收藏链接

经典镜像地址

优先使用公开的镜像加速
docker pull docker.cnproxy.top/ubuntu:24.04
docker pull docker.cnproxy.top/ubuntu:22.04

举例
docker login -u admin -p xxxx 172.105.104.177:1080
docker tag panbook:latest 172.105.104.177:1080/library/panbook:v2.17
docker push 172.105.104.177:1080/library/panbook:v2.17

and then got 
docker pull harbor.michaelapp.com/library/panbook:v2.17

举例
docker login -u admin -p xxxx 172.105.104.177:1080
docker tag debian:11 172.105.104.177:1080/library/debian:11
docker push 172.105.104.177:1080/library/debian:11


and then got 
docker pull sigoden/dufs

docker login -u admin -p xxxx 172.105.104.177:1080
docker tag sigoden/dufs 172.105.104.177:1080/sigoden/dufs
docker push 172.105.104.177:1080/sigoden/dufs


and then got 
docker pull  harbor.michaelapp.com/sigoden/dufs

clickhouse

harbor.michaelapp.com/library/clickhouse-server:22.6

ubuntu

harbor.michaelapp.com/library/ubuntu:22.04

node

harbor.michaelapp.com/library/node:14-slim

mdbook

harbor.michaelapp.com/library/mdbook:v0.4.21

alpine

harbor.michaelapp.com/library/alpine:3.17

golang

harbor.michaelapp.com/library/golang:1.19.3

golangblog

harbor.michaelapp.com/library/golangblog:1.19.3

Go视频

https://github.com/golang-design/history

域名访问及密码

人工智能

An AI that plays flappy bird! Using the NEAT python module.

https://github.com/techwithtim/NEAT-Flappy-Bird

LLM from zero

https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

Deepseek API

Deepseek编程助手

https://github.com/holasoymalva/deepseek-cli

Cursor替代

https://codewiki.google/github.com/aider-ai/aider
文档 https://codewiki.google/github.com/aider-ai/aider

Deepseek API

用LLM自动做重庆邮电大学C语言OJ作业

https://github.com/TuF3i/OJByeBye

本项目是一个AI图像生成网站

包含后端、前端以及图像生成API三部分，分别使用Golang、Vue.js和Python实现。

https://github.com/Gezelligheid1010/Image-Processing-Tool-with-Go-AI

SuperAI·AutoCutVideo · AI智能视频剪辑

轻量、跨平台的一站式智能视频处理桌面应用，短剧、影视解说剪辑，开箱即用，目前只支持通过字幕自动剪辑。（免费）

https://github.com/xiaohu2206/superAlAutoCutVid

AI智能学习助手，DeepTutor：人工智能驱动的个性化学习助手

https://github.com/HKUDS/DeepTutor

离线翻译库 - 这是一个用 Python 编写的开源离线翻译库。

https://github.com/argosopentech/argos-translate

一款专注于Ai翻译的工具

一款专注于Ai翻译的工具，一键自动翻译RPG SLG游戏，Epub TXT小说，PDF Word MD文档，Srt Vtt Lrc字幕等等复杂长文本。

https://github.com/NEKOparapa/AiNiee

让网站对人工智能代理友好。轻松实现在线任务自动化。

https://github.com/browser-use/browser-use

Google 一个 Python 库，用于使用 LLM 从非结构化文本中提取结构化信息，具有精确的源定位和交互式可视化功能。

https://github.com/google/langextract

去水印 + PDF2PPT

NotebookLM 去水印：https://www.slidedeckcleaner.com/zh/
NotebookLM PDF转PPT：https://aippt.wps.cn/aippt/convert-ppt/home?request_source=header

Gitea功能增强助手

Gitea功能增强助手，基于Bun和TypeScript开发，提供AI驱动的代码审查等增强功能。本工具通过Webhook与Gitea集成，自动对Pull Request和提交进行代码审查，并提供智能化的代码质量分析。

https://github.com/jeffusion/gitea-ai-assistant

告别信息过载，你的 AI 舆情监控助手与热点筛选工具！聚合多平台热点 + RSS 订阅，支持关键词精准筛选

https://github.com/sansan0/TrendRadar

随时随地编辑PDF

https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF

Cursor中添加deepseek

https://zhuanlan.zhihu.com/p/19352326616

AI 运维相关

https://termniq.dev/zh
https://github.com/GoSimplicity/AICoreOps
https://github.com/lihaiya/FreeAiOps
https://github.com/st-lzh/Wuhr-AI-ops
https://github.com/zdt1013/wen-ai-cli
https://github.com/openspug/spug
https://github.com/AlloraAi/AlloraCLI

牛人

https://github.com/kanhaiya-gupta

Uninet 是一个开源框架，旨在将各种机器学习任务（包括分类、回归、聚类和基于物理信息的建模）统一到一个模块化、可扩展的架构中。它提供可重用的组件和模板，以加速模型开发和部署

自动化 ML 降雨预测管道，使用 FastAPI、DVC 和 GitHub Actions 实现 CI/CD、数据版本控制和高效模型推理。

基于PySpark机器学习流程，利用K均值聚类算法对FIFA 2018球员进行聚类，聚类依据包括总评和潜力等属性。该流程包含特征预处理、特征工程和可视化，并使用FastAPI实现实时预测。

生产级预测性维护系统，采用 PyTorch CNN 和 Siamese 网络进行实时液压故障检测，具有 FastAPI、MLflow 跟踪和强大的监控功能。

产品系列

高品质的图片和视频生成

https://creaa.ai/
https://www.nanobananapro.site/zh/showcase

LocalAI

https://github.com/mudler/LocalAI
https://github.com/mudler/LocalRecall

腾讯ima开源版本

https://github.com/Tencent/WeKnora
使用说明 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1948353232708539316

deploy-your-own-saas

https://github.com/Atarity/deploy-your-own-saas
https://mp.weixin.qq.com/s/ZfF3iwfh3QZLpq8gOikTKw

视频翻译 Voice-Pro

https://github.com/abus-aikorea/voice-pro

MemOS是一个面向 LLM 和 AI 代理的内存操作系统

MemOS是一个面向 LLM 和 AI 代理的内存操作系统，它统一了长期记忆的存储/检索/管理，实现了与知识库、多模态、工具内存和企业级优化相关的上下文感知和个性化交互

https://github.com/MemTensor/MemOS

离线截图翻译

一款基于 Tauri 框架开发的现代化、轻量级的桌面端截图翻译工具。它允许用户通过一个简单的全局快捷键，快速捕捉屏幕上的任意区域，自动识别其中的文本并进行翻译。

https://github.com/git-hub-cc/ScreenTranslator

人工智能-算子学习

DoMINO 2026

https://github.com/NVIDIA/physicsnemo/tree/main/examples/cfd/external_aerodynamics/domino
https://docs.nvidia.com/physicsnemo/25.11/physicsnemo/examples/cfd/external_aerodynamics/domino/README.html

神经算子：无限维度学习

https://github.com/neuraloperator/neuraloperator
https://neuraloperator.github.io/dev/install.html

GINO 2023

GINO（Li et al., 2023）：https://developer.nvidia.com/physicsnemo

PINO

https://github.com/NVIDIA/physicsnemo/tree/main/examples/cfd/mhd_pino

DeepONet 2021

DeepONet（Lu et al., 2021）：https://github.com/lululxvi/deeponet

HWF-PIKAN

论文 https://arxiv.org/html/2512.12001v1

该模型引入了一种多分辨率混合小波-傅里叶物理信息 Kolmogorov-Arnold 网络（HWF-PIKAN）来求解偏微分方程。

https://github.com/m-heravifard/HWF-PIKAN

PINA是一个开源的 Python 库，旨在简化和加速科学机器学习 (SciML) 解决方案的开发

https://github.com/mathLab/PINA

PINN

https://github.com/kanhaiya-gupta/physics-informed-neural-network

FourCastNet（全称为傅里叶预测神经网络）是一个全球数据驱动的天气预报模型

https://github.com/NVlabs/FourCastNet

NVIDIA PhysicsNeMo 是一个开源深度学习框架

https://github.com/NVIDIA/physicsnemo

人工智能

手写体识别

https://github.com/bigwhite/experiments/blob/master/go-and-nn/ann/handwritten-digit-recognition/main.go

