老胡的周刊(第201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

winboat[2]

TibixDev/winboat 项目旨在通过容器化方法在 Linux 系统上运行 Windows 应用程序,实现与原生桌面环境无缝集成。

winboat
winboat

zcf[3]

UfoMiao/zcf 是一个零配置的 Claude 代码流程工具,支持多语言操作,提供了一个交互式菜单来简化安装和配置流程,包括安装 Claude Code、导入工作流程、配置 API 或 CCR 代理、设置 MCP 服务、选择默认模型、配置 AI 记忆以及安装其他辅助工具等功能。

zcf
zcf

Strapi[4]

Strapi 是一个开源的头部 CMS,它允许开发者使用 JavaScript 或 TypeScript 来构建和定制项目。它是为开发者设计的,提供了完全的自定义能力和灵活性:

Strapi
Strapi

copyparty[5]

一个多功能的文件服务器应用程序,支持加速的可恢复上传、去重、WebDAV、FTP、TFTP、zeroconf、媒体索引器、缩略图生成等功能,集成了多种协议和服务,并且支持跨平台使用,无需任何依赖。

copyparty
copyparty

LiYing[6]

LiYing 是一套适用于自动化 完成一般照相馆后期证件照处理流程的照片自动处理的程序:

LiYing
LiYing

🤖 软件

port-kill[7]

Port Kill 是一个帮助开发者查找和释放阻塞开发工作的端口的工具,支持 macOS、Linux 和 Windows 操作系统,提供简单的命令行界面 (CLI)、状态栏和可选的仪表板。

port-kill
port-kill

deskflow[8]

Deskflow 是一款免费开源的跨平台键盘鼠标共享工具,允许用户使用一套键盘和鼠标来控制多台计算机。它支持 Windows、macOS 和 Linux 系统,具有剪贴板共享、屏幕边缘切换、自定义热键和简单的图形化配置等功能。

Deskflow 最初是商业软件 Synergy 的开源上游项目,现已成为独立项目,专注于提供免费、开源的功能。

deskflow
deskflow

Seelen-UI[9]

Seelen-UI 是一个专为 Windows 10/11 设计的桌面环境,它提供了丰富的定制选项,允许用户根据个人喜好和需求调整菜单、小部件、图标等界面元素。该工具集成了平滑的多任务管理功能,如自动排列窗口的窗口管理器,以及与大多数音乐播放器兼容的内置媒体模块,使用户能够无需打开额外窗口即可控制音乐播放。此外,Seelen-UI 还提供了一个类似于 Linux 中 Rofi 启动器的应用程序启动器,以及一个直观的配置界面,让用户能够轻松地调整主题、任务栏布局等设置。

Seelen-UI
Seelen-UI

👀 资料

Agentic Design Patterns[10]

《Agentic Design Patterns》是由 Antonio Gulli 撰写的一本关于构建智能系统的实用指南,本书详细介绍了智能体的设计模式,包括如何通过提示链(Prompt Chaining)、路由(Routing)、并行化(Parallelization)、反射(Reflection)、工具使用(Tool Use)、规划(Planning)和多智能体系统(Multi-Agent)等技术来构建智能系统。

书中还涵盖了内存管理、学习与适应、模型上下文协议(MCP)、目标设定与监控等关键概念。此外,还讨论了异常处理与恢复、人在回路(Human-in-the-Loop)、知识检索(RAG)、智能体之间的通信(A2A)、资源感知优化、推理技术、守护轨迹 / 安全模式、评估与监控、优先级设定、探索与发现等高级主题。

Agentic Design Patterns
Agentic Design Patterns

aie-book[11]

AI 工程师资源合集,该书涵盖了从基础模型到实际应用的整个过程,包括数据准备、模型评估、问题解决等方面。书中还提供了案例研究、误差分析、提示工程、代理构建、微调模型、数据验证、模型优化和持续改进的框架。这本书适合各种技术角色,包括 AI 工程师、数据科学家、工程经理和产品经理。

aie-book
aie-book

🕸 网站

browserless.io[12]

Browserless 是一个提供浏览器自动化和绕过机器人检测器的服务,它通过自家开发的 BrowserQL 技术帮助用户绕过 CAPTCHA 和其他反爬虫机制,并且提供了一个由数千个浏览器组成的池子来扩展自动化任务,无需用户管理浏览器版本更新和其他技术细节。

browserless.io
browserless.io

✍️ 说明

周刊相关信息:

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参考资料

[1] 

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

[2] 

winboat: https://github.com/TibixDev/winboat

[3] 

zcf: https://github.com/UfoMiao/zcf

[4] 

Strapi: https://github.com/strapi/strapi

[5] 

copyparty: https://github.com/9001/copyparty

[6] 

LiYing: https://github.com/aoguai/LiYing

[7] 

port-kill: https://github.com/kagehq/port-kill

[8] 

deskflow: https://github.com/deskflow/deskflow

[9] 

Seelen-UI: https://github.com/eythaann/Seelen-UI

[10] 

Agentic Design Patterns: https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/preview?tab=t.0

[11] 

aie-book: https://github.com/chiphuyen/aie-book

[12] 

browserless.io: https://www.browserless.io/

[13] 

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

[14] 

TG 频道订阅: https://t.me/howie_weekly

[15] 

聚合周刊: https://www.fre321.com/weekly

[16] 

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

[17] 

老胡的信息周刊: https://weekly.howie6879.com

[18] 

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

[19] 

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

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习与实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表与分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
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