每日整理 AI、个人成长、一人公司、电商运营与内容营销方向的公开免费学习资源，保留原作者和原始链接。
了解如何使用 Visual Studio Code PostgreSQL 扩展中由 AI 提供支持的 Oracle 到 Azure Database for PostgreSQL 架构转换功能，以自动执行架构转换、验证暂存数据库中的结果，以及使用 GitHub Copilot 智能体 模式解析标记的项。
了解如何通过经过身份验证的客户端连接、基于组的消息传送、重新连接恢复和有界更新传递，在 AI 应用程序中借助 Azure Web PubSub 提供实时更新。
使用模型上下文协议服务器将 AI 助手连接到Azure Cosmos DB，使用代理工具包添加持久内存和多步骤检索，并为方案选择正确的工具。
了解如何使用 HTTP 规则、KEDA 缩放器和流量管理为 Azure 容器应用中的容器化应用程序配置自动水平缩放。
通过研究 Windows 容器和 Kubernetes 的核心原则，了解如何在 Azure Kubernetes 服务和 AKS 混合上部署、管理、监视和操作 Windows 容器。
在 Microsoft Foundry 中发现、评估和使用 Microsoft AI 模型。
探索Microsoft AI 模型进行推理、代码生成、语音、听录和图像生成。
32 个分集视频，合计约 14 小时，覆盖从零开始、全流程操作和多种漫剧制作环节。
15 个分集视频，覆盖从制作到上传红果的流程，并讨论审核规则和常见问题。
16 个分集视频，约 1 小时 32 分钟，从剧本、分镜、静帧、视频、配音到剪辑逐段拆解。
剪映官方创作学习入口，可查找视频剪辑、字幕、音频、调色和 AI 创作相关教程。
可灵官方维护的中文使用文档，适合配合漫剧教程学习图片、视频、动作控制等工具操作。
CC0 许可的中文精选目录，按编剧、分镜、角色资产、视频提示词和制作平台整理大量开源技能包。
MIT 许可的开源工作流，包含小说改编、剧本、角色设定、分镜和生图/生视频提示词，可配合 Codex 等智能体使用。
4 个分集视频，从初始设定、参考图制作到视频生成，适合先完整跑通一个漫剧案例。
MiniMax 官方中文使用指南，介绍 AI 图片、视频和设计工作流，可用于漫剧分镜与镜头素材制作。
8 个分集视频，约 44 分钟，演示剧本分镜、人物一致性、视频生成、配音和成片的完整流程。
MIT 许可的开源漫剧生产工具，集成剧本、分镜、角色资产、图像和视频生成，可本地部署并自行接入模型。
如果要使用自动化机器学习、MLflow 和负责任的 AI 仪表板比较模型，请选择此模块。
了解生成式 AI 应用程序的完整 GenAIOps 生命周期，从规划和提示管理到评估、通过托管训练进行模型微调，以及自动化测试、监控和生产中的追踪。
如果要通过在Azure 机器学习中使用扫描作业优化超参数来优化模型训练，请选择此模块。
如果要使用GitHub Actions和保护环境注册、部署、监视和回滚模型，请选择此模块。
如果要将笔记本转换为训练脚本、运行命令作业以及使用 MLflow 跟踪模型，请选择此模块。
如果要使用可重用组件和Azure 机器学习管道自动执行多步骤机器学习工作流，请选择此模块。
比较 Microsoft Foundry 中的训练方法，然后了解如何选择微调方法（SFT、RFT、DPO）、准备训练数据，以及配置和评估 AI 代理使用的模型的托管训练作业。
如果要设计机器学习训练解决方案并选择Azure 机器学习服务和计算，请选择此模块。
了解 Dynamics 365 Contact Center 互动语音响应 (IVR)。
了解实践经理如何支持成功的 Dragon Copilot实施和采用。
Learn best practices for creating workflows in the Dragon Copilot (physicians) library. Create workflows to help automate repetitive, multistep tasks with a single voice command, improving clinical efficiency.
