awesome-low-level-design开源项目 – 学习低级设计的资料集合

125+ Code Interpreter Prompts是一个全面策划的独特提示库，涵盖广泛的编码和数据分析任务，所有内容都以易于理解和直接的格式呈现。

优质设计师级别的标志，价格不到一杯咖啡。高清 + 透明背景。在不到24小时内交付。包含商业使用权。

Leap Touch 是一个人工智能工具，旨在简化自定义模型的训练和照片生成过程。用户只需创建账户，上传训练数据，选择所需的模型架构，配置训练参数，然后启动训练过程。一旦模型训练完成，用户可以通过提供输入参数或使用预训练模型来生成照片。

Verbeloquence.ai 是一款通过游戏化方式帮助用户提升销售、面试、谈判和辩论技能的智能平台。用户可以与AI进行互动，尝试不同的沟通技巧和方法，帮助他们在实际场景中表现得更加出色。

这是一个致力于分享易于理解的大模型知识的平台，尤其适合准备LLM春秋招的求职者，帮助他们在面试中与面试官进行深入的交流和讨论。

LLMLingua是微软开发的提示压缩工具，利用经过良好训练的小型语言模型进行对齐，旨在实现提示的高效压缩和性能优化，最大程度上保持输出的质量和一致性。

MyJobPal是一个AI驱动的求职助手，帮助用户通过个性化简历构建、面试准备和专家指导，找到理想工作。用户可以创建引人注目的求职信，并在与专属求职助手的对话中优化简历。

CareerGPT是一个利用生成性AI技术，旨在改善招聘者和求职者在求职过程中的痛点的平台。用户只需创建账户，输入工作偏好和资格，AI算法将为其匹配相关的工作机会。

本书以 MySQL 的挑战为案例，探讨了问题分析与解决策略。作者凭借 20 年的问题解决经验，通过系统的逻辑分析，深入研究了 MySQL 的各种问题，并提出了优化策略。书中不仅涵盖了 MySQL 的逻辑推理、计算机科学基础、内部机制、性能测试等内容，还重点介绍了 MySQL 8.0 的改进、组复制的进展以及性能优化技术。全书分为五个部分，逐步引导读者从基础到深入，理解 MySQL 的问题解决方法，并探讨了如何通过优化策略提升 MySQL 的可扩展性、吞吐量和响应速度，最终实现高可用性故障转移。

Firefly是一个新型的BEAM语言编译器和运行时，旨在提升编译和运行效率，提供更好的开发体验。它支持多种BEAM语言，具备高效的编译过程和优化的运行时性能，同时还提供实时错误检测和调试功能，方便开发者快速定位问题。

这是一个非常初步的版本，旨在接近AnimateAnyone中显示的性能（在我们的测试下大约为 80%），提供开源实现和持续的优化与改进。

一份整理了机器学习入门学习资源的列表，涵盖注意力机制、性能优化、量化、长上下文和分布式计算等方面的论文、视频及代码库。

Unify是一个开创性的AI工具，旨在优化大型语言模型的性能、成本和速度。它通过单一API使用户能够组合来自不同提供商的多个大型语言模型，确保每个查询得到最佳响应。Unify非常适合开发人员、数据科学家和AI工程师，提供了一个简化的解决方案，帮助他们高效管理和部署大型语言模型。

Logos Shift 提供一个简单的方式来替换昂贵的LLM API调用，自动采用经过定制后的更小更快的模型，有效提升模型调用效率并简化管理流程。

Pythia AI 是一个创新的平台，专为面试准备提供实时支持。它通过个性化的洞察和指导，帮助用户在求职面试中表现出色。用户可以通过注册账户，访问AI Copilot，在面试准备过程中获得实时协助。该工具能够根据用户的角色和行业，提供量身定制的建议和回答。

该项目是GitHub上的一个仓库，旨在为机器学习和AI技术面试提供全面的指导。它涵盖了机器学习、深度学习的基础知识，包括机器学习基础、深度学习基础、机器学习系统设计、概率与统计、机器学习数学、编程与算法、领域特定知识以及行为与软技能等内容。特别适合大公司的机器学习工程师和应用科学家角色的面试准备。虽然未明确提到推荐系统的专门部分，但相关内容可能隐含在机器学习应用中。

MonkeyPatch 是构建可扩展的 LLM 驱动应用的最简单方式，随着时间推移，应用的成本和速度不断优化。

用大型语言模型重新思考自动驾驶，使用GPT-3.5作为默认的大型语言模型(LLM)，介绍了LLM在驾驶场景中的闭环交互能力以及通过记忆能提升性能的方法