This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Every PDF
Делюсь с вами многофункциональным PDF-редактором — Every PDF. Полностью open-source, бесплатный и работает офлайн.
У него минималистичный и удобный интерфейс, а из функционала есть всё, что обычно нужно: добавление текста, вставка изображений, подпись, объединение и разбиение файлов, поворот страниц, наложение водяных знаков и многое другое.
Ключевые фичи:
🔸 Редактирование PDF: добавление текста, подписей, картинок и чекбоксов.
🔸 Разделение документов — по диапазону страниц или конкретным номерам.
🔸 Объединение PDF — drag-and-drop для склейки нескольких файлов.
🔸 Водяные знаки — кастомные текстовые и графические варианты.
🔸 Управление страницами — поворот и изменение порядка.
Доступны установочные пакеты для Windows и macOS — можно скачать прямо с релизов и сразу использовать. Отличный вариант для тех, кому нужен PDF-редактор с офлайн-режимом и сохранением приватности данных.
📁 Language: #HTML (36.9%), #C (27.2%), #Cpp (20.1%), #TeX (10.6%), #TypeScript (2.4%), #Roff (1.5%)
⭐️ Stars: 318
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Делюсь с вами многофункциональным PDF-редактором — Every PDF. Полностью open-source, бесплатный и работает офлайн.
У него минималистичный и удобный интерфейс, а из функционала есть всё, что обычно нужно: добавление текста, вставка изображений, подпись, объединение и разбиение файлов, поворот страниц, наложение водяных знаков и многое другое.
Ключевые фичи:
Доступны установочные пакеты для Windows и macOS — можно скачать прямо с релизов и сразу использовать. Отличный вариант для тех, кому нужен PDF-редактор с офлайн-режимом и сохранением приватности данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤3🌭2
PaperGuru
PaperGuru — первая примитивная система памяти, разработанная для LLM-агентов, работающих с долгосрочными задачами. В её основе лежит концепция Lifecycle-Aware Memory (LAM), формализованная через четыре аксиомы.
* 66,05% на PaperBench — на 30,21% выше лучшего опубликованного базового результата
* 94,66% по метрике качества контента на SurveyBench — прирост на 14,06% по сравнению с предыдущими работами
* 10 принятых рецензируемых публикаций на FSE 2026, ICML 2026, TOSEM, AEI и ICoGB
* Единый алгоритмический механизм, который одновременно поддерживает версионируемый контент, многосвязную релевантность (multi-hop relevance), ограниченную стоимость запросов и композицию с опорой на происхождение данных (provenance-grounded composition)
📁 Language: #TeX 81.6%
⭐️ Stars: 788
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
PaperGuru — первая примитивная система памяти, разработанная для LLM-агентов, работающих с долгосрочными задачами. В её основе лежит концепция Lifecycle-Aware Memory (LAM), формализованная через четыре аксиомы.
* 66,05% на PaperBench — на 30,21% выше лучшего опубликованного базового результата
* 94,66% по метрике качества контента на SurveyBench — прирост на 14,06% по сравнению с предыдущими работами
* 10 принятых рецензируемых публикаций на FSE 2026, ICML 2026, TOSEM, AEI и ICoGB
* Единый алгоритмический механизм, который одновременно поддерживает версионируемый контент, многосвязную релевантность (multi-hop relevance), ограниченную стоимость запросов и композицию с опорой на происхождение данных (provenance-grounded composition)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6