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Olares
#AI #NAS 12-26 直达⤴︎

以 AI 为特色的 NAS,看起来买点主要是可以部署 AI 大模型和应用。

Wallos
待部署 #记账 #消费 12-26 直达⤴︎

一个开源的个人订阅追踪器。Wallos旨在简化用户管理财务的过程,提供订阅管理、分类管理、多货币支持、货币转换、数据隐私保护等功能。它允许用户自定义类别、货币、主题等,并支持多种通知方式和多语言。Wallos还提供了一个演示版本,用户可以试用。

Final
待部署 #Blog #主题 #Typecho 12-26 直达⤴︎

一款 Typecho 极简风格主题。

DeepSeek-V3-Base
#AI #LLM 12-26 直达⤴︎

收藏不用系列

Deepseek V3 开源 在 aider 多语言编程测评超过了 Claude 3.5 sonnet V2 Deepseek V2.5 的时候成功率只有 17%,现在暴增到了 48% ! 采用 685B 参数的 MoE 架构 包含 256 个专家,使用 sigmoid 路由方式,每次选取前 8 个专家 (topk=8)

Genspark
#AI #AI 搜索 12-25 直达⤴︎

号称 Perplexity 替代品,主要是注册就送 1 个月会员。

AI Colors
#配色 12-25 直达⤴︎

一个 AI 配色网站,可以直接预览效果。

DEV API
待试用 #AI 12-25 直达⤴︎

一个 Linunx.do 论坛网友提供的免费 AI API

About Matthew
#点子 12-25 直达⤴︎

这个博客的关于页面,博主提供了一个滑块,可以选择「模糊(简洁)」到「传记(详细)」级别的简介,挺有意思的。当然,对大部分来说,简洁和详细都是没人看的。

腾讯重做电商,以微信的方式
#腾讯 #投资 #电商 #晚点 12-24 直达⤴︎

这篇文章主要介绍了腾讯如何通过微信平台重新进入电商领域。文章指出,尽管许多大公司都希望建立自己的电商业务,但微信并不打算复制淘宝或抖音电商的模式。微信事业群总裁张小龙提出了将商品信息作为原子化交易组件,在微信中自由流动的设想。微信在2024年12月19日开始灰度测试“送礼物”功能,允许用户通过微信小店购买商品并直接送给好友,这一功能被看作是微信红包的延伸,但更加注重商品交易的社交化。

文章强调,微信团队对用户有深刻理解,但在商家和产业方面可能不够精通。尽管如此,微信的竞争对手不敢小觑其潜力,因为微信拥有庞大的用户基础。微信的多个功能如即时通信、移动支付等虽然起步慢,但最终都能在行业中占据领先地位。张小龙对电商团队表示,要用五年时间慢慢发展,先把产品做好。

文章还提到,微信视频号的日活跃用户数已超过5亿,为腾讯提供了重做电商的机会。腾讯希望通过视频号直播带货和微信小店,推动电商业务的发展。然而,微信在推进电商业务时,更注重生态健康和长期发展,而不是短期的销售额目标。微信希望将购物行为数字化,并融入社交网络,与抖音等平台的电商模式形成差异。微信的电商策略是典型的“微信方式”,即通过合理的规则和用户体验引导用户行为,而不是依赖人力运营。

一篇文章系统看懂大模型
待精读 #教程 #AI #LLM 12-24 直达⤴︎

这篇文章是一篇关于大模型(Large Language Models,LLM)的系统性解读,由作者“三白有话说”撰写,旨在帮助读者全面理解大模型的概念、技术、应用和局限性。

v0.dev prompt 结构详细解释
#AI #AI编程 12-24 直达⤴︎

主要介绍了v0,这是一个由Vercel创建的高级AI编程助手。

我的一点不成熟的程序员学习设计经验
#经验 12-24 直达⤴︎

分享了对程序员学习设计的一些建议。文章强调了观察和模仿成熟产品的设计,如苹果产品,并建议收藏优秀的设计网站和应用。作者建议避免过多关注概念性设计,因为它们可能不实用,举例提到了Dribbble网站。

文章提倡模仿成熟设计,建议成套模仿而非东拼西凑,并推荐了一些资源,如BootStrap皮肤、Tailwind showcase和Figma社区,以供参考。作者还推荐使用成熟的设计系统,如Shadcn UI和Chakra UI,来构建设计。

文章中提到了与专业设计师合作的重要性,并推荐了两位设计师@nishuang和@bearbig,他们经常分享设计经验和资源。文章引用了倪爽老师的观点,他建议程序员不要自学设计,而是通过AI生成、使用low-design工具、购买现成设计或与设计师合作来获得设计资源。倪爽老师强调,让专业的人做专业的事是最有效和经济的方法,能够获得用户满意且能产生收益的设计。

文章最后总结,虽然掌握设计能力对开发者尤其独立开发者是必备技能,但自学设计并不是最佳途径。宝玉以幽默的比喻结束文章,指出我们不会为了吃肉而去学习养猪,同样也不应该为了掌握设计能力而强迫自己学设计。

