由 AI 驱动的开源免费桌面笔记工具 | Reor | #笔记工具 #工具

它不仅仅是一个简单笔记应用,通过 AI,它能够智能地整理和归纳你的每一条笔记,并能够自动关联你相关的想法。同时,内置 LLM 提供对笔记内容进行问答服务,支持语义搜索,帮助你快速找到相关笔记。

可以作为个人知识管理工具,支持 Mac、Windows、Linux 系统安装使用。
QOwnNotes:使用C++开发的开源笔记软件,支持Markdown语法,适用于GNU/Linux、macOS和Windows的待办事项列表管理器,可以很好地与Nextcloud和ownCloud集成进行笔记同步 | #笔记工具

经过优化,资源消耗低(没有占用 CPU 和内存的 Electron 应用程序)
可使用多个笔记文件夹
可使用现有文本或标记文件,大多数情况下无需导入
可从 Nextcloud / ownCloud 服务器恢复旧版本的笔记(在服务器上安装 QOwnNotesAPI)
可从 Nextcloud / ownCloud 服务器恢复已销毁的笔记(在服务器上安装 QOwnNotesAPI)
还有本地垃圾箱
可对笔记进行子字符串搜索,搜索结果会在笔记中突出显示
可使用自定义键盘快捷键操作应用程序
关注笔记文件的外部变化(重新加载笔记或笔记列表)
在对话框中显示当前笔记与外部更改笔记之间的差异
突出显示笔记的标记和标记预览
支持拼写检查
编辑笔记时支持制表符
支持脚本和在线脚本库,可在应用程序内安装脚本
QOwnNotes Web Companion 浏览器扩展,可从选定文本中添加笔记和其他功能
访问 Chrome 网上商店页面,在谷歌浏览器上安装该应用程序
访问 Firefox 附加组件页面,在 Mozilla Firefox 上安装应用程序
笔记名称来自笔记文本的第一行(就像在 Nextcloud 或 ownCloud 笔记网络应用程序中一样),如果第一行发生变化,笔记文本文件将自动重命名
也可以关闭此功能,使用任意文件名
管理你的 Nextcloud / ownCloud 待办事项列表(ownCloud 任务或 Tasks Plus / Calendar Plus)
创建 Nextcloud Deck 卡并在笔记中链接到它们
笔记加密(内置 AES-256,也可使用 Keybase.io (encryption-keybase.qml) 或 PGP (encryption-pgp.qml) 等自定义加密方法)
支持暗色模式主题
所有面板都可以随意放置,甚至可以浮动或堆叠(完全可停靠)
工具栏可完全自定义
支持 freedesktop 主题图标,因此你可以将 QOwnNotes 与你的本地桌面图标和你最喜欢的暗色桌面主题一起使用 QOwnNotes 支持 freedesktop 图标主题
支持分层笔记标签和笔记子文件夹
支持在你的Nextcloud/ownCloud服务器上共享笔记
便携模式,可将 QOwnNotes 装入 U 盘随身携带
Vim 模式:无干扰模式、全屏模式、打字机模式
导入 Evernote(现在可导入大文件)和 Joplin
QOwnNotes 支持 60 多种语言,如英语、德语、法语、波兰语、中文、日语、俄语、葡萄牙语、匈牙利语、荷兰语和西班牙语。
Google Labs推出一款名为NotebookLM的AI笔记本产品,这是一种全新的笔记工具。旨在通过总结信息、解释复杂的想法和头脑风暴新的联系,帮助用户更快地获得洞见。使用人工智能技术来帮助用户处理和理解信息。

这款产品是“基于你自己的文档”的,这意味着它会使用你提供的文档作为信息源,然后基于这些信息为你提供服务。这样,你就可以得到一款完全个性化的AI笔记工具,它能理解你的需求,帮助你更有效地处理和理解信息。

主要功能包括:
1.总结信息:NotebookLM可以自动阅读和理解你的文档内容,然后为你生成一个简洁的摘要,帮助你快速把握文档的主要内容和关键信息。

2.解释复杂的想法:如果你的文档中包含一些复杂的概念或想法,NotebookLM可以帮助你理解这些复杂的内容。它可以将复杂的概念用简单易懂的语言解释清楚。

3.头脑风暴新的联系:NotebookLM可以帮助你发现文档内容之间的新的联系和关联。比如,它可能会发现你的两篇文档虽然主题不同,但是其中的某些观点或信息是相互关联的。

NotebookLM的一些关键点:
1.以AI为首的笔记本:NotebookLM以强大的语言模型为核心设计。它是一种新型的笔记软件,旨在帮助人们更快地学习。目前对美国的一小部分用户开放。

2.解决信息过载:该产品旨在帮助用户处理信息的快速增长。它旨在帮助用户从多个来源综合事实和想法,并更快地建立联系。

3.NotebookLM的特性:该产品允许用户将语言模型基于他们的笔记和来源,创建一个熟悉他们相关信息的个性化AI。用户可以选择特定的Google Docs来基于NotebookLM。该产品可以生成摘要,回答关于文档的问题,并帮助用户提出创新的新想法。

