截止今天，我们已经完成了一个基础阶段知识大方向框架的搭建，那么关于全栈开发基础知识的分享就暂告一段落。因为对于全栈开发来说，涉及的面广，对应的知识点也会很细，写一篇真正有干货的内容，以我一天一更的频率，质量肯定是无法保障的，前两天因为时间比较赶，对自己也算逼得紧，所以内容也不算好，没有达预期。这样的做法是不可持续的，也是对读者的不负责。所以后期关于开发的文章我会尽力写好，输出更好的内容给自己的读者。
接下来我这边就还是按照写作计划，继续分享一些其他有价值的内容，例如好用的软件以及开源项目的解析，结合AI开发的项目讲解等等，当然还是会在每天空余时间完善基础知识的分享，这是不会丢的，自己也是需要不断巩固基础的。
今天这边分享的是一个网站，也是一款阅读软件，如果对于学术有研究或感兴趣的话，这是一个好帮手，先给出网址：
代码语言：javascript复制https://pdf.hammerscholar.net/
为啥推荐呢，因为我们知道，一些细分领域，网上搜到的文章东拼西凑居多，而且有些文章也没有具体出处，没有相关背景。遇到自己行业领域的问题，想找到合适的答案就会迷失在搜索引擎中，而如果你会使用学术类工具查询的话，说不定就会事半功倍，有些文章的引用也是有依据可靠，对于提升自己的研究能力是非常有帮助的。而如果你看的是国外的论文，那么这款工具更加适合了，有学术词语的标注，可以多语言翻译，主要面对的也是计算机行业。最给力的是，这款软件近期更新了对话机器人，就是引入了chatgpt功能，对话式阅读体验感就上升了，当然如果有更好的工具，大家也别忘了推荐哦。
我们打开一篇关于devops的文章看一下，左边目录部分，中间是正文、左边是提示栏，下面就有一个问答式机器人。
我们来试一下这个智能对话功能：
不得不说，真的是非常好用，比如翻译功能：
选中文章内容就可以查看中文内容，不懂的还可以问旁边的机器人，这个学习效率就很高了，再也不怕读学术文章了。感兴趣的朋友赶快去试试吧！
还有讲讲今天部署一个开源类chatgpt踩的坑。
开源地址：
代码语言：javascript复制https://github.com/visual-openllm/visual-openllm因为之前我们部署的一部分所谓的开源类chatgpt应用，基本都是人家编译打包好的的东西，咱只是更换下api-key使用，基本无法自己定制化，今天看到仓库上这个项目，宣称是开源版的文心一言。
对于部署只给了一个python run.py,然后就去部署，心想无非就是去pip引入下需要的库。是我too young了。
装了一堆库，CUDA、anncoda然后再去倒腾nv驱动，后来发现因为默认调用集显报错，到这我觉得大家如果没有极大的兴趣，还是谨慎选择，毕竟有些开源项目人家大佬开源，默认你是已经准备好了所有的，并不面向小白。这玩意光准备环境还是有点难度的。我这边有空还会继续倒腾，后期再接着分享。