智能体框架

这是一个用 Go 语言编写的开源智能体 AI 框架，用于构建、编排和部署智能体。它与 LLM 无关，采用事件驱动设计，支持多智能体工作流、MCP 工具发现和生产级可观测性。

https://github.com/AgenticGoKit/AgenticGoKit

星尘云枢

星尘汇聚，智能成枢。生产级 AI Agent 平台，原生支持多语言执行（Python/TS/Bash），Go 性能基底

https://github.com/astercloud/aster

字节大模型框架Eino

基于Golang(go语言)的大模型框架Eino-哔哩哔哩

https://b23.tv/J0q3EjR

HelixML——基于私有 GenAI 堆栈的 AI 代理（很重要）

https://github.com/helixml/helix

53AI Hub 是一款开源的AI门户。它可以让你快速搭建一个运营级的AI门户，实现对智能体、提示词与AI工具的发布与运营。

https://github.com/53AI/53AIHub/blob/main/README_CN.md

人工智能

AI PPT

https://github.com/Anionex/banana-slides

AI PPT

https://github.com/LSTM-Kirigaya/slidev-ai

PPT 2 VIDEO

https://github.com/huguanjin/PPT-TO-VIDEO

自动 PPT 生成

https://github.com/zhiyzheng/auto_PPT_gen

人工智能-UI设计

UI UX Pro Max

一项人工智能技能，可为跨多个平台和框架构建专业 UI/UX 提供设计智能。

https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill

人工智能-Agent

Agent实战

https://github.com/AIGeniusInstitute/AI-Agent-In-Action

LangChainGo 官方实战示例

涵盖了从简单的 LLM 调用到复杂的 Tools (工具调用)、Chains (链) 和 Memory (记忆) 的实现

github.com/tmc/langchaingo/tree/main/examples

《Generative AI with Go》 (Go 生成式 AI 开发)

包含如何使用 Go 调用 Gemini/OpenAI API、构建 RAG 系统以及管理上下文

github.com/n67/generative-ai-with-go

Gollm

一个非常简洁的 Go 库，旨在为 LLM 提供结构化输出和链式调用，非常适合编写轻量级 Agent

github.com/paganotoni/gollm

OpenManus

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30090038284
https://openmanus.github.io/
https://github.com/FoundationAgents/OpenManus
https://github.com/OpenManus/OpenManus-RL
Go语言版本 https://github.com/prathyushnallamothu/commandforge

CFD Agent

https://github.com/ConMoo/ChatCFD
https://github.com/EarlFan/ChatCFD

FEM Agent

https://github.com/Farhad-Davaripour/FEA_Assisted_Agent/
https://github.com/kimck-tf/agent_cae/

人工智能-Skills

https://github.com/EnzeD/vibe-coding
https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill

Go-GoMLX

官方

https://github.com/gomlx/gomlx
https://gomlx.github.io/gomlx/notebooks/tutorial.html

参考

[1] Google前研究员Jan Pfeifer: https://github.com/janpfeifer
[2] Go机器学习框架项目GoMLX: https://github.com/gomlx/gomlx
[3] GoMLX教程: https://gomlx.github.io/gomlx/notebooks/tutorial.html
[4] GoNB项目: https://github.com/janpfeifer/gonb
[5] Gopher部落知识星球: https://public.zsxq.com/groups/51284458844544
[6] 链接地址: https://m.do.co/c/bff6eed92687

Go应用软件

FRP软件

https://github.com/snowdreamtech/frp

docker run --restart=always --network host -d -v /etc/frp/frpc.toml:/etc/frp/frpc.toml --name frpc snowdreamtech/frpc:alpine

基于 ClickHouse 的APM日志分析系统

https://github.com/uptrace/uptrace

Uptrace 像一个开放标准的“数据中心”，擅长让你系统地“探索”系统；

基于 ClickHouse 的以开发者为先的错误跟踪和性能监控

https://github.com/getsentry/sentry

Sentry 像一个敏锐的“报警中心”，擅长主动“报告”问题并给出诊断详情。

终端工具

https://github.com/charmbracelet/bubbletea

minio替代

https://github.com/rustfs/rustfs
https://dl.minio.org.cn/server/minio/release/linux-amd64/archive/

minio安装

docker pull minio/minio:RELEASE.2025-04-22T22-12-26Z

docker run -p 9000:9000 -p 9001:9001 --name minio-ai -e MINIO_ROOT_USER=root -e MINIO_ROOT_PASSWORD=root123456 -v /data:/data minio/minio server /data --console-address :9001  -address  :9000

minio 替代

Garage 是一套适合“自己搭、小团队用、多节点部署”的 S3 存储系统。

官网：https://garagehq.deuxfleurs.fr仓库
（自托管）：https://git.deuxfleurs.fr/Deuxfleurs/garage

MQTT-Go

golang 库列表

Go编程规范

https://gocn.github.io/styleguide/docs/01-overview/

Go Design Patterns

https://github.com/RohitBinjola/GoDesignPatterns

分布式任务调度平台

https://github.com/wj596/gojob

https://github.com/labulakalia/crocodile

好用的日期库

doc

https://github.com/golang-module/carbon/blob/master/README.cn.md

project

https://github.com/golang-module/carbon

gnet 是一个高性能、轻量级、非阻塞的事件驱动 Go 网络框架

https://github.com/panjf2000/gnet

bitset

Efficient map[uint32|64]bool-like bitset for Go https://github.com/patrickmn/go-bitset

bigcache

https://github.com/allegro/bigcache/tree/master/server

ristretto cache

https://github.com/dgraph-io/ristretto

https://dgraph.io/blog/post/introducing-ristretto-high-perf-go-cache/

https://github.com/dgraph-io/benchmarks/tree/master/cachebench/ristretto

croc 点对点传输工具

Easily and securely send things from one computer to anothe https://github.com/schollz/croc

正则表达式

https://colobu.com/2020/11/11/golang-regex-replace-example/

简单的 Shell golang 实现

https://github.com/bxcodec/simpleshell/blob/master/main.go

https://hackernoon.com/today-i-learned-making-a-simple-interactive-shell-application-in-golang-aa83adcb266a

从源码理解 Gin 框架原理

https://heary.cn/posts/%E4%BB%8E%E6%BA%90%E7%A0%81%E7%90%86%E8%A7%A3Gin%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%8E%9F%E7%90%86/

golang 命名规范

https://www.bookstack.cn/read/go-code-convention/zh-CN-naming_rules.md

https://github.com/bingohuang/effective-go-zh-en

https://github.com/maodou1990/code_review_comments_cn

https://learnku.com/docs/effective-go/2020/data/6243

go context

https://geektutu.com/archives/

https://geektutu.com/post/quick-go-context.html

dragonfly 类似 redis 的 cache

https://github.com/dragonflydb/dragonfly

NSQ

https://juejin.cn/post/7128643959043129374

开源聊天服务 matrix

https://www.dongvps.com/2022-08-09/%E4%B8%87%E8%83%BDdocker%EF%BC%8C%E6%90%AD%E5%BB%BA%E6%9C%80%E5%A5%BD%E7%9A%84%E5%BC%80%E6%BA%90%E8%81%8A%E5%A4%A9%E6%9C%8D%E5%8A%A1matrix/

一文吃透何为微服务、网关、服务发现/注册

https://mp.weixin.qq.com/s/lQh52Jf19lFgeJMFI6WftQ

流量回放工具

https://gitee.com/didiopensource/sharingan/tree/master

Casbin 多租户模型

https://marksuper.xyz/2021/06/18/casbin_rabc_dom/

StringUtils RegexUtils

https://github.com/sjsdfg/common-lang-in-go

https://github.com/sjsdfg/common-lang-in-go/blob/master/RegexUtils/regex_match_test.go

