老胡的周刊(第101期)

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

ollama[2]

你可以下载 Ollama 在本地运行 Llama 2 大模型,它将模型的权重、配置、提示等一起打包:

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ollama

novu[3]

这是一个开源的基础设施项目,用于快速搭建通知中心,Novu 提供了一个统一的 API,使通过多个通道(包括应用内、推送、电子邮件、短信和聊天)发送通知变得简单:

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novu

🤖 软件

ZoomIt[4]

ZoomIt 是一款用于屏幕缩放、注释和录制的演示工具,微软出品(大小仅 1M):

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ZoomIt

ToastFish[5]

这是一个利用 Windows 通知栏背单词的软件,可以让你在上班、上课等环境下安全地背单词:

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ToastFish

👀 资料

Python for Data Analysis, 3E[6]

《Python for Data Analysis》第三版,该书详细介绍了如何使用 Python 进行数据分析和数据处理的方法和技巧,适合那些希望使用 Python 进行数据分析的初学者和有经验的数据分析师:

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wesmckinney

🕸 网站

stable-doodle[7]

stability AI 推出的 AI 工具, 根据涂鸦和文字描述生成图片, 类似之推荐的 scribblediffusion.com[8],我画了只兔子:

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stable-doodle

shenyandayi[9]

深言达意,懂文字更懂你:

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shenyandayi

macosicongallery[10]

专门收集 macOS 应用图标的网站(869 个),支持从颜色、设计师、开发商、年份等角度筛选,图标最高分辨率 512px:

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macosicongallery

✍️ 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/[11],觉得不错麻烦给我一个Star,谢谢 ❤️

  • 浏览地址:weekly.howie6879.com[12] | 今日推荐[13] | MacOS 软件推荐[14]

🙌 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049期)

参考资料

[1]

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

[2]

ollama: https://github.com/jmorganca/ollama

[3]

novu: https://github.com/novuhq/novu

[4]

ZoomIt: https://learn.microsoft.com/en-us/sysinternals/downloads/zoomit

[5]

ToastFish: https://github.com/Uahh/ToastFish

[6]

Python for Data Analysis, 3E: https://wesmckinney.com/book/

[7]

stable-doodle: https://clipdrop.co/stable-doodle

[8]

scribblediffusion.com: https://weekly.howie6879.com/2023/03-06~03-11.%E8%80%81%E8%83%A1%E7%9A%84%E5%91%A8%E5%88%8A%EF%BC%88%E7%AC%AC082%E6%9C%9F%EF%BC%89.html?h=%E7%94%BB#scribblediffusioncom

[9]

shenyandayi: https://www.shenyandayi.com/

[10]

macosicongallery: https://www.macosicongallery.com/

[11]

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

[12]

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

[13]

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

[14]

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

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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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