老胡的周刊(第159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

cloud_dns_exporter[2]

周刊群友二丫讲梵的开源项目,自动获取 DNS 提供商的域名及解析列表,同时自动获取每个域名解析的证书信息,并导出为 Prometheus Metrics。已支持:Tencent,Aliyun,Godaddy,Aws:

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G6dYsS

NarratoAI[3]

利用 AI 大模型,一键解说并剪辑视频;

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GehnG3

isaiah[4]

Isaiah 是一个开源的 Web 应用程序,它允许用户通过浏览器管理和监控 Docker 环境。它提供了与 lazydocker 类似的功能:

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H2icEX

🤖 软件

Pearcleaner[5]

一个专为 Mac 设计的应用卸载工具:

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baJDOT

MooTool[6]

开发者常备小工具:

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ceVEdx

Smart-AutoClicker[7]

Smart-AutoClicker 是一个开源的自动点击软件,专为 Android 设备设计,能够基于图像检测来自动化重复性任务,同时提供了传统的自动点击功能:

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44OJR2

👀 资料

overseas-website-note[8]

本项目记录作者开发海外网站和设立跨境业务过程中的实践经验。

Awesome-Dify-Workflow[9]

一些好用的 Dify 工作流集合,括了中英文翻译、知识库聊天、搜索大师、爆款标题、文章仿写、运营一条龙、聊天机器人、代码生成等工作流。

🕸 网站

visalist[10]

网站交互样式都还不错,主要提供旅游签证、过境签证、数字游民签证等信息:

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ybt76d

✍️ 说明

周刊相关信息:

  • 公众号:老胡的储物柜[11],欢迎加我微信进周刊群聊

  • TG 频道订阅[12]:老胡周刊 TG 信息频道,对周刊的信息补充,会分享更多的资源,欢迎关注 👏

  • 聚合周刊[13]:老胡收集了国内外 60+优质技术周刊进行信息聚合 🔥

  • Github 地址:howie6879/weekly/[14],觉得不错麻烦给我一个Star,谢谢 ❤️

  • 浏览地址:老胡的信息周刊[15] | 今日推荐[16] | MacOS 软件推荐[17]

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参考资料

[1]

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

[2]

cloud_dns_exporter: https://github.com/eryajf/cloud_dns_exporter

[3]

NarratoAI: https://github.com/linyqh/NarratoAI

[4]

isaiah: https://github.com/will-moss/isaiah

[5]

Pearcleaner: https://github.com/alienator88/Pearcleaner

[6]

MooTool: https://github.com/rememberber/MooTool

[7]

Smart-AutoClicker: https://github.com/Nain57/Smart-AutoClicker

[8]

overseas-website-note: https://github.com/princehuang/overseas-website-note

[9]

Awesome-Dify-Workflow: https://github.com/svcvit/Awesome-Dify-Workflow

[10]

visalist: https://visalist.io

[11]

老胡的储物柜: https://images-1252557999.file.myqcloud.com/uPic/ETIbMe.jpg

[12]

TG 频道订阅: https://t.me/howie_weekly

[13]

聚合周刊: https://www.fre321.com/weekly

[14]

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

[15]

老胡的信息周刊: https://weekly.howie6879.com

[16]

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

[17]

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

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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