Task 任务(A task runner/simpler Make alternative written in Go)

https://github.com/go-task/task

go 命令行发布工具

https://github.com/goreleaser/goreleaser

blog 通用的分词库

https://hackthology.com/how-to-tokenize-complex-strings-with-lexmachine.html

blog 通用的分词库

https://hackthology.com/how-to-tokenize-complex-strings-with-lexmachine.html https://github.com/timtadh/lexmachine https://hackthology.com/writing-a-lexer-in-go-with-lexmachine.html

blog

https://eli.thegreenplace.net/2022/a-faster-lexer-in-go/

go-astar

https://github.com/beefsack/go-astar/blob/master/README.md

粘贴板

https://github.com/golang-design/clipboard

go-zero 高级数据结构

https://mp.weixin.qq.com/s/YnSEzwrIINc9QK3a_hUr0w

golang + H5 app

https://wails.io/zh-Hans/docs/introduction
https://wails.io/zh-Hans/docs/tutorials/dogsapi/
https://github.com/wailsapp/wails/blob/master/README.zh-Hans.md#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%85%A5%E9%97%A8

TODO APP

https://github.com/wailsapp/todo
https://github.com/panyingyun/optimus

Another APP

https://github.com/plutov/packagemain/tree/master/16-wails-desktop-app

优秀的时序数据库

https://mp.weixin.qq.com/s/1svEokrz5C0FwBEA88YGqw
https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics
https://github.com/taosdata/TDengine

Go Project

Go books

https://github.com/0voice/Introduction-to-Golang

Dragonfly

Dragonfly is an open source P2P-based file distribution and image acceleration system. It is hosted by the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) as an Incubating Level Project.

https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

dragonfly

A modern replacement for Redis and Memcached

https://github.com/dragonflydb/dragonfly

go-zero

基于 go-zero 的样例工程

https://github.com/suyuan32/simple-admin-core.git

goctl 工具设计

https://go-zero.dev/cn/docs/blog/share/goctl-share-part-two

go-zero 1~11 最佳实践

https://mp.weixin.qq.com/s/5ebKsHQm2BjKULv6K0mzPA

Go-REPL

REPL REPL是Read-Eval-Print Loop的缩写，是一种简单的，交互式的编程环境，其中REPL分别指： Read:获得用户输入 Eval:对输入求值 Print:打印，输出求值的结果 Loop:循环，可以不断的重复Read-Eval-Print

Simple REPL

https://www.desmondcheong.com/blog/2021/05/05/writing-a-simple-repl-in-go/

REPL

https://juejin.cn/post/6844903922289606669

machine learning

最佳机器学习书籍

https://zh.d2l.ai/index.html

视频课程

https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497

Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem中译版

https://github.com/ytzfhqs/AAAMLP-CN

LLaMA大模型

https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
https://github.com/gotzmann/llama.go

Code to image

// Generate image and copy to clipboard // germanium --no-window-access-bar -o main.png main.go -c

https://github.com/matsuyoshi30/germanium

终端录制 gif 工具

https://github.com/charmbracelet/vhs

K8S 项目安装及使用

k8s-tutorials

https://github.com/guangzhengli/k8s-tutorials

sealos 安装 k8s

https://github.com/labring/sealos

- 下载并安装 sealos, sealos 是个 golang 的二进制工具，直接下载拷贝到 bin 目录即可, release 页面也可下载

wget https://github.com/labring/sealos/releases/download/v4.1.3/sealos_4.1.3_linux_amd64.tar.gz && \
 tar -zxvf sealos_4.1.3_linux_amd64.tar.gz sealos && chmod +x sealos && mv sealos /usr/bin

- 创建一个集群

sealos run labring/kubernetes:v1.24.0 labring/calico:v3.22.1 --masters 192.168.64.2,192.168.64.22,192.168.64.20 --nodes 192.168.64.21,192.168.64.19 --passwd your-own-ssh-passwd

参考文献

https://www.sealos.io/zh-Hans/blog/kubernetes%20with%20sealos

K3S

https://docs.k3s.io/zh/

K9S

https://github.com/derailed/k9s

cmake

https://www.kancloud.cn/csyangbinbin/cmake-cookbook1/2157907

github 翻译地址

https://github.com/xiaoweiChen/CMake-Cookbook

本书源码下载地址

https://github.com/dev-cafe/cmake-cookbook

本书源码下载地址

https://github.com/PacktPublishing/CMake-Cookbook

docker

docker 配置

cat /etc/docker/daemon.json
{
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "100m"
  },
  "ipv6":false,
  "insecure-registries":["172.105.104.177:1080"],
  "data-root":"/opt/docker",
}

# 重新加载某个服务的配置文件
sudo systemctl daemon-reload
# 重新启动 docker
sudo systemctl restart docker

手动加速

常规镜像代理
官方命令：docker pull stilleshan/frpc:latest
代理命令：docker pull dockerproxy.com/stilleshan/frpc:latest

根镜像代理
官方命令：docker pull nginx:latest
代理命令：docker pull dockerproxy.com/library/nginx:latest

GitHub Container Registry
常规镜像代理
官方命令：docker pull ghcr.io/username/image:tag
代理命令：docker pull ghcr.dockerproxy.com/username/image:tag

Google Container Registry
常规镜像代理
官方命令：docker pull gcr.io/username/image:tag
代理命令：docker pull gcr.dockerproxy.com/username/image:tag

Google Kubernetes
常规镜像代理
官方命令：docker pull k8s.gcr.io/username/image:tag
代理命令：docker pull k8s.dockerproxy.com/username/image:tag

根镜像代理
官方命令：docker pull k8s.gcr.io/coredns:1.6.5
代理命令：docker pull k8s.dockerproxy.com/coredns:1.6.5

Quay.io
常规镜像代理
官方命令：docker pull quay.io/username/image:tag
代理命令：docker pull quay.dockerproxy.com/username/image:tag

加速镜像

阿里云

https://ustc-edu-cn.mirror.aliyuncs.com

Azure 中国镜像

https://dockerhub.azk8s.cn

七牛

https://reg-mirror.qiniu.com

腾讯云

https://mirror.ccs.tencentyun.com

网易云

https://hub-mirror.c.163.com

dockerproxy https://dockerproxy.net

使用文档

https://dockerproxy.net/docs

docker pull stilleshan/frpc:latest

docker pull dockerproxy.net/stilleshan/frpc:latest

打包最小的 golang docker

https://zhuanlan.zhihu.com/p/535414655?utm_id=0

dive 镜像分析工具

https://github.com/wagoodman/dive/releases/download/v0.10.0/dive_0.10.0_linux_amd64.tar.gz

harbor

https://github.com/goharbor/harbor/releases/download/v2.6.2/harbor-offline-installer-v2.6.2.tgz

前端入门

https://github.com/woai3c/introduction-to-front-end-engineering

react

react-illustration-series

https://github.com/7kms/react-illustration-series

react-typescript-cheatsheet

https://github.com/typescript-cheatsheets/react

react-use

https://github.com/streamich/react-use

HTML & React

https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-HTML
https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-React

risc-v 项目

Xilinx Vivado block designs for FPGA RISC-V SoC running Debian Linux distro

https://github.com/eugene-tarassov/vivado-risc-v

clickhouse

https://my.oschina.net/u/5783135/blog/5586344

基于 ClickHouse 的日志检索与数据分析实践

见同级别下的《基于 ClickHouse 的日志检索与数据分析实践.pdf》

flutter

https://github.com/abuanwar072/Flutter-Responsive-UI

https://github.com/abuanwar072/Flutter-Responsive-Admin-Panel-or-Dashboard

域名访问及密码

方向

https://mp.weixin.qq.com/s/dWNqskuY1mQzWxgeAlRlkg

2022 年 10 月，新迪数字宣布完成累计近 7 亿元 B 轮融资，距离完成数千万元 A 轮融资刚刚过去一年时间。借助资本力量，新迪数字致力于加快打造国产三维 CAD 软件和解决方案，着力在三维 CAD 建模、复杂曲面造型、CAE 前后处理、Web3D 模型轻量化、大型工业软件架构、工业软件云化等方向发展。

typst

官方

https://github.com/typst/typst

介绍

https://zhuanlan.zhihu.com/p/669097092

简历

https://github.com/qianxi0410/cv.typ
https://github.com/liweitianux/resume

TeXmacs(写文章的利器)

https://x-wei.github.io/TeXmacs_intro.html

wrk

- 安装 wrk
  git clone git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk
  cd wrk
  make
  sudo cp wrk /usr/local/bin

