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黑洞资源笔记

  1. Space Cloud 是一个基于 Go 和 Kubernetes 的 serverless 平台,可在任何数据库上提供即时、实时的 API,并为自定义业务逻辑提供事件触发器和统一 API。

    Space Cloud 可帮助开发者构建现代应用程序,在大多数情况下无需编写任何后端代码。提供 GraphQL 和 REST API,前端应用可以以安全的方式直接使用这些 API。

    特征

    1.强大的 CRUD:灵活的查询、事务、聚合和跨数据库连接
    2.实时:对您的数据库进行实时查询
    3.文件存储:上传/下载文件到可扩展的文件存储(例如,Amazon S3、谷歌云存储)
    4.可扩展:自定义 HTTP 服务的统一 API
    5.事件驱动:在数据库或文件存储事件上触发 webhook 或无服务器函数
    6.细粒度访问控制:与您的身份验证系统集成的动态访问控制(例如,auth0、firebase-auth)
    7.Scalable : 用 Golang 编写,遵循云原生实践并水平扩展
    8.服务网格:无需学习任何内容即可获得服务网格的所有功能!
    9.缩减到零:自动扩展您的 http 工作负载,包括缩减到零

    下方的文档可以查看完整的功能集

    支持的数据库:
    1.MongoDB
    2.PostgreSQL和 PostgreSQL 兼容数据库(例如 CockroachDB、Yugabyte 等)
    3.MySQL和 MySQL 兼容的数据库(例如 TiDB、MariaDB 等)
    SQL 服务器

    文档说明 | Github | 官网
  2. Rust写的高效搜索引擎

    lnx 的构建是为了不重新发明轮子,它位于tokio-rs工作窃取运行时、超Web 框架与tantivy 搜索引擎的原始计算能力相结合的基础之上。

    这使得 lnx 可以一次对数万个文档插入提供毫秒级索引(不再等待被索引的东西!),每个索引事务以及处理搜索的能力,就像它只是对哈希表的另一种查找一样

    特征
    *lnx 虽然非常新,但由于其所处的生态系统,它提供了广泛的功能。
    *复杂查询解析器。
    *容错模糊查询。
    *容错快速模糊查询。(预先计算的拼写校正)
    *More-Like-This 查询。
    *按字段排序。
    *快速索引。
    *快速搜索。
    *细粒度性能调整的几个选项。
    *多个存储后端可用于测试和开发。
    *基于权限的授权访问令牌。

    Github | 官网 | #搜索引擎
  3. 基于PaddleOCR & OnnxRuntime的跨平台OCR库

    百度paddlepaddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用python/c++/java/swift/c# 将它移植到各个平台。

    RapidOCR (捷智OCR):英文版 | 中文版 | #ocr
  4. 18.06 线性代数(Linear Algebra)中文笔记

    该笔记总结了我们在学习MIT线性代数课程的学习经验和过程。
    课程顺序是按照麻省理工公开课的 Linear Algebra. 记录的学习笔记。

    本笔记作者介绍:
    丁坤博 东北大学本科生,推免至北京大学攻读研究生
    覃立波 哈尔滨工业大学SCIR实验室在读博士生,导师车万翔老师

    Linear Algebra | 中文笔记 | #笔记
  5. 读博申请攻略

    攻略包括以下模块,在 GitHub 和荷兰心理统计联盟公众号上同步发布(全文约20,000字,全网最全之一)。攻略所提到的所有资料文件都放在了这个GitHub库里

    1. 前言
    2. 材料准备
    2.1. 简历
    2.2. 三封推荐信
    2.3. 学位成绩单
    2.4. GRE
    2.5. TOEFL
    2.6. 文书
    3. 时间线与择校
    4. 套磁
    5. 面试
    6. 钱与录取后
    7. 信息渠道
    8. 背景提升与思维转变

    Tutorial-on-PhD-Application | #指南
  6. 一行ffmpeg命令去除视频中的静音片段

    显然,不可能一次性从视频文件中自动删除无声部分ffmpeg。音频过滤器silencedetect只检测静音,silenceremove过滤器是一个音频过滤器,只对音频起作用,不去除相应的视频部分

    它的作用是将输出作为输入,silencedetect并简单地为 ffmpeg 编写相应的音频和视频选择过滤器。然后该命令会生成一个删除了静音部分的视频文件

    Remsi