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Joined Aug 2020
推荐 GitHub 上一个强大的全文件格式 Markdown 转换工具：E2M。
支持任何文件类型，如 doc、epub、html、url、pdf、mp3 等等格式的文件，一键转换为 Markdown 结构化数据，
GitHub: https:// 网页链接
提供 Python 依赖库，可快速导入使用，为检索增强生成（RGA）和模型训练或微调提供高质量的数据。
有需要的同学不妨试下。 #AI创造营
分享 GitHub 上一个开源的 API 测试工具：Bruno。
可作为 Postman 的开源平替，功能强大且轻量，简单易上手，使用纯文本标记语言 Bru 来保存有关 API 信息。
GitHub: https://github.com/usebruno/bruno/
除此之外，还支持使用 Git 对 API 信息进行版本控制和协作，同时仅限离线使用，数据安全隐私。
支持 macOS、Windows 系统安装使用，有需要的同学可以试下。
分享 GitHub 上一个简单、安全、高效的在线剪贴板：netcut。
支持密码保护、阅后即焚、自定义过期时间等功能，提供简洁易用界面，并兼容移动端访问、响应快速。
GitHub: https://github.com/zxcv0221/netcut
值得一提，作者是基于 Cursor 辅助开发的，无论是 Cursor、Copilot、Bolt，还是国内豆包 Marscode 等等 AI 编程工具。
如果我们是作为一名程序员，个人认为应趁早去尝试使用这些 AI 工具，提升自己开发效率。
推荐 GitHub 上一款高颜值的远程服务器管理工具：XPipe。
支持在本地统一管理所有远程连接，包括 SSH、Docker 等等多种连接方式，同时不需要在远程服务器安装任何东西。
GitHub: https:// 网页链接
除此之外，还提供了可视化远程文件操作界面，可直接打开和编辑，并内置了众多常用操作指令。
工具兼容 Windows、Linux 和 macOS 系统安装，有需要的同学不妨试下。
推荐 GitHub 上一款可离线使用的实时翻译 AI 工具：RTranslator。
支持将对方说的话实时翻译成你听懂的语言，实现同声传译效果。
GitHub: https://github.com/niedev/RTranslator
提供对话、对讲以及文本翻译三种使用方式，同时可离线使用，模型存储在本地。
有了它，可以轻松应对国际会议、出国旅行或日常交流等等场景。
目前仅支持 Android 系统，有需要的同学可以看下。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一个能大规模提取文档信息及结构化数据的工具：NVIDIA-Ingest。
支持解析 PDF、Word 和 PPT 等文件格式，可提取文本、表格、图表以及图像等内容，并提供了多种提取方法。
GitHub: https://github.com/NVIDIA/nv-ingest
对提取到的内容通过 OCR 转换为结构化 JSON 格式，同时存储到向量数据库 Milvus。
唯一不好就是对硬件要求颇高，有需求的同学可以看下。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一款开源免费的 Markdown 编辑器：MarkEdit。
类似 Typora，界面简洁直观，专注于 Markdown 编辑，支持分屏实时预览、代码语法高亮、自定义主题等功能。
GitHub: https://github.com/MarkEdit-app/MarkEdit
安装包大小不到 3MB 非常轻量，还能轻松处理大文件，编辑无卡顿，支持 CodeMirror 插件和自定义脚本等。
有需要的同学不妨试下。 #AI创造营
分享 GitHub 上一个集记单词与打字练习为一体的工具：Qwerty Learner。
内置 GET-4、GMAT、GRE、考研英语以及程序员常见的英语单词等词库，通过键盘输入，在背诵单词的同时还能练习打字。
GitHub: https://github.com/RealKai42/qwerty-learner
包含了音标显示、发音功能，提供默写模式，同时可统计我们的打字书读以及正确率等数据。
在线体验：qwerty.kaiyi.cool
可通过在线体验或者自部署使用，此外，还提供 VSCode 插件，随时开始练习。
界面极其简洁易用，有需要的同学可以体验下。 #AI创造营
分享 GitHub 上一个可助开发者快速掌握 Rust 语言的开源项目： 100-exercises-to-learn-rust。
通过 100 道练习题练习，学习 Rust 编程语言的语法、系统类型、标准库使用以及生态系统等。
GitHub: https://github.com/mainmatter/100-exercises-to-learn-rust
中文版：colobu.com/rust100
准备学习 Rust 的同学，该项目值得看下，学完之后，从一无所知到能够使用 Rust 独立编写自己的程序。
推荐 GitHub 上一个开源的视频号下载工具：wx_channels_download。
不仅支持直接在视频页面一键下载，还能够下载不同清晰度的视频，甚至支持下载直播回放内容。
GitHub: https://github.com/ltaoo/wx_channels_download
提供 Windows 和 macOS 系统安装包，直接开箱即用，不需要繁琐的配置。
有需要的同学可以试下。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一个颇为强大的 PDF 文档处理工具：PDF Guru。
不仅能解决各种 PDF 处理需求，还能帮助我们高效制作 Anki 卡片，还支持视频笔记功能，一个工具解决众多问题。
GitHub: https://github.com/kevin2li/PDF-Guru
主要功能如下：
- PDF 工具箱：批量去除水印、添加书签、自动识别和导入、批量 OCR 识别、PDF 格式转换等；
