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Joined Aug 2020
分享 GitHub 上一款高颜值的第三方网易云播放器：VutronMusic。
支持本地歌曲、离线歌单播放，支持读取歌曲封面、内嵌歌词等功能，同时支持线上信息匹配。
GitHub: https://github.com/stark81/VutronMusic
此外，还支持云盘、对歌曲评论，界面纯净，无广告。感兴趣的同学可以使用下。
发现一个全栈英语单词学习网站：WordsFunny。
涵盖了北师大、新东方、外研社、雅思、人教版以及真题高频等词汇。可在线播读单词，并提供翻译、同义词、例句等内容。
GitHub: https://github.com/SteveSuv/remix-words-funny
目前网站的代码已经开源，可自行部署学习。
推荐 GitHub 上一款开箱即用的翻译和 OCR 工具：STranslate。
具有如下功能：
- 支持输入、划词、截图、监听剪贴板、监听鼠标划词等多种翻译方式；
- 支持同时显示多个翻译服务结果，以便对比；
- 支持中英日韩完全离线使用 OCR，效果好且响应迅速；
- 支持 OpenAI、Gemini、DeepL、Google、有道等十多家翻译服务；
- 支持回译、全局 TTS、写作、自定义 Prompt等等。
GitHub: https://github.com/ZGGSONG/STranslate
目前主要兼容 Windows 系统，看起来挺不错的，感兴趣的同学可试用下。
推荐 GitHub 上一个开源免费的图像压缩工具：Squish。
支持 JPEG、PNG、WebP 等多种图像格式，具备高性能图像压缩优化，并能保持图像质量不变。
GitHub: https://github.com/addyosmani/squish
此外，还支持批量处理、格式转换、实时预览等功能，可在浏览器上直接使用，并且不会上传到服务器。
有需求的同学可以试试。
推荐 GitHub 上一个可用于抓取和分析 X (Twitter) 推友数据的工具：x-kit。
它能够自动抓取指定推友的基本信息和推文，并定时更新其时间线的数据，支持数据本地化存储。
GitHub: https://github.com/xiaoxiunique/x-kit
此外，还可以通过 GitHub Actions 实现自动化抓取，默认每 30 分钟获取一次最新推文。
推荐 GitHub 上一个开箱即用的跨平台文件传输工具：PairDrop。
无需注册、无需安装，在同一个局域网上，任何设备之间可自由传输文件，只需要浏览器即可。
GItHub：github.com/schlagmichdoch/PairDrop
同时可创建临时公共房间实现公网传输文件，采用的是点对点传输，数据不经过服务器，安全隐私。
解决了我们电脑手机不同设备之间的文件传输问题，值得收藏使用。
推荐 GitHub 上一款高颜值的可视化实时监控工具：Checkmate。
支持网站上线状态、页面加载速度、Docker 容器以及 Ping 响应等多种监控类型，同时提供监控服务器 CPU、内存、磁盘和温度等状态的信息
GitHub: https://github.com/bluewave-labs/checkmate
内置电子邮件通知组件，可通过 Docker 快速部署到我们服务器上使用。感兴趣的同学可以安装试试。
推荐 GitHub 上一个完全开源可能是最好用的 IP 工具箱 MyIP。
可以轻松检查你的 IP，IP 地理位置，检查 DNS 泄露，速度测试，Ping 测试以及检查网站可用性等等。
GitHub: https://github.com/jason5ng32/MyIP
提供颇为全面安全检查清单，共 258 项，且每一项由详细的解释，值得收藏使用。
推荐 GitHub 上一个自托管的书签管理 AI 工具：hoarder。
支持保存链接、笔记、图片和 PDF 文件，可自动获取链接的标题、描述和图片。
GitHub: https://github.com/hoarder-app/hoarder
并利用 AI 进行自动打标签分类存储，支持本地模型或 ChatGPT 等主流模型，同时具备对全文搜索能力。
提供了 Chrome 和 Firefox 浏览器插件，以及 iOS 和 Android 客户端，感兴趣的同学可以试用看看。
近期热门的免费视频生成平台 Video Ocean，一度登上 Product Hunt 全球榜单第三。
其背后由 Colossal-AI 提供的支持，针对类 Sora 视频模型进行优化，以极低成本、快速完成视频生成，并将此优化方案开源了。
GitHub: https:// 网页链接
在线体验： 网页链接
核心亮点：
- 模型算力利用率提升可达 2.61 倍，显著降低成本；
- 将 DiT 模型、EMA 模型、优化器的保存时间从 300s+ 降至 10s 以内；
- scaling 大于 95%，大规模集群训练效率提升约 30%；
- 优化数据加载机制，提升训练速度降低内存消耗；
- 新一代混合精度训练方案，只需一行代码，轻松获得 30% 加速效果；
- 灵活的序列并行策略，完美应对高清长视频训练场景；
- 独特 VAE 张量并行方案，在完全不损失精度的情况下完成加速和内存优化。
另外，目前基于 Colossal-AI 或 OpenSora 构建高质量开源项目，可免费领取大额 GPU 算力代金劵。
领取地址: https:// 网页链接
对此，感兴趣的同学可以去看看。
推荐 GitHub 上一款颜值颇高的代码截图工具：CodeSnap。
采用 Rust 开发，可离线使用，支持 Sublime Text 的代码语法高亮主题，以及可自由控制字体、行号、水印、比例和背景等内容显示。
GitHub: https://github.com/mistricky/CodeSnap
可通过一行命令生成代码截图，并支持 PNG、SVG 和 HTML 等多种输出格式。
分享 GitHub 上一份精心整理的大语言模型在不同领域的实际应用集合：Awesome LLM Apps。
