国人在 GitHub 开源的一个项目：Colossal-AI，仅需极少量修改，即可让现有深度学习项目，在单张消费级显卡上，完成大模型训练，极大降低了项目研发成本！

简而言之，有了这个开源项目后，每个人都可以在家训练 AI 大模型！尤其是大幅度降低了 AI 大模型微调、推理等下游任务和应用部署的门槛

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一个适合数据科学开发者使用的 Python 库：NannyML，该项目搭配了拥有简单、易用的可视化界面，让你可以提前预估部署后的模型性能，检测数据漂移

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外文书数据库World Scientific

世界科技出版公司（World Scientific）成立于1981年，是当今亚太地区规模最大的英文科技出版公司。总部位于新加坡的“世界科技出版公司”旗下拥有“世界科技（WSPC，成立于1981年）”与英国“帝国学院出版社（ICP 成立于1995年，2016年改组成为“世界科技（欧洲）”）” ，并在美国、英国、印度日内瓦、以色列以及香港、上海、北京、台北设有分公司或办事处。

学科领域涵盖哲学/经济学/法学/教育学/文学/历史学/理学/工学/农学/医学/军事学/管理学/艺术学。每年的图书出版量已达600多本，并且呈每年递增的趋势。除此之外，电子出版物方面：目前共出版了电子图书接近9000本

官网 | 上海图书馆登录入口（凭上图读者证登录）

计算机网络协议总结

CSDN博文 | 作者LiangJGo

正则表达式前端使用手册

本文以正则基础语法开篇, 结合具体实例, 逐步讲解正则表达式匹配原理. 代码实例使用语言包括 js, php, python, java(因有些匹配模式, js并未支持, 需要借助其他语言讲解). 内容包括初阶技能和高阶技能, 适合新手学习和进阶

博文 | #手册 #正则表达式

JavaScript数组所有API全解密

全文共13k+字，系统讲解了JavaScript数组的各种特性和API

数组是一种非常重要的数据类型，它语法简单、灵活、高效。 在多数编程语言中，数组都充当着至关重要的角色，以至于很难想象没有数组的编程语言会是什么模样。特别是JavaScript，它天生的灵活性，又进一步发挥了数组的特长，丰富了数组的使用场景。可以毫不夸张地说，不深入地了解数组，不足以写JavaScript。

截止ES7规范，数组共包含33个标准的API方法和一个非标准的API方法，使用场景和使用方案纷繁复杂，其中有不少浅坑、深坑、甚至神坑。下面将从Array构造器及ES6新特性开始，逐步帮助你掌握数组

博文 | Github主页 | #javaScript

嵌入式Rust之书

本书是使用Rust在如微控制器(MCU)的"裸金属"嵌入式系统上编程的引导

这本书的目标是:
·让开发者快速上手Rust嵌入式开发. 例如, 如何建立开发环境
·分享当前使用Rust进行嵌入式开发的最佳实践. 例如, 如何最好地使用Rust编写更加正确的嵌入式应用
·在某些情况下提供一个开发指南. 例如, 如何在一个项目中混用C与Rust.

本书试着尽可能涵盖各种体系, 但是为了让读者与作者~~还有翻译~~更轻松，在所有实例中都是用ARM Cortex-M架构，但本书并不建立在读者熟悉该架构的基础上, 会在需要的地方解释架构的细节

index | #电子书 #Rust

机器学习面试指南书

这本书不是机器学习教科书的替代品，也不是玩面试的捷径。它是一种巩固你现有的机器学习理论和实践知识的工具。本书中的问题也可以帮助识别你的盲点/弱点。每个主题都附有资源，可以帮助加强对该主题的理解。

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《高级JavaScript对象》 | Github | #电子书

前端啃算法，一次性解决前端工程师的算法学习问题

Github | #算法

Jasminum - 茉莉花

一个简单的Zotero 插件，用于识别中文元数据

实现的功能有：

拆分或合并 Zotero 中条目作者姓和名
根据知网上下载的文献文件来抓取引用信息（就是根据文件名）
添加中文PDF/CAJ时，自动拉取知网数据，该功能默认关闭。需要到设置中开启，注意添加的文件名需要含有中文，全英文没有效果（还是根据文件名）
为知网的学位论文 PDF 添加书签
更新中文 translators
拉取文献引用次数，是否核心期刊

Github | #插件

轻量级代码编辑器 ：Lapce，功能强大，运行丝滑，支持 Windows、Linux、macOS 等主流桌面系统。

拥有类似 Vim 的模态编辑功能，支持代码自动补全、诊断，并内置了远程开发模式、命令行终端，为你提供顺畅的 "本地编码" 体验

GitHub | #编辑器

由于存在29个安全漏洞，谷歌敦促Chrome 100用户升级到101

#雅思 #经验

首次备考雅思有什么好的方法.jpg

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数据库内核的快照技术实现原理

"快照(Snapshot)"是数据库领域非常重要的一个概念, 最初是用于数据备份. 如今, 快照技术已经成为数据库内核(引擎)最核心的技术特性之一. 数据库内核的绝大多数操作, 都依赖于快照, 例如, LevelDB 的每一次读取操作和遍历操作, 其内部都必须创建一个快照, 所以, 对于一个请求量非常大的系统, 数据库内核每秒种就要创建和销毁几十万次快照. 因此, 如何快速地创建和销毁快照, 成为一个数据库内核(引擎)必须要解决的问题.

本文从源头出发, 逐步推演, 探讨数据库内核是如何实现快照技术的. 数据库内核创建快照, 将使用如下技术:

全量拷贝(Full Clone)
写时拷贝(Copy On Write)
分区拷贝(Partitioning)
多版本(Multi Versioning, Leveling, Zero Copy)