Mathematical Foundations of Reinforcement Learning
开源教材，帮你打通学习瓶颈，系统掌握强化学习
• 从数学视角出发，深入剖析强化学习基本概念（状态、动作、策略）与核心算法（MC、TD、Q-learning等）
• 精心设计的网格世界示例，助力理解抽象理论，剥离算法核心，避免繁杂干扰
• 50+集中英双语视频课程同步讲解，理论与实践无缝衔接，学习路径清晰连贯
• 数学难度适中且讲解友好，附带概率论和线性代数基础补充，降低学习门槛
• 多语言代码实现（Python、R、C++），支持自主实践与算法开发
• 章节逻辑严谨，前后呼应，帮助构建系统性强化学习知识框架
适合有一定数学基础、渴望深刻理解强化学习原理的本科生、研究生及AI研究者。结合书籍与视频，可高效掌握强化学习本质与方法论。
#资源参考 #强化学习
开源教材，帮你打通学习瓶颈，系统掌握强化学习
• 从数学视角出发，深入剖析强化学习基本概念（状态、动作、策略）与核心算法（MC、TD、Q-learning等）
• 精心设计的网格世界示例，助力理解抽象理论，剥离算法核心，避免繁杂干扰
• 50+集中英双语视频课程同步讲解，理论与实践无缝衔接，学习路径清晰连贯
• 数学难度适中且讲解友好，附带概率论和线性代数基础补充，降低学习门槛
• 多语言代码实现（Python、R、C++），支持自主实践与算法开发
• 章节逻辑严谨，前后呼应，帮助构建系统性强化学习知识框架
适合有一定数学基础、渴望深刻理解强化学习原理的本科生、研究生及AI研究者。结合书籍与视频，可高效掌握强化学习本质与方法论。
#资源参考 #强化学习
GitHub
GitHub - MathFoundationRL/Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning: This is the homepage of a new book entitled "Mathematical…
This is the homepage of a new book entitled "Mathematical Foundations of Reinforcement Learning." - MathFoundationRL/Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning
Bright Side of Mathematics：这是个要花钱的教程，专注深入讲解数学精髓的优质YouTube频道，适合想攻克难点的学习者。
• 内容覆盖矩阵分解（如LU分解）、微积分、代数等核心数学知识，讲解细致且富有趣味性。
• 适合大学生及自学者，帮助理解复杂概念，提升数学思维能力。
• 讲师风格亲切，教学条理清晰，获得众多学员和教授推荐。
• 通过系统性内容构建，打造扎实数学基础，适合长期学习参考。
• 内容覆盖矩阵分解（如LU分解）、微积分、代数等核心数学知识，讲解细致且富有趣味性。
• 适合大学生及自学者，帮助理解复杂概念，提升数学思维能力。
• 讲师风格亲切，教学条理清晰，获得众多学员和教授推荐。
• 通过系统性内容构建，打造扎实数学基础，适合长期学习参考。
AdRules
中国区域广告屏蔽规则合集，覆盖广告屏蔽和 DNS 过滤场景，如 AdBlock 原生格式（标准 / Lite / Plus）、DNS 规则集（适用于 Clash、Quantumult X、MosDNS 等平台），方便根据平台选择部署，所有规则实时从上游源更新，支持通过脚本生成最新 Raw 链接，便于与 AdGuard、浏览器插件或智能 DNS 工具集成。
https://github.com/Cats-Team/AdRules
频道 @WidgetChannel
Portr - 网络隧道工具，安全暴露本地 HTTP、TCP 和 WebSocket 服务至公网
https://github.com/amalshaji/portr
Portr 是一个开源网络隧道解决方案，可以将本地的 HTTP、TCP 或 WebSocket 连接暴露到公共互联网上。
不建议生产环境使用
● 基于 SSH 远程端口转发，确保连接安全稳定
● 支持多协议隧道：HTTP、TCP、WebSocket，满足多样开发需求
● 内置管理后台，便于团队与用户权限管理，提升协作效率
● Portr inspector 功能支持请求监控与回放，方便调试与排查请求
● 配置简单，提供详尽服务器及客户端安装指南
#Network #Tool #GitHub
https://github.com/amalshaji/portr
Portr 是一个开源网络隧道解决方案，可以将本地的 HTTP、TCP 或 WebSocket 连接暴露到公共互联网上。
不建议生产环境使用
● 基于 SSH 远程端口转发，确保连接安全稳定
● 支持多协议隧道：HTTP、TCP、WebSocket，满足多样开发需求
● 内置管理后台，便于团队与用户权限管理，提升协作效率
● Portr inspector 功能支持请求监控与回放，方便调试与排查请求
● 配置简单，提供详尽服务器及客户端安装指南
#Network #Tool #GitHub
GitHub