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了解如何将 Microsoft Foundry 代理发布到 Microsoft Teams 和 Microsoft 365 Copilot，使用 Work IQ 访问工作区数据，以及测试集成代理。
构建可扩展的软件应用程序需要编写干净的代码，这种代码简单到任何开发人员都能理解。 在这篇文章中，我将解释并演示什么是干净的代码。然后，我将分享我最喜欢的代码整洁模式，用于构建现代敏捷应用程序。 我不会使用复杂的术语。我会用简单明了的 JavaScript 示例来展示核心概念。开门见山，这就是我的风格。 让我们开始吧。 目录 1. 坏代码的成本 2. 清洁编码者 vs. 混乱编码者 3. 如果你的代码一团糟，AI 也救不了你 🗑️
Google 的机器学习速成课程，包含短视频、图解、互动练习和真实案例。
了解如何使用 Microsoft Foundry 监视生成 AI 应用程序的性能。 本模块介绍如何跟踪关键指标，例如延迟和令牌使用情况，以便做出明智的经济高效的部署决策。
微软官方简体中文课程，覆盖机器学习、神经网络、计算机视觉与自然语言处理，提供课件、代码和练习。
介绍人工智能代理的基本概念、工具调用、规划、多智能体与生产实践，并提供示例代码。
无需编程基础的人工智能通识课程，重点解释 AI 能做什么、不能做什么及其社会影响。
几个月前我决定从零开始造一个 人工智能代理命令行工具——一个能像 Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI 那样在终端里读代码、执行命令、修改文件的工具。 一个能演示核心循环如何运作的最小 demo，只有 50 行代码。它能在终端里跟用户对话、按需调用工具读文件。但 demo 也仅限于演示循环本身——要让 agent 跑在生产环境里，外面还要包一层工程框架：上下文压缩、权限模型、流式输出、错误恢复等等。这篇文章讲的就是如何把这一层外围工程拆开来看——一个 人工智能代理命令行工具 从「能跑」到「能托付任务」之间，到底要补齐什么。 一、先看一个 50 行能跑的最小 agent 直接上代码。下面这段 TypeScript 用了 Vercel 的 AI SDK 和 DeepSeek 的模型，一共 50 行左右，已经是一个能在终端里和用户对话、能调用工具读文件的 agent： // hello-agent.ts import { deepseek } from '@ai-sdk/deepseek'
微软官方简体中文课程，涵盖提示工程、聊天应用、检索增强生成、向量数据库和负责任的人工智能。
巨量引擎官方公开课程，涉及短视频、直播、投放、素材、账号与电商经营。
英伟达官方自学培训入口，覆盖生成式 AI、深度学习、加速计算和数据科学等方向。
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以 1 至数小时为主的短课程，覆盖生成式 AI、Agent、RAG、提示工程和 AI 应用开发。
系统学习 Transformer、数据集、分词器、微调和模型共享，适合希望动手实践大模型的开发者。
短小、可实践的免费数据科学课程，覆盖 Python、Pandas、数据可视化、机器学习与生成式 AI。
OpenAI 官方学习资源入口，提供 AI 基础、提示使用、工作流和实际应用相关内容。
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了解如何规划和准备 GenAIOps 解决方案。
汇集高校在线开放课程与教学资源，可按学科和层次查找公开课程。
国家级终身学习平台，包含职业、生活、健康、数字素养和文化类公开学习资源。
麻省理工学院公开课资料库，可免费学习课程讲义、习题、视频和部分考试材料。
在过去的七年里，我一直负责 freeCodeCamp 的基础设施。现在我确信，经验丰富的开发者可以在保持代码质量的同时提升 3-4 倍的编码速度。这就是 AI 辅助开发能够提供的优势。简单来说，使用像 GitHub Copilot 这样的 AI 工具作为你的编码伙伴可以提高效率。它们可以建议代码、帮助你调试以及加快处理重复性任务。 为什么这很重要 传统编码时，你需要自己编写每一行代码、查找文档、弄清语法。有了 AI，你可以： * 专注于解决问题，而不是记住语法 * 通过实时看到优秀的代码示例更快地学习 * 快速构建项目而不牺牲质量 对于有经验的开发者来说，在 AI
