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Joined Aug 2020
分享一份开源公务员考试的最佳实践指南： developer2gwy。
由一群从程序员上岸成为公务员的朋友共同编写，分享记录了他们的上岸经历，体制内生活以及心路历程。
GitHub: https://github.com/miss-mumu/developer2gwy
涵盖了公考的基本知识、备考最佳实践、常见的问题、面试手册以及大家比较关心的一些问答等内容。
分享 GitHub 上一个能够将 PPT 转换为 Markdown 文件的开源免费工具 PPTX2MD。
支持保留标题、列表、粗体、斜体、颜色、超链接、图片、表格以及合并单元格等 PPT 内容格式
GitHub: https://github.com/ssine/pptx2md
如果大家想学习如何针对 Llama 3 进行中文微调，可以看下这份资料 llama3-Chinese-chat。
收集了目前各个网友及厂商微调、魔改版本有趣权重 & 训练、推理、评测以及部署 Llama3、Llama3.1 的教程视频和工具文档等。
GitHub: https://github.com/CrazyBoyM/llama3-Chinese-chat
希望通过这份聚合资料，能帮助大家更好地了解和使用 Llama 3 & Llama 3.1。
由吴恩达老师主讲的《机器学习》专业课程开放免费学习了！
主要包括《机器学习：回归与分类》、《高级学习算法》和《无监督学习、推荐器、强化学习》三门课程。
涵盖了监督学习、无监督学习、神经网络、决策树、推荐系统等多个领域。
学习地址: https:// 网页链接
通过该课程能掌握机器学习的基础知识和实用技能，适合初学者和希望在人工智能领域发展的专业人士。
GitHub 上一款开源免费的 AI 个人导师工具 Llama Tutor。
基于 Next.js 和 Tailwind CSS 构建，集成 Llama 3.1 和 Serper 为工具提供强大的推理以及搜索能力，以达到高质量辅助教学。
GitHub: https://github.com/Nutlope/llamatutor
输入任何想要了解的知识，以及选择能接受的教育水平，覆盖了小学到大学，即可为你生成个性化导师，解答一切疑难杂题。
GitHub 上一款使用 Android 原生开发的电视直播软件：我的电视。
可以自定义直播源，支持 m3u、tvbox 格式，并且可以设置多直播源，支持自定义节目单，多线路自动切换等功能。
GitHub: https://github.com/yaoxieyoulei/mytv-android
系统要求在 Android 5 及以上，有需求的可以下载安装试试。
分享 GitHub 上一个基于 LaTeX 的简历框架 RenderCV。
内置多种主题，可用于创建高质量的简历，支持从 YAML 输入文件生成 PDF、LaTeX、Markdown、HTML 和 PNG 格式的文档。
GitHub: https://github.com/sinaatalay/rendercv
另外，还提供一系列工具，用于自动化简历的更新过程，如重建 LaTeX 文件、渲染新的 PDF 文件、自动将每一页转换为 PNG 图像等。
分享 GitHub 上一份对《给每个人的线性代数》书籍的图解笔记 The-Art-of-Linear-Algebra。
通过对书籍中介绍的矩阵的重要概念进行可视化图释，以帮助大家从矩阵分解的角度对向量、矩阵计算和算法的理解，提供中英日三种语言笔记。
GitHub: https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra
书籍《给每个人的线性代数》是来自麻省理工的一位数学教授 Gilbert Strang 编写，书籍英文名为 “Linear Algebra for Everyone”。
教授采用循序渐进的教学方式，从简单的概念到线性代数的核心概念，包括向量和矩阵的基本运算、线性方程组及其解法、向量空间和子空间等，并以通俗易懂的语言进行讲解。
对线性代数感兴趣的同学可以看看。
书籍：math.mit.edu/~gs/everyone/everyone_prefaceTOC01.pdf
分享 GitHub 上一套基于 Cloudflare 的全栈 SaaS 开发模板 cloudflare-saas-stack。
利用该模板，可以快速在 Cloudflare 上构建并部署全栈应用，包括数据库、认证、样式、存储等功能。
GitHub: https://github.com/Dhravya/cloudflare-saas-stack
作者基于这套工具搭建了 SuperMemory 应用，该开源工具在此前有做过详细的介绍，感兴趣的可以看下。
详细介绍： 网页链接
推荐 GitHub 上一款开源免费的作图工具 draw.io。
可以利用它绘制一系列的图表、图示或图形，包括流程图、UML 类图、组织结构图、泳道图等等，适用于各种复杂专业的图表。
GitHub: https://github.com/jgraph/drawio
相比 ProcessOn，draw.io 作图元素更加丰富，而且文件可以选择保存到自己云盘或者本地，数据隐私更加安全。
另外，国外有一位开发者将它集成到 VSCode，并打包成插件供开发者下载使用。
GitHub: https://github.com/hediet/vscode-drawio