- wrk 压力测试
  ulimit -n 20000
  wrk -t10 -c1000 -d30s --latency "http://localhost:8888/check?book=google"
  Running 30s test @ http://localhost:8888/check?book=google

database

mysql 开发规范

https://mp.weixin.qq.com/s/mlNRX3qWWVDpfdxomipp4g

Restoring a MySQL Database from .frm and .ibd Files on MacOS

Restoring a MySQL Database from .frm and .ibd Files on MacOS

https://jamesingold.com/restoring-mysql-database-frm-ibd

https://hoststud.com/resources/steps-to-restoring-table-structure-from-frm-and-ibd-files.465/

modern-cpp-tutorial

https://github.com/changkun/modern-cpp-tutorial

webrtc

https://github.com/miroslavpejic85/mirotalk

https://github.com/paullouisageneau/libdatachannel

https://github.com/huozhiyan/webrtc-demo

workflow from sogon

https://github.com/sogou/workflow

https://juejin.cn/post/7000182314789502984

A glib-like multi-platform c library

https://github.com/tboox/tbox

A tiny boost library in C++11.

https://github.com/idealvin/coost

Open5GS is a C-language Open Source implementation for 5G Core and EPC

https://github.com/open5gs/open5gs

args-parser is a small C++ header-only library for parsing command line arguments.

https://github.com/igormironchik/args-parser

Material Design 3 + Qt/QML 全新实现

https://github.com/sudoevolve/material-components-qml

PyQt-Fluent-Widgets

https://github.com/zhiyiYo/PyQt-Fluent-Widgets

QT截屏应用

https://github.com/olav-st/screencloud/tree/master

局域网传输

https://github.com/nitroshare/nitroshare-desktop/tree/master

图像库

https://github.com/ocornut/imgui

https://www.wxwidgets.org/

线性优化器or-tools

https://developers.google.com/optimization

https://github.com/google/or-tools

A General-purpose Task-parallel Programming System using Modern C++

https://github.com/taskflow/taskflow

社区里面对图形优化有很多实践

https://github.com/libvips/libvips/wiki/Why-is-libvips-quick

Cinder 是用于图形、音频、交互艺术等“创意编程”领域的工具

https://github.com/cinder/Cinder

C优秀库

https://github.com/Water-Melon/Melon
http://ccodearchive.net/
https://github.com/lcn2/calc
http://wolkykim.github.io/qlibc/
https://github.com/rustyrussell/ccan

图像库

https://github.com/libvips/libvips/wiki/Why-is-libvips-quick
https://github.com/davidbyttow/govips
https://github.com/cshum/vipsgen

手把手教你做一个 C 语言编译器

https://wizardforcel.gitbooks.io/diy-c-compiler/content/index.html

lftp

https://github.com/userdocs/lftp-static
https://web.archive.org/web/20111024014512/http://tutorials.papamike.ca/pub/lftp.html

DrawDB

介绍

https://zhuanlan.zhihu.com/p/3510320419?utm_psn=1845742872177029121

几何库

Geometric Tools Engine

https://www.geometrictools.com/Downloads/Downloads.html

CGAL

https://www.cgal.org/

文档
https://doc.cgal.org/latest/Manual/packages.html

OCCT

https://dev.opencascade.org/

libgl

https://libigl.github.io/tutorial/

openMesh

https://www.graphics.rwth-aachen.de/software/openmesh/documentation/

算法大全

C++

https://github.com/TheAlgorithms/C-Plus-Plus

SIMD

Generate x86 Assembly with Go（并不容易）

https://github.com/mmcloughlin/avo

Agenium Scale vectorization library for CPUs and GPUs（C++）

https://github.com/agenium-scale/nsimd

容易的指令集

https://github.com/Clement-Jean/simd-go-POC

paper

Go语言中的SIMD加速：以矩阵加法为例 https://mp.weixin.qq.com/s/aav3_FsBQHk_nCA2jLFGfA

在Go语言中优雅地使用AVX512

https://gorse.io/zh/posts/avx512-in-golang.html https://github.com/gorse-io/gorse/tree/master/base/floats

awesome-simd

https://github.com/awesome-simd/awesome-simd

应用

https://github.com/minio/highwayhash

https://zhuanlan.zhihu.com/p/710528295

https://github.com/kelindar/bitmap

GO汇编

https://www.quasilyte.dev/blog/post/go-asm-complementary-reference/

C++ SIMD

https://github.com/xtensor-stack/xsimd https://github.com/google/highway

性能优化

simd 优化

https://github.com/OptimizeLab/docs/tree/master/tutorial/simd

OpenBLAS硬件优化

https://github.com/OpenMathLib/OpenBLAS/wiki/Developer-manual#optimizing-gemm-for-a-given-hardware

Go SIMD

https://www.huawei.com/cn/open-source/blogs/optimizing-compilation-rules-to-improve-software-performance

性能优化

汇编
https://go-internals-cn.gitbook.io/go-internals/chapter1_assembly_primer
https://go.cyub.vip/go-assembly/
纯 Go 代码完成 ARM64 流水线和指令级优化
https://github.com/OptimizeLab/docs/blob/master/blog/opt_pipeline/opt_pipeline.md
Go语言归并排序算法调优
https://github.com/OptimizeLab/docs/blob/master/tutorial/algorithm/opt_go_algorithm/opt_go_merge_sort_algorithm.md
基于CPU Cache优化双精度通用矩阵乘法
https://github.com/OptimizeLab/docs/blob/master/tutorial/cache/opt_matrix_multiplication_by_cache/opt_matrix_multiplication_by_cache.md
应用CPU SIMD加速技术优化软件性能
https://github.com/OptimizeLab/docs/blob/master/tutorial/simd/opt_go_comparison_function_by_arm_simd/opt_go_comparison_function_by_arm_simd.md

数学库加速

rocBLAS and cuBLAS 加速库

To use hipBLAS, you must first install rocBLAS, rocSPARSE, and rocSOLVER or cuBLAS.

https://github.com/ROCm/hipBLAS
https://github.com/amd/rocm-examples/tree/develop/Libraries/hipBLAS

docker base

https://github.com/amd/rocm-examples/blob/develop/Dockerfiles/hip-libraries-rocm-ubuntu.Dockerfile

算法

Daniel Spielman和Shang-Hua Teng对快速解决线性系统的贡献,这确实是一个非常重要的理论突破。让我简要介绍一下他们的工作:

Spielman和Teng于2003年提出了一种基于前沿的快速求解对称正定线性系统的算法,被称为Spielman-Teng求解器。这种算法的时间复杂度几乎是近似最优的,与传统的共轭梯度法等迭代算法相比,其收敛速度更快。

他们的主要贡献包括:

引进了一种新的前沿矩阵理论,证明了一类良好离散化的矩阵拥有良好的条件数和快速求解收敛性。
设计了将矩阵转化为前沿形式的快速近似预处理算法。
结合以上两点,提出了接近最优复杂度的求解线性系统的算法。
这一理论突破有广泛的应用前景,例如在计算机图形、机器学习、科学计算等领域求解离散PDE、网络分析等线性系统问题时,Spielman-Teng求解器通常可以显著加速运算。

理论上,Spielman-Teng算法的运行时间复杂度几乎以线性的速度增长,对于非常大的稀疏线性系统,比经典的算法更高效可靠。

总之,这项工作极大地推动了科学与工程计算领域快速高效求解线性系统的发展,被广泛认为是计算数学和科学计算中最具影响力的理论突破之一。


Spielman和Teng对于从理论上解决网络最大流量问题做出了重要贡献。他们的工作并不是直接设计一种算法来求解网络最大流量问题,而是为求解这类抽象线性系统问题提供了一个理论框架和近似最优的算法范式。

具体来说,Spielman和Teng将网络最大流量问题等价转化为求解一个线性系统Ax=b的问题。其中A是流量守恒方程对应的矩阵,x是网络中每条边的流量,b是源点和汇点的流量值。

他们的主要贡献在于:

提出了一种称为"基于前沿 (Spectral Sparsification)"的矩阵重新表示形式,能够很好地近似原始矩阵。
设计了将任意矩阵A快速转化为前沿形式的近似预处理算法。
证明了这种前沿表示矩阵拥有良好的条件数,可以被快速求解器高效求解。
将上述模块结合,构建了一个通过多重预处理来快速求解任意稠密线性系统的近似算法框架。
证明了该算法框架的运行时间复杂度接近理论上的最优水平。
通过Spielman-Teng的工作,网络最大流量问题被转化为求解一个稀疏矩阵方程组,并可以在接近最优时间复杂度的条件下被近似求解。这为高效求解大规模网络流量等抽象线性系统打开了新的思路。