4.隐私和安全:模型只能访问用户选择上传的源材料,用户与AI的文件和对话对其他用户不可见。收集的数据不用于训练新的AI模型。

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大语言模型(LLM)微调技术笔记 | 传送门 | #笔记

在预训练后,大模型可以获得解决各种任务的通用能力。然而,越来越多的研究表明,大语言模型的能力可以根据特定目标进一步调整。这就是微调技术,目前主要有两种微调大模型的方法
1:指令微调,目标是增强(或解锁)大语言模型的能力。
2:对齐微调,目标是将大语言模型的行为与人类的价值观或偏好对齐。
一个手写实现JVM详细笔记

本项目将尝试性的一步一步实现jvm的主线内容,并对每一次代码的提交进行讲解,每一次讲解都尽可能的假设你一无所知。

每一章节都会进行单元测试,为了简洁,文章部分地方可能只给出方法的声明,但会给出此次提交的commit,里面包含了方法的实现。

JVM | #笔记
MIT课程笔记:并行计算和科学机器学习(SciML)方法与应用

本书是麻省理工学院课程 18.337J/6.338J:并行计算和科学机器学习的讲义汇编

该存储库旨在成为一个实时文档,不断更新以不断添加科学机器学习领域方法的最新细节和高性能计算的最新技术。

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开源技术 #笔记 :《C++ Concurrency in Action 2ed 笔记》,C++11/14/17/20 多线程,掌握操作系统原理,解锁并发编程技术。

原书前五章介绍了线程支持库的基本用法,后六章从实践角度介绍了并发编程的设计思想 ​​​
Trilium Notes是一个分层的笔记应用程序,专注于建立大型个人知识库。它作为桌面应用程序(Linux和Windows)或服务器上托管的Web应用程序(Linux)提供的。Mac OS桌面版本可用,但不受支持
#笔记工具

特性
1.笔记可以排列成任意深的树。单个笔记可以放在树中的多个位置(see cloning
2.丰富的所见即所得笔记编辑功能,包括带有markdown自动格式化功能的表格,图像和数学
3.支持编辑使用源代码的笔记,包括语法高亮显示
4.笔记之间快速导航,全文搜索和笔记挂起
5.无缝笔记版本控制
6.笔记属性可用于笔记组织,查询和高级脚本编写
7.同步与自托管同步服务器
8.具有按笔记粒度的强大的笔记加密
9.关系图和链接图,用于可视化笔记及其关系
10.脚本-请参阅高级展示
11.可用性和性能均能很好地扩展至超过10万个笔记
12.针对智能手机和平板电脑进行触摸优化的移动前端
13.夜间主题
14.Evernote和Markdown导入导出
15.Web Clipper可轻松保存Web内容
Ulysses 是国外的一款 #笔记工具 ,基于Markdown模式开发,这款软件融合了Markdown的笔记查看、文本编辑、文档管理的功能,用户可以添加任意深度的目录结构,非常适合知识体系管理、长文档撰写等任务

1.丰富的导出格式, 包括HTML、ePub、PDF、RTF、Word、PlainText以及发送到邮件, 并有模板支持;
2.支持新窗口编辑,也可以快速用其它软件打开文档;
3支持收藏与过滤器(相当于一个逻辑分组),提供多维的文档归类方式;
4.提供丰富统计信息,包括字、词、句、段落、页数,以及预计阅读时间;
5.支持为每篇文档添加笔记、关键词、图片附件;
6.支持写作目标设定,比如当前文档至少要写满2000字符;
7.搜索范围灵活, 包括组内搜索、本地搜索和Library(包括本地、iCloud端和Daedalus端) 搜索。
8.提供MenuBar, 便于标记的输入;
9.支持Typewriter模式, 可以高亮当前行、显示段落总数;
10.支持文档预览、排序和编辑日期显示;
11.支持文档粘接(粘接后也可反操作),使文档可以模块化组合;
12.支持文档版本保存、还原, 界面功能都类似于Time machine。

Ulysses 支持丰富的 Markdown 标签,包括粗体、斜体、删除、脚注、代码块、引用、列表、标记、图片、视频等。然而,Ulysses 不支持代码高亮、表格和公式输入这三大功能,也不支持目录生成。不支持 Windows、Linux,支持 iCloud 同步和 Daedalus 同步。

缺点就是太贵。Ulysses预设使用的是经过自己的调校的Markdown XL语法,而不是标准的Markdown语法,所以无法切换到其他软体,或是把Ulysses上写的文章贴到别的编辑器前要注意一下。但是系统中也可以去调整自己的喜好设定,把他改成Markdown、Minimark、Textile'd或是自订的语法
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一份开源的 #算法 #笔记《algorithm-note》中文版,该系列包括数组,链表,树,图,递归,DP,有序表等相关数据结构与算法的讲解及代码实现。

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这份笔记除了初步梳理和介绍的 #机器学习 领域重要的基础知识和脉络结构之外,还总结了一些国内互联网名企网招、校招笔试面试时的内容和套路,纯中文。但作者也说了:这些 #笔记 远没有那么大的价值;深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速,这里的很多内容已经年久失修,甚至很多都没有完成;本人也已经毕业入职,不再有那么多的时间继续维护这些笔记,大家酌情参考即可。
 
 
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