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https://aeroncookbook.com/
disruptor 团队另一个代表作。 TCP UDP 通信
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🪟 舷窗：模拟舷窗风景，沉浸式风景体验
🔗：GitHub | Web
🏞 项目采用了 macOS Sonoma 视频墙纸作为播放源，你可以欣赏到各种雄伟壮观的景色，如山峰耸立、城市地标、海底世界等
* 使用 Apple TV 在大屏电视上播放效果更佳
频道：@NewlearnerChannel
这个开源项目英文名字叫做 Deep Learning System 或者 AI System(AISys)，中文名字叫做 深度学习系统 或者 AI系统。
本开源项目主要是探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，而整个系统是围绕着 ZOMI 在工作当中所积累、梳理、构建 AI 系统全栈的内容。
课程主要包括以下五大模块：
第一部分，AI基础知识和AI系统的全栈概述的AI系统概述，以及深度学习系统的系统性设计和方法论，主要是整体了解AI训练和推理全栈的体系结构内容。
第二部分，硬核篇介绍AI芯片，这里就很硬核了，从芯片基础到AI芯片的范围都会涉及，芯片设计需要考虑上面AI框架的前端、后端编译，而不是停留在天天喊着吊打英伟达，被现实打趴。
第三部分，进阶篇介绍AI编译器原理，将站在系统设计的角度，思考在设计现代机器学习系统中需要考虑的编译器问题，特别是中间表达乃至后端优化。
第四部分，实际应用推理系统，讲了太多原理身体太虚容易消化不良，还是得回归到业务本质，让行业、企业能够真正应用起来，而推理系统涉及一些核心算法和注意的事情也分享下。
第五部分，介绍AI框架核心技术，首先介绍任何一个AI框架都离不开的自动微分，通过自动微分功能后就会产生表示神经网络的图和算子，然后介绍AI框架前端的优化，还有最近很火的大模型分布式训练在AI框架中的关键技术。
第六部分，汇总篇介绍大模型，大模型是全栈的性能优化，通过最小的每一块AI芯片组成的AI集群，编译器使能到上层的AI框架，中间需要大量的集群并行、集群通信等算法在软硬件的支持。
在 Minecraft Live 2023 期间，Mojang 工作室终于确认了一个新数字 —— 《我的世界》独立副本销量突破 3 亿份。
它的销量超过了几乎所有其他娱乐媒体的最高记录。迈克尔·杰克逊的《颤栗》是迄今最畅销的音乐专辑，售出约 7000 万张。有史以来最畅销的书籍《双城记》售出约 2 亿本。最畅销游戏机 PS2 的销量约为 1.55 亿台。即使是第二畅销的游戏《侠盗猎车手5》也无法与《我的世界》的数字相提并论，报告的销量最高为 1.85 亿份。
The Verge
投稿：@ZaiHuaBot
频道：@TestFlightCN
Why most technology businesses fail (with swyx)
To-D 创业圈知名 KOL swyx 的分享，为什么大多数技术创业会失败。
Key points:
• Everyone in tech should understand the technology adoption cycle and know which stage of the adoption cycle you’re at
• First time founders obsess about products and second-time founders obsess about distribution.
• At the beginning, focus-in on one offering - have conviction in who your users are
• Your tech IS the story at the earliest stage of the adoption cycle. Because you are targeting innovators and they love to know you use Rust for example! At the later stage, tech no longer matters; the cost matters. Your messaging evolves
• You should be picking industries and companies with a strong chance of success
https://www.youtube.com/watch?v=_xEyt7mVbX8
To-D 创业圈知名 KOL swyx 的分享，为什么大多数技术创业会失败。
Key points:
• Everyone in tech should understand the technology adoption cycle and know which stage of the adoption cycle you’re at
• First time founders obsess about products and second-time founders obsess about distribution.