因此,尽管Spielman-Teng算法并非直接针对网络流量问题,但其理论意义重大,有望在更快地解决现实世界的大规模网络优化问题中发挥关键作用。


https://www.51cto.com/article/711567.html?u_atoken=ce9ff7b085ac6da42c59cf0c7e990140&u_asession=01OlfWpTTaARBl2wZ9ShoHIm29SudNzO1vqL7-q7h5Xora7AUKQqfSmflwD7Bpi9GydlmHJsN3PcAI060GRB4YZGyPlBJUEqctiaTooWaXr7I&u_asig=05LbRu9CnpNkhIWqFly9_lTMHV3g6Ba5x0P3otu1F6UuSbs4tH9ggub0lo8ma-0ucGK-WeY6B255IZ3kiRZ8Nc6jajzl1mlcEa_yJuuA8A_KECXU4T8_bJBt6pJ4yFdsr5m2H55W_kopKQ9HAskr1zxv29E3AB3iMoFuQ_pgCTXKVg2QMxYs6lyXb1lFWKql56YTWeKbibX9BwMmKWo2svabPI82zDcD5npIFdrMzt4yFZKhDclPB2n48-pNsMgjJpCPNwpmHw8DnGXrP0Hy5BqkdNgw21LJUtxNtAwRs7tVusTpJ-4hEVCCqo-GZeD3WUZHi7af-9T9DT_5BT1SiXZw&u_aref=je0N6P3WPAs%2Fd9UR10wGBIGNFGM%3D

https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/382977642?source_id=1003

