好物周刊#51:诗词学习

本周好物周报涵盖了一个基于SpringBoot和Vue3的Java小说项目、在线海报设计工具、前端代码运行平台、加密笔记应用、小说下载阅读器、Markdown编辑器、软件收录、电子杂志阅读、诗词学习网站、学术助手插件、视频下载器、广告屏蔽、大模型开发教程、统计学指南和Next.js中文教程等多方面的技术与资源。

https://yuque.com/cunyu1943

村雨遥的好物周刊,记录每周看到的有价值的信息,主要针对计算机领域,每周五发布。

一、项目

1. novel-cloud

一套基于时下最新 Java 技术栈 Spring Boot 3 + Vue 3 开发的前后端分离学习型小说项目,配备保姆级教程手把手教你从零开始开发上线一套生产级别的 Java 系统,由小说门户系统、作家后台管理系统、平台后台管理系统等多个子系统构成。包括小说推荐、作品检索、小说排行榜、小说阅读、小说评论、会员中心、作家专区、充值订阅、新闻发布等功能。

novel-cloudnovel 项目的微服务版本,基于 Spring Cloud 2022 & Spring Cloud Alibaba 2022 构建,数据结构、后端接口和 novel 项目保持完全一致,Vue 3 开发的前端能无缝对接这两个项目。

2. 迅排设计

一款漂亮且功能强大的在线海报设计器,图片编辑器,仿稿定设计,适用于多种场景:海报生成、电商产品图、文章长图、视频 / 公众号封面等。

3. CodeRun

一个纯前端实现的在线代码运行预览工具,类似 codepenjsbinjsfiddle 等网站。

二、软件

1. Notesnook

一款开源的,支持端到端加密的的笔记软件,可以把它当作开源版本的 Evernote

2. Uncle 小说

一个全网小说下载器及阅读器,目录解析与书源结合,支持有声小说与文本小说,可下载 mobiepubtxt 格式文本小说。

3. Pine

一个轻量级的 macOS Markdown 编辑器,不同于传统文档编辑器,它更专注于写作者本身,在保持简洁的同时,它还通过以文档为核心的设计理念和兼具灵活性与专业性的数十项功能,赋予用户极高的效率与最大的可能性,同时还与 Apple 的原生设计风格融会贯通。

三、网站

1. 软仓

软件收录仓库,截至目前已收录 416 个专业软件,提供免费学习,免费下载。

2. 读者阁

PDF 原貌版电子杂志免费在线阅读、下载。

3. AsPoem

现代化的中国诗词学习网站,提供全站搜索、拼音标注、注释和白话文翻译等功能。无论您对唐诗宋词感兴趣还是想深入学习,都是您的理想选择,从这里开始您的诗歌之旅!

四、插件

1. iCG 谷歌学术助手

为广大科研及医务工作者、高校学生提供谷歌学术文献、期刊等资料产品的查询与加速访问。方便从一个位置搜索众多学科和资料来源:来自学术著作出版商、专业性社团、预印本、各大学及其他学术组织的经同行评论的文章、论文、图书、摘要和文章,帮助您在整个学术领域中确定相关性最强的研究。

2. Stream Recorder

最受欢迎的 HLS 格式发布的视频文件下载器,能直接拦截直播流、flvm3u8 等格式。

3. 百度广告屏蔽

屏蔽百度线上产品页面广告,点击扩展图标,可当书签用,省去每次输入百度地址的麻烦。

五、资料

1. 动手学大模型应用开发

一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,旨在结合个人知识库助手项目,通过一个课程完成大模型开发的重点入门,主要内容包括:

  • 大模型简介
  • 如何调用大模型 API
  • 大模型开发流程及架构
  • 数据库搭建
  • Prompt 设计
  • 迭代验证
  • 前后端开发

2. 统计学自学指南

一本统计的自学指南,也是作者对自己在数院自学生涯的一个纪念。

3. Next.js 中文教程

基于官方教程的一个中文翻译版本。在翻译、整理的过程中,每个章节对应的 Example 代码,笔者也都进行了测试,有问题的部分也进行了修改。

✍️ 说明

周刊专栏相关信息:

如果你阅读到这里,说明我的工作没有白费。如果你想推荐项目/网站/软件/资源,欢迎提交 issue


看官,都到这儿了,不关注下再走么 👀
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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