老胡的周刊(第096期)

2025 居民消费结构数据集(21列,15000条记录)XLSX 详情介绍:该数据集为 2025 年 12 个月、1250 户家庭的平衡面板消费数据,15000 行 ×21 列零缺失,覆盖 31 省、城乡均衡,含八大类消费支出和恩格尔系数(均值 0.293,属富裕区间),家庭月收入均值 8473 元、月支出 6487 元,附完整字段说明 sheet,数据干净规整,非常适合做消费结构分析、面板回归、城乡 / 区域差异对比和收入等级分类预测,但为合成数据、仅 1 年时间跨度,不适合做真实政策研究或长期趋势分析。 立即下载

老胡的信息周刊[1],记录这周我看到的有价值的信息,主要针对计算机领域,内容主题极大程度被我个人喜好主导。这个项目核心目的在于记录让自己有印象的信息做一个留存以及共享。

🎯 项目

Ebook-Translator-Calibre-Plugin[2]

一个 Calibre 插件,可以将电子书翻译成指定的语言:

支持所选翻- 译引擎所支持的语言(如 Google 翻译支持 134 种)

  • 支持多种翻译引擎,包括 Google 翻译、ChatGPT 以及 DeepL

  • 支持自定义翻译引擎(支持解析 JSON 和 XML 格式响应)

  • 支持所有 Calibre 所支持的电子书格式(输入格式 48 种,输出格式 20 种)

  • 支持批量翻译电子书,每本书的翻译过程同时进行互不影响

  • 支持缓存翻译内容,在请求失败或网络中断后无需重新翻译

  • 提供大量自定义设置,如将翻译的电子书存到 Calibre 书库或指定位置

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Ebook-Translator-Calibre-Plugin

novel[3]

具有类似 NotionAI 自动补全功能的所见即所得编辑器,可直接在线体验 novel.sh[4] :

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opengraph-image

🤖 软件

localsend[5]

LocalSend 是一个免费的开源应用程序,它允许您在本地网络上与附近的设备安全地共享文件和消息,无需互联网连接:

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localsend

diffusionbee-stable-diffusion-ui[6]

Diffusion Bee是在 M1 Mac上本地运行 Stable Diffusion 的最简单方法,附带一键安装程序,不需要依赖性或技术知识:

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diffusionbee

MediaBox

全能媒体容器,插件化网罗天下媒体,畅快学习软件开发。实现了类似微信小程序的框架,只需要简单实现插件 API 提供数据到容器即可快速成型,方便学习爬虫、APP 开发等。容器主要为插件提供以下服务:

  • 数据自动渲染到 UI(视图组件)

  • 媒体收藏/历史记录

  • 周期性媒体数据检查服务(插件只需要实现媒体检查更新组件即可被主动检查更新)

  • 视频播放组件(播放器),支持手势控制/夜间模式/弹幕/倍速控制/多集聚合/横竖旋转适应等

  • 私有可视化 KV 存储(插件私有配置)

  • 个人数据/插件云端备份(WebDav,开发中)

简单来说,这款软件能看什么取决与你用什么插件:

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MediaBox

mCollection[7]

🎉 开源,可扩展,可自定义的素材管理库:

  • sqlite3 存储结构,允许自定义关联表

  • 没有限制的扩展插件,事件广播多

  • 模块化设计,各个功能互不干扰

  • 标签页设计,切换更便捷

  • 内置全局呼出搜索

  • 代码热更新

  • 前后端分离,支持部署私人素材库

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mCollection

👀 资料

dockerlabs[8]

Docker 学习教程:

  • 适用于初中高级别学习者的免费平台

  • 超过 500 个高度互动的 Docker 教程和指南

  • 经过在 Docker 桌面版上的充分测试,可以在浏览器上运行(无需基础设施)

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dockerlabs

one-python-craftsman[9]

来自一位 Pythonista 的编程经验分享,内容涵盖编码技巧、最佳实践与思维模式等方面:

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one-python-craftsman

🕸 网站

olocr.com[10]

一个在线免费的 OCR 识别网站,支持 PDF 和 图片:

01cabb5ffbd6dab283ccd08e93829e44.jpeg
olocr

onepdf[11]

免费的 PDF 格式转换网站,支持 PDF 转 Word 、PDF 转 Excel 、PDF 转 PPT 、PDF 转 JPG 、PDF 转 PNG 、Word 转 PDF 、Excel 转 PDF 、PPT 转 PDF 、JPG 转 PDF 、PNG 转 PDF 、CAD 转 PDF 功能:

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onepdf

✍️ 说明

周刊相关信息:

  • 🥳 我基于 ChatGPT 做了个微信端的老胡信息周刊 QA,欢迎免费体验

  • Github 地址:howie6879/weekly/[12],觉得不错麻烦给我一个Star,谢谢 ❤️

  • 浏览地址:weekly.howie6879.com[13] | 今日推荐[14] | MacOS 软件推荐[15]

🙌 如果你阅读到这里,说明我们对信息的认可区域是有一定交集的,可以说我们是同道中人,所以如果你有自认为不错的信息获取渠道,欢迎留言或者私聊我,谢谢。

👬🏻朋友,都看到这了,确定不关注一下么👇

历史上的本周👉:我的周刊(第044期)