各种算法动画

https://github.com/krahets/hello-algo

科学计算资源集合

基础线性代数

BLAS - 用于执行基本向量和矩阵运算的标准构建块。（Fortran，公共领域，GitHub）

OpenBLAS - 基于 GotoBLAS2 的优化 BLAS 库。（C 和汇编、BSD、GitHub）

BLIS - 类似于 BLAS 的高性能密集线性代数库。（C、BSD、GitHub）

LAPACK - 用于求解线性方程组、线性最小二乘、特征值问题等的例程（Fortran、BSD、GitHub）

Eigen - 用于线性代数的 C++ 模板库。（C++、MPL 2、GitLab）

Ginkgo - 高性能众核线性代数库，专注于稀疏系统。（C++、BSD、GitHub）

blaze - 用于密集和稀疏算术的高性能 C++ 数学库。（C++、BSD、Bitbucket）

多用途工具包

PETSc - 由偏微分方程建模的科学应用的并行解决方案。（C，2 子句 BSD，GitLab）

DUNE Numerics - 使用基于网格的方法求解偏微分方程的工具箱。（C++、GPL 2、GitLab）

SciPy - 用于统计、优化、积分、线性代数等的 Python 模块（Python，主要是 BSD、GitHub）

NumPy - 使用 Python 进行科学计算所需的基础包。（Python、BSD、GitHub）

DifferentialEquations.jl - 用于数值求解不同类型微分方程的工具箱。（朱莉娅，麻省理工学院，GitHub）

有限元

FEniCS - 用于用 Python 和 C++ 求解偏微分方程的计算平台。（C++/Python、LGPL 3、GitHub / Bitbucket）

libMesh - 使用非结构化离散化进行偏微分方程数值模拟的框架。（C++、LGPL 2.1、GitHub）

deal.II - 支持创建有限元代码的软件库。（C++、LGPL 2.1、GitHub）

Netgen/NGSolve - 高性能多物理场有限元软件。（C++、LGPL 2.1、GitHub）

Firedrake - 使用有限元方法求解偏微分方程的自动化系统。（Python、LGPL 3、GitHub）

MOOSE - 多物理场面向对象仿真环境。（C++、LGPL 2.1、GitHub）

MFEM - 用于有限元方法的免费、轻量级、可扩展的 C++ 库。（C++、BSD-3-Clause、GitHub）

SfePy - Python 中的简单有限元。（Python、BSD、GitHub）

FreeFEM - 高级多物理场多重网格有限元语言。（C++、LGPL、GitHub）

libceed - 高效可扩展离散化的代码。（C，2 子句 BSD，GitHub）

scikit-fem - 简单的有限元组装器。（Python、BSD/GPL、GitHub）

网格划分

三角形和四面体网格划分

Gmsh - 具有预处理和后处理设施的三维有限元网格生成器。（C++、GPL、GitLab）

pygmsh - Gmsh 的 Python 接口. （Python、GPL 3、GitHub）

MeshPy - 高质量的三角形和四面体网格生成。（Python、麻省理工学院、GitHub）

CGAL - 计算几何算法。（C++、混合 LGPL/GPL、GitHub）

pygalmesh - 用于 CGAL 3D 网格划分功能的 Python 接口。（Python、GPL 3、GitHub）

TetGen - 优质四面体网格生成器和 3D Delaunay 三角测量器。（C++、AGPLv3）

Triangle - 二维质量网格生成器和 Delaunay 三角测量器。（C、非自由软件）

distmesh - 用于非结构化三角形和四面体网格的简单生成器。（MATLAB，GPL 3）

trimesh - 加载和使用三角形网格，重点是防水表面。（Python、麻省理工学院、GitHub）

dmsh - 非结构化三角网格的简单生成器，受到 distmesh 的启发. （Python，专有，GitHub）

TetWild - 为三角形表面网格生成四面体网格。（C++、GPL 3、GitHub）

TriWild - 具有曲线约束的稳健三角剖分。（C++、MPL 2、GitHub）

fTetWild - 与 TetWild 相同，但速度更快。（C++、MPL 2、GitHub）

SeismicMesh - 并行 2D/3D 三角形/四面体网格生成，带条子去除功能。（Python 和 C++、GPL 3、GitHub）

四边形和六面体网格划分

QuadriFlow - 来自三角测量的可扩展且强大的四角测量。（C++、BSD、GitHub）

网格工具

meshio - 各种网格格式的 I/O，文件转换。（Python、麻省理工学院、GitHub）

MOAB - 表示和评估网格数据。（C++，主要是 LGPL 3，Bitbucket）

optimesh - 三角网格平滑。（Python，专有，GitHub）

pmp-library - 多边形网格处理库。（C++、带有雇主免责声明的 MIT、GitHub）

Mmg - 用于重新网格化的强大、开源和多学科软件。（C、LGPL 3、GitHub）

meshplex - 用于单纯形网格的快速工具。（Python，专有，GitHub）

数据格式

NetCDF - 用于面向阵列的科学数据的软件库和数据格式。（C/C++/Fortran/Java/Python，自定义开源许可证， GitHub）

HDF5 - 用于存储和管理数据的数据模型、库和文件格式。（C/Fortran、BSD、GitHub）

XDMF - 来自高性能计算代码的数据的可扩展数据模型和格式。（C++、亚搏体育app实验室）

Zarr - 用于存储分块、压缩、N 维数组的格式。（Python、麻省理工学院、GitHub）

稀疏线性求解器

SuperLU - 大型、稀疏、非对称线性方程组的直接求解。（C，主要是 BSD、GitHub）

PyAMG - Python 中的代数多重网格求解器。（Python、麻省理工学院、GitHub）

hypre - 高性能预处理器和求解器库。（C，Apache 2.0/MIT，GitHub）

可视化

araView - 基于VTK的多平台数据分析和可视化应用程序。（C++、BSD、GitLab）

VTK - 处理图像并创建 3D 计算机图形。（C++、BSD、GitLab）

Mayavi - 使用 Python 进行 3D 科学数据可视化和绘图。（Python、BSD、GitHub）

Polyscope - 用于 3D 几何处理的查看器和用户界面。（C++、麻省理工学院、GitHub）

PyVista - 通过简化的 VTK 界面进行 3D 绘图和网格分析。（Python、麻省理工学院、GitHub）

vedo - 基于 VTK 的 3D 对象科学分析和可视化库。（Python、麻省理工学院、GitHub）

yt - 用于体积数据分析和可视化的工具包。（Python、BSD、GitHub）

F3D - 跨平台、快速、简约的 3D 查看器，具有科学可视化工具。（C++、BSD、GitHub）

TTK - 拓扑数据分析和可视化。（C++/Python、BSD、GitHub）

morphologica - 仅标头的现代 OpenGL 代码，用于在运行时可视化数值模拟。（C++、Apache 2.0、GitHub）

其他库和工具

FFTW - 一维或多维、任意输入大小、实数和复数的离散傅立叶变换。（C、GPL2、GitHub）

Qhull - 凸包、Delaunay 三角剖分、Voronoi 图、关于点的半空间交集等（C/C++、自定义开源许可证、 GitHub）

GSL - 随机数生成器、特殊函数和最小二乘拟合等（C/C++、GPL 3、Savannah）

OpenFOAM - 免费、开源 CFD（计算流体动力学）软件。（C++、GPL 3、GitHub）

Quadpy - Python 中的数值积分（求积、立方）。（Python，专有，GitHub）

FiPy - 有限体积 PDE 求解器。（Python、自定义开源许可证、 GitHub）

Accpy - Python 的精确求和和点积。（Python、GPL 3、GitHub）

SLEPc - 用于特征值问题计算的可扩展库。（C，2 子句 BSD，GitLab）

Chebfun - 使用函数进行计算，精度约为 15 位。（MATLAB、BSD、GitHub）

pyMOR - 使用 Python 减少模型阶数。（Python、2 子句 BSD、GitHub）

cvxpy - 凸优化问题的建模语言。（Python、Apache 2.0、GitHub）

PyWavelets - Python 中的小波变换. （Python、麻省理工学院、GitHub）

NFFT - 非等距快速傅里叶变换。（C/MATLAB、GPL 2、GitHub）

preCICE - 用于分区多物理场模拟（FSI、CHT 等）的耦合库。（C++、LGPL 3、GitHub）

orthopy - 有效计算正交多项式。（Python，专有，GitHub）

pyGAM - Python 中的广义加性模型。（Python、Apache 2.0、GitHub）

Dedalus - 用谱方法求解偏微分方程。（Python、GPL 3、GitHub）

PyGMO - 大规模并行优化。（Python/C++、MPL 2、GitHub）

shenfun - 用于光谱伽辽金方法的高性能 Python 库。（Python、BSD-2、GitHub）

PyDMD - Python 中的动态模式分解 (DMD)。（Python、麻省理工学院、GitHub）

HPDDM - 用于域分解方法的高性能统一框架。（C++、LGPL 3、GitHub）

社区

SciComp StackExchange - StackExchange 网络上的计算科学。

Wolfgang Bangerth 的视频课程- MATH 676：科学计算中的有限元方法。

Nick Higham 的博客- 主要是关于 MATLAB 的一般计算建议。

Nick Trefethen 的视频讲座- 36 个关于近似理论/实践和科学计算的视频讲座。

约翰·D·库克的博客- 科学计算的壮举。

Jack Dongarra 的软件列表- 用于解决线性代数问题的免费软件列表。

NA Digest - 与数值分析及其实践相关的主题的文章集合。

Gabriel Peyré 在 Twitter 上- 每天一条关于计算数学的推文。

Discord：数字软件- 数字软件上的 Discord 消息服务器。

来自

https://mp.weixin.qq.com/s/cMMWnnSWozzNQvEmo6xF4Q

opengl

tutorials

http://www.opengl-tutorial.org/cn/beginners-tutorials/

Go 三维引擎

https://github.com/g3n/g3nd
https://github.com/g3n/demos

linux deepin

入门

https://linuxdeepin.github.io/dtkwidget/index.html#autotoc_md2
https://blog.csdn.net/yuxue321/article/details/109552210

应用提高

https://github.com/linuxdeepin/dtk-template

https://github.com/linuxdeepin/deepin-calculator

https://github.com/linuxdeepin/deepin-screensaver

https://docs.deepin.org/info/%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%85%A5%E9%97%A8/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%8E%AF%E5%A2%83/DTK/%E5%BC%80%E5%8F%91/qtgui/qwindow_zh

https://www.deepin.org/zh/developer-community/architectural-design/

杂项

centos7.9忘记root密码后，重置root密码

https://www.cnblogs.com/icefoxhz/articles/16694335.html

clash配置自定义规则

修改config.yaml文件

rules:
  - DOMAIN-SUFFIX,[XXX].cn,DIRECT
  - DOMAIN-SUFFIX,umeng.com,DIRECT
  - DOMAIN-SUFFIX,[XXXX].com,DIRECT

lfs 使用

将所有pdf的文件，通过lfs存储
git lfs track "*.pdf"

其本质是修改 .gitattributes 文件，添加下面这一行
“*.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text”

meshio

网格定义

https://github.com/nschloe/meshio/wiki/Node-ordering-in-cells

数据结构

https://github.com/nschloe/meshio/wiki/meshio-Mesh()-data-structure

使用

https://github.com/nschloe/meshio
https://www.binyang.fun/meshio/#%E5%AE%89%E8%A3%85

webos

https://github.com/HeyPuter/puter
https://github.com/HeyPuter/notepad
https://github.com/HeyPuter/terminal

mkbook

英文文档

https://rust-lang.github.io/mdBook/index.html

中文文档

https://llever.com/mdBook-zh/README.zh.html

notepad next

https://github.com/dail8859/NotepadNext

redis替代

dragonfly

https://github.com/dragonflydb/dragonfly

kvrocks

https://github.com/apache/kvrocks
https://zhuanlan.zhihu.com/p/381670563
https://www.qin.news/kvrocks-qian-xi/

分布式存储及计算框架

https://www.qin.news/tag/architecture/

Ray -分布式计算框架架构设计详解 v2

https://www.qin.news/ray-v2/

Raft 共识算法深度解析

https://www.qin.news/raft/

超融合云边原生数据库

https://github.com/matrixorigin/matrixone
https://matrixorigin.cn/

计算机自学

计算机自学入门

https://github.com/AndyBRoswell/cs-first-aid

计算机自学内容索引

https://csdiy.wiki/
https://github.com/pkuflyingpig/cs-self-learning/

国产CPU

龙芯中科(SH688047)

https://xueqiu.com/snowman/S/SH688047/detail#/GSJJ

海光信息(SH688041)

https://xueqiu.com/snowman/S/SH688041/detail#/GSJJ

求解器

基于MFEM的电磁求解器（包含singularity的def文件）

https://github.com/awslabs/palace

MFEM求解器

https://mfem.org/

MFEM学习教程

https://mfem.org/tutorial/

MFEM镜像

https://github.com/mfem/containers/tree/main

alt text

SPH求解器

SPlisHSPlasH is an open-source library for the physically-based simulation of fluids.

https://github.com/InteractiveComputerGraphics/SPlisHSPlasH

数据库客户端

dbeaver - 支持mysql and clickhouse

https://dbeaver.io/

navicat-premium-lite

https://www.navicat.com.cn/download/navicat-premium-lite

国产CAD

C3D converter

https://c3dlabs.com/products/c3d-toolkit/converter/

BrepCAD开源框架改编自pythonocc中的SimpleGui

https://github.com/qunat/Pythonocc-CAD

一款基于pythonocc 3D内核的数控加工仿真软件

https://github.com/qunat/Pythonocc-vericut

国外VPS

BWG $49.99/年 T0级别，最快、最稳

https://p3terx.com/archives/cheap-and-costeffective-vps-recommended.html

树莓派frp配置

1、查看IP地址

ip addr 
or 
sudo apt install net-tools
ifconfig

2、修改网络检查超时时间

cd /etc/systemd/system/network-online.target.wants/
sudo vim systemd-networkd-wait-online.service

添加
TimeoutStartSec=2sec

3、切换源并且安装基础软件

sudo sed -i 's/ports.ubuntu.com/mirrors.huaweicloud.com/g' /etc/apt/sources.list
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential wget zlib1g-dev vim  gfortran g++ gcc make cmake  python3 curl git dos2unix supervisor -y

4、设置内网穿透

sudo touch /etc/supervisor/conf.d/frp.conf
sudo vim /etc/supervisor/conf.d/frp.conf

