Tara 是一款用于备份和恢复 Zotero 配置的插件，功能包括备份已安装插件、CSL 文件、转换器、Locate 文件夹和 Zotero 配置及插件配置。使用方法是点击 Tara 图标创建备份，生成 ZIP 格式的备份文件。恢复时，选择备份文件并重启 Zotero。可以导出备份文件，方便在新电脑上恢复数据。 此外，Tara 支持在不同电脑上通过 Zotero 的同步功能进行备份和恢复，并且可以自定义“备份 Locate”设置。

深度学习研究必备网站：paperswithcode: 提供研究方向、算法模型、数据集和代码实现等信息。 Annotated Research Paper Implementations: 逐行解读知名模型的代码。 Deep Graph Library: 提供图神经网络的实现。

使用 Syncthing 在 Obsidian 笔记软件中实现全平台（包括 iOS 和 PC 端）同步的方案。Syncthing 是一个开源的 P2P 同步工具，可以实时同步文件，安全性高，速度快，且不限于 Obsidian，也可用于同步其他文件。详细介绍了 Syncthing 在 Windows 和 iOS 端的安装和配置方法，重点推荐了 iOS 端的 Synctrain 应用。最后，给出了自动化的配置流程，并通过快捷指令实现了 Obsidian 的自动同步。

新Linux (Ubuntu) 系统初始化配置步骤： 1. 更改主机名。 2. 更换国内系统源。 3. 更新系统常用软件包。 4. 启用 BBR 网络优化。 5. 启用虚拟内存。 6. 使用国内镜像安装 Docker。 7. 加强 SSH 防护（修改端口、禁止空密码）。 8. 安装 Web 服务 (Caddy)。 9. 更改系统语言为中文。 10. 配置系统时区为上海。 此外，提供了一些参考链接，包括 GitHub 加速下载、Docker 镜像加速服务和代理设置。 最后，还提到了其他优化建议，如 apt 镜像源配置、SSH 优化、fail2ban 防护等。

PyTorch深度学习的炼丹流程，包括模型操作（使用、修改、保存、加载），模型训练（数据集准备、加载、网络模型创建、损失函数、优化器、训练和测试步骤），以及GPU的使用（单卡和多卡）。此外，还提到了验证和准确率计算。 教程中提供了CIFAR10数据集的训练示例，并演示了如何使用TensorBoard进行可视化。最后，介绍了如何加载和验证训练好的模型，以及在不同设备间进行模型迁移。

讲解了神经网络的基本结构、常用层、损失函数和优化器。首先介绍了Module、卷积层、池化层、激活层等构成神经网络的基本元素，以及Sequential的使用。然后，讲解了损失函数如L1Loss、MSELoss和CrossEntropyLoss，以及反向传播和优化器（如SGD）的工作原理。最后，通过代码示例演示了如何构建、训练和优化一个简单的神经网络。

PyTorch中加载和处理数据的相关内容。首先，介绍了`Dataset`和`DataLoader`，前者定义了如何获取数据，后者用于加载数据和提供给网络。通过`MyData`类演示了如何自定义`Dataset`。接着，讲解了使用`TensorBoard`进行可视化，包括安装和使用`SummaryWriter`添加图片和标量数据。然后，介绍了`Transforms`用于图像变换，包括`ToTensor`、`Normalize`、`Resize`、`Compose`和`RandomCrop`等操作，并强调了关注输入输出类型。最后，介绍了`DataLoader`，演示了如何批量加载数据，并通过`TensorBoard`查看数据。

在Anaconda环境下配置PyTorch开发环境的步骤。 首先，安装Anaconda，使用conda创建和激活pytorch环境。 然后，根据是否有显卡选择合适的PyTorch安装命令。 接着，测试PyTorch是否安装成功。 此外，教程还介绍了PyCharm和Jupyter Notebook的配置方法，以及如何使用PyCharm调试conda环境。 最后，讲解了dir()和help()两个函数在PyTorch中的作用。