- Anki 制卡工具：支持从 PDF、Word、Xmind 等素材快速制作 Anki 卡片，微信读书笔记一件导入等；
- 视频笔记功能：支持边看视频边记笔记，快速插入视频截图、笔记一键导入 Anki，形成学习闭环。
该工具几大实用功能整合在一起，相信对我们的工作学习效率有所提高，有需要的同学可以看下。
分享 GitHub 上一份收集整理 Adobe 全家桶的平替列表 Adobe-Alternatives。
涵盖了大家熟悉的 Photoshop、Illustrator、Lightroom、Premiere 以及 After Effects 等热门软件的平替。
GitHub: https://github.com/KenneyNL/Adobe-Alternatives
并使用图标标记这些平替的软件是开源的、免费的、还是需要订阅购买，方便大家自由选择。
- ✨ = 免费且开源
- ⭐️ = 免费
- 💵 = 一次性购买
- 🔒 = 需订阅获得更多功能
分享一份生成式人工智能学习路线的手册：Generative AI Handbook。
一共有 9 大章节，提供了系统化的学习路径，可帮助我们系统地学习和理解生成式 AI 的相关知识。
涵盖了基础知识、实践应用、以及最新的研究进展，其中还包括相关学习资源，如教程、文章、工具和案例研究。
学习手册：genai-handbook.github.io/
适合具有一定编程基础及高中数学水平的同学学习，有需要的可以看看。
分享 GitHub 上一个高保真的 AI 虚拟试穿开源模型：FitDiT。
支持控制上半身、下半身或者全身虚拟更换服装，可自动给加上区域蒙版，一键试穿。
GitHub: https://github.com/BoyuanJiang/FitDiT
在线体验：demo.fitdit.byjiang.com/
体验了下，服装细节保留的不错，感兴趣的同学可以体验下看看。
推荐 GitHub 上一款强大且可离线使用的 OCR 工具：Ollama OCR。
通过搭配 Ollama 在本地使用，支持多种视觉模型，包括 LLaVA 7B、Llama 3.2 Vision 等。
GitHub: https://github.com/imanoop7/Ollama-OCR
支持多种文件格式输出，如 Markdown、纯文本、JSON 等，同时支持并行处理多个图像。
分享一篇从零开始手把手教你构建一个微型操作系统的教程：《OS in 1,000 Lines》。
基于 C 语言，仅用 1000 行代码，实现了 上下文切换、分页、用户模式、命令行 shell、磁盘设备驱动程序和文件读/写操作等等功能。
教程地址: https://operating-system-in-1000-lines.vercel.app/en/
教程分为 17 个章节，一步一步带我们实现如上提到的一个微型操作系统基本的功能。
GitHub: https://github.com/nuta/operating-system-in-1000-lines
教程中所涉及到的代码均已开源，感兴趣的同学可看下。
分享一套关于如何对齐小型语言模型的使用教程：《a smol course》。
来自 HuggingFace 官方出品，涵盖了从基础知识到实际应用的全面内容，课程大纲如下：
- 指令调优（Instruction Tuning）：学习监督微调、聊天模板和基本指令遵循。
- 偏好调整（Preference Alignment）：探索 DPO 和 ORPO 技术，使模型与人类偏好保持一致。
- 参数高效的微调（Parameter-efficient Fine-tuning）：学习 LoRA、快速调优和高效适配方法。
- 评估（Evaluation）：使用自动基准测试并创建自定义域评估。
- 视觉语言模型（Vision-language Models）：适应视觉语言任务的多模态模型。
- 合成数据集（Synthetic Datasets）：创建并验证用于训练的合成数据集。
- 推理（Inference）：有效地推断模型。
- 顶点项目（Capstone Project）：使用所学知识攀登排行榜。
GitHub: https://github.com/huggingface/smol-course
课程基于 SmolLM2 系列模型教学，目前已更新到最后两节，适合希望将语言模型微调训练到特定领域的同学学习。
分享一篇关于 AI 智能体（Agents）的详细介绍文章，值得一看。
文章深入介绍了 AI Agents 的核心概念、关键组成部分以及实践经验，包括如下内容：
- AI Agents 的详细介绍：一个能感知环境并采取行动的智能系统；
- Agents 两大核心能力支柱：工具集（知识增强、能力扩展、操作能力）和规划能力（执行、反思、纠错）；
- Agents 三大失败模式：规划失败、工具失败和效率问题。
文章地址: https:// 网页链接
与此前 Anthropic 发布关于 Agents 相关的文章对比，这一篇更注重解释 Agents 的工作原理，并深入探讨了规划、工具选择和失败模式。
Anthropic 文章地址: https:// 网页链接
如果你想深入了解 AI Agents，那么这两篇文章都推荐看一下，相信会有所收获。
推荐 GitHub 上一款高颜值的浏览器书签查看工具：Bookmarkds Artist。
相比浏览器内置的书签管理器，它采用的网格布局文件夹划分，更加简洁，文件夹层级更加清晰，一目了然。
GitHub: https://github.com/liujuntao123/bookmarks-artist
还未上架到 Chrome 扩展商店，感兴趣的可以在 GitHub 上下载压缩包进行安装体验。
分享 GitHub 上一个颇有趣的开源项目：City Roabs。
输入你喜欢的城市名称，即可将该城市的主要道路渲染成黑白色的线路图。
GitHub: https://github.com/anvaka/city-roads
数据来源于 OpenStreetMap，输入一个城市名很快就能将该城市的道路信息获取下来。
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