涵盖了客服、法律、健康、旅游、数据分析等场景的智能体，以及结合 RGA（检索增强生成）和具备记忆功能的应用。
GitHub: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
此外，还收集了 LLM 微调、高级工具和框架使用教程等。并提供详细介绍，方便大家学习及部署运行。
分享 GitHub 上一个简洁的 IP 信息查询工具：IP Helper。
支持通过 Web、命令行、Telnet 和 FTP 等多种方式查询，并提供 IP 地理位置查询、Token 认证 和 自定义域名等功能。
GitHub: https://github.com/soulteary/ip-helper
值得一提，这个工具是利用 Claude 和 Midjourney 等 AI 辅助快速开发完成的。
作者还写了一篇文章详细的介绍其开发过程，推荐大家一看学习。
文章地址: https:// 网页链接
分享一本专注于大语言模型实践应用的开源书籍：中文版《Large Language Model in Action》。
通过丰富的工具介绍和具体案例实践，带大家快速上手大模型应用开发，并在实际项目中灵活运用各类开发框架和工具。
在线阅读：github.com/wangwei1237/LLM_in_Action
内容分为三大部分：
1、基本概念篇
介绍大语言模型相关的核心概念和基础知识，帮助大家建立对大模型的基本认知。
2、相关工具篇
讲解大模型开发中常用的工具框架，如 LangChain、Semantic Kernel，Langflow、AutoGen 等。
3、具体实践篇
通过实际案例展示大模型的应用开发过程，提供可复现的开发经验和最佳实践指南。
如果大家想要了解并实践大模型应用开发，这本书比较适合你，但该中文版还没有完全翻译完，感兴趣的可以去看英文版。
推荐 GitHub 上一个开源免费的点对点文件传输工具：FastSend。
基于 WebRTC 技术，支持快速的目录同步和文件传输，只需要有浏览器即可实现安全高效的文件共享。
GitHub: https://github.com/ShouChenICU/FastSend
具有如下特性：
- 点对点加密传输，确保数据安全；
- 支持文件和文件夹传输；
- 局域网自动优化，传输更快；
- 简单易用的界面设计；
- 支持中英文界面；
- 支持PWA轻量安装。
此外，还提供了 Docker 一键快速部署方式，在使用时需确保浏览器打开 WebRTC 功能。
吴恩达老师新推出一门免费 AI 短课程：《Reasoning with o1》
由 OpenAI AI 解决方案主管 Colin Jarvis 亲自主讲，教授如何有效使用 OpenAI 最新发布的高级推理模型 o1。
通过实践项目强化学习，包括多步骤任务规划、代码开发与编辑、图像理解等，帮助学习者掌握 o1 模型的高级推理能力。
课程地址: https:// 网页链接
课程时长约 1 小时，共 8 节，包含 6 个代码示例，主要分为四部分：
1、o1 模型基础
了解 o1 的特点和工作原理，掌握其”思考后回答”的推理机制，学习在何种场景下使用 o1 以及如何与其他模型结合。
2、高效提示工程
掌握推理模型的新提示原则：保持简单直接、使用结构化提示、展示而非告知，以及元提示技术的应用。
3、实践应用开发
通过多个实践项目，学习如何让 o1 制定计划并交由小模型执行、如何进行代码开发与测试、如何处理图像理解任务等。
4、性能优化策略
学习如何在 AI 准确性和成本之间找到平衡，掌握”层次推理”方法，了解如何优化模型性能并提高响应效率。
前几天 OpenAI 刚开放 o1 模型 API 给大家使用，正好可以边看课程边实践，比较适合有 Python 基础和 LLM 应用开发经验的学习者。
推荐 GitHub 上一个可将任何文件转换为 Markdown 的工具：MarkltDown。
来自微软团队开源，支持将常见的文件，如 Word、Excel、PPT 等文档，一键转换为 Markdown。
GitHub: https://github.com/microsoft/markitdown
甚至还支持通过 OCR 以及 AI 模型对图片、音频这类多媒体文件进行处理。
提供了命令行、Python API 以及 Docker 三种使用方式，有需要的可以试下。
推荐 GitHub 上一个 PDF 文档翻译及双语对照工具：PDFMathTranslate。
它能够非常好的保留文档中的公式、图表、目录和注释等排版，支持多种语言，以及支持 Google、DeepL 以及 OpenAI 等众多翻译服务。
GitHub: https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate
此外，可通过命令行工具、可视化交互界面、Docker 一键部署等方式使用。
推荐 GitHub 一个颇为完善的学术论文项目页面模板：academic-project-page-template-vue。
基于 Vue 开发，支持轮播图、嵌入视频、数据可视化等丰富功能，还能一键复制引用格式，甚至还内置了评论系统。
GitHub: https://github.com/JunyaoHu/academic-project-page-template-vue
并且提供详细安装教程，非常适合研究人员用来快速直观地呈现论文的基本信息，有需要的可以看下。
给玩小红书的同学，推荐一款小红书笔记 AI 生成器：XHS Note Generator。
支持快速批量将视频或直播内容，一键转换为符合小红书风格的爆款笔记，并自动优化内容和配图。
GitHub: https://github.com/whotto/Video_note_generator
从自动下载视频，到使用 Whisper 语音转录文字，再到 AI 生成笔记，最后从 Unsplash 完成配图，全过程自动化完成。
并提供三种使用方式：单个视频、批量 URL 处理 和 Markdown 文件。感兴趣的可以试试。
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