质。
(d) 张量网络示意,展示神经网络层间复杂连接如何通过张量缩并实现高效计算。
💡 深度学习通过张量网络将高维数据映射为紧凑结构,类似全息图将三维信息储存在二维表面。这样的结构不仅节省了计算资源,还提升了泛化能力,解释了为何深度神经网络能在海量数据中捕捉关键特征。
🔗 这为理解深度学习的工作机制提供了新的视角:不是简单的堆叠层级,而是信息的全息编码与解码过程。
——深度学习的力量,正源于对信息结构的“全息”把握。
#资源参考 #深度学习 #全息原理
🔍 深度学习的核心秘密,或许藏在“全息原理”(Holographic Principle)中。这个概念来源于物理学,意味着高维信息可以浓缩于较低维度的结构中,而神经网络正是利用了类似的“张量网络”结构,实现对复杂数据的高效表达与处理。
📊 图示解析:
(a) 标量、向量、矩阵、张量的基本表示,揭示数据从简单到复杂的多维扩展。
(b) 张量的分组,说明如何将复杂结构拆解成更简单的部分,便于计算。
(c) 张量乘积与缩并,揭示神经网络中信息融合与特征抽取的数学本质。
(d) 张量网络示意,展示神经网络层间复杂连接如何通过张量缩并实现高效计算。
💡 深度学习通过张量网络将高维数据映射为紧凑结构,类似全息图将三维信息储存在二维表面。这样的结构不仅节省了计算资源,还提升了泛化能力,解释了为何深度神经网络能在海量数据中捕捉关键特征。
🔗 这为理解深度学习的工作机制提供了新的视角:不是简单的堆叠层级,而是信息的全息编码与解码过程。
——深度学习的力量,正源于对信息结构的“全息”把握。
#资源参考 #深度学习 #全息原理
Bilibili
柏格森全息理论之深度学习揭秘(by Stephen E. Robbins)_哔哩哔哩_bilibili
http://t.cn/RHNDWhz【柏格森全息理论之深度学习揭秘】《Bergson's Holographic Theory - 23 - Deep Learning: The Myths - YouTube》by Stephen E. Robbins http://t.cn/RHNDWhz, 视频播放量 2186、弹幕量 1、点赞数 23、投硬币枚数 10、收藏人数 283、转发人数 20, 视频作者 爱可可-爱生活, 作者简介 新浪微博 @爱可可-爱生活 http://weibo.com/fly…
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AI工程不断迭代升级,想掌握LLM、RAG和智能代理的实战技巧?
AI Engineering Hub 是一个集深度教程与实战案例于一体的开源项目,覆盖大语言模型、检索增强生成、AI代理等前沿内容。无论你是入门者、开发者还是研究者,都能在这里找到丰富资源,助力项目落地和技能提升。
主要特色:
- 系统讲解大型语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术
- 丰富的AI智能代理实战案例,展示真实业务应用
- 详细示例代码,方便快速上手和二次开发
- 免费数据科学电子书赠送,涵盖150+核心课程,订阅即得
#资源参考 #AI Engineering Hub #LLM #RAG #AI前沿内容
AI Engineering Hub 是一个集深度教程与实战案例于一体的开源项目,覆盖大语言模型、检索增强生成、AI代理等前沿内容。无论你是入门者、开发者还是研究者,都能在这里找到丰富资源,助力项目落地和技能提升。
主要特色:
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#资源参考 #AI Engineering Hub #LLM #RAG #AI前沿内容
GitHub
GitHub - patchy631/ai-engineering-hub: In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.
In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications. - patchy631/ai-engineering-hub
ollm:在仅8GB显存的GPU上,利用SSD卸载技术运行超大语言模型(LLM)并支持10万token上下文,无需量化处理。这意味着即使硬件受限,也能处理海量上下文数据。
🔹 速度约为0.5 token/秒,虽不适合实时交互,但适合非实时、离线或后台任务。
🔹 这种做法对SSD寿命有较大影响,需权衡性能与硬件耐用性。
🔹 业内讨论关注点:
- 是否值得牺牲SSD寿命换取超大上下文?
- 未来能否结合新内存扩展技术(如三星CXL DRAM扩展)实现更高效方案?
- 量化与混合硬件策略是否更实用?