GitHub - amalshaji/portr: Expose local http, tcp or websocket connections to the public internet
Expose local http, tcp or websocket connections to the public internet - amalshaji/portr
#资源参考 #AI #Agent #ai_agents #genai
您可以探索医疗保健、金融、教育、客户服务等众多行业的大量 AI 代理项目和用例。这些 AI 代理可自动执行医疗诊断、股票交易、个性化辅导、客户支持、产品推荐和供应链优化等任务。这些项目包含开源代码和框架，例如 CrewAI、Autogen、Agno 和 Langgraph，它们可帮助您构建、管理和协作 AI 代理，以执行编码、多代理团队合作、数据分析和工作流自动化等任务。利用这些资源可以节省您的时间、提高效率，并激发您创建满足您需求的 AI 解决方案。
https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects
您可以探索医疗保健、金融、教育、客户服务等众多行业的大量 AI 代理项目和用例。这些 AI 代理可自动执行医疗诊断、股票交易、个性化辅导、客户支持、产品推荐和供应链优化等任务。这些项目包含开源代码和框架，例如 CrewAI、Autogen、Agno 和 Langgraph，它们可帮助您构建、管理和协作 AI 代理，以执行编码、多代理团队合作、数据分析和工作流自动化等任务。利用这些资源可以节省您的时间、提高效率，并激发您创建满足您需求的 AI 解决方案。
https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects
GitHub
GitHub - ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects: The 500 AI Agents Projects is a curated collection of AI agent use cases across…
The 500 AI Agents Projects is a curated collection of AI agent use cases across various industries. It showcases practical applications and provides links to open-source projects for implementation...
Cap 是一款轻量级的现代开源CAPTCHA替代方案，使用 SHA-256 工作量证明。
主要特点包括自托管功能和使用 CSS 变量进行高度定制。
用户界面友好，机器人任务具有挑战性，这使其成为一种有效的解决方案。
支持 Docker 模式，简单的 JS API 可以使其在需要时隐藏运行。
🧬 https://github.com/tiagorangel1/cap
#tools
主要特点包括自托管功能和使用 CSS 变量进行高度定制。
用户界面友好，机器人任务具有挑战性，这使其成为一种有效的解决方案。
支持 Docker 模式，简单的 JS API 可以使其在需要时隐藏运行。
🧬 https://github.com/tiagorangel1/cap
#tools
GitHub
GitHub - tiagozip/cap: The privacy-first, self-hosted CAPTCHA for the modern web.
The privacy-first, self-hosted CAPTCHA for the modern web. - tiagozip/cap
AgenticSeek
⭐️ 项目功能：AI助手
📁 项目简介：一个完全本地化的人工智能助手，提供一个无需依赖云服务的自主代理。可以独立浏览网页、编写代码和规划任务，所有数据均保存在用户的设备上。
主要特点包括智能网页浏览、自动编码助手、复杂任务的规划与执行，以及语音交互功能。
🌐 项目地址：点击直达
🌐 网站网址：点击访问
⭐️ 项目功能：AI助手
📁 项目简介：一个完全本地化的人工智能助手，提供一个无需依赖云服务的自主代理。可以独立浏览网页、编写代码和规划任务，所有数据均保存在用户的设备上。
主要特点包括智能网页浏览、自动编码助手、复杂任务的规划与执行，以及语音交互功能。
🌐 项目地址：点击直达
🌐 网站网址：点击访问
GitHub
GitHub - Fosowl/agenticSeek: Fully Local Manus AI. No APIs, No $200 monthly bills. Enjoy an autonomous agent that thinks, browses…
Fully Local Manus AI. No APIs, No $200 monthly bills. Enjoy an autonomous agent that thinks, browses the web, and code for the sole cost of electricity. 🔔 Official updates only via twitter @Martin9...