[program:frpc]
command=/home/yypan/frp/frpc -c /home/yypan/frp/frpc.ini
stderr_logfile=/home/yypan/frp/frpc.log
stdout_logfile=/home/yypan/frp/frpc.log
#directory=/home/yypan/frp
autostart=true
user=yypan
autorestart=true
startsecs=30


sudo supervisorctl reload
sudo supervisorctl status

5、重启

sudo reboot

6、附录

服务器端：
frp_0.51.0_linux_amd64.tar.gz
frps.ini 内容

[common]
log_file = ./frps.log
dashboard_user = yypan
dashboard_pwd = [xxxx]
authentication_method = token
token = [xxxx]

dashboard_addr = 0.0.0.0
dashboard_port = 7500

vhost_http_port = 7090
vhost_https_port = 7443

bind_addr = 0.0.0.0
bind_port = 7000
bind_udp_port = 7000


客户端内容：
frp_0.51.3_linux_arm64.tar.gz

frpc.ini 内容

[common]
server_addr = 47.122.3.200
server_port = 7000
token = [xxxx]
#log_file = ./frpc.log

[PI256]
type = tcp
local_ip = 127.0.0.1
local_port = 22
remote_port = 6006

1Panel设置和访问

在 frpc.ini 中添加

[1Panel]
type = tcp
local_ip = 127.0.0.1
local_port = 34676
remote_port = 34676

外网访问1Panel
http://47.122.3.200:34676/25d552fa4c

Z423运维记录

1. Z423的内网IP地址

$ ssh 13xxx@192.168.1.182  //13xxx替换为手机号

2. 查看grub.cfg的内核

$ cat /boot/grub/grub.cfg |grep menuentry

if [ x"${feature_menuentry_id}" = xy ]; then
  menuentry_id_option="--id"
  menuentry_id_option=""
export menuentry_id_option
menuentry '[ZOS] GNU/Linux' --class _zos_ --class gnu-linux --class gnu --class os $menuentry_id_option 'gnulinux-simple-7e1b807f-086f-43a1-9a79-964d90e41a6a' {
submenu 'Advanced options for [ZOS] GNU/Linux' $menuentry_id_option 'gnulinux-advanced-7e1b807f-086f-43a1-9a79-964d90e41a6a' {
        menuentry '[ZOS] GNU/Linux, with Linux 5.17.13-z423-generic' --class _zos_ --class gnu-linux --class gnu --class os $menuentry_id_option 'gnulinux-5.17.13-z423-generic-advanced-7e1b807f-086f-43a1-9a79-964d90e41a6a' {
        menuentry '[ZOS] GNU/Linux, with Linux 5.17.13-z423-generic (recovery mode)' --class _zos_ --class gnu-linux --class gnu --class os $menuentry_id_option 'gnulinux-5.17.13-z423-generic-recovery-7e1b807f-086f-43a1-9a79-964d90e41a6a' {
menuentry 'UEFI Firmware Settings' $menuentry_id_option 'uefi-firmware' {

观察到下面两行
submenu 'Advanced options for [ZOS] GNU/Linux' 
和  
menuentry '[ZOS] GNU/Linux, with Linux 5.17.13-z423-generic'

3. 修改grub启动项

$ sudo vim /etc/default/grub

GRUB_DEFAULT="Advanced options for [ZOS] GNU/Linux>[ZOS] GNU/Linux, with Linux 5.17.13-z423-generic"

$ sudo update-grub

卸载多余的内核

锁定内核
dpkg --list | grep linux-image
dpkg --list | grep linux-headers
dpkg --list | grep linux-modules

# apt-mark hold linux-image-5.15.0-92generic
# apt-mark hold linux-headers-5.15.0-92-generic
# apt-mark hold linux-modules-extra-5.15.0-92-generic

Found linux image: /boot/vmlinuz-5.17.13-z423-generic
Found initrd image: /boot/initrd.img-5.17.13-z423-generic


sudo dpkg --get-selections | grep hold 

sudo dpkg --get-selections | grep linux

sudo apt-get purge linux-headers-
sudo apt-get purge linux-image-


sudo apt-get purge linux-headers-6.8.0-48-generic
sudo apt-get purge linux-image-6.8.0-48-generic
sudo apt-get purge linux-modules-6.8.0-48-generic
sudo apt-get purge linux-modules-extra-6.8.0-48-generic

sudo apt-get purge linux-headers-6.2.0-34-generic
sudo apt-get purge linux-image-6.2.0-34-generic
sudo apt-get purge linux-modules-6.2.0-34-generic
sudo apt-get purge linux-modules-extra-6.2.0-34-generic

sudo apt-get purge linux-headers-5.15.0-43
sudo apt-get purge linux-image-5.15.0-43
sudo apt-get purge linux-modules-5.15.0-43
sudo apt-get purge linux-modules-extra-5.15.0-43

PanBook-Markdown书籍

编译镜像

docker build -t panbook:latest -f Dockerfile.aliyun .

创建书籍目录

mkdir vtk-book 
cd vtk-book

创建模板

docker run --rm -it -v "$(pwd):/data" panbook:latest panbook book

编译书籍

docker run --rm -it -v "$(pwd):/data" panbook:latest panbook book --style=elegantbook -V  device:pc

查看帮助

docker run --rm -it -v "$(pwd):/data" panbook:latest panbook book -h

使用makefile

docker run --rm -it -v "$(pwd):/data" panbook:latest make elegantbook
docker run --rm -it -v "$(pwd):/data" harbor.michaelapp.com/library/panbook:v2.17 make elegantbook

查看中文字体库

docker run --rm -it -v "$(pwd):/data" panbook:latest fc-list :lang=zh

pandoc  srs.md -o srs.pdf --pdf-engine=xelatex -V mainfont='WenQuanYi Micro Hei Mono'

参考文献

ElegantBook

https://github.com/ElegantLaTeX/ElegantBook/releases

pandoc官网

https://pandoc.org/
https://github.com/jgm/pandoc
https://github.com/jgm/pandoc/releases/tag/3.5

pandoc中文手册参考

https://jdhao.github.io/2017/12/10/pandoc-markdown-with-chinese/

pandoc-crossref

https://github.com/lierdakil/pandoc-crossref

字体

https://github.com/adobe-fonts/source-han-serif/releases

pandoc

https://github.com/jgm/pandoc/releases/tag/3.5

中文字体库使用

https://github.com/jgm/pandoc/wiki/Pandoc-with-Chinese
https://jdhao.github.io/2017/12/10/pandoc-markdown-with-chinese/
https://blog.csdn.net/m0_47696151/article/details/124322754

Pandoc

markdown to pdf

docker run --rm --volume "$(pwd):/data"  harbor.michaelapp.com/library/pandoc:v3.5 day05.md -o day05_01.pdf --template eisvogel --pdf-engine=xelatex -V CJKmainfont="FangSong_GB2312"

docker run --rm --volume "$(pwd):/data"   harbor.michaelapp.com/library/pandoc:v3.5 day05.md -o day05_03.pdf --template eisvogel --pdf-engine=xelatex -V CJKmainfont="SourceHanSerifSC-Bold"

附录：字体列表

Alibaba-PuHuiTi-Bold.otf
Alibaba-PuHuiTi-Heavy.otf
Alibaba-PuHuiTi-Light.otf
Alibaba-PuHuiTi-Medium.otf
Alibaba-PuHuiTi-Regular.otf
FangSong_GB2312.ttf 
SourceHanSerifSC-Bold.otf
SourceHanSerifSC-ExtraLight.otf
SourceHanSerifSC-Heavy.otf 
SourceHanSerifSC-Light.otf 
SourceHanSerifSC-Medium.otf 
SourceHanSerifSC-Regular.otf
SourceHanSerifSC-SemiBold.otf

Go-daemon

daemon的写法

https://www.cnblogs.com/jumpspider/p/15912700.html
https://www.cnblogs.com/jumpspider/p/15967255.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/146192035
https://juejin.cn/post/6947271530023911461

