Skip to main content

黑洞资源笔记

黑洞资源笔记
黑洞资源笔记

  1. 使用 Ruby 和 Rails 构建 GitHub | bolg

    这是GitHub昨天发的一篇技术公告。文中提到，GitHub 目前已超过 200 万行代码，每天有超过 1000 名工程师在协作开发，一天部署 20 次，基本上每周就有一次部署是 Rails 升级。

  2. Meta发布了Segment Anything，一个新的人工智能抠图模型，可以在任何图像/视频中把某个物体图像单独抠出来，只需点几下就可以完成。物件分类很准，但对于镂空的地方的处理不如photoshop

    官网 | demo | 源代码 | paper

  3. trurl是一种类似于 tr 的工具，但用于 URL。在这里，“tr”代表翻译或转置。

    trurl是一个解析和操作 URL 的命令行工具，旨在帮助各地的 shell 脚本作者。

    URL 很难解析，因此软件中存在许多安全问题。trurl希望通过消除脚本和命令行作者到处重复发明轮子的需要来帮助缓解这个问题。

    trurl使用libcurl URL 解析器，因此解析和理解 URL 的方式与命令行工具 curl 完全相同——使其成为完美的配套工具。

    官网 | repo | #工具

  4. Mochi Diffusion，在 Mac 上原生运行 Stable Diffusion

    本应用内置 Apple 的 Core ML Stable Diffusion 框架 以实现在搭载 Apple 芯片的 Mac 上用极低的内存占用发挥出最优性能，并同时兼容搭载 Intel 芯片的 Mac。 ​​​

    功能
    极致性能和极低内存占用 (使用神经网络引擎时 ~150MB)
    在所有搭载 Apple 芯片的 Mac 上充分发挥神经网络引擎的优势
    生成图像时无需联网
    图像转图像（也被称为 Image2Image）
    在图像的 EXIF 信息中存储所有的关键词（在访达的“显示简介”窗口中查看）
    使用 RealESRGAN 放大生成的图像
    自动保存 & 恢复图像
    自定义 Stable Diffusion Core ML 模型
    无需担心损坏的模型
    使用 macOS 原生框架 SwiftUI 开发

  5. 各类web框架的性能基准测试结果 | 传送门

    基准和源代码的描述可以在 github存储库中找到。

    基准测试在 MacBook Pro 14（32 GB 内存，8/14 核，OSX 13.2.1），Chrome 111.0.5563.64（arm64）上运行，使用了减少跟踪的 puppeteer 基准驱动程序。

  11. UltraChat：大规模、信息丰富、多样化的多轮对话数据，以方便构建具有通用会话能力的强大语言模型

    为了保证生成质量，生成时采用了两个独立的 ChatGPT Turbo API，其中一个扮演用户角色生成查询，另一个生成响应。

    该项目使用精心设计的提示来指导用户模型模仿人类用户行为并迭代调用这两个 API。生成的对话经过进一步的后处理和过滤。 由三个部门组成：

    🌏 Questions about the World：该部门的对话数据来自与现实世界中的概念、实体和对象相关的广泛查询。涵盖的主题广泛，涵盖技术、艺术和创业等领域。
    ✍🏻写作与创作：该领域的对话数据由从零开始的写作/创作需求驱动，涵盖了 AI 助手在创作过程中可能协助完成的任何任务，从电子邮件撰写到制作叙事和剧本，超越。
    📋 Assistance on Existent Materials : 该板块的对话数据是基于现有材料生成的，包括但不限于改写、延续、总结和推理，涵盖主题多样。

  14. ChatArena：用Python编写的库，目的是促进多个大型语言模型(LLM)之间的沟通和协作，提供多主体语言游戏环境、多LLM相互作用基础设施以及用户友好的接口

  18. 如果你有TCP/IP socket编程知识，想学怎么写稳定的通信程序，iperf的代码可以借鉴一下，总的代码量不多，涉及到socket的很多方面。

    iperf 是一种用于主动测量 IP 网络上可实现的最大带宽的工具。它支持调整与时序、协议和缓冲区相关的各种参数。对于每个测试，它都会报告测得的吞吐量/比特率、丢失和其他参数。

    此版本有时称为 iperf3，是对 NLANR/DAST 开发的原始版本的重新设计。iperf3 是一个全新的实现，目标是更小、更简单的代码库，以及可在其他程序中使用的功能的库版本。iperf3 还具有其他工具（如 nuttcp 和 netperf）中发现的许多功能，但原始 iperf 中缺少这些功能。例如，这些包括零复制模式和可选的 JSON 输出。请注意，iperf3 不向后兼容原始 iperf。

    iperf3 的主要开发是在 Ubuntu Linux、FreeBSD 和 macOS 上进行的。目前，这些是唯一官方支持的平台，但是有一些关于 OpenBSD、NetBSD、Android、Solaris 和其他 Linux 发行版的成功报告。

    更多详细信息 | 源代码和问题跟踪器 | 讨论论坛

  19. 国外有人做了一款零代码、实时数据、多模态、响应快速的工具，能让你在一分钟内，快速创建属于自己的AI应用。在应用创建过程中，你只需点击选择项目类型，描述应用核心功能即可。

    产品覆盖了金融、法律服务、科学、教育、产品设计等多个领域。该项目还没正式对外开放，需要填写 waitlist 申请

    Imagica.ai | #工具

  20. “ChatGPT能不能替代程序员？”程序员网友简单回复：

    程序员本质是工程师，最高任务是解决问题，写码只是一小部分——正常工作中90%是debug、test、配环境、code review、开会、定义问题、设计架构、沟通协调等等。

    目前的ChatGPT只能写写code，而且code都能大概率写错，跑不了。