Cogito v2 发布：四款混合推理大模型（70B、109B MoE、405B、671B MoE）开放授权，代表全球顶尖水平。
• 创新迭代自我提升范式（Iterated Distillation & Amplification，IDA），模型通过内化推理过程，实现智能“直觉”提升，推理链长度比DeepSeek R1缩短60%。
• 最大的671B MoE模型性能媲美甚至超越DeepSeek v3/R1，逼近闭源前沿模型如o3和Claude 4 Opus。
• 训练成本低于350万美元，展示高效可扩展的超级智能构建路径。
• 模型支持直接回答和自我反思推理两种模式，适配多样应用场景。
• 可通过Huggingface下载，或在Together AI、Baseten、RunPod等API平台使用，本地运行支持Unsloth。
• 未来将继续迭代自我提升，发布更强模型，全部开源共享。
Cogito在推理时不再单纯靠“搜索更多”，而是通过迭代策略改进，将推理经验蒸馏回模型参数，增强模型的智能先验，类似AlphaGo的策略迭代思路，开创自然语言处理领域的全新自我优化范例。
详文 | API接入 | 开源地址
• 创新迭代自我提升范式（Iterated Distillation & Amplification，IDA），模型通过内化推理过程，实现智能“直觉”提升，推理链长度比DeepSeek R1缩短60%。
• 最大的671B MoE模型性能媲美甚至超越DeepSeek v3/R1，逼近闭源前沿模型如o3和Claude 4 Opus。
• 训练成本低于350万美元，展示高效可扩展的超级智能构建路径。
• 模型支持直接回答和自我反思推理两种模式，适配多样应用场景。
• 可通过Huggingface下载，或在Together AI、Baseten、RunPod等API平台使用，本地运行支持Unsloth。
• 未来将继续迭代自我提升，发布更强模型，全部开源共享。
Cogito在推理时不再单纯靠“搜索更多”，而是通过迭代策略改进，将推理经验蒸馏回模型参数，增强模型的智能先验，类似AlphaGo的策略迭代思路，开创自然语言处理领域的全新自我优化范例。
详文 | API接入 | 开源地址
Deepcogito
Deep Cogito
Building general superintelligence
MongoDB MCP Server：MongoDB 最新开源 MCP Server 正式发布，开启人人都是数据库工程师的新纪元：
• 支持通过自然语言与 MongoDB 交互，免去手写复杂查询语法
• 兼容 MongoDB Atlas、Community Edition 和 Enterprise Advanced
• 让 AI 工具如 Claude、Cursor、GitHub Copilot 等直接对接数据库，实现智能代理查询
• 典型操作示例：“展示最活跃用户”，“创建只读数据库用户”，“查看订单集合的 schema”
• 提升非技术人员数据探索能力，支持生产级查询生成
• 性能方面，MCP 调用比直连 API 多 2-3 秒延迟，适合探索性分析但非实时场景
• 100% 开源，助力数据库访问民主化
• 安全性需重点关注，合理权限管理是防止数据泄露的关键
• 支持通过自然语言与 MongoDB 交互，免去手写复杂查询语法
• 兼容 MongoDB Atlas、Community Edition 和 Enterprise Advanced
• 让 AI 工具如 Claude、Cursor、GitHub Copilot 等直接对接数据库，实现智能代理查询
• 典型操作示例：“展示最活跃用户”，“创建只读数据库用户”，“查看订单集合的 schema”
• 提升非技术人员数据探索能力，支持生产级查询生成
• 性能方面，MCP 调用比直连 API 多 2-3 秒延迟，适合探索性分析但非实时场景
• 100% 开源，助力数据库访问民主化
• 安全性需重点关注，合理权限管理是防止数据泄露的关键
网页元素转图片新选择：snapDOM，速度快、精度高，实测验证优于 html2canvas。
• 支持完整 DOM 捕获，包括 shadow DOM 和伪元素(::before、::after)
• 保留样式、字体、背景图，支持 Font Awesome、Material Icons 等图标字体内嵌
• 输出多格式：SVG、PNG、JPG、WebP、Canvas，且无需额外依赖，基于标准 Web API
• 体积轻巧，性能优越，实测比 html2canvas 快 2~150 倍，尤其是大尺寸复杂元素截图
• 提供丰富 API 支持缩放、压缩、排除元素、自定义过滤、CORS 图片代理等高级功能
• 支持资源预加载，确保大规模复杂页面截图稳定高效
• 未来将支持插件系统、模块化架构及自动字体预加载，方便扩展与优化
推荐给需要高性能网页截图、生成可缩放矢量图和精美栅格图的前端开发者和设计师。
• 支持完整 DOM 捕获，包括 shadow DOM 和伪元素(::before、::after)
• 保留样式、字体、背景图，支持 Font Awesome、Material Icons 等图标字体内嵌
• 输出多格式：SVG、PNG、JPG、WebP、Canvas，且无需额外依赖，基于标准 Web API
• 体积轻巧，性能优越，实测比 html2canvas 快 2~150 倍，尤其是大尺寸复杂元素截图
• 提供丰富 API 支持缩放、压缩、排除元素、自定义过滤、CORS 图片代理等高级功能
• 支持资源预加载，确保大规模复杂页面截图稳定高效
• 未来将支持插件系统、模块化架构及自动字体预加载，方便扩展与优化
推荐给需要高性能网页截图、生成可缩放矢量图和精美栅格图的前端开发者和设计师。
GitHub
GitHub - zumerlab/snapdom: SnapDOM: Next-generation DOM capture engine — fast, modular, extensible.
