一个前端开源技术教程：《》。作者提供了一个可循序渐进的 #前端 开发 #指南 ，带你一步一步入门 JavaScript 开发。

一个前端开源技术教程：《》。作者提供了一个可循序渐进的 #前端 开发 #指南 ，带你一步一步入门 JavaScript 开发。 内容主要包括前端开发环境配置、VSCode 代码编辑器使用介绍、JavaScript 语法基础、JSON 处理、DOM 对象操作、数据可视化项目编写等。 教程的每个章节均附有测验题，可让你进行编码训练、评估水平、扩展学习技能

从零编写一个 C++ 服务器

从零编写一个 C++ 服务器 该项目包含图文教程和源码，讲解了 socket、epoll、线程池、CMake 等知识点 教程模仿《30天自制操作系统》，面向零经验的新手，教你在30天内入门Linux服务器开发。教程更偏向实践，将会把重点放在如何写代码上，而不会花太多的篇幅讲解背后的计算机基础原理，涉及到的地方会给出相应书籍的具体章节，但这并不代表这些理论知识不重要，事实上理论基础相当重要，没有理论的支撑，构建出一个高性能服务器是无稽之谈。 本教程的代码都放在code文件夹里，每一天学习后都可以得到一个可以编译运行的服务器，不断迭代开发。 在code文件夹里有每一天的代码文件夹，进入该文件夹，使用make命令编译，会生成两个可执行文件，输入命令./server就能看到今天的学习成果！然后新建一个Terminal，然后输入./client运行客户端，与服务器交互。 学完本教程后，你将会很轻松地看懂muduo源码。 | #C++

eBPF 开发者教程与知识库：通过小工具一步步学习 eBPF

eBPF 开发者教程与知识库：通过小工具一步步学习 eBPF 这是一个基于 CO-RE（一次编译，到处运行）的 eBPF 的开发教程，提供了从入门到进阶的 eBPF 开发实践，包括基本概念、代码实例、实际应用等内容。和 BCC 不同的是，我们使用 libbpf、Cilium、libbpf-rs、eunomia-bpf 等框架进行开发，包含 C、Go、Rust 等语言的示例。 本教程不会进行复杂的概念讲解和场景介绍，主要希望提供一些 eBPF 小工具的案例（非常短小，从二十行代码开始入门！），来帮助 eBPF 应用的开发者快速上手 eBPF 的开发方法和技巧。教程内容可以在目录中找到，每个目录都是一个独立的 eBPF 工具案例。 教程关注于可观测性、网络、安全等等方面的 eBPF 示例。 || #电子书

#电子书 《》这本教程旨在一步一步展示如何 从零开始 用 Rust 语言写一个基于 RISC-V 架构的 类 Unix 内核 。

#电子书 《》 这本教程旨在一步一步展示如何 从零开始 用 Rust 语言写一个基于 RISC-V 架构的 类 Unix 内核 。值得注意的是，本项目不仅支持模拟器环境（如 Qemu/terminus 等），还支持在真实硬件平台 Kendryte K210 上运行

开源技术教程：《动手开发一个Python小项目》（The Big Book of Small Python Projects）

开源技术教程：《动手开发一个Python小项目》（The Big Book of Small Python Projects） 书中收录了80多个Python项目，每个项目都是一个独立章节，其中包括项目实例、源码、进一步开发建议等内容。 书中每个项目代码量最多只有200多行，对新手友好，适合快速上手学习。 学完之后，便可以开始尝试，动手制作各类基于Python的数字艺术品、游戏、动画、数字计算等小工具。 (用来将你的代码与本书中的代码进行比较) | #Python #电子书

手把手教你训练你自己的AI歌手，最重要的一步来了。如何训练歌手的模型。这一步主要由两部分组成数据处理和模型训练。

手把手教你训练你自己的AI歌手，最重要的一步来了。如何训练歌手的模型。这一步主要由两部分组成数据处理和模型训练。 感谢各位的支持，下面是具体步骤 详细教程和文件下载可以看这里： 首先我们需要准备你训练的人的声音素材，尽量找质量比较高人声比较清晰的音频。 歌手的声音素材是比较好找的，因为他们的歌就是天然的素材，我们在训练的时候最少要准备30分钟以上的人声素材，一般一个小时到两个小时最好。但是声音的质量大于时间长度，不要为了凑数搞一些质量不那么好的素材。 在准备好足够的声音素材之后我们开始对素材进行处理，跟第一期一样，先把我们的素材转换为WAV格式，批量转换的话还是用格式工厂之类的本地软件比较快。 获取到我们个WAV格式素材之后，继续进行跟上个教程一样的步骤利用UVR去掉我们素材的伴奏以及混响之类的声音，只留下单纯的人声。 处理完成后扔掉分离出来的伴奏，只留下人声素材，整理好备用。类似我下图这样扔到一个文件夹里。 接下来我们要对处理好的人声文件进行分割，因为如果训练的时候每段文件过长的话容易爆显存。 这个时候就要用到下载文件里的【slicer-gui】这个软件了，它可以自动把声音素材分割成合适的大小。我们先打开slicer-gui，刚开始的参数按我的来就行。 把你你准备好的人声素材拖到【Task List】里面，在Output位置设置好输出文件夹的位置，然后点Start就可以开始分割了。 处理好的文件，基本上就是下面这个文件的样子，处理完成后在输出文件夹把文件从大到小排序，看一下最大的文件时多长的，分割完的素材每一段尽量不要超过15秒。不然有可能会爆显存。 如果你发现有几条素材比较大的话可以拖进slicer-gui里面重新分割一下，参数按我下面图片设置就行。 所有数据处理好之后，我们准备开始训练了首先需要把准备好的素材移动到so-vits-svcdataset_raw这个文件夹下，注意不要直接把素材放在dataset_raw文件夹里，拿个文件夹装好放进去，所有的目录不要有中文字符。 我们开始模型训练，运行so-vits-svc根目录的【启动webui.bat】打开Web UI界面，切换到训练Tab下面。然后点击识别数据集，这时候上面就会展示你数据集文件夹的名字，也会是你模型的名字。