让你能够分分钟在 VSCode 上画出完美的流程图、思维导图或 UML 类图。
推荐 GitHub 上一款开源免费且简洁好用的 Mac 软件卸载工具 Pearcleaner。
工具仅 4MB 大小，提供高颜值、简洁好用的操作界面，可多选一键卸载不需要的软件，同时还能清理卸载后软件的余留文件，清理的非常干净。
GitHub: https:// 网页链接
可作为 AppCleaner 的开源平替版本，大家不妨试试看。
推荐 GitHub 上一款开源免费且易于使用的直播录制工具 Fideo。
该工具能够帮助大家简单快捷的对直播进行录制，并保存为 MP4 格式的视频。
GitHub: https://github.com/chenfan0/fideo-live-record
支持 YouTube、TikTok、抖音、快手、B 站、微博、淘宝等熟悉的平台。
提供开箱即用的安装包，支持 Windows 和 macOS 系统。
又发现一个可商用免费的中文 web 字体库「中文网字计划」。
收录了众多中文字体并通过 Web Font 的形式在线加载及查看字体信息，并提供便捷实用的全字符集中文渲染方案。
GitHub: https://github.com/KonghaYao/chinese-free-web-font-storage
另外，该作者还开源了一款字体分包工具以及超简单的字体替换工具。感兴趣的可以看看。
推荐 GitHub 上一个开源的图书 AI 翻译工具 bilingual_book_maker。
利用大语言模型（如 ChatGPT、Claude 等）对文件和图书进行多语言翻译的制作，支持的格式有 epub、txt 以及 srt 等。
GitHub: https://github.com/yihong0618/bilingual_book_maker
最近，作者将之前吴恩达老师开源的翻译工作流整合到项目中，使得翻译的效果更加好。
不过项目代码还没有更新，感兴趣的可以关注下。
在 GitHub 上发现一个专门收集主流软件的开源替代列表 OpenAlternative。
收集了各种知名主流软件的开源替代，并且对工具的优缺点进行详细介绍，同时还列举与其类似的更多开源替代。
比如 Google Analytics，就列举了 Umami/Matomo/Plausible/OpenPanel 等这些开源替代。
GitHub: https://github.com/piotrkulpinski/openalternative
还有提供了在线网站，进行类别划分，方便大家进行搜索筛选查找所需的软件。
推荐 GitHub 上一个快速将音视频转结构化笔记的开源免费工具 AudioNotes。
基于 FunASR 和 Qwen2 构建，可快速提取音视频内容，并利用大模型能力整理成一份结构化的 Markdown 笔记，方便快速阅读。
GitHub: https://github.com/harry0703/AudioNotes
工具支持搭配 Ollama 使用本地模型，并提供了 Docker 快速部署方式。有需要的可以试试。
上次推荐过麻省理工开源的一本书籍：《理解深度学习》，有中文版了！
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/careywyr/UnderstandingDeepLearning-ZH-CN
目前，已经可以在项目 Releases 中下载中文翻译后的书籍 PDF。
推荐 GitHub 上一份收录了免费可商用的字体列表 Free Font。
收录数量高达 630+ 个，不仅收录了免费可商用汉字字体，还收录一些开源英文字体。
GitHub: https://github.com/jaywcjlove/free-font
并且按黑体、宋体、楷体、艺术体以及手绘体等做了字体分类，可在线查找并快速下载字体包。
在 GitHub 上发现一门颇为全面的大型语言模型（LLM）免费学习课程。
通过 LLMOps 的最佳实践，从数据收集到部署，教授我们如何构建一个生产级别的 LLM 和基于 LLM 的检索增强生成（RAG）系统。
Github: https://github.com/decodingml/llm-twin-course
课程主要有 11 节，涵盖系统设计、数据工程、特征管道、训练管道和推理管道等方面。
并从实际操作中学习如何收集和存储数据、准备数据以提供 LLM 微调和 RAG、以及如何部署和监控 LLM 和 RAG 系统等。
同时，实践涉及到的代码，全部可在 GitHub 仓库上找到。最近准备学习构建 LLM 和 RAG 系统的同学，不妨看下。
推荐 GitHub 上一个开源免费的可视化的爬虫平台 Kspider。
通过以流程图的方式配置爬虫，基本上无需编写代码即可完成数据爬取工作，对小白来说极其友好。
GitHub: https://github.com/kkangert/kspider
具有如下主要特性：
- 支持 xpath 和 css 选择器；
- 支持 Cookie 自动管理；
- 支持插件插件扩展（自定义执行器，自定义函数等）和热插拔；
- 支持爬取由 js 动态渲染的页面；
- 支持同步和异步执行；
- 支持自定义 JS 脚本引擎。
提供了方便快捷的管理 UI，可在线管理和调试任务、查看日志以及爬虫可视化调试等，让我们爬取工作效率翻倍。
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