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Joined Aug 2020
推荐一款基于 GitHub API 开发的图床工具 PicX。
提供图片上传托管、生成图片链接和常用图片工具服务，具有开箱即用、操作简单、数据安全等特点。
GitHub: https://github.com/XPoet/picx
主要功能如下：
- 支持 拖拽、复制粘贴、选择文件 等方式进行选择图片。
- 支持上传时对图片名称进行 重命名、哈希化（确保图片名唯一）和 添加前缀。
- 支持 批量上传图片、批量删除图片 和 批量复制图片链接。
- 支持图床 多级目录 管理 （创建多级目录 / 查看多级目录下图片）。
- 支持 一键复制 图片链接和 自由转换 Markdown / HTML / BBCode 格式。
- 内置 多种图片链接规则（GitHub、GitHub Pages、jsDelivr、Statically 等）。
- 支持 自定义配置图片链接规则。
- 支持 图片压缩 (内置高效压缩算法，可配置在上传前自动压缩)。
- 支持配置 图片水印。
分享 GitHub 上一份开源的深度学习指南《从张量到稳定扩散》。
提供了一个为期 9 周的深度学习课程大纲，从张量的基础知识到稳定扩散模型的实现。
主要分为 5 个部分，分别是张量的介绍、深度学习基础、视觉模型、语言模型以及视觉语言模型的实现。
GitHub: https://github.com/jla524/fromthetensor
另外，课程还含有视频讲解、代码实现和相关论文的学习。
分享一个可用于制作高质量表格的 Python 库 Great Tables。
其内置一套丰富的表格组件，如表头、表尾、行标签、列标签等，同时提供各种格式化选项，你可以通过它们的组合创建出多种类型的表格。
GitHub: https://github.com/posit-dev/great-tables
有了这个库，任何人都可以用 Python 制作出精美的表格。
来自麻省理工开源的一本书籍：《理解深度学习》。
涵盖了深度学习从基础到高级的各个方面内容，如基本概念、监督学习、强化学习、线性回归、神经网络、扩散模型等等。
内容非常全面，并且每个章节还提供了 PPT 以及笔记，同时还有 68 个 Python 练习 Demo 让你实践。
GitHub: https://github.com/udlbook/udlbook
通过如下链接，你可以轻松下载书籍 PDF、PPT 以及进行 Demo 练习。
链接：udlbook.github.io/udlbook/
分享一份 2024 构建 SaaS 初创公司最佳实践的集合 best-practice。
涵盖了使用的技术栈、云服务、架构、数据库、AI、后端以及站点生成器等等资源。
分享一个开源的精美古诗词网站《海棠诗社》。
内含丰富的古诗词资源，支持按诗集、朝代、诗人、诗词等方式检索，同时还按选集、主题、节日等方式做了精选分类。
每一首诗中带有注解、翻译以及评价等介绍，可助你对这首诗词的理解。
GitHub: https://github.com/javayhu/haitang
网站兼容移动端，支持暗黑模式，使用的是 Astro 模板。对此感兴趣的可以看下其源码。
GitHub 上一个开源免费且无限制的在线图片编辑工具 ShotEasy。
能够在线对图片进行裁剪旋转、添加水印、添加圆角、背景美化、背景移除替换以及快速压缩等。
GitHub: https://github.com/CH563/shot-easy-website
另外，所有图片编辑都在你的浏览器中进行，不会上传到服务器，数据隐私安全。
在 GitHub 上开源的一本书籍《JavaScript 工程师的 Python 指南》。
作者是一名前端工程师，受人工智能的影响，决定系统性地学习 Ptyhon，并将其学习过程整理成这本书。
涵盖了从 Python 环境安装到项目开发的方方面面，同时会通过案例对比 JavaScript 和 Python 语言的异同，帮助 JavaScript 工程师快速掌握 Python 语言。
GitHub: https://github.com/luckrnx09/python-guide-for-javascript-engineers
如果你是一名前端工程师跟着作者学习 Python，或许能在学习的道路上少走一些弯路。
发现 GitHub 上一个很有意义的开源项目「遇见李白」。
该项目旨在通过构建李白知识图谱的 AI 智能体，以生成式对话应用的形式，推广及普及李白古诗词文化。
GitHub: https://github.com/BinNong/meet-libai
最终目标是开发一款生成式对话应用，实现与你的实时互动，同时提供个性化的李白诗歌鉴赏体验。
推荐 GitHub 上一款开源免费且功能强大的图片编辑器 Image ToolBox。
提供了你能想到的图片编辑一切功能，包括批量裁剪、滤镜（超过 180种）、图片提取文本、图片拼接与叠加、背景移除，水印添加、各种格式转换等等。
GitHub: https://github.com/T8RIN/ImageToolbox
工具是使用 Kotlin 语言开发，目前仅提供 Android 客户端。
