总之，awesome-cheatsheets项目为开发者提供了一个便捷、实用的速查资源库，有助于快速掌握各种编程语言和技术领域的知识。通过访问 awesome-cheatsheets项目，开发者可以快速了解和掌握各种编程领域的知识，提高自己的技能水平。6. 节省学习时间：通过访问 awesome-cheatsheets项目，开发者可以更快地了解和掌握各种编程领域的知识，提高自己的技能水平。这有助于

作者 艾伦·尤斯特（Paul Ezust）, 656页本书首先介绍C++基本组成，面向对象的概念，UML（统一建模语言）和核心Qt类。进而转向更高层次的编程思想，Qt模型和设计模式。最后一部分严谨地印证了C++的重要特性，完整地覆盖了函数，继承和多态性方面的内容。该书旨在用于大学课程，面向没有C或C ++编程经验的读者，还为教学工作者提供了Qt示例，练习，解决方案和授课幻灯片。这本书是Bruce

这一层次的协程库，能够100%模拟被hook的syscall的行为，能够兼容任何网络io行为的同步模型的第三方库；通过观察glibc源码发现，形如getXXbyYY_r的三个函数内部还使用了一个存在struct thread_info结构体中的TLS变量缓存调用远程dns服务器使用的socket，实测中发现libco提供的HOOK __res_state函数的方案是无效的，getXXbyYY_r会

层归一化则用于稳定训练过程。尽管它有一些缺点，但它的优点，特别是预训练模型和易于使用的 API，使其成为 NLP 研究和开发中的首选库之一。此外，Transformers 还支持自定义模型的加载，这意味着用户可以通过上传他们的预训练模型到 Hugging Face 平台，然后使用该平台提供的 API 来加载和应用他们的模型。Transformers 库的 API 设计为高度灵活，允许用户轻松地修改

是一个开源库，用Python写的，专门让AI来控制浏览器完成各种任务。它结合了自然语言处理、Playwright（一个浏览器自动化工具）和大型语言模型（比如GPT-4、Claude等），让AI能够像人类一样浏览网页、点击链接、填写表单、提取信息，甚至还能做更复杂的操作，比如自动找工作、写文档、保存文件等等。这个项目在GitHub上已经火得不行了，Star数都已经 21.4K 了！

其核心亮点在于采用了插件式设计理念：播放器本身不集成任何固定的音乐来源，诸如歌曲搜索、在线播放、歌词显示等所有关键功能，均通过加载不同的插件模块来实现。还集成了一些非常便捷的功能，例如在当前歌单内进行快速搜索定位歌曲，以及歌词随音乐播放同步滚动等，这些都极大地优化了用户操作体验。该项目将用户的所有相关数据，例如播放记录、个人创建的歌单等，全部储存在用户设备的本地存储中。有力地保障了个人隐私。音乐播

Onlook 项目目前已经在 GitHub 上获得 12.4K 的 Star。和 Cursor 相比，Onlook 面向的是设计师、产品经理用户群体，可能不懂代码。如果对 AI 生成的应用、网站进行优化，使用 onlook 可以直接在浏览器中像使用 Figma 一样拖拽调整页面元素（如边距、颜色、布局）所有修改会通过 Tailwind CSS 自动转换为代码，无需手动编写 CSS。

在单片机领域C++不太流行既有历史原因，也有工业界的需求，对于单片机是从51发展到现在，主流的flash容量仍然在64KB~256KB左右，目前的容量限制注定了C++中的模板，泛型编程和STL等很难被运用到开发中，但如果不使用这些，只使用支持class的C++，在C语言是有结构体+函数指针可以替代的情况下，从C换成C++并没有迫切的需求，而python和js的推广困难，也有着类似的理由，此外在加上

如果你想学习 Python，或者是一位使用 Python 的开发人员，本文推荐的 13 个 GitHub 项目不要错过，从入门到进阶，从案例到面试一网打尽。如果你有阅读优秀源码的想法，开始提升自己 Python 技能，这个项目你能错过。比如：HTML操作、数据库、图像处理、异步并发、游戏开发、Restful API、调试工具、验证、数据可视化、命令行工具、设计模式等等等。包含了常用数据结构和算法的

几个小时前，Andrej Karpathy 推出了一个名为 llm.c 的项目，旨在用纯 C 语言训练 LLM，这种方法的主要优势在于它显著减少了依赖库的体积——不再需要 245MB 的 PyTorch 和 107MB 的 cPython，这样可以使得模型训练过程更为轻量化和高效。因为大多数 GPT 模型的实现都过于庞大，而 minGPT 做到了小、干净、可解释和具有教育意义，所以 Karpath