AkiraDocs：智能文档平台，能够自动编写、翻译和优化文档，让团队专注于创意而非文档管理的复杂性

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一个高性能的非结构化数据提取工具，使用Rust编写并支持多种编程语言。 特色是速度快（比unstructured-io快25倍）、内存占用低、支持本地运行，无需依赖外部服务。支持PDF、Word、HTML等多种文档格式的文本和元数据提取，集成OCR功能，适用于数据处理管道和RAG应用场景。 Extractous | #工具 —————————————————————————— #广告→ 渗透接单中心：@shanding007

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ChibiHash：轻量级、快速、可移植的64位哈希函数。特点是代码量小(约65行C代码)、运行速度快(大文件处理速度24.20 GiB/s)、跨平台兼容性好(不依赖硬件指令)。通过了smhasher和smhasher3测试，适合作为非加密场景下的默认哈希函数选择

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awesome-mir-labs：一个全面收录音乐信息检索(MIR)和AI音乐实验室的资源列表。收录了全球各地活跃的MIR研究机构，包括各实验室的所属机构、地区、负责人和研究方向等详细信息。对想要从事音乐AI研究的学者和学生提供了重要的参考价值

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knowledge-graph-studio：一个开源的知识图谱构建和管理平台，专为RAG应用设计。支持基于规则的实体解析、模块化图谱构建、灵活的数据接入等功能。基于NoSQL数据库构建，提供API优先的设计理念和SDK支持，可用于构建动态的图谱驱动AI工作流，适用于实验性和大规模应用场景

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s3-log：一个基于S3构建的分布式、持久化、高可用的日志系统。利用Amazon S3的存储能力来实现可靠的日志存储和管理，为分布式系统提供稳定的日志解决方案。目前项目仍在开发中(WIP)，不建议用于生产环境

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受vim和sci-im启发的命令行电子表格工具，使用Rust开发。支持.xlsx文件格式，提供类似vim的操作体验，适合喜欢终端操作的用户。具备本地化支持，可自定义时区，为命令行爱好者提供了一个轻量级的电子表格解决方案。 sheetsui | #工具

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MLX Omni Server：一款基于苹果MLX框架的本地推理服务器，专为Apple Silicon芯片优化设计。 支持OpenAI兼容的API接口，实现文本对话、语音转换、图像生成等AI能力。 特点是本地化推理保护隐私、硬件加速高性能、支持OpenAI SDK直接调用，可作为OpenAI API的本地替代方案

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一款轻量级的浏览器数据库图形界面工具，支持多种主流数据库(包括SQLite、PostgreSQL、MySQL等)。主要特点包括智能查询编辑器、数据编辑器、模式编辑器和连接管理器。具有自动完成、多查询并行执行、高效渲染等功能，提供Windows和Mac桌面版本 Outerbase Studio | #工具

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一款轻量级的浏览器数据库图形界面工具，支持多种主流数据库(包括SQLite、PostgreSQL、MySQL等)。主要特点包括智能查询编辑器、数据编辑器、模式编辑器和连接管理器。具有自动完成、多查询并行执行、高效渲染等功能，提供Windows和Mac桌面版本 Outerbase Studio | #工具

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awesome-machine-learning-startups：一个全球AI和机器学习创业公司的精选列表，按城市和领域分类整理。涵盖计算机视觉、自然语言处理、机器人、医疗、自动驾驶等多个AI应用领域，包含公司基本信息、LinkedIn链接、融资状态等详细数据

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用于在DuckDB中直接通过SQL读写Google Sheets的扩展工具。支持通过URL或spreadsheet ID访问表格，可以读取指定sheet页面，支持无表头读取，还可以直接将数据写入到Google Sheets中。提供浏览器认证和访问令牌两种认证方式 DuckDB GSheets | #工具

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VEKOS：用Rust编写的实验性操作系统，专注于核心验证和安全性。特色功能包括加密验证的文件系统和内存操作、基于伙伴算法的内存管理、现代化的shell实现、基于Merkle树验证的文件系统(VKFS)以及基础进程管理。目前处于alpha阶段(v0.0.1)，支持x86_64架构

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kth：一个Go语言高性能选择算法库，用于在不完全排序的情况下快速找出第k小的元素，特别适用于大数据集中查找top-N和中位数。 包含FloydRivest和PDQSelect两种算法实现，相比传统排序方法性能提升高达99%，支持泛型和自定义比较函数

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用于机器学习模型文件检查、验证、签名和验证的实用工具。支持safetensors、ONNX、GGUF和PyTorch等主流格式，具备模型内容检查、Ed25519签名验证、推理图生成等功能，特别注重安全性，PyTorch模型在隔离的Docker容器中运行以防止代码执行漏洞。 tensor-man | #工具

