黑洞资源笔记
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- 适用于PT玩家的追剧刷流一体综合管理工具
刷流：提供 RSS 任务、种子监控、自动删种、数据统计 全自动流程配置，提供多下载器 负载均衡 及 自定义分流 功能，可根据 自定义规则，将不同的种子按需求分流至不同分类或下载器。
追剧：通过在 豆瓣点击想看按钮 或 Vertex 添加想看项目，自动在 PT 站点 内搜索资源，并推送至 qBittorrent 或 Transmission，在种子下载完毕之后 自动 根据指定的 链接规则，将影视文件链接为 可被 Plex / Emby 正常识别的文件。如果是仍在更新的电视剧或暂未上映的电影，则会自动 启动追更模式，定时在站内搜索资源并下载。
超级模式：追剧任务更支持 类 RSS 的 超级模式，在种子发布之后的 几分钟内 就可以将正在追剧的种子发送至下载器，下载完成之后自动执行链接操作。
链接：除了追剧任务添加的种子之外，同时支持 监控 下载器内 指定分类或保存路径 的种子文件，当文件完成时，会 自动执行 链接操作，生成 可被 Plex / Emby 正常识别的链接文件。除此之外，更支持选择 单个 或 批量选择 种子根据链接规则执行连接操作。
定时任务：可以编写自定义的 JavaScript 脚本，利用 Vertex 所有的内置资源（下载器信息，站点信息，内置方法）等，达成各类自定义类似 全自动限速种子、监控站点 HR 等功能。
站点：提供站点的上传下载数据统计及历史信息。
Vertex | #工具 - YunoHost：旨在简化服务器管理的操作系统。
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- Starlink 互联网正在从农村救星变成不可靠的奢侈品 | bolg
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- DeepMind 写的一篇论文：Formal Algorithms for Transformers，试图用精确的数学概念和伪代码算法来解释所有 Transformer 类的机器学习算法和训练算法，其中以 OpenAI 的 GPT3 和 DeepMind 自己的 Gopher 为例
用一句话总结大致就是: 以词汇表为集合空间的 token 序列概率分布预测矩阵叠加注意力 musk 的向量计算，其中还会用到稀疏结构 - TurboPilot：本地部署的基于llama.cpp大模型的编程助手
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- esProc：一款开源的数据分析引擎。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显著降低整体应用成本。
由于 SPL 面向结构化和半结构化数据，因此还可用作分析型数据库和数据计算中间件，应用于线下跑批和在线查询场景。
其独创的 SPL 语法使编码更简单且运行效率更高。技术特性包括：算法引擎、存储引擎、多源混算、并行框架、敏捷语法、嵌入集成、数据固化和实时数据。
SPL 支持多数据源混合计算，可无缝集成到应用中，具备良好的集成性和轻量级特性。在性能、开发效率、灵活性和资源节约等方面具有显著优势。 - 在使用 ChatGPT 或 Midjourney 时，经常要使用各种 Prompt（提示词）跟 AI 进行交互，于是有设计师做了一款Prompt编辑器。
该工具可以把 AIGC 提示词可视化，并提供在线编辑功能，主要包含以下特性：
显示英文提示词的中文翻译；
翻译输入的中文提示词到英文（因为 Midjourney 仅支持英文提示词）；
为提示词进行分类（普通、样式、质量、命令）；
轻松的排序、隐藏提示词；
把提示词可视化结果导出为图片；
常用提示词词典；
通过 Notion 管理提示词词典。
OpenPromptStudio | github | #工具 -