这项技术拓宽了超大模型的部署边界,尤其适合资源有限但需要处理海量上下文的场景。未来优化空间巨大,值得持续关注。
当前主流LLM部署受限于显存大小,SSD卸载为“显存瓶颈”提供了新思路,但速度和硬件磨损是现实挑战。结合硬件创新(如CXL内存扩展)与软件优化(量化、分布式推理),未来或能实现高效、耐用的超长上下文推理,为复杂任务提供更强支持。
🔹 速度约为0.5 token/秒,虽不适合实时交互,但适合非实时、离线或后台任务。
🔹 这种做法对SSD寿命有较大影响,需权衡性能与硬件耐用性。
🔹 业内讨论关注点:
- 是否值得牺牲SSD寿命换取超大上下文?
- 未来能否结合新内存扩展技术(如三星CXL DRAM扩展)实现更高效方案?
- 量化与混合硬件策略是否更实用?
这项技术拓宽了超大模型的部署边界,尤其适合资源有限但需要处理海量上下文的场景。未来优化空间巨大,值得持续关注。
当前主流LLM部署受限于显存大小,SSD卸载为“显存瓶颈”提供了新思路,但速度和硬件磨损是现实挑战。结合硬件创新(如CXL内存扩展)与软件优化(量化、分布式推理),未来或能实现高效、耐用的超长上下文推理,为复杂任务提供更强支持。
GitHub
GitHub - Mega4alik/ollm
Contribute to Mega4alik/ollm development by creating an account on GitHub.
PrimisAI Nexus 是一款强大灵活的 Python 框架,专为多智能体系统和大型语言模型(LLM)驱动的复杂任务编排设计。它支持创建多层级主管和助理主管结构,自动管理对话历史和日志,支持结构化输出和YAML配置,轻松实现任务分工和多智能体协作。| #框架
核心优势:
- 统一管理多智能体,支持主控与助理主管分层协作
- 内置持久化历史记录,保证会话连续性和复现性
- 灵活配置LLM参数,支持自定义模型调用
- 支持通过MCP协议集成远程或本地工具服务器,实现智能体功能扩展
- 可使用YAML文件定义复杂智能体架构,方便快速部署和修改
- 丰富调试与日志功能,助力开发与问题排查
适合 AI 研究者、开发者以及需要复杂自动化任务管理的团队。
#资源参考 #AI框架 #PrimisAI Nexus
核心优势:
- 统一管理多智能体,支持主控与助理主管分层协作
- 内置持久化历史记录,保证会话连续性和复现性
- 灵活配置LLM参数,支持自定义模型调用
- 支持通过MCP协议集成远程或本地工具服务器,实现智能体功能扩展
- 可使用YAML文件定义复杂智能体架构,方便快速部署和修改
- 丰富调试与日志功能,助力开发与问题排查
适合 AI 研究者、开发者以及需要复杂自动化任务管理的团队。
#资源参考 #AI框架 #PrimisAI Nexus
GitHub
GitHub - PrimisAI/nexus: A powerful Python framework for orchestrating AI agents and managing complex LLM-driven tasks with ease.
A powerful Python framework for orchestrating AI agents and managing complex LLM-driven tasks with ease. - PrimisAI/nexus
SubMix
⭐️ 网站功能:订阅转换
📁 网站简介:一个强大的代理订阅链接转换器,用于将单独的代理订阅链接转换为Mihomo内核所需的YAML配置文件。
支持多种协议,包括VLESS、Hysteria、Shadowsocks等,可以通过简单的操作快速生成、复制和下载配置文件。
🔗 网站网址:点击打开
🔗 项目地址:点击访问
⭐️ 网站功能:订阅转换
📁 网站简介:一个强大的代理订阅链接转换器,用于将单独的代理订阅链接转换为Mihomo内核所需的YAML配置文件。
支持多种协议,包括VLESS、Hysteria、Shadowsocks等,可以通过简单的操作快速生成、复制和下载配置文件。
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subm1x.vercel.app
SubMix - 协议配置管理工具
SubMix - 企业内网多协议连接串解析与 YAML 配置生成工具
OpenAI ChatKit 是一个开箱即用的聊天框架,帮你快速集成高质量、AI 驱动的对话体验。无论是客服、智能助理还是社交应用,只需简单配置,就能拥有流畅自然的聊天界面和强大功能。| #框架
主要亮点:
- 完全可定制的UI,自然融入你的应用
- 支持响应流,打造交互式会话体验
- 内置工具和工作流集成,支持智能推理和多步骤操作
- 丰富的交互组件,支持文件和图片上传
- 线程和消息管理,轻松组织复杂对话
- 来源注释与实体标注,保证透明度和引用准确
只需几步,添加 ChatKit 组件,连接客户端令牌,就能快速上线,省时又高效。
主要亮点:
- 完全可定制的UI,自然融入你的应用
- 支持响应流,打造交互式会话体验
- 内置工具和工作流集成,支持智能推理和多步骤操作
- 丰富的交互组件,支持文件和图片上传
- 线程和消息管理,轻松组织复杂对话
- 来源注释与实体标注,保证透明度和引用准确
只需几步,添加 ChatKit 组件,连接客户端令牌,就能快速上线,省时又高效。
GitHub
GitHub - openai/chatkit-js
Contribute to openai/chatkit-js development by creating an account on GitHub.