Cursor:如何构建 AI Coding 最佳实践?
#AI #AI编程 #Cusor 12-24 直达⤴︎

网页的主要内容是关于Cursor团队如何构建AI Coding最佳实践的讨论。

用于多列阅读器模式的书签小工具
#阅读 #插件 12-24 直达⤴︎

Columnate允许用户通过点击bookmarklet将长文章的网页重新格式化,使其以类似报纸的窄栏形式呈现,以减少干扰,提高阅读体验。该项目使用了Mozilla Readability技术,并基于此技术的早期版本进行了简化重写。用户可以通过访问anoved.github.io/Columnate并拖动Columnate链接到书签栏来安装这个bookmarklet。

我用 AI 辅助编程,效率提升 x 倍
#AI #AI编程 12-24 直达⤴︎

文章详细介绍了作者如何使用Cursor提升编码效率,包括自动补全代码、Debug & Fix Error、实时对话&联网搜索等功能。作者还分享了使用Cursor进行写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用代码逻辑/函数和代码重构等场景。此外,文章还提到了零代码基础用户如何使用AI辅助编程工具实现自己的想法,例如使用Cursor Composer构建产品。

OpenAlternative
#List #APP 12-24 直达⤴︎

提供了一个精选的开源软件替代品集合,旨在帮助用户发现可以替代日常使用的SaaS产品的开源解决方案,以节省资金并提供可靠的工具。网站强调了加入社区的重要性,目前已有超过2100名开源爱好者加入。网页列出了多个开源项目,包括Strapi、Dub、APItoolkit、Postiz、Notesnook等,并提供了每个项目的GitHub星标数、分叉数以及最后一次提交的时间。此外,还提供了一些特别优惠,如Postiz和NetData的折扣信息。网站还设有导航栏,方便用户浏览最新工具、分类、替代品、技术栈、话题、提交新工具、广告和关于我们等页面。底部提供了订阅新闻通讯的选项,以及社交媒体和GitHub链接。网站还提供了一些流行专有工具的替代品链接,如Notion、Monday等,并按类别如软件开发工具、生产力工具、AI工具等分类。最后,网站声明可能包含联盟链接,并由Piotr Kulpinski制作。

Juicer Social
#类Linktree 12-24 直达⤴︎

一个帮助用户将社交媒体内容聚合到网站上的平台。它提供了一系列功能,包括内容策展、社交媒体聚合、内容审核以及社交墙展示。用户可以通过Juicer将Facebook、Instagram、Twitter、TikTok、LinkedIn等多个社交平台的内容聚合到一个美观的社交媒体feed中,并在网站上轻松管理和展示这些内容。

一些长期稳定可用的微信公众号RSS服务
待整理 #RSS #订阅源 12-24 直达⤴︎

主要介绍了一个提供微信公众号RSS服务的项目,旨在为用户提供长期稳定可用的微信公众号RSS订阅服务。网页还提供了快捷订阅合集的链接,包括安全相关公众号的Inoreader订阅链接和opml文件下载链接。

程序员应该访问的最佳网站中文版
待整理 #List #Github 12-24 直达⤴︎

这个网页是GitHub上的一个项目,名为“程序员应该访问的最佳网站中文版”,由用户tuteng维护。该项目提供了一个全面的资源列表,旨在帮助程序员发现和访问对他们学习和工作有帮助的网站。列表涵盖了多个领域,包括遇到编程问题时的求助网站、科技新闻、编程练习、加密货币知识、项目创意、编码建议、编码风格指南、通用工具、面试准备材料、纪录片推荐、在线课程(MOOCs)、特定编程语言资源、AI学习资源、研究性写作和演讲技巧、知识汇总、YouTube频道推荐、优质文章、播客、编译器/解释器构建教程、各种编程教程、代码分享平台、开发者博客、英语学习资源、非计算机科学相关娱乐内容以及开源项目网站。

網路爬蟲入門:掌握 Scrapling 使用前的所有基礎知識
#爬虫 12-24 直达⤴︎

这篇文章是关于网络爬虫(Web Scraping)的入门指南,由无聊就学AI LAB撰写,发表于2024年11月。文章详细介绍了在使用Scrapling等高效爬虫框架前需要掌握的基础知识,包括网络爬虫的基本原理、技术要求、法律与道德规范,以及最佳实践。文章强调了理解网页的组成结构,如HTML、CSS和JavaScript的重要性,以及如何通过HTTP协议与网站服务器通信。同时,文章还介绍了爬虫的技术要求,如掌握HTML和CSS的选择器语法,以及使用爬虫框架和工具,如Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Scrapling。文章还讨论了如何处理动态网页内容,遵守法律和道德规范,以及如何应对反爬机制和数据清理。最后,文章比较了Scrapling和Firecrawl两种爬虫工具,并提供了如何最大化Scrapling效能的建议。作者认为,随着人工智能和机器学习技术的进步,未来的网络爬虫将更加智能化和自动化。

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