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播客 AI 工具:Podwise | #工具

可自动帮你整理播客的逐字稿、大纲、脑图和关键词,与 Notion、Readwise 直接打通,可以嵌入已有的知识管理工作流
鬼怪屋:一个专门搜集鬼故事的网站。
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《中国大百科全书》第三版网络版 | 主页 | 维基百科 | #百科全书

此版总条目50万条,总计约5亿字。在第一、二版的基础上,第三版大量增加了学科设置和条目数量,包括了国家颁布的全部学科门类、一级学科和多个知识领域。

第三版网络版进行多媒体配置,运用文本、图片、音频、视频和交互产品,体现科学性、知识性、文献性、艺术性和可读性,努力实现准确和权威。

网络版分为专业、专题、大众三个板块。
1.专业板块框架以科学分类为基础,既要有稳定性,又要具时代性、开放性。专业板块按学科分工编撰,经加工、整合为一体。以大学文化程度的非本专业读者为对象。

2.专题板块以各种特定专题为中心,以多作者、多视角、多条目汇集的形式编撰。它以内容集中、叙述具体、弥补和扩充专业板块为特点,适合更多读者需求。

3.大众板块以人们关注的经济、政治、文化、教育、文艺、体育现象及日常生活知识为主编撰,注意雅俗共赏。采用“开放集稿、封闭发布”的运作方式。以中等以上文化程度的读者为对象。

《中国大百科全书》纸质版紧密依托网络版,其条目从网络版中选出,经过甄选、重组和新撰,形成各学科条目框架,并展示出完整的学科体系。纸质版按学科(知识门类)分类分卷整合编纂。不列卷次,每卷只标出学科(或知识门类)名称。设计规模80卷,每卷字数约200万,选收条目约1500条。总计字数1.2亿~1.5亿;配图约6万幅,其中地图约3000幅,并可采用链接方式与网络版共同阅读。
Zig是一个命令式、通用、静态类型、编译的系统编程语言。 以“强健性、最佳性以及可维护性”为核心理念。 它支持编译时泛型与反射、交叉编译以及手动存储器管理。 目标为改进C语言,同时参考从Rust 和其他语言。Zig 有许多低端程序设计的功能,例如紧致结构、任意大小的整数以及多指针类型。

学习 Zig》系列教程最初由 Karl Seguin 编写,该教程行文流畅,讲述的脉络由浅入深,深入浅出,是入门 Zig 非常不错的选择。因此,Zig 中文社区将其翻译成中文,便于在中文用户内阅读与传播。
Pulumi C 轮融资 4100 万美金

Pulumi 是一家 2017 年成立于美国西雅图的 Infrastructure as code 的厂商,主要产品 pulumi 是 HashiCorp Terraform 的竞品,两者主要区别是 pulumi 是使用编程语言来编写,terraform 则是他们自己设计的一套 DSL。
https://www.pulumi.com/blog/series-c/ Building the Best Infrastructure as Code with $41M Series C Funding
Gossip:在线快速创建精彩而有趣的PPT

直观和高效的用户界面,解决了传统PPT的多个问题。在Gossip里,你有个专门的地方可以先把所有想到的点子记下来,然后形成大纲,大纲直接生成PPT。你可以像搭积木一样,把你的内容按照你想要的顺序排列好,不用像以前那样一个个拖动幻灯片。

Gossip的用户界面很简单,包括“想法”、“大纲”、“元素”和“样式和变量”等面板。

想法收集:在“想法”面板中,你可以输入和组织你的初步想法和内容。
大纲创建:转到“大纲”面板,根据你的想法创建一个演示文稿的结构。
内容添加:在“元素”和“主要”面板中,开始添加和组织你的文本、图片和其他元素。
样式调整:使用“样式和变量”面板来调整每个幻灯片的外观和整体风格。
预览和调整:在完成初步编辑后,使用预览功能来查看演示文稿的整体效果,并进行必要的调整。
保存和分享:最后,保存你的演示文稿,还可以使用分享功能来与其他人共享。

在线体验 | 使用教程 | GitHub
WebGL上车指南,带你从零开始体系化学习 WebGL

渐进式:从基础开始,逐步深入学习 WebGL
体系化:提供最全面、最系统的学习路径
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iceWebGL | 线上电子书 | #指南
面向开发者的 LLM 入门课程,适用于所有具备基础 Python 能力,想要入门 LLM 的开发者。| 在线阅读 | 英文原版 | PDF下载 | #电子书

由吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的大模型系列教程,从大模型时代开发者的基础技能出发,深入浅出地介绍了如何基于大模型 API、LangChain 架构快速开发结合大模型强大能力的应用。

其中,《Prompt Engineering for Developers》教程面向入门 LLM 的开发者,深入浅出地介绍了对于开发者,如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能,是入门 LLM 开发的经典教程;

《Building Systems with the ChatGPT API》教程面向想要基于 LLM 开发应用程序的开发者,简洁有效而又系统全面地介绍了如何基于 ChatGPT API 打造完整的对话系统;

《LangChain for LLM Application Development》教程结合经典大模型开源框架 LangChain,介绍了如何基于 LangChain 框架开发具备实用功能、能力全面的应用程序:

《LangChain Chat With Your Data》教程则在此基础上进一步介绍了如何使用 LangChain 架构结合个人私有数据开发个性化大模型应用。
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