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黑洞资源笔记

  1. Teamlinker是一个集成了多功能模块的团队协作平台,涵盖团队成员联系、任务分配、会议开启、事务安排以及文件管理等方面。

    该平台解决了团队内高效协作的难题,避免了公司使用多个工具分别处理项目进程、同事交流和客户会议的问题。相较于传统工具,Teamlinker不仅提供基本而全面的协同办公需求,而且成本极低,更符合当前经济环境。

    Teamlinker基于TeamOS系统开发,是一种web操作系统,用户可以并行处理不同任务,类似于Win和Mac等操作系统。主要包含六个功能模块:项目、Wiki、日历、会议、聊天和网盘,这些功能之间无缝整合,使团队协作更加顺畅。

    功能特点
    1.完全采用TypeScript开发,后端使用Node.js,前端使用Vue3。
    2.从零开始打造了一个Web OS系统,实现了桌面管理、多窗口、多任务、文件拖放、上传和下载等功能。
    3.利用WebRtc实现了多人视频和语音传输,包括成员邀请、屏幕共享、虚拟背景、视频虚化等功能。同时,实现了会议管理员控制和会议内聊天功能。
    4.基于HTMLElement的contentEditable开发了块编辑器,支持自由排版、颜色和字体调整、链接和图片插入,以及附件添加和快捷方式。
    5.项目管理模块支持自定义工作项类型、工作流、字段、看板和甘特图管理等常用项目管理功能,完全使用纯JavaScript开发,可单独提取为模块使用。
    6.日历部分实现了多日历管理、多时区切换、自由切换日、周和月视图状态,支持全天和重复日历事件,并利用RabbitMQ实现了日历事件提醒功能。
    7.IM功能利用Socket.IO实现了在消息组内@所有人或指定成员、消息收藏和搜索,还包括快速视频会议等功能。
    8.即将推出的AI功能,利用NLP技术和Transformers框架打造私人工作小助理,为你提供个性化服务。

    Teamlinker | 简体中文
  2. DeskHop - 在两台电脑间快速切换键鼠的开源硬件

    这个设备充当了你的键盘/鼠标与计算机之间的中介,同时与两台计算机建立并维持连接。然后,它会根据你的选择决定将你的鼠标操作和按键输入转发到哪里。键盘跟随鼠标,反之亦然,所以只需将鼠标拖到另一台桌面计算机上,就会切换两者。
  3. DL3DV-10K Dataset:针对基于深度学习的3D视觉的大规模场景数据集

    基于深度学习的3D视觉领域已经取得了显著的进步,从神经辐射场(NeRF)驱动的3D表示学习到应用于全新视角合成(NVS)。然而,当前的针对基于深度学习的3D视觉的场景级别数据集,不管是只限于虚构环境或者狭窄的现实世界场景的选择,都非常框定。这种局限性限制了我们对现有方法进行全面的基准测试,也限制了在基于深度学习的3D分析中可能探索的领域。

    为了填补这个空白,我们提出了DL3DV-10K,一个大规模场景数据集,包含51.2百万帧,从10,510个视频中捕获,涵盖了65种热点(POI)地点,包括有边界和无边界的场景,呈现出不同层次的反射、透明度和光照。

    我们对DL3DV-10K进行了全新视角合成(NVS)方法的全面基准测试,揭示出NVS未来研究的宝贵观察。此外,我们利用DL3DV-10K进行的通用化NeRF初步学习研究取得了令人鼓舞的结果,突显了大规模场景级别数据集对于建立学习3D表示的基础模型的重要性。
    Media is too big
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  4. Awesome CTO:一份专为首席技术官(CTO )设计的资源清单,由国外一位 CTO Dima 精心收集整理。

    内容含有 CTO 角色介绍、招聘技巧、团队管理、职业发展、项目管理实践、开发流程、初创公司指南、产品开发、市场营销等等。
  5. 本书对硕士论文写作的整个过程——从开题报告、文献综述到研究方法、研究结果和结论,从论文写作、参考文献和避免剽窃到论文答辩和评分——进行层层解构,提供了撰写硕士论文全过程的必备技巧,以及清晰、直接和实用的建议与范例,让学生能够清晰了解写作规范和常见陷阱,充分发挥专业上的潜力,成功完成硕士论文的写作。

    此外,本书还专门为计算机科学、艺术和表演专业学生提供了不同于一般学科的关于背景综述和研究方法的新资料,并系统介绍了大学图书馆数据库和社交媒体的有效利用,适用于所有学科的研究生、导师和考虑读研的本科生。| #论文 #电子书
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  6. RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种将检索到的信息作为上下文提供给大语言模型来产生回答的技术。它是2022年后最流行的大语言模型系统架构之一,有很多产品都是基于RAG构建的。LangChain和LlamaIndex是两个流行的开源RAG库。

    RAG由搜索和大语言模型提示组成,可以看作是搜索+大语言模型的结合。基本流程包括:将文本分块,用Transformer Encoder模型将这些块嵌入为向量,将向量放入索引,构造提示,让大语言模型基于检索到的上下文来回答用户查询。

    本文详细介绍和说明了RAG中的各种高级技术和算法,以及对这些技术的参考实现,旨在帮助开发者更深入地了解RAG技术。