一个面向工业4.0的开源框架,专为资产运维和维护打造。它集成了4个领域专用AI代理和2套多代理协同框架,支持模拟多步复杂工作流程的开发与评估。
功能亮点:
- 涵盖物联网传感器管理、故障模式识别、时间序列预测及工单自动生成
- 141个真实工业场景数据集,助力训练和测试AI模型
- 支持多智能体协同,提升复杂任务的自动化执行能力
- 提供Docker环境快速部署,方便工程师和研究者使用
适合维护工程师、可靠性专家和设施规划师,助力实现工业资产的智能化运维升级。
AssetOpsBench | #框架 #资源参考 #工具 #工业4.0
功能亮点:
- 涵盖物联网传感器管理、故障模式识别、时间序列预测及工单自动生成
- 141个真实工业场景数据集,助力训练和测试AI模型
- 支持多智能体协同,提升复杂任务的自动化执行能力
- 提供Docker环境快速部署,方便工程师和研究者使用
适合维护工程师、可靠性专家和设施规划师,助力实现工业资产的智能化运维升级。
AssetOpsBench | #框架 #资源参考 #工具 #工业4.0
GitHub
GitHub - IBM/AssetOpsBench: AssetOpsBench - Industry 4.0
AssetOpsBench - Industry 4.0. Contribute to IBM/AssetOpsBench development by creating an account on GitHub.
Jason Zhou 分享了如何通过“上下文工程”(Context Engineering)和完善的文档系统,让 Claude Code 在复杂代码库中的表现提升10倍,干货满满,值得深度学习:
1. 上下文工程是关键
Claude Code 默认接收系统提示(System prompt)、系统工具、MCP工具、CLAUDE.md文档和消息。使用
2. 子代理(Sub-agent)管理上下文
子代理适合只读任务(如调研),能将大量信息浓缩成关键摘要,帮助主代理聚焦核心内容,避免上下文爆炸。
3. 高效的文档系统至关重要
Jason推荐建立
- System:项目结构、技术栈、数据库模式、关键模块
- SOP:常见错误及最佳实践流程
- Tasks:产品需求文档(PRD)
- README:文档总目录,支持管理大型代码库
这个结构借鉴了 Manus 的本地缓存上下文卸载思路,能处理复杂项目。
4. 自动更新文档
设计
5. 实践案例:管理遗留代码库
@ODMtweets 分享了用类似方法管理基于 WordPress 的大规模遗留代码库。为每个类生成文档,并配合定制代理模式,显著提升了代理对旧代码的理解和操作效率。
上下文工程改变游戏规则:合理设计上下文不仅提升效率,还能让初级开发者产出接近资深水平。
- 文档驱动开发(DDD)落地:结合PRD和细化任务计划,让AI协助代码实现与评审,形成闭环。
- 防止提示漂移:保持文档即时更新和子代理分工,避免上下文信息丢失或偏离目标。
- 成本与收益权衡:更智能的上下文管理虽增加计算成本,但带来的开发效率提升远超投入。
1. 上下文工程是关键
Claude Code 默认接收系统提示(System prompt)、系统工具、MCP工具、CLAUDE.md文档和消息。使用
/context 指令可以查看上下文结构,合理设计上下文能极大提升代码智能生成质量。2. 子代理(Sub-agent)管理上下文
子代理适合只读任务(如调研),能将大量信息浓缩成关键摘要,帮助主代理聚焦核心内容,避免上下文爆炸。
3. 高效的文档系统至关重要
Jason推荐建立
.agent 文件夹,包含:- System:项目结构、技术栈、数据库模式、关键模块
- SOP:常见错误及最佳实践流程
- Tasks:产品需求文档(PRD)
- README:文档总目录,支持管理大型代码库
这个结构借鉴了 Manus 的本地缓存上下文卸载思路,能处理复杂项目。
4. 自动更新文档
设计