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一个优化增强版的Android同步工具，基于Syncthing开发。主要特点包括直观的同步进度显示、每小时同步选项以节省电量、设备自动发现、支持Android 11外置SD卡双向同步、支持加密文件夹等。 相比原版增加了更多实用功能，并修复了耗电问题，提供了更灵活的同步条件设置。 syncthing-android | #工具

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awesome-event-driven-architecture：一个精选的事件驱动架构(EDA)资源集合，包含高质量的文章、视频和实践经验。涵盖EDA的基础知识、最佳实践、案例研究和常见陷阱。内容经过严格筛选，确保每个资源都能为读者提供清晰的原则和术语解释，特别适合想要深入了解事件驱动架构的开发者和架构师

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一个用C语言编写的自举C编译器，能够编译自身代码。输出x86-64汇编代码，虽然未经优化但适合教学用途。 特色是实现了三重编译：先用gcc编译得到初始编译器，再用它编译自身得到第二个版本，最后用第二版本再次编译得到最终版本，实现完全的自举过程。 30cc | #编译器

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LLMs-in-Finance：一个关于金融领域大语言模型应用的知识库，涵盖生成式AI、智能代理、RAG检索增强等技术在金融领域的实践。包含了各类金融场景下的LLM应用案例、论文资料、数据集以及多模态金融分析等内容，适合研究金融科技与AI结合的开发者参考

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一份全面的Solar模型提示工程指南，提供了系统化的教程从基础到高级的提示技巧。包含11个章节，涵盖基本结构、直接清晰提示、少样本学习、角色风格、结构化提示、推理链等关键技术，并附带实际案例和优化方法。特别适合想要掌握LLM提示工程的非专业用户。 Solar Prompt Guide |#指南

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DailyPaper：一个专业的AI论文日报项目，由M-A-P团队维护，每日精选并深度点评arXiv上的最新人工智能相关论文，内容涵盖大语言模型、计算机视觉、多模态等前沿领域，提供专业且富有洞察力的技术评述

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一个简洁的Rust命令行工具开发框架，基于clap库封装，通过简单的函数注解方式即可快速构建CLI应用，大幅减少样板代码。灵感来源于Python的typer库，支持命令和子命令的灵活定义 Terse CLI | #框架

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2025考证时间表

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琼瑶去世……

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CodeTree: 基于 Agent 引导的树状搜索方法优化 LLM 代码生成 「来自 Salesforce AI 研究院的论文，提出了 CodeTree 代码生成框架，通过构建树状搜索结构并配合四个专门的 AI Agent (思考者、解决者、调试者、评判者) 协同工作，显著提升了 LLM 在代码生成任务中的表现，尤其在处理复杂编程问题时更具优势」 论文主要创新点在于: 1. 采用树状结构进行代码生成探索: - 树的根节点是问题描述 - 每个子节点代表一个可能的代码解决方案 - 通过广度优先或深度优先搜索来探索不同的解决方案 2. 引入了四个专门的 AI Agent: - Thinker(思考者): 负责生成解决问题的高层策略 - Solver(解决者): 根据策略实现具体代码 - Debugger(调试者): 根据反馈改进代码 - Critic(评判者): 评估代码质量, 引导搜索方向 主要优势: 性能出色: - 在 HumanEval 达到 95.1% 的准确率 - 在 MBPP 达到 98.7% 的准确率 - 在竞赛级别的 CodeContests 达到 43.0% 的准确率 搜索效率高: - 即使在较小的生成预算(少于9个样本)下也能达到不错的性能 - 通过 Critic 代理的引导避免了无效的搜索路径 灵活性强: - 可以动态决定探索的策略数量 - 能够根据问题难度调整搜索深度和广度 —————————————————————————— #广告→ 渗透接单中心：@shanding007

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Hands-On Large Language Models：该存储库包含《动手大型语言模型》一书中的完整代码示例。包括笔记本示例，涵盖从语言模型介绍到微调的所有内容。

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Dozzle 实时查看Docker container 当中的 logs，Web 界面友好，搜索功能强大，还有比较多的高级功能

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系统设计四个支柱

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问卷调研平台：xiaoju-survey 这是一款免费且专业的调研系统，旨在为个人和企业提供一站式产品级的调研解决方案。它前后端均已开源，并支持 Docker 一键部署，内置了多种题型和模版，支持逻辑编排、自定义品牌、权限管理、数据分析和导出等功能，可用于创建问卷、考试、测评和复杂表单。 —————————————————————————— #广告→ 渗透接单中心：@shanding007

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LLMs Interview Questions：收录了63个大语言模型(LLM)相关的面试问题及答案，针对2024年机器学习和数据科学面试提供系统化的准备资料。内容涵盖LLMs基本原理、Transformer架构、注意力机制、预训练与微调等核心知识点，附带详细解答和代码示例

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