分享 GitHub 上一个大规模预训练语言模型的教程《大模型理论基础》。
教程是基于斯坦福大学和李宏毅的课程，并结合开源贡献者的补充和最新研究进展，旨在为读者提供深入的理论知识和实践方法。
涵盖了数据准备、模型构建、训练策略、模型评估与改进，以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的应用等内容。
GitHub 上一个可以帮助你构建一系列网站的智能体 WebDesignAgent。
主要特性：
- 多页面管理：生成和设计相互关联的网页，具有动态重定向功能。
- 用户自定义添加/删除：通过手动添加、删除或修改网页、其内容及其关系，完全控制你的站点，达到完美效果。
- 迭代优化：根据你宝贵的反馈对网站代码进行精确的改动。
- 视觉优化：利用强大的视觉模型，自主优化和增强网页布局。
支持以下几种网页构建方式：
- 文本到网站：轻松输入文字描述生成功能齐全、设计精美的网站；
- 图片到网站：只需上传你的图片，即可无缝整合到网站当中；
- 视觉线索到网站：将你的视觉布局转化为网站设计；
- 混合设计：无缝结合文本、图片及视觉线索，构建出精美的网页设计。
GitHub: https://github.com/DAMO-NLP-SG/WebDesignAgent
项目提供可视化操作界面，需要填写 OpenAI API Key 才可使用。
如下图 2，3，4 为使用该 Agent 构建出来的网页效果。
手把手教你从零开始构建 AI 视频生成模型。
在 GitHub 上发现一篇教程，作者详细介绍了如何使用 Python 语言，从零开始构建一个文本到视频生成模型。
涵盖了从理解理论概念到架构编码，最终实现输入文本提示即可生成视频的全过程。
GitHub: https://github.com/FareedKhan-dev/AI-text-to-video-model-from-scratch
感兴趣的可以看看。
分享 GitHub 上一份开源的 Nginx 入门学习笔记 nginx-tutorial。
涵盖了基础安装、参数说明、配置讲解、第三方模块安装方法、性能优化以及常见使用场景等等内容。
GitHub: https://github.com/jaywcjlove/nginx-tutorial
如果你打算学习 Nginx，建议看下这份笔记，足以让你入门。
分享一本关于架构设计的开源书籍《深入超高可用架构原理与实践》。
总共分为 4 大部分，内容涵盖了云计算、网络、分布式系统、容器/容器编排、可观测、服务网格、DevOps CI/CD 等技术。
GitHub: https://github.com/isno/theByteBook
书籍完全开源，是一本很不错的程序员提升指南，可帮助你更好地理解技术的优缺点。
推荐 GitHub 上一个颜值颇高且功能齐全的协作文档和 Wiki 工具 Docmost。
旨在帮助你创建和管理维基、知识库和文档等内容，提供了实时协作的富文本编辑器，支持多人同时编辑。
并具备表格、数学公式（LaTex）和注释功能。内置权限系统，确保信息的安全和正确的访问权限。
GitHub: https://github.com/docmost/docmost
项目开源免费，提供 Docker 一键部署方式，可作为平替 Confluence 和 Notion 的工具。
GitHub 上一个功能颇为齐全的 AI 虚拟主播 Vtuber。
使用到的技术有：FastGPT 知识库聊天对话、多种语音合成（如 edge-tts、GPT-SoVITS 等）、Stable Diffusion 在线绘画、AI 唱歌等等技术。详细可看图 3。
在直播间上实现了聊天、唱歌、绘画、跳舞、表情、换装、搜图、场景切换等等功能。
GitHub: https://github.com/worm128/AI-YinMei
作者录制了详细使用教程，并提供整合包，感兴趣的可以看看。
分享 GitHub 上一份开源的《从零到精通深度学习 PyTorch》教程。
涵盖了 PyTorch 基础知识、深度学习工作流程、计算机视觉、自定义数据集处理、模块化代码编写以及模型部署等内容。
共 9 个章节，可在线阅读学习，前 5 章节还提供了视频教程。另外，教程比较专注于代码实践，会提供一些练习 Demo，涉及的代码均在 GitHub 上开源。
GitHub: https://github.com/mrdbourke/pytorch-deep-learning
课程适合初学者，但需要有一定的 Python 编程基础和基础机器学习知识。
推荐 GitHub 上一个能帮你将数据清理及结构化的开源工具 OmniParse。
该工具能够将各种非结构化数据转化为结构化的、可操作的数据，方便用于检索增强生成（RAG）和微调。
无论是文档、表格、图像、视频、音频还是网页，都能将它们清理干净并结构化。
GitHub 上一个仅用 293 行代码将 PDF 解析为 Markdown 的开源工具 gptpdf。
使用了强大的视觉大语言模型（GPT-4o），实现几乎完美地解析排版、数学公式、表格、图片、图表等 PDF 内容。
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