/update-doc 命令,代理每完成关键功能或修正错误后自动更新文档,保持知识库与代码同步,防止“上下文漂移”。5. 实践案例:管理遗留代码库
@ODMtweets 分享了用类似方法管理基于 WordPress 的大规模遗留代码库。为每个类生成文档,并配合定制代理模式,显著提升了代理对旧代码的理解和操作效率。
上下文工程改变游戏规则:合理设计上下文不仅提升效率,还能让初级开发者产出接近资深水平。
- 文档驱动开发(DDD)落地:结合PRD和细化任务计划,让AI协助代码实现与评审,形成闭环。
- 防止提示漂移:保持文档即时更新和子代理分工,避免上下文信息丢失或偏离目标。
- 成本与收益权衡:更智能的上下文管理虽增加计算成本,但带来的开发效率提升远超投入。
X (formerly Twitter)
Jason Zhou (@jasonzhou1993) on X
.agent docs made my Claude Code 10x better…
Here is how to context engineer into Claude code
It even works w/ complex codebase
👇 Thread below
Here is how to context engineer into Claude code
It even works w/ complex codebase
👇 Thread below
Andrew Ng 推出全新课程《Agentic AI》!
AI智能体开发正成为职场最抢手技能。这门课程系统教授4大关键设计模式:
1. 反思(Reflection)——智能体自我审视输出,持续改进;
2. 工具调用(Tool use)——结合大语言模型(LLM)调用搜索、日历、邮件、编程等功能;
3. 规划(Planning)——用LLM拆解任务,合理分配子任务执行;
4. 多智能体协作(Multi-agent collaboration)——构建多个专职智能体协同完成复杂任务。
课程还教你如何将复杂应用拆解成任务序列,系统应用这些模式。
最重要的是,Andrew Ng强调严谨的评估和错误分析流程是成功执行的关键。课程传授如何基于数据精准定位改进点,避免盲目试错,极大提升开发效率和质量。
课程采用纯Python实现,框架中立,帮助你深入理解底层原理,适合熟悉Python且了解LLM基础的学员,无论未来用哪个框架都能轻松上手。
未来,掌握Agentic AI设计模式,将让你在AI浪潮中抢占先机,打造真正能自主解决复杂问题的智能系统。
#课程 #AI
AI智能体开发正成为职场最抢手技能。这门课程系统教授4大关键设计模式:
1. 反思(Reflection)——智能体自我审视输出,持续改进;
2. 工具调用(Tool use)——结合大语言模型(LLM)调用搜索、日历、邮件、编程等功能;
3. 规划(Planning)——用LLM拆解任务,合理分配子任务执行;
4. 多智能体协作(Multi-agent collaboration)——构建多个专职智能体协同完成复杂任务。
课程还教你如何将复杂应用拆解成任务序列,系统应用这些模式。
最重要的是,Andrew Ng强调严谨的评估和错误分析流程是成功执行的关键。课程传授如何基于数据精准定位改进点,避免盲目试错,极大提升开发效率和质量。
课程采用纯Python实现,框架中立,帮助你深入理解底层原理,适合熟悉Python且了解LLM基础的学员,无论未来用哪个框架都能轻松上手。
未来,掌握Agentic AI设计模式,将让你在AI浪潮中抢占先机,打造真正能自主解决复杂问题的智能系统。
#课程 #AI
DeepLearning.AI - Learning Platform
Agentic AI
In this course taught by Andrew Ng, you'll build agentic AI systems that take action through iterative, multi-step workflows.
