黑洞资源笔记
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- Local-CMS：用于管理本地Markdown文件的管理系统，提供了命令行界面和编辑实时预览功能，可以实现文件和文件夹的添加、删除、修改和搜索操作，还支持在实时保存的同时进行编辑，并提供了Vitepress主题样式编辑器
- Polaris：高性能的Golang工作流编排器，旨在处理具有多个步骤的工作流执行，其中每个步骤依赖于前一个步骤生成的数据，支持一次性或多次性跨请求范围执行，并且可以将可重用的组件以不同的方式组合以生成不同的结果
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- 马士兵2024版 C++ 后端开发工程师
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- 一个 Obsidian.md 插件，可提供更好的 PDF 体验。具体来说就是
它能将指向 PDF 文件的反向链接转化为高亮注释，也就是说，只需链接到文本选区，就能为 PDF 文件添加高亮注释。
此外，你还可以直接将注释添加到 PDF 文件中，这样它们在 Obsidian 之外也是可见的。
它还为内置的 PDF 查看器和 PDF 嵌入添加了许多生活质量改进。因此，即使你不把它当作注释工具使用，它也非常有用，你甚至可以关闭注释功能。
PDF++ 在其他 PDF 注释工具中脱颖而出，原因如下：
PDF++ 是Obsidian原生 PDF 查看器的补充，而不是取而代之。它允许你以纯标记符（markdown）的形式制作侧注，因此只要Obsidian还活着，即使插件停止工作，你也不会丢失注释。与 Annotator 不同的是，即使该插件将来停止工作，它也不会留下一堆无法阅读的 JSON 文件。
PDF++ 使 Obsidian 成为独立的 PDF 注释工具。你可以使用Obsidian丰富的markdown编辑器对PDF进行无缝注释，而无需在Obsidian和Zotero或Marginnote等外部应用程序之间切换。
单个 PDF 文件的注释不再局限于单个文件，而是可以分布在整个库中。它建立了一种新颖的、Obsidian 式的 PDF 注释方式。
除了可选的&color=.../&rect=...链接符号外，PDF++ 不会引入依赖于插件的语法。
Obsidian PDF++ | #插件 - FakeSoraAPI 是一个开源项目，旨在模拟尚未发布的 OpenAI Sora API。
它为开发人员提供了一个平台，让他们可以使用 Sora API 的模拟版本开始开发和测试他们的项目。
这使他们能够在实际的 Sora API 可用后准备与它集成，从而促进在模拟环境中进行早期开发和测试。
FakeSoraAPI 模仿了官方 API 的预期功能，使其成为期待 OpenAI Sora 模型发布的开发人员的宝贵工具。 - Honcho：用户上下文管理解决方案，用于构建AI Agent和LLM驱动的应用
- TileDB Vector Search：基于TileDB存储引擎开发的用于向量搜索的C++库和Python API
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- 线性代数：未竟之美 | #电子书
本书为浙江大学竺可桢学院辅学讲义。有如下几大特色：
1.本讲义兼具教材、笔记、复习提纲等多种功能：
说它是教材，因为我们保留了完整的讲授体系，所有的思路都是反复打磨确认过的，保证了整体逻辑的完整和自然；
说它是笔记，因为这其中我们特别注重一些细节性的内容，这些内容在教材或授课中可能会因为太过平凡被忽略，但在初学中是很重要的，例如我们对求解线性空间像与核、求解线性映射矩阵表示的很多讨论都是基于笔者在初学时出现的困惑增添了很多的细节，力求读者在初学阶段就能减少因为这些细节带来的困惑；
说它是复习提纲，因为在编写过程中我们的很多内容都会分条列出，并且笔者特别注意了编写的逻辑连贯性，阅读起来思路比一般教材主线更清晰. 除此之外每讲最后还有内容总结，并且经常会提供思维导图或是文字描述逻辑等便于读者快速掌握完整的思想体系。
2.本讲义提供了丰富的例题和习题，几乎能覆盖到所有重要的概念、定理和方法，同时我们也为这些题目提供了详细的解答。
3.在本讲义的编排过程中，我们摒弃了传统的讲授思路. 首先我们选择《大学数学：代数与几何》以及《线性代数应该这样学》作为参考教材，它们都是从抽象空间出发研究的，相比于一般的线性代数或高等代数教材更能深入本质。
但我们也考虑到过于抽象的引入对初学者十分不友好，所以我们不断地强调讲授逻辑，重视自然地引入概念，自然地推进对概念的研究，最后引申至这些概念对于我们之后的研究的重要性。因此编排中我们不断优化内容编排顺序，也添加了足量的补充内容，目的就是使得读者能够更自然地接受而非填鸭式地囫囵吞枣，能够真正体会到数学的自然之美而非在抽象的描述或是繁杂的技巧中迷失了方向，我想这对于每一个数学学习者而言都是非常关键的。 - Generate：litellm的国内版。允许用户通过统一的 api 访问多平台的生成式模型。
多模态，支持文本生成，多模态文本生成，结构体生成，图像生成，语音生成...
跨平台，支持 OpenAI，Azure，Minimax，智谱，月之暗面，文心一言 在内的国内外 10+ 平台
One API，统一了不同平台的消息格式，推理参数，接口封装，返回解析，让用户无需关心不同平台的差异
异步，流式和并发，提供流式调用，非流式调用，同步调用，异步调用，异步批量并发调用，适配不同的应用场景
自带电池，提供 chainlit UI，输入检查，参数检查，计费，速率控制，Agent, Tool call 等
轻量，最小化依赖，不同平台的请求和鉴权逻辑均为原生内置功能
高质量代码，100% typehints，pylance strict, ruff lint & format, test coverage > 85% .. - AIlice：一个致力于利用开源模型创建自己的JARVIS 的项目。
AIlice 通过构建一个以LLM作为核心处理器的“文本计算机”来实现这一目标（项目代码仅三千多行）。
目前，AIlice 能够熟练的处理一系列任务，包括主题研究、编码、系统管理、文献综述以及超出这些基本能力的复杂混合任务。
AIlice 在使用 GPT-4 的日常任务中达到了近乎完美的性能，并且正在利用最新的开源模型向实际应用迈进。
基本特性
1. 自然且高度容错的IACT(Interactive Agents Calling Tree)架构。
2. 以最灵活的方式解析LLM输出，支持更多种多样的函数调用机制.
3. 自我构建并动态加载环境交互模块，为功能扩展提供无限潜力。
4. 专为开源模型设计，但可以无缝支持商业模型，如GPT-4。
5. 支持对特定主题进行深入调查。
6. 支持文献阅读。
7. 自动化编程和脚本执行。它是一个全能的coder和系统管理工具，掌握所有系统命令——你可以把它看作一个人工智能操作系统。
8. 支持多模态模型。
9. 支持语音交互。
10. 用户以两种方式灵活的参与对话：以agent的一员，或者在任务执行中直接介入。 -