参考资料

[1]

老胡的信息周刊: https://weekly.howie6879.com/

[2]

Ebook-Translator-Calibre-Plugin: https://github.com/bookfere/Ebook-Translator-Calibre-Plugin

[3]

novel: https://github.com/steven-tey/novel

[4]

novel.sh: https://novel.sh/

[5]

localsend: https://github.com/localsend/localsend

[6]

diffusionbee-stable-diffusion-ui: https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui

[7]

mCollection: https://github.com/hunmer/mCollection

[8]

dockerlabs: https://github.com/collabnix/dockerlabs

[9]

one-python-craftsman: https://github.com/piglei/one-python-craftsman

[10]

olocr.com: https://olocr.com

[11]

onepdf: https://www.onepdf.online/

[12]

howie6879/weekly/: https://github.com/howie6879/weekly/

[13]

weekly.howie6879.com: https://weekly.howie6879.com

[14]

今日推荐: https://weekly.howie6879.com/recommend/index.html

[15]

MacOS 软件推荐: https://weekly.howie6879.com/soft/mac.html

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jsprit 是一个基于 Java 的开源工具包 jsprit 是一个基于 Java 的开源工具包,用于解决复杂的 旅行商问题 (TSP) 和 车辆路径问题 (VRP)。 它轻量、灵活且易于使用,基于单一的通用 元启发式算法,目前可解决以下问题: 带容量约束的车辆路径问题 (Capacitated VRP) 多 depot 车辆路径问题 (Multiple Depot VRP) 带时间窗的车辆路径问题 (VRP with Time Windows) 带回程的车辆路径问题 (VRP with Backhauls) 带取送货的车辆路径问题 (VRP with Pickups and Deliveries) 带异构车队的车辆路径问题 (VRP with Heterogeneous Fleet) 时间依赖型车辆路径问题 (Time-dependent VRP) 旅行商问题 (Traveling Salesman Problem) 拨号乘车问题 (Dial-a-Ride Problem) 上述各类问题的多种组合 立即下载

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人工智能基于RAG与LangGraph的企业级客服系统优化:大模型推理加速与多Agent协同决策技术实现

内容概要:本文档是一份企业级AI项目面试总结,涵盖多家公司在大模型、RAG、LangGraph、Agent系统、知识图谱、NL2SQL等前沿技术方向的实操性问题与解答。重点包括RAG全流程优化(切分、存储、召回、推理、缓存)、大模型推理加速(vLLM、TensorRT-LLM、量化、PD分离)、Agent架构设计(状态管理、多智能体协作、记忆机制、安全控制)、LangGraph与LangChain的应用差异、AB测试与模型评估方法、以及在客服、问数、数字人等场景中的落地实践。同时涉及Python基础、系统设计、部署运维、国产化适配等综合能力考察。; 适合人群:具备1-3年工作经验,从事大模型应用开发、AI系统研发、NLP工程师等相关岗位的研发人员;熟悉Python、深度学习框架,有RAG、Agent或NL2SQL项目经验者更佳。; 使用场景及目标:①准备AI方向的技术面试,尤其是B2B企业、金融科技、智能客服、工业智能化领域的岗位;②深入理解RAG与Agent系统的工程实现细节,掌握性能优化、系统稳定性、安全性设计等关键技术点;③学习如何将理论模型应用于复杂业务场景,提升系统级设计与问题解决能力。; 阅读建议:此资源以真实面试问答形式呈现,建议结合自身项目经验对照学习,重点关注高频考点如vLLM原理、RAG优化策略、LangGraph状态机制、多Agent协作与回滚设计等内容,并动手实践相关技术点如FastAPI异步服务、Tracker状态持久化、分层chunk策略等,以达到融会贯通的效果。

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全桥LLC谐振软开关Simulink仿真设计

内容概要:本文档围绕“全桥LLC谐振软开关Simulink仿真设计”展开,系统整合了多种电力电子变换器的建模与仿真资源,重点涵盖全桥LLC谐振变换器的软开关技术、变频与移相混合控制策略、闭环系统设计及参数优化等内容。资源包包括开环与闭环软启动仿真、恒压恒流双竞争控制、多相交错LLC结构、双向CLLC拓扑以及与其他PFC电路(如图腾柱、维也纳整流器)的集成应用。同时提供了丰富的配套资料,如Mathcad计算书、设计报告、参考文献、PPT说明等,支持从理论建模到仿真实现的全流程研究。此外,还拓展至状态估计、卡尔曼滤波与神经网络结合的应用,体现了控制算法与电力电子系统的深度融合。; 适合人群:具备电力电子与电力系统基础知识,从事新能源、电动汽车、储能系统或开关电源研发工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握LLC谐振变换器在Simulink/Plecs平台中的建模与仿真方法;② 学习软开关实现机制与高效控制策略(如PFM、移相控制)的设计;③ 进行变换器参数设计、效率优化与动态性能分析;④ 支持科研论文复现、项目开发与教学演示。; 阅读建议:建议结合提供的计算书与设计报告循序渐进地开展学习,优先掌握基础拓扑与开环仿真,再逐步过渡到闭环控制与混合调制策略;对于高级应用,可结合状态估计算法与智能控制方法进一步提升系统性能。

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