@milan_milanovic 读《Google软件工程》心得分享
这本书不是教你写代码,而是揭秘Google如何通过工程实践维护健康、可持续的代码库。干货满满,值得每位工程师细读。
核心启示:
1 软件工程 ≠ 只是编程
编程解决当下任务,软件工程关注代码的未来演变、可维护性、扩展性和规模化。
𝟮 Hyrum定律 & Beyoncé规则
- Hyrum定律:API用户多了,系统所有可观察行为都会被依赖,合同承诺不管用。
- Beyoncé规则:用户喜欢的bug就得写测试,修bug时测试会报错,你也得改他的代码。
𝟯 早发现,早修复(Shift Left)
- 静态分析、快速单元测试、集成测试、代码审查和QA都是降低成本的关键。
𝟰 自动化是团队扩展的核心
代码格式化、lint工具、CI流水线……自动化减轻重复劳动,保持效率。
𝟱 小心“虚假测试”
过度依赖stubs/mocks掩盖真实行为,Google推荐用fakes,更接近真实。
𝟲 小步快跑发布更稳健
小版本更易管理、回滚和理解。
𝟳 依赖升级要早、快、频繁
小幅更新风险低,方便及时调整。
这本书不是教你写代码,而是揭秘Google如何通过工程实践维护健康、可持续的代码库。干货满满,值得每位工程师细读。
核心启示:
1 软件工程 ≠ 只是编程
编程解决当下任务,软件工程关注代码的未来演变、可维护性、扩展性和规模化。
𝟮 Hyrum定律 & Beyoncé规则
- Hyrum定律:API用户多了,系统所有可观察行为都会被依赖,合同承诺不管用。
- Beyoncé规则:用户喜欢的bug就得写测试,修bug时测试会报错,你也得改他的代码。
𝟯 早发现,早修复(Shift Left)
- 静态分析、快速单元测试、集成测试、代码审查和QA都是降低成本的关键。
𝟰 自动化是团队扩展的核心
代码格式化、lint工具、CI流水线……自动化减轻重复劳动,保持效率。
𝟱 小心“虚假测试”
过度依赖stubs/mocks掩盖真实行为,Google推荐用fakes,更接近真实。
𝟲 小步快跑发布更稳健
小版本更易管理、回滚和理解。
𝟳 依赖升级要早、快、频繁
小幅更新风险低,方便及时调整。
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Dr Milan Milanović (@milan_milanovic) on X
𝗪𝗵𝗮𝘁 𝗜 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗲𝗱 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝘁𝗵𝗲 𝗯𝗼𝗼𝗸 𝗦𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗮𝘁 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲
The book is not about programming, per se, but about the engineering practices employed at Google to maintain a sustainable and healthy codebase.
What you can learn
The book is not about programming, per se, but about the engineering practices employed at Google to maintain a sustainable and healthy codebase.
What you can learn
多代理协作新思路 | Pontus Abrahamsson 分享了一个高效的 AI 代理管理架构:
- 管理层 → 子代理 → 工具集
一个总规划者负责分配任务到专注型子代理(发票、报表、预测等),每个子代理管理6-12个专用工具。
- 智能调度与动态切换
自研基于 Vercel AI SDK 的“编排者”智能判断何时交接对话,支持多轮、多代理无缝协作,传递上下文和切换原因,保持完整会话历史。
- 多代理协同的挑战与思考
当多个子代理需要同时提供上下文时,如何避免信息割裂导致的幻觉(hallucinations)?建议针对高频用例设计代理子集直接协作,提升准确性。
- 开源与落地
相关代码已部分开源,适配多场景,正在不断打磨中,期待更完善的多代理产品形态。
- 行业反馈
该架构已获得社区广泛认可,适合构建复杂多任务AI系统,但大规模用户时成本需考量。
这套多代理架构为复杂AI应用提供了系统化的解决方案,兼顾灵活性和可维护性,是推动AI产品实用化的重要一步。
- 管理层 → 子代理 → 工具集
一个总规划者负责分配任务到专注型子代理(发票、报表、预测等),每个子代理管理6-12个专用工具。
- 智能调度与动态切换
自研基于 Vercel AI SDK 的“编排者”智能判断何时交接对话,支持多轮、多代理无缝协作,传递上下文和切换原因,保持完整会话历史。
- 多代理协同的挑战与思考
当多个子代理需要同时提供上下文时,如何避免信息割裂导致的幻觉(hallucinations)?建议针对高频用例设计代理子集直接协作,提升准确性。
- 开源与落地
相关代码已部分开源,适配多场景,正在不断打磨中,期待更完善的多代理产品形态。
- 行业反馈
该架构已获得社区广泛认可,适合构建复杂多任务AI系统,但大规模用户时成本需考量。
这套多代理架构为复杂AI应用提供了系统化的解决方案,兼顾灵活性和可维护性,是推动AI产品实用化的重要一步。
X (formerly Twitter)
Pontus Abrahamsson — oss/acc (@pontusab) on X
Manager → Sub-agents → Tools setup:
one planner routes to focused agents (Invoices, Reports, Forecasting, etc.).