Go版本的supervisord

https://github.com/ochinchina/supervisord

SQL函数大全

https://zhuanlan.zhihu.com/p/7002835166?utm_psn=1842480154166841345

跨平台聊天软件

一款基于Rust+Vue3极致性能的跨平台即时通讯桌面应用，兼容Windows、MacOS、Linux、Android、IOS

https://github.com/HuLaSpark/HuLa

SCADA

Web-based Process Visualization (SCADA/HMI/Dashboard) software

https://github.com/frangoteam/FUXA

PDF

PDF/
├── 2.2.3sealos 以 kubernetes 为内核的云操作系统.pdf
├── C++性能优化指南.pdf
├── ExponentiationTheorems.pdf
├── Go Test 从入门到躺平.pdf
├── Learn OpenGL.pdf
├── README.md
├── The mathematical theory of finite element methods by Susanne C. Brenner, L. Ridgway Scott (auth.) .pdf
├── The-Art-of-Linear-Algebra-zh-CN.pdf
├── WH-CH720N
├── [算法（第四版）.中文版.图灵程序设计丛书]Algorithms.-.Fourth.Edition.谢路云.影印版（高清）.pdf
├── modern-cpp-tutorial-zh-cn.pdf
├── software engining at Google.pdf
├── 基于 ClickHouse 的日志检索与数据分析实践.pdf
├── 工业软件底层技术研究_几何内核.pdf
├── 有限元方法的数学基础_11394791.pdf
└── 有限元方法的数学理论（第3版）.pdf

数学

数学登神路径

看看你到哪个阶段了

第一阶段

《高等数学》

《线性代数》

《微积分》

《概率论》

第二阶段

《数学分析》

《高等代数》

《概率论与数理统计》

《初等数论》

《基础数论》

第三阶段

《复变函数》

《实变函数》

《抽象代数》

《常微分方程》

《偏微分方程》

第四阶段

《微分几何》

《高等几何》

《泛函分析》

《随机过程》

《数值分析》

第五阶段

《微分流形》

《伽罗瓦理论》

《实分析》

《复分析》

第六阶段

《积分方程》

《傅立叶分析》

《变分法》

《广义函数论》

《算子代数》

《解析数论》

第七阶段

《代数拓扑》

《微分拓扑》

《同调代数》

《调和分析》

第八阶段

《李群李代数》

《表示论》

《莫尔斯理论》

《有限 p 群》

《代数几何》

第九阶段

《陈省身类》

《紧李群》

《 hodge 理论》

《多复分析》

《极小曲面》

第十阶段

《模空间》

《 hopf 代数》

《代数几何层上同调论》

《算数代数几何》

第十一阶段

《岩泽理论与自守形式》

《代数几何概型理论》

《紧黎曼曲面》

第十二阶段

《里奇流与球定理》

《协边理论》

《量子上同调》

第十三阶段

《怪球面与换球求》

《几何化猜想》

《广义黎曼罗赫定理》

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2333033992?utm_psn=1833273064579801089

数学分析+高等数学

1、高等代数丘维声上.pdf
2、高等代数丘维声下.pdf

3、史济怀上(清晰).pdf
4、史济怀下(清晰).pdf
参考：于品数学分析.pdf
参考：陶哲轩实分析（第3版） by 陶哲轩 (z-lib.org)_含目录.pdf

代数几何

代数几何讨论班

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%A3%E6%95%B8%E5%B9%BE%E4%BD%95%E8%A8%8E%E8%AB%96%E7%8F%AD

数学三大核心领域概述：代数、几何、分析

https://www.zaowuyun.com/article/58380.html

双非数学系自救手册

https://zhuanlan.zhihu.com/p/649802890?utm_id=0

数学右脑

Lean4编程语言编写的科学计算库，用于求解微分方程、优化或机器学习等应用

https://github.com/lecopivo/SciLean
https://github.com/leanprover-community/mathlib4

Neuro-symbolic AI (符号人工智能)

Neuro-symbolic AI（神经符号人工智能）是目前人工智能领域最前沿、也是最被看好的方向之一

AlphaProof 模式
AlphaGeometry
其他基于Lean4的AI

AI 辅助

LeanDojo-v2 是一个端到端的框架，用于训练、评估和部署 Lean 4 的 AI 辅助定理证明器。它将存储库跟踪、终身数据集管理、检索增强代理、Hugging Face 微调和外部推理 API 集成到一个工具包中。

https://github.com/lean-dojo/LeanDojo-v2

几何代数库

https://github.com/wolftype/versor
https://github.com/laffernandes/gatl
https://github.com/jeremyong/klein

一种具有关联层的非线性序列神经网络的代码和论文

https://github.com/Prograf-UFF/ConformalLayers
https://arxiv.org/abs/2110.12108

利用稀疏点感知世界，一个用于点云感知研究的代码库

https://github.com/Pointcept/Pointcept
https://github.com/Pointcept/Concerto
https://github.com/Pointcept/PointTransformerV3
https://github.com/Pointcept/SAMPart3D
https://github.com/Pointcept/OpenIns3D

几何代数转换器

https://github.com/Qualcomm-AI-research/geometric-algebra-transformer

PyG (PyTorch Geometric) 作为一个极其活跃的图神经网络库

1. 领域专用扩展库 (Domain-Specific Libraries)

这些库基于 PyG 构建，专门解决特定领域（如时空预测、物理模拟、大规模图学习）的问题： • PyTorch Geometric Temporal (时空图学习) ◦ 描述：这是 PyG 的一个时间（动态）扩展库。它结合了最新的机器学习算法用于神经时空信号处理，支持流行病学预测、网约车需求预测和网络流量管理等任务。 ◦ 包含模型：DCRNN, GConvGRU, STGCN, A3T-GCN, AGCRN 等。 ◦ GitHub 地址: https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal • GraphStorm (企业级大规模图机器学习) ◦ 描述：由 AWS 开发的低代码企业级 GML 框架，旨在处理十亿级节点和边的图。虽然它早期主要基于 DGL，但最新版本和相关工具（如 GNN Training and Deployment Tool）已明确支持 PyG 作为后端框架，用于构建端到端的工作流。 ◦ GitHub 地址: https://github.com/awslabs/graphstorm • NVIDIA PhysicsNeMo (物理模拟 AI) ◦ 描述：NVIDIA 的物理机器学习框架。从 25.08 版本开始，PhysicsNeMo 引入了 PyG 作为 GNN 后端，并且计划在未来版本中将其作为默认后端（替代 DGL），用于加速网格模拟（如 MeshGraphNet, AeroGraphNet）和气象预测。 ◦ 文档/资源: https://docs.nvidia.com/physicsnemo (虽然未直接给出 GitHub，但这是其主要开源框架的一部分) • CogDL (图深度学习工具包) ◦ 描述：由清华大学团队开发的图深度学习工具包。它允许研究人员轻松训练和比较基线模型。CogDL 允许用户使用 PyTorch Geometric 中的模块来实现自己的模型。 ◦ GitHub 地址: https://github.com/THUDM/CogDL

2. PyG 官方集成的模型库 (Implemented Models in PyG)

PyG 本身就是一个巨大的模型仓库，涵盖了各个领域的经典与前沿模型。你可以在 PyG 的核心库中直接找到这些模型的实现： • GitHub 地址: https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric PyG 内部实现的著名模型包括但不限于： • 基础 GNN: GCN, GraphSAGE, GAT, GIN, ChebConv. • 科学计算与分子: SchNet, DimeNet, DimeNet++, ViSNet (用于量子化学和药物发现). • 计算机视觉 (3D 点云): PointNet, PointNet++, EdgeConv, PointTransformer. • 知识图谱: TransE, RotatE, DistMult, ComplEx. • 异构图与大规模图: HGT (Heterogeneous Graph Transformer), ClusterGCN, GraphSAINT. • 解释性模型: GNNExplainer.

3. 基准测试与工具 (Benchmarks & Utilities)

• OGB (Open Graph Benchmark) ◦ 描述：这是图机器学习领域的标准基准数据集集合。OGB 提供了专门的 PyG 数据加载器 (PygGraphPropPredDataset)，使得在 PyG 中加载和评估 OGB 数据集变得非常简单。 ◦ GitHub 地址: https://github.com/snap-stanford/ogb • tsl (Torch Spatiotemporal) ◦ 描述：这是一个基于 PyTorch、PyG 和 PyTorch Lightning 构建的时空数据处理库，旨在简化时空图神经网络的研究。 ◦ PyPI/文档: https://pypi.org/project/torch-spatiotemporal/

4. 特定前沿应用 (Specific Applications)

• G-Retriever (RAG + GNN) ◦ 描述：这是一种将 GNN 与大语言模型（LLM）结合的检索增强生成（RAG）方法，用于文本图理解和问答。该模型利用 PyG 来编码检索到的子图

个人笔记