SnapDOM: Next-generation DOM capture engine — fast, modular, extensible. - zumerlab/snapdom
go2rtc：全平台零依赖摄像头终极流媒体解决方案，集成 RTSP、RTMP、WebRTC、HomeKit、FFmpeg 等多协议，支持多源多协议智能协同，极低延迟，解锁摄像头全新玩法。
• 支持 Windows/macOS/Linux/ARM 系统，无需额外配置，开箱即用。
• 多协议接入：RTSP、RTMP、HTTP-FLV、MJPEG、HLS、MSE、MP4、WebRTC、HomeKit 摄像头等，涵盖主流及专业流媒体格式。
• 灵活多源管理：支持多摄像头、多协议混合接入，自动匹配客户端支持的编码，实现多源两路音视频协商。
• 高度兼容：兼容主流智能家居平台（Home Assistant 等），支持插件形式集成与独立部署。
• 先进转码能力：内置 FFmpeg 支持硬件加速转码，动态处理不兼容编码，保障流畅播放体验。
• 双向音频支持：RTSP/ONVIF、Tapo、Hikvision、Roborock 等品牌摄像头实现浏览器端双向语音交互。
• 安全与访问控制：API 可限制访问，支持本地与远程安全访问（ngrok、TURN、STUN）。
• 创新应用场景：浏览器即IP摄像头、WebTorrent流分享、流媒体发布至YouTube/Telegram等。
• 业界首创：全球首个支持 HomeKit 摄像头流媒体代理与转发，无需苹果设备也能使用。
• 丰富开发接口：HTTP API、模块化设计，方便二次开发与自定义界面。
go2rtc 通过多协议融合与智能协商，解决了不同设备和客户端生态间的壁垒，真正实现“摄像头即服务”的理念。零配置、零依赖的设计极大降低了运维门槛，适合长期稳定运行和复杂多样的智能家居及监控场景。其持续活跃的开源社区也保障了创新与安全的稳步推进。
• 支持 Windows/macOS/Linux/ARM 系统，无需额外配置，开箱即用。
• 多协议接入：RTSP、RTMP、HTTP-FLV、MJPEG、HLS、MSE、MP4、WebRTC、HomeKit 摄像头等，涵盖主流及专业流媒体格式。
• 灵活多源管理：支持多摄像头、多协议混合接入，自动匹配客户端支持的编码，实现多源两路音视频协商。
• 高度兼容：兼容主流智能家居平台（Home Assistant 等），支持插件形式集成与独立部署。
• 先进转码能力：内置 FFmpeg 支持硬件加速转码，动态处理不兼容编码，保障流畅播放体验。
• 双向音频支持：RTSP/ONVIF、Tapo、Hikvision、Roborock 等品牌摄像头实现浏览器端双向语音交互。
• 安全与访问控制：API 可限制访问，支持本地与远程安全访问（ngrok、TURN、STUN）。
• 创新应用场景：浏览器即IP摄像头、WebTorrent流分享、流媒体发布至YouTube/Telegram等。
• 业界首创：全球首个支持 HomeKit 摄像头流媒体代理与转发，无需苹果设备也能使用。
• 丰富开发接口：HTTP API、模块化设计，方便二次开发与自定义界面。
go2rtc 通过多协议融合与智能协商，解决了不同设备和客户端生态间的壁垒，真正实现“摄像头即服务”的理念。零配置、零依赖的设计极大降低了运维门槛，适合长期稳定运行和复杂多样的智能家居及监控场景。其持续活跃的开源社区也保障了创新与安全的稳步推进。
GitHub
GitHub - AlexxIT/go2rtc: Ultimate camera streaming application
Ultimate camera streaming application. Contribute to AlexxIT/go2rtc development by creating an account on GitHub.