Each sub-agent owns 6-12 focused tools.
one planner routes to focused agents (Invoices, Reports, Forecasting, etc.).
Each sub-agent owns 6-12 focused tools.
“Agentic Science”项目汇总了AI自主科学探索的最新进展,展示了AI如何从辅助工具成长为能独立提出假设、设计实验、分析数据乃至迭代改进理论的“科学家”。
核心亮点包括:
- 详尽梳理生命科学、化学、材料科学、物理学等领域的智能代理应用
- 多智能体协作推动跨学科研究加速
- 从观测假设到实验执行再到数据解读,完整自主科研流程
- 丰富论文资源和案例,助力科研工作者深入了解前沿趋势
核心亮点包括:
- 详尽梳理生命科学、化学、材料科学、物理学等领域的智能代理应用
- 多智能体协作推动跨学科研究加速
- 从观测假设到实验执行再到数据解读,完整自主科研流程
- 丰富论文资源和案例,助力科研工作者深入了解前沿趋势
GitHub
GitHub - AgenticScience/Awesome-Agent-Scientists: Paper list of agent for science
Paper list of agent for science. Contribute to AgenticScience/Awesome-Agent-Scientists development by creating an account on GitHub.
数据库备份和恢复任务繁琐又容易出错,多个工具切换更让运维头疼。
Onedump 是一款开源的数据库管理工具,专注于简化多种数据库的备份与恢复流程,一键搞定数据库数据导出和同步。| #数据库 #工具
它支持 MySQL 和 PostgreSQL,除了内置无依赖的 MySQL 原生转储器,还兼容 mysqldump 和 pg_dump,满足不同场景需求。
主要功能包括:
- 多源数据库备份到多目标存储(本地、AWS S3、Google Drive、Dropbox、SFTP);
- MySQL binlog 备份和恢复,实现精准的时间点恢复;
- 支持断点续传和并发的 SFTP 文件传输;
- 内置 MySQL 慢日志解析工具,方便性能分析;
- 配置文件可本地或直接从 S3 加载,支持集群和容器化部署;
- Slack 通知集成,实时掌握备份状态。
支持跨平台使用,既有方便的二进制文件,也有包含所有依赖的 Docker 镜像,适合 DBA、开发者和运维团队。
Onedump 是一款开源的数据库管理工具,专注于简化多种数据库的备份与恢复流程,一键搞定数据库数据导出和同步。| #数据库 #工具
它支持 MySQL 和 PostgreSQL,除了内置无依赖的 MySQL 原生转储器,还兼容 mysqldump 和 pg_dump,满足不同场景需求。
主要功能包括:
- 多源数据库备份到多目标存储(本地、AWS S3、Google Drive、Dropbox、SFTP);
- MySQL binlog 备份和恢复,实现精准的时间点恢复;
- 支持断点续传和并发的 SFTP 文件传输;
- 内置 MySQL 慢日志解析工具,方便性能分析;
- 配置文件可本地或直接从 S3 加载,支持集群和容器化部署;
- Slack 通知集成,实时掌握备份状态。
支持跨平台使用,既有方便的二进制文件,也有包含所有依赖的 Docker 镜像,适合 DBA、开发者和运维团队。
GitHub
GitHub - liweiyi88/onedump: Effortless database administration tool
Effortless database administration tool. Contribute to liweiyi88/onedump development by creating an account on GitHub.