• At the beginning, focus-in on one offering - have conviction in who your users are
• Your tech IS the story at the earliest stage of the adoption cycle. Because you are targeting innovators and they love to know you use Rust for example! At the later stage, tech no longer matters; the cost matters. Your messaging evolves
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一个类似于Readerwise的功能强大的商业化浏览器插件，可以对网页内容进行标记、收藏和保存，也支持接入AI对网页总结。
所有数据都保存在本地，可以本地对保存的网页、PDF进行全文检索检索。
Memex | Chrome Store | home | #插件
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#AI
VALL-E X-轻便快速且强大的AI声音克隆
介绍
VALL-E X 只需 3 秒注册录音即可合成高质量的个性化语音 一个看不见的说话者作为声学提示，即使是另一种语言的单语说话者。 此实现支持三种语言（英语、中文、日语）的零镜头、单语言/跨语言文本到语音转换功能
GitHub：https://github.com/Plachtaa/VALL-E-X
演示页面：https://plachtaa.github.io/
特征
1. 多语言TTS：用三种语言 – 英语，中文和日语 – 自然和富有表现力的语音合成。
2. 零镜头语音克隆：注册一个看不见的演讲者的短短 3~10 秒录音，并观看 VALL-E X 创建听起来像他们的个性化、高质量的语音！
使用
必备环境： python3.10、git、FFmpeg6.0
安装
git clone https://github.com/Plachtaa/VALL-E-X.git
cd VALL-E-X python -m venv venv call venvscriptsactivate.bat
pip install -r requirements.txt
运行 python -X utf8 launch-ui.py
首次运行程序时，它会自动下载相应的模型。
如果下载失败并报告错误，请按照以下步骤手动下载模型。
（请注意文件夹的大小写）
1. 检查安装目录中是否有文件夹。 如果没有，请在安装目录中手动创建一个文件夹 （）。checkpoints``checkpoints``./checkpoints/…
📡发布：https://noisevip.cn/17341.html
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VALL-E X-轻便快速且强大的AI声音克隆
介绍
VALL-E X 只需 3 秒注册录音即可合成高质量的个性化语音 一个看不见的说话者作为声学提示，即使是另一种语言的单语说话者。 此实现支持三种语言（英语、中文、日语）的零镜头、单语言/跨语言文本到语音转换功能
GitHub：https://github.com/Plachtaa/VALL-E-X
演示页面：https://plachtaa.github.io/
特征
1. 多语言TTS：用三种语言 – 英语，中文和日语 – 自然和富有表现力的语音合成。
2. 零镜头语音克隆：注册一个看不见的演讲者的短短 3~10 秒录音，并观看 VALL-E X 创建听起来像他们的个性化、高质量的语音！
使用
必备环境： python3.10、git、FFmpeg6.0
安装
git clone https://github.com/Plachtaa/VALL-E-X.git
cd VALL-E-X python -m venv venv call venvscriptsactivate.bat
pip install -r requirements.txt
运行 python -X utf8 launch-ui.py
首次运行程序时，它会自动下载相应的模型。
如果下载失败并报告错误，请按照以下步骤手动下载模型。
（请注意文件夹的大小写）
1. 检查安装目录中是否有文件夹。 如果没有，请在安装目录中手动创建一个文件夹 （）。checkpoints``checkpoints``./checkpoints/…
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GitHub
GitHub - Plachtaa/VALL-E-X: An open source implementation of Microsoft's VALL-E X zero-shot TTS model. Demo is available in ht…
An open source implementation of Microsoft's VALL-E X zero-shot TTS model. Demo is available in https://plachtaa.github.io/vallex/ - Plachtaa/VALL-E-X
该项目旨在创建一个轻量级且简单的平台，与您的朋友分享视频。上传后，将生成一个新页面，并使视频可供观看 48 小时，之后页面和视频文件将被删除
https://github.com/Shanksum/bruh-clips
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GitHub - Shanksum/bruh-clips: Time Limited Video Sharing, or: Pastebin for Videos
Time Limited Video Sharing, or: Pastebin for Videos - GitHub - Shanksum/bruh-clips: Time Limited Video Sharing, or: Pastebin for Videos