介绍大脑学习机制、记忆、拖延、专注与练习方法的经典课程，适合建立长期学习习惯。
了解如何使用 Microsoft Foundry 计算器和 GitHub Actions 工作流为 AI 代理实现自动化评估。
公开课与知识视频聚合平台，覆盖大学课程、演讲、人文、科技和职业技能。
耶鲁大学公开课程，从心理学和神经科学角度讨论幸福感、习惯和行为改变。
汇集高校课程与公开讲座的中文学习平台，可按学科、能力和职业方向查找免费课程。
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2025 年对于全球 freeCodeCamp 社区来说是非常富有成效的一年。作为一个已经走过 12 个年头的社区，我们在各个方面都全速前进，比以往更加稳步推进。 今年，我们对新的全栈开发者课程进行了重大改进。这是 freeCodeCamp 课程的第 10 个版本，包含 7 个认证。在学习过程中，学习者将完成超过 100 个实践项目，并通过计算机科学理论的考试。 此外，在过去的一年里，freeCodeCamp 社区实现了： * 在 freeCodeCamp YouTube 频道上发布 129 个免费视频课程 * 在 freeCodeCamp 专栏上发布 45 本免费完整书籍和手册 *
围绕创业机会、商业模式、市场验证和增长展开的系统课程，适合一人公司早期阶段参考。
美国小企业管理局的免费商业学习平台，覆盖创业准备、计划书、融资、营销与经营管理。
了解 Work IQ 中的 Business Applications 如何将业务数据和组织指南引入 AI 体验，以帮助你了解情况、做出明智的决策和查看建议的操作。
面向小企业和创业者的免费课程与工作坊，主题包括商业计划、营销、财务和运营。
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2025 年对全球 freeCodeCamp 社区来说是精彩纷呈的一年。我们非常激动地以一系列圣诞礼物为这一年画上圆满句号： 1. freeCodeCamp Python 认证 2. freeCodeCamp JavaScript 认证（第 10 版） 3. freeCodeCamp 响应式 Web 设计认证（第 10 版） 4. freeCodeCamp 关系型数据库 + SQL 认证 5. 我们的 A2 级开发者英语认证 6. 我们的 B1 级开发者英语认证 7. 我们的 A1 级西班牙语课程（测试版） 8. 我们的 A1
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假设你想把源代码分享给一个电脑上没有安装 Go 的人。遗憾的是，这个人将无法运行你的应用。即使对方安装了 Go，由于你们的本地开发环境不同，应用的行为也可能有所差异。 那么，怎样才能把应用及其所需内容打包起来，让它在任何本地环境中都以相同的方式运行呢？这正是 Docker 的用武之地。 对于初学者来说，Docker 并不总是一个容易理解的概念。但一旦理解了它，我敢保证，你会觉得它非常有趣，甚至想把能接触到的每个应用都进行 Docker 容器化。 本文将以一个 Go 应用为例。这里讲解的容器化基本概念可以迁移到其他场景，因此不必过于担心使用其他语言开发的应用该如何进行 Docker 容器化。 我们将介绍如何仅使用 Docker、镜像和容器对 Go 应用进行容器化，如何使用 Docker Compose 在一个应用中设置多个容器，以及 Docker Compose 文件由哪些部分组成。 读完本文后，你将对 Docker、镜像和容器有基本的了解，并知道如何使用 Docker Compose 编排多个相互依赖的容器。 本文内容 1. 前置条件 2. 什么是 Docker