从未想过用 Git 以外的版本控制工具，直到我了解了 jj 的逻辑，只看了一个视频就听懂并接受了。于是我开始思考，如果原本根深蒂固的思想很容易就被一个新的思想覆盖，或许确实说明这个老的思想不够符合大脑的直觉偏好。回想了一下，我当年花了一两年才把 git 的分支和冲突处理用明白，jj 却让我首次意识到，版本管理不该如此复杂繁琐。我感觉长期被 git 压迫的大脑猛然呼吸了一口新鲜空气，也许它真的是下一代更好用的版本控制工具。
https://github.com/jj-vcs/jj
视频（可以直接从 12:39 开始看）: https://youtu.be/2otjrTzRfVk?si=q4UaeFVPMw1uqYmv&t=759
https://github.com/jj-vcs/jj
视频（可以直接从 12:39 开始看）: https://youtu.be/2otjrTzRfVk?si=q4UaeFVPMw1uqYmv&t=759
GitHub
GitHub - jj-vcs/jj: A Git-compatible VCS that is both simple and powerful
A Git-compatible VCS that is both simple and powerful - jj-vcs/jj
👾 Tooooools：极简主义和 Lo-fi 效果图片/视频生成器
🔗：Web
🔥 最近很火的生成器网站 Tooooools 把我们又带回了前几年「点阵」和 Lo-fi 流行的年代，它由俄罗斯设计师 Daniil Sukhovskoy 所开发，目前维护了一年了
💡 只需上传照片或视频，平台就可以将它们转化成不同风格，包含了点阵、渐变、重新着色、拉伸等多种风格。此外，平台也提供了丰富的自定义，你可以设置画布尺寸、预处理参数以及导出格式等
👀 个人认为 Tooooools 比较适合用于 Logo 和极简线条视频的复古化处理，开发者表示 Tooooools 可免费用于个人或商业用途，大家可自由进行创作
📘 关联阅读：
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2️⃣ 1001 个小而美 App：Nothing 风格 App 大推荐
频道：@NewlearnerChannel
Claude Code subagents
https://github.com/wshobson/agents
项目包含多个生产级的专业 subagents，覆盖开发架构、语言开发专家、基础设施运维、质量安全、数据与 AI、专项领域以及业务营销等多个领域。
这些子代理可以被 Claude Code 自动基于上下文调用，或用户显式指定调用，支持多种复杂工作流的自动协作。
#AI #DevOps #Tool #GitHub
Subagent 是具有特定专业技能和任务范围的 AI Agent 单元，负责处理明确领域的问题或任务，多个 subagents 之间能够协作，提升了任务执行的专业性和效率，减少了单个 AI Agent 面对多领域任务时的复杂度和响应时间。
https://github.com/wshobson/agents
项目包含多个生产级的专业 subagents，覆盖开发架构、语言开发专家、基础设施运维、质量安全、数据与 AI、专项领域以及业务营销等多个领域。
这些子代理可以被 Claude Code 自动基于上下文调用，或用户显式指定调用，支持多种复杂工作流的自动协作。
#AI #DevOps #Tool #GitHub
Subagent 是具有特定专业技能和任务范围的 AI Agent 单元，负责处理明确领域的问题或任务，多个 subagents 之间能够协作，提升了任务执行的专业性和效率，减少了单个 AI Agent 面对多领域任务时的复杂度和响应时间。
GitHub
GitHub - wshobson/agents: Intelligent automation and multi-agent orchestration for Claude Code
Intelligent automation and multi-agent orchestration for Claude Code - wshobson/agents
