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黑洞资源笔记

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  1. Flask 后端 Web 开发：技巧和最佳实践 | blog

    “如果你想通过学习 python 成为一名 全栈 Web 开发人员，那么从这篇博文开始，我们将开始 Web 开发教程。首先我们将学习 Flask，然后是 后端 Web 开发，并将继续旅程直到成为全栈 Web 开发人员，这将分为许多部分。”

    “full- Flask 是我作为堆栈 web 开发人员最喜欢的工具之一，因为它在后端 web 开发中非常轻巧和灵活。它符合快速构建 Web 应用程序的概念。然而，在 Flask 后端 Web 开发中保持安全、高效、可维护是很重要的。在本文中，我将分享在 Flask 后端 Web 开发方面的最佳技巧和实践。”

  3. 有个做了几年大数据方面工作的朋友开了个在线培训课，ETL方向，零基础入门到就业。只要认证学习，包就业，学习周期在2~3个月。支持QQ群答疑，偶尔有群直播。报名的报黑洞名字，优惠100

  5. 基于向量数据库与GPT3.5的通用本地知识库方案 | document.ai

    整个流程非常简单，也没有复杂的地方，相信关注GPT领域的都会看到过如上的流程。
    主要就以下几个点：
    将本地答案数据集，转为向量存储到向量数据
    当用户输入查询的问题时，把问题转为向量然后从向量数据库中查询相近的答案topK 这个时候其实就是我们最普遍的问答查询方案，在没有GPT的时候就直接返回相关的答案整个流程就结束了
    现在有GPT了可以优化回答内容的整体结构，在单纯的搜索场景下其实这个优化没什么意义。但如果在客服等的聊天场景下，引用相关领域内容回复时，这样就会显得不那么的突兀。

    作者打算以此做一个基于默沙东诊疗手册的问诊AI。​

  6. 这是一个适合初学者从入门到进阶的仓库，解决了面试者与学习者想要深入 C++ 及如何入坑 C++ 的问题。除此之外，本仓库拓展了更加深入的源码分析，多线程并发等的知识，是一个比较全面的 C++ 学习从入门到进阶提升的仓库。

    C++ 那些事 | #C++

  13. promptable 是一个针对JS/TypeScript的库，可以让你方便的基于OpenAI的API开发Web应用，它不仅对OpenAI的API进行了封装，并且也对一些常见的应用场景做了封装，如生成Embeddings；搜索相似内容；根据Embeddings结果对话；摘要（包括长文摘要）；把音频生成字幕文件（Whisper）；ChatGPT聊天对话

  16. Visual ChatGPT 是一个结合了视觉基础模型的系统，使用户能够超越语言格式与 ChatGPT 交互，解决复杂的视觉任务。

    ChatGPT 正在吸引跨领域的兴趣，因为它提供了一种语言界面，具有跨多个领域的卓越对话能力和推理能力。

    然而，由于 ChatGPT 是用语言训练的，它目前无法处理或生成来自视觉世界的图像。同时，Visual Foundation Models，如 Visual Transformers 或 Stable Diffusion，虽然表现出强大的视觉理解和生成能力，但它们只是特定任务的专家，具有一轮固定的输入和输出。

    为此，我们构建了一个名为 \textbf{Visual ChatGPT} 的系统，其中包含不同的视觉基础模型，使用户能够通过以下方式与 ChatGPT 进行交互：
    1）不仅发送和接收语言，还发送和接收图像
    2）提供复杂的视觉问题或视觉编辑指令，需要多个 AI 模型进行多步骤协作。
    3) 提供反馈并要求更正结果。

  20. 一个新的还未正式发布的代码编辑器，支持多人协作

    特点是速度快，开发者以优化游戏帧率的方式来优化编辑器的渲染，利用 Rust 和 GPU 以 120 FPS 的速度呈现用户界面。

    Zed | #编辑器