招聘合适的人选，往往从一项耗时的工作开始：筛选简历。如果你发布过职位招聘，一定体会过收件箱里有数百份申请，而你得花数小时手动审阅每份简历的烦恼。 本文将带你用纯 Python 搭建一个简历筛选系统，重点讲解核心编程概念和多进程的运用。你会创建一个自定义系统，通过将非结构化的简历文档转化为排名榜单，实现评估流程的自动化。 阅读完本指南后，你将能够： * 解析文档：使用 Python 从 PDF 和 DOCX 简历中提取文本 * 提取信息：从简历内容中识别技能与关键词 * 设计评分算法：用加权逻辑客观地为候选人排序 * 构建 Web 界面：使用 Streamlit 完成 * 部署应用：在 Streamlit Cloud 上部署应用，供公众访问 按照本教程操作，你将构建一个能在几秒内处理数百份简历的工具。 源代码见 GitHub 仓库 [https://github.com/abdultalha0862/Resume_Parser_Project] 目录 * 前置要求 * 项目概览 * 系统如何工作 *
了解如何编写适用于 AI 辅助开发工具的明确规范和要求。
Canva 官方设计学习入口，覆盖版式、配色、演示文稿、社交媒体设计与视觉表达。
Figma 官方设计与协作学习资料，涵盖界面设计、原型、设计系统、团队协作和交付流程。
freeCodeCamp 社区刚刚发布了我们新的 A1 专业中文课程的前几个章节。你现在可以利用这些内容开始学习中文。 每一章都包含数百个互动任务，旨在帮助你自信地迈出学习中文的第一步。 新的 A1 专业中文课程是怎样的？ 在这个 A1 专业中文课程中，你将学习中文的基础知识。这将遵循欧洲共同语言参考标准（CEFR）的 A1 要求。我们专注于在专业环境中特别有用的词汇。 课程包含多个模块，包括热身、学习、练习、复习和测验，以确保你真正理解了一个模块再进入下一个。 热身是准备部分，为模块的主要内容提供背景。 热身中的任务将向你介绍新词汇，或复习你已经学习过并将在当前模块中使用的内容。 下面是在课程中你将会遇到的一个示例。 每个任务都有一个相应的问题，帮助你练习内容。如果你不知道如何回答问题或需要更多细节，你可以查看解释部分。 在热身之后，你将进入学习 部分。在这里，你会看到你新学的单词在实际中的应用！你将聆听短片段的独白或对话，并回答关于它们的问题，以确保你理解它们的含义以及它们在真实对话中的使用方式。在必要时，你还将在这里学习一些理论。 课程中还包含填
营销、销售、客户服务、内容运营与客户关系管理方向的免费课程，部分课程提供认证。
每条数据管道在编写任何代码之前，都要做出一个根本选择：是按照计划分批处理数据，还是在数据到达时持续处理？ 这个选择——批处理还是流式处理——会决定下游所有环节的架构。你使用的工具、能对数据时效性作出的保证、错误处理的复杂程度，以及运行整套系统所需的基础设施，都直接取决于这个决定。 选错的代价很高。本来使用批处理就足够，却搭建了流式处理管道的团队，最终不得不为一个原本不需要复杂方案的问题维护复杂的基础设施。 而在实际用例需要实时处理时仍然搭建批处理管道的团队，往往会在最糟糕的时刻才发现两者之间的差距——例如利益相关者问起，为什么数据看板已经落后了六个小时。 本文将介绍批处理管道和流式处理管道究竟是什么、两者在架构和权衡方面有何不同，以及如何使用 Python 实现这两种模式。读完本文后，你将掌握一套清晰的判断框架，可以为遇到的任何数据工程问题选择合适的方案。 前置知识 为了顺利理解本文内容，请确保你具备以下基础： * 有编写 Python 函数和使用模块的实践经验 * 熟悉 pandas DataFrame 和基本的数据操作 * 大致了解 ETL 管道的作用——抽取（e
YouTube 官方创作者学习资源，覆盖选题、拍摄、音频、频道增长、数据分析和变现。
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下面这个程序先限制自身，然后尝试读取两个文件： without landlock: read /etc/hostname ok read /tmp/secret.txt ok with landlock, /etc allowed: read /etc/hostname
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Mozilla 提供的 Web 开发学习路线和模块，适合从 HTML、CSS、JavaScript 到项目实践逐步学习。
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