老胡的周刊(第170期)

老胡的信息周刊,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

cloudbak

云朵备份是一个微信云备份程序【仅支持 windows】,使用云朵备份可以将微信数据备份到服务器,通过浏览器访问数据,你可以像正常使用微信一样浏览数据和搜索数据(参考微信网页版)。

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cloudbak

CloudFlare-ImgBed

基于CloudFlare Pages 的免费图片托管解决方案,支持Telegram BotCloudflare R2 等多种存储方式:

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CloudFlare-ImgBed

actual

自部署的个人理财开源项目:

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actual

iptv-api

自定义频道,自动获取直播源接口,测速验证后生成可用的结果,默认结果包含:📺央视频道、💰央视付费频道、📡卫视频道、🏠广东频道、🌊港·澳·台频道、🎬电影频道、🎥咪咕直播、🏀体育频道、🪁动画频道、🎮游戏频道、🎵音乐频道、🏛经典剧场。

  • ✅ 自定义模板,生成您想要的频道

  • ✅ 支持多种获取源方式:组播源、酒店源、订阅源、关键字搜索

  • ✅ 接口测速验效,响应时间、分辨率优先级,过滤无效接口

  • ✅ 偏好设置:IPv6、接口来源排序优先级与数量配置、接口白名单

  • ✅ 定时执行,北京时间每日 6:00 与 18:00 执行更新

  • ✅ 支持多种运行方式:工作流、命令行、GUI 软件、Docker(amd64/arm64/arm v7)

🤖 软件

wechatDataBackup

PC微信聊天记录数据导出工具

基于- wails开发 + React前端,实现PC端微信聊天记录一键导出功能。

  • 导出后数据可以做永久化保存,即使微信停止支持,聊天记录也可以随时查看。

  • 前端界面尽量与微信界面保持一致,减少使用成本。

  • 理论上支持所有Windows 32/64位微信版本。

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wechatDataBackup

icloud_photos_downloader

一个命令行工具,用于从iCloud 下载照片,支持Linux、Windows & macOS 系统。

bananas

一个跨平台、点对点的屏幕共享工具,支持多光标协作,无需配置即可快速使用,注重隐私保护。

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bananas

BetterDisplay

专为Mac 平台设计的专业级屏幕自定义调整工具,可通过 DDC 调整内建 / 外接显示器的各项基本参数,并提供虚拟屏、串流、画中画等丰富的高级功能,支持大多数现代显示器:

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BetterDisplay

👀 资料

MasteringRAG

本项目是一个使用LLM(大语言模型)使用RAG技术构建文档问答的项目,将会涵盖企业构建基于RAG的文档问答几乎所有的常见优化手段。

harleyszhang/llm_note

一个关于大型语言模型(LLM)的笔记仓库,涵盖了模型推理、Transformer 模型结构、LLM 框架代码分析以及高性能计算等内容:

  • Transformer 模型系列:详细解读了 Transformer 模型的论文,实现代码,以及不同版本的 GPT 和 LLaMA 模型结构。

  • LLM 性能分析:分析了模型的参数量、计算量、显存占用以及推理延迟。

  • LLM 压缩技术:介绍了 SmoothQuant 和 AWQ 等模型压缩算法。

  • LLM 推理与部署:讨论了推理服务框架的技术总结和源码解析,包括 DeepSpeed 框架的学习笔记,以及推理优化、系统优化方法和可视化工具。

  • 高性能计算:提供了关于 Triton 和 CUDA 的编程笔记,以及高性能计算编程的学习资料推荐。

php-the-right-way

PHP 入门教程,现在这块市场占有越来越少了,新项目应该都用 Go 或者 Python ,有兴趣学习的可以作为教程看看:

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🕸 网站

rare-big-deal

一个专门为黑五/网络星期一等活动提供软件和工具优惠的资源库。该资源库汇集了多种类别的产品和服务,包括 macOS 应用、API、浏览器插件、AI 工具、iOS 应用、设计工具、生产力工具、营销工具、SEO 工具、样板文件、学习资源、健康和健身应用、金融工具、邮件列表、专业化服务等:

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wallpaperengine.space

一个专注于提供各种动态壁纸的平台,涵盖了从 4K 分辨率到各种主题和风格的壁纸。

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快速获取网站 LOGO:

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✍️ 说明

周刊相关信息:

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【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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