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黑洞资源笔记

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  1. LangUI：一个基于 Tailwind，专门为 AI 和 GPT 项目定制的开源组件库，目前有 60 多个组件可使用。

    特征
    复制和粘贴集成：零安装或依赖！只需选择所需的组件，复制并将其粘贴到项目中即可。

    开源且免费：LangUI 获得 MIT 许可，使其适用于个人和商业项目。

    深色和浅色模式：所有 LangUI 组件都支持浅色和深色模式，并且经过精心设计，以在两种模式下呈现最佳效果。

    完全响应式：LangUI 组件响应迅速，确保它们在任何屏幕尺寸或设备上看起来都很棒。

    轻松定制：LangUI 使用纯两种颜色的调色板。两种颜色调色板 - 石板色和蓝色 - 可以轻松定制您的品牌颜色。

  3. Flowbite - Tailwind CSS 组件库

    Flowbite 是一个开源 UI 组件库，基于实用程序优先的 Tailwind CSS 框架，具有深色模式支持、Figma 设计系统、模板等。

    它包括网站所需的所有常用组件，例如按钮、下拉菜单、导航栏、模式，还包括一些更高级的交互元素，例如日期选择器。Flowbite 还包含一些自定义 JavaScript，可启用交互式组件，如下拉菜单、模态、工具提示等。所有元素都是使用 Tailwind CSS 和 vanilla JavaScript 中的实用程序类构建的，并支持 TypeScript。

    与其他框架相比，Tailwind CSS 的缺点之一是没有一套基础组件。这使得用户界面原型的快速制作变得非常困难。

    这就是 Flowbite 发挥作用的地方：它基本上就是 Tailwind CSS，但你可以获得通常使用 Bootstrap 或 Bulma 等经典 CSS 框架所能获得的所有组件。
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  5. 绕过一切扫描，加强版CS发布 ｜link

    Features

    1.分离Client与TeamServer
    2.去除Java端与Beacon端验证暗桩（javaasist、文件完整性校验、WarterMark验证、水印）
    3.更改checksum8以及CVE-2022-23317
    4.更改Beacon Config结构体，使得不使用SleepMask也无法扫描出特征
    5.修改Beacon Config的XOR KEY为不同KEY异或两次，使自动化的扫描工具无法爆破密钥解密配置
    6.可以调整常用的内置功能模块为注入自己
    7.增加Beacon初始化阶段获取的MetaData信息，Java端再次验证，不通过不显示上线信息，防止被RCE
    8.添加 Google TOTP 双因子认证
    9.Bypass CS 给Beacon端执行任务时传输文件的1M大小限制（社区版只修改了反射DLL的限制）
    10.更改本地连接信息文件名字，防止被读取
    11.低版本Windows Java TLS问题修复
    12.CVE-2022-39197，CS RCE，修复
    13.修改默认登录认证的header标志位数据和验证成功的返回数据头部标志数据, 规避爆破脚本扫描
    14.升级SleepMask，市面上没有东西可以扫描（profile中不可开启sleepmask）
    15.ja3/ja3s | jarm 指纹修改

  6. Curated Transformers：PyTorch的Transformer库，提供了一系列经过精选的最先进的模型和可组合的组件，支持包括Falcon、LLaMA和Dolly v2在内的最先进的Transformer模型，每个模型都由可重用的构建块组成，具有一致的类型注释。

  7. DevOpsGPT: AI驱动的智能软件开发平台，将 LLM 和 DevOps 工具相结合，通过利用Chat-GPT等大型语言模型的能力，将自然语言需求转化为可工作的软件

    特点和优点
    提高开发效率：无需繁琐的需求文档编写和解释。用户可以直接与DevOpsGPT交互，快速将需求转化为功能软件。
    缩短开发周期：自动化软件开发流程大大缩短了交付时间，加速了软件部署和迭代。
    降低沟通成本：DevOpsGPT通过准确理解用户需求，最大限度地降低沟通错误和误解的风险，提高开发和业务团队之间的协作效率。
    高质量的可交付成果：DevOpsGPT 生成代码并执行验证，确保所交付软件的质量和可靠性。
    【企业版】现有项目分析：通过AI，自动分析现有项目信息，在现有项目的基础上精准分解和开发所需任务。
    【企业版】专业模型选择：支持专业领域比GPT更强的语言模型服务，更好地完成需求开发任务，并支持私有部署。
    【企业版】支持更多DevOps平台：可以对接更多DevOps平台，实现全流程的开发和部署。
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  8. 包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、计算机视觉、数据科学、机器学习、机器学习运维（MLOps）和数据工程等领域相关的项目链接。

    Awesome AI & Data GitHub-Repos

  9. PointOdyssey是一个大规模合成数据集，旨在通过真实的运动捕捉数据和3D场景构建，为长期精细跟踪算法的训练和评估提供丰富的资源。

  10. MEMIT是一种可以直接在大型语言模型中更新大量记忆的方法，其性能超过了之前的工作，能够满足实际应用中对大量更新的需求。

  12. barco：用C从头开始构建Linux容器

    这是作者从事的一个项目，旨在根据互联网上的其他指南了解有关 Linux 容器和 Linux 内核的更多信息。Linux 容器由一组 Linux 内核功能组成：

    namespaces：用于将内核对象分组为可由特定进程树访问的不同集合。有不同的类型namespaces，例如，PID命名空间用于隔离进程树，而network命名空间用于隔离网络堆栈。
    seccomp：用于限制进程可以进行的系统调用（通过系统调用处理）
    capabilities: 用于设置 uid 0 (root) 可以执行的操作的限制（通过系统调用处理）
    cgroups：用于限制进程可以使用的资源（例如内存、磁盘 I/O、CPU-tme）（通过 cgroupfs 处理）。

    目前，该项目不包含任何自动化测试或记录代码的工具。将来，可能会添加合适的自动化测试和文档工具。