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本文提供了大语言模型（LLM）学习的全面指南，涵盖官方资源、论坛、博客、论文、视频博主和下载模型等多个方面。重点介绍了OpenAI、Stability AI等前沿公司，以及Reddit、Hugging Face等社区资源。同时推荐了多个B站和YouTube上的知名AI教育频道，帮助读者获取最新的技术和实践经验。此资源指南定期更新，为AI学习者提供最新最全的学习路径。

pytest 中的 fixture 是一种强大的功能，允许在测试执行前设置状态或资源，并在结束后清理。支持不同作用域（function、class、module、session），并可通过 autouse 自动应用。

本文推荐一个简单易用的 C++11 线程池实现，支持任务排队、线程管理及等待任务完成等功能。示例代码展示了如何创建线程池并提交任务。

本文介绍了邮件系统的常见协议（SMTP、POP3、IMAP、MIME、S/MIME）及其适用场景，并推荐了 Python 中常用的邮件处理库，帮助开发者选择合适的工具进行邮件开发。

本文介绍了边缘函数（Edge Function）的概念及其在网络边缘执行计算逻辑的作用，包括降低延迟、提高性能、内容个性化、增强安全性和数据处理等。边缘函数采用分布式架构和无服务器计算模式，支持事件驱动和快速启动。文章还展示了其在动态内容生成、A/B 测试、内容缓存、API 网关和安全性增强等场景中的具体应用示例。