LlamaFarm 是一个开源框架,专注于构建基于检索增强(RAG)和智能代理的AI应用。它内置了默认方案(本地模型 Ollama、向量存储 Chroma),但架构完全可扩展,支持随时替换运行时、数据库和解析器,无需重写代码。| #框架
主要特点:
- 本地优先体验,一条命令行工具(lf)管理项目、数据集和对话
- 生产级架构,支持配置驱动、模式校验的项目管理
- 灵活定制的RAG流水线,YAML配置即可轻松调整
- 集成多种AI运行时,支持本地模型和云端API无缝切换
- 丰富的CLI命令,实现项目初始化、数据上传、处理及聊天
- 提供OpenAI格式兼容的REST API,方便集成到各种应用
支持 macOS、Linux 和 Windows,安装便捷,助力开发者快速搭建强大AI系统。
#资源参考 #工具 #RAG #LLM
主要特点:
- 本地优先体验,一条命令行工具(lf)管理项目、数据集和对话
- 生产级架构,支持配置驱动、模式校验的项目管理
- 灵活定制的RAG流水线,YAML配置即可轻松调整
- 集成多种AI运行时,支持本地模型和云端API无缝切换
- 丰富的CLI命令,实现项目初始化、数据上传、处理及聊天
- 提供OpenAI格式兼容的REST API,方便集成到各种应用
支持 macOS、Linux 和 Windows,安装便捷,助力开发者快速搭建强大AI系统。
#资源参考 #工具 #RAG #LLM
GitHub
GitHub - llama-farm/llamafarm: Deploy any AI model, agent, database, RAG, and pipeline locally or remotely in minutes
Deploy any AI model, agent, database, RAG, and pipeline locally or remotely in minutes - llama-farm/llamafarm
Sub-Store
⭐️ 项目功能:订阅转换
📁 项目简介:一个先进的订阅管理工具,专为QX、Loon、Surge、Stash、Egern和Shadowrocket等应用程序设计。
支持多种格式的订阅转换、订阅格式化以及将多个订阅整合到一个URL中。可以通过该工具轻松管理和转换不同类型的代理订阅。
支持多种输入格式,如VMess、VLESS、Trojan等,并允许用户进行过滤、排序和修改代理属性等操作。
🌐 项目地址:点击直达
⭐️ 项目功能:订阅转换
📁 项目简介:一个先进的订阅管理工具,专为QX、Loon、Surge、Stash、Egern和Shadowrocket等应用程序设计。
支持多种格式的订阅转换、订阅格式化以及将多个订阅整合到一个URL中。可以通过该工具轻松管理和转换不同类型的代理订阅。
支持多种输入格式,如VMess、VLESS、Trojan等,并允许用户进行过滤、排序和修改代理属性等操作。
🌐 项目地址:点击直达
GitHub
GitHub - sub-store-org/Sub-Store: Advanced Subscription Manager for QX, Loon, Surge, Stash, Egern and Shadowrocket!
Advanced Subscription Manager for QX, Loon, Surge, Stash, Egern and Shadowrocket! - sub-store-org/Sub-Store
Anchor Relay
⭐️ 网站功能:SSL证书生成
📁 网站简介:一个提供快速且免费的 HTTPS 证书服务的网站,通过自动化证书管理,可以在自托管环境和不受信任的网络中轻松获取和管理 SSL/TLS 证书。
🔗 网站网址:点击打开
⭐️ 网站功能:SSL证书生成
📁 网站简介:一个提供快速且免费的 HTTPS 证书服务的网站,通过自动化证书管理,可以在自托管环境和不受信任的网络中轻松获取和管理 SSL/TLS 证书。
🔗 网站网址:点击打开
anchor.dev
Anchor Relay Beta - Fast & Free HTTPS Certificates
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得到12.14-20
每天听本书
链接:https://pan.baidu.com/s/1GSOP6oh1GMWv27wgbdaZtQ?pwd=11mf
2026年度得到…等17个文件【2025新课更新合集】
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沈祖芸全球教育报告(2025-2026)
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何帆·中国经济报告(2025-2026)
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中国财富报告(2025-2026)
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商业参考4
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科技参考4
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商业报告解读
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国际参考
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年度人文课堂
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政经参考
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严飞的社会学课
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讲透资治通鉴
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讲透战争史
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非虚构的力量
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周之江书院
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刘勃讲中国史
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AI学习圈:快刀广播站
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副业官方:大疆无人机维修教程
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Nano Banana Pro创作实战课,12节技术流课程实现职场降维打击
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大乘活法教学
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头条文章去AI痕迹,助力写出爆款文章
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十五五规划浅谈阅读推荐
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老陶2025拼多多年终盛典,运营与增长实战峰会
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TikTok中视频计划实战,第一人称解说每千次播放4-5美金
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955豆瓣读书历年榜单合集(2020-2025)
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——影视——
阿凡达【1-3合集】
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海市蜃楼【完结】
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枭起青壤【完结】
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唐朝诡事录之长安 【1-3季合集】
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狙击蝴蝶
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风与潮
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双轨
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阿凡达【1-3合集】
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