最近甲流严重，还在病着，没空更新，请等待••••••
黑洞资源笔记
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- QAnything：一个本地知识库问答系统，支持多种文件格式和数据库，允许离线安装和使用。
使用QAnything可以简单地删除本地存储的任何格式的文件，并获得准确、快速和可靠的答案。
目前支持的格式包括：PDF、Word（doc/docx）、PPT、Markdown、Eml、TXT、图像（jpg、png 等）、Web 链接以及即将推出的更多格式...
主要特征
数据安全，支持全程不插网线安装使用。
跨语言QA支持，中英文QA自由切换，无论文档语言如何。
支持海量数据QA，两阶段检索排序，解决大规模数据检索的退化问题；数据越多，性能越好。
高性能生产级系统，可直接部署用于企业应用。
人性化，无需繁琐配置，一键安装部署，即用即用。
多知识库QA支持选择多个知识库进行问答 -
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- Mobile ALOHA：低成本、开源、移动操纵机器人项目，支持快速移动、稳定操作重物、全身自由度远程遥控等，使用Tracer AGV移动底座，能携带重物并具有较高的移动速度，成本较低，能完成复杂的移动操控任务，如烹饪、呼叫电梯和存放锅具等，所有硬件和软件都以开源形式提供，附带教程和项目网站。
- 神他妈的“科目三”。
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- Teamlinker是一个集成了多功能模块的团队协作平台，涵盖团队成员联系、任务分配、会议开启、事务安排以及文件管理等方面。
该平台解决了团队内高效协作的难题，避免了公司使用多个工具分别处理项目进程、同事交流和客户会议的问题。相较于传统工具，Teamlinker不仅提供基本而全面的协同办公需求，而且成本极低，更符合当前经济环境。
Teamlinker基于TeamOS系统开发，是一种web操作系统，用户可以并行处理不同任务，类似于Win和Mac等操作系统。主要包含六个功能模块：项目、Wiki、日历、会议、聊天和网盘，这些功能之间无缝整合，使团队协作更加顺畅。
功能特点
1.完全采用TypeScript开发，后端使用Node.js，前端使用Vue3。
2.从零开始打造了一个Web OS系统，实现了桌面管理、多窗口、多任务、文件拖放、上传和下载等功能。
3.利用WebRtc实现了多人视频和语音传输，包括成员邀请、屏幕共享、虚拟背景、视频虚化等功能。同时，实现了会议管理员控制和会议内聊天功能。
4.基于HTMLElement的contentEditable开发了块编辑器，支持自由排版、颜色和字体调整、链接和图片插入，以及附件添加和快捷方式。
5.项目管理模块支持自定义工作项类型、工作流、字段、看板和甘特图管理等常用项目管理功能，完全使用纯JavaScript开发，可单独提取为模块使用。
6.日历部分实现了多日历管理、多时区切换、自由切换日、周和月视图状态，支持全天和重复日历事件，并利用RabbitMQ实现了日历事件提醒功能。
7.IM功能利用Socket.IO实现了在消息组内@所有人或指定成员、消息收藏和搜索，还包括快速视频会议等功能。
8.即将推出的AI功能，利用NLP技术和Transformers框架打造私人工作小助理，为你提供个性化服务。
Teamlinker | 简体中文 -
- 能存七份微信数据那真的是很能存
- 洞主你好，投稿实用右键菜单bat，常用场景是：一键复制文件夹结构给gpt，让它更好理解项目结构，也可以发给同事：
https://github.com/imvanda/Tree_This_FolderGitHub
GitHub - imvanda/Tree_This_Folder: 为你的右键添加tree命令功能，快速生成文件夹结构，使用windows批处理脚本实现。"Add the 'tree' command functionality to your right…为你的右键添加tree命令功能，快速生成文件夹结构，使用windows批处理脚本实现。"Add the 'tree' command functionality to your right-click menu for quick generation of folder structures, implemented using a Win... - DeskHop - 在两台电脑间快速切换键鼠的开源硬件
这个设备充当了你的键盘/鼠标与计算机之间的中介，同时与两台计算机建立并维持连接。然后，它会根据你的选择决定将你的鼠标操作和按键输入转发到哪里。键盘跟随鼠标，反之亦然，所以只需将鼠标拖到另一台桌面计算机上，就会切换两者。 - 还有不到20万就满20万订阅了，黑洞频道持续提供有(kan) 深(bu)度(dong)的内容。
- DL3DV-10K Dataset：针对基于深度学习的3D视觉的大规模场景数据集
基于深度学习的3D视觉领域已经取得了显著的进步，从神经辐射场（NeRF）驱动的3D表示学习到应用于全新视角合成（NVS）。然而，当前的针对基于深度学习的3D视觉的场景级别数据集，不管是只限于虚构环境或者狭窄的现实世界场景的选择，都非常框定。这种局限性限制了我们对现有方法进行全面的基准测试，也限制了在基于深度学习的3D分析中可能探索的领域。
为了填补这个空白，我们提出了DL3DV-10K，一个大规模场景数据集，包含51.2百万帧，从10,510个视频中捕获，涵盖了65种热点（POI）地点，包括有边界和无边界的场景，呈现出不同层次的反射、透明度和光照。
我们对DL3DV-10K进行了全新视角合成（NVS）方法的全面基准测试，揭示出NVS未来研究的宝贵观察。此外，我们利用DL3DV-10K进行的通用化NeRF初步学习研究取得了令人鼓舞的结果，突显了大规模场景级别数据集对于建立学习3D表示的基础模型的重要性。Media is too bigVIEW IN TELEGRAM - Awesome CTO：一份专为首席技术官（CTO ）设计的资源清单，由国外一位 CTO Dima 精心收集整理。
内容含有 CTO 角色介绍、招聘技巧、团队管理、职业发展、项目管理实践、开发流程、初创公司指南、产品开发、市场营销等等。 -
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