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系統設計面試的資料庫分片

*揭露:這篇文章包含附屬連結;如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務,我可能會獲得補償。* [![資料庫分片的類型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/42ob2tziqrlt820gdsy7.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) image\_credit -[設計大師](https://bit.ly/3pMiO8g) 朋友們大家好,在這個資料驅動的世界中,有效處理大量資料的能力對於企業和組織來說至關重要。 傳統的整體資料庫往往難以跟上現代應用程式和服務的需求,並成為效能瓶頸。 這就是**資料庫分片發揮**作用的地方,它為**水平擴展資料提供了強大的解決方案。** 如果你不知道什麼是Sharding?分片是一種資料庫架構技術,它將大型資料庫劃分為更小、更易於管理的部分,稱為“分片”,分佈在多個伺服器上。 每個分片都包含資料的子集,它們一起形成完整的資料集。這種方法透過分配工作負載、減少延遲和啟用並行處理來增強效能和可擴展性。 分片對於處理大規模應用程式和高流量系統特別有用,確保沒有單一伺服器成為瓶頸,並提高資料庫系統的整體效率和可靠性。 過去,我討論過常見的系統設計問題,例如[API 網關與負載平衡器](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)、[水平與垂直擴展](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)、 [正向代理與反向代理](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5),在這份全面的**資料庫分片指南**中,您將了解資料庫分片,探索其概念、優點、實施策略和實際用例。 分片也是系統設計面試的重要議題,因為 因為它展示了對如何處理大規模資料並提高系統效能和可擴展性的理解,這是開發人員的關鍵技能和經驗。 在這些面試中,通常會評估候選人設計能夠有效管理高流量和大量資料的系統的能力。分片展示了分散式系統、資料庫管理的知識以及解決潛在瓶頸和故障點的能力。 它反映了候選人設計彈性、高效能和可擴展架構的能力,這是在現實場景中建立強大且高效的軟體系統的關鍵技能。 順便說一句,如果您正在準備系統設計面試並想深入學習系統設計,那麼您還可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**Design Guru**](https://bit.ly/3pMiO8g) 、 [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) 、 [**Educative**](https://bit.ly/3Mnh6UR)和[**Udemy**](https://bit.ly/3vFNPid)等網站,這些網站有許多很棒的系統設計課程,這裡有一個很好的系統設計 Exponent 的面試備忘單,以快速修改面試的基本系統設計概念。 [![軟體設計面試備忘錄](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k3i7ytpm4lzhad3dclk5.png)](https://bit.ly/3cNF0vw) ***PS 繼續閱讀直到最後。我有一份獎金給你。*** 用於系統設計的資料庫分片 ------------ 現在,我們來了解一下什麼是資料庫分片?為什麼需要它以及它如何幫助擴展您的應用程式。我們還看到不同類型的資料庫分片,例如基於哈希和基於範圍的分片。 目錄 1. 介紹 2. 什麼是資料庫分片? 3. 為什麼要分片?對可擴展性的需求 4. 資料庫分片如何運作? 5. 分片策略 6. 挑戰和考慮因素 7. 現實世界的用例 8. 實施資料庫分片 9. 最佳實踐 10. 結論 一、簡介 ---- 在當今資料驅動的世界中,企業和組織被大量資訊淹沒。有效管理和處理這些資料是傳統整體資料庫難以應對的挑戰。 隨著用戶群的成長、應用程式工作負載的增加以及對即時分析的需求的飆升,對可擴展資料庫解決方案的需求變得至關重要。 > 這就是資料庫分片作為實現水平可擴展性的強大工具的作用。 [![資料庫分片概述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gx9climi3dpc0fpgie24.png)](https://bit.ly/3Mnh6UR) --- 2.什麼是資料庫分片? ----------- **資料庫分片是一種資料庫架構策略,用於跨多個資料庫執行個體或伺服器分割和分佈資料。**術語“分片”是指整個資料集的分區或子集。 每個分片獨立運作並包含一部分資料。透過將資料分佈在多個分片上,系統可以實現水平可擴展性,從而能夠處理更大的資料量和更高的工作負載。 分片對於資料集快速成長或高吞吐量要求的應用程式尤其有利,例如社交媒體平台、電子商務網站和遊戲應用程式。 它使這些應用程式能夠跨多個伺服器或叢集分配資料庫負載,從而防止任何單一資料庫伺服器成為瓶頸。 這是一個**簡單的圖表,將資料庫分片解釋為水平擴展:** [![什麼是資料庫分片](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*Dmb3LCxTWjyGj_uYjEGnHA.png)](https://bit.ly/3P3eqMN) --- 3. 為什麼要進行資料庫分片?對可擴展性的需求 ----------------------- 現在,讓我們看看為什麼需要資料庫分片 ### 3.1.單體資料庫中的可擴展性挑戰 傳統的整體資料庫在可擴展性方面有其限制。在整體架構中,所有資料都儲存在單一資料庫執行個體中。 隨著資料量和使用者負載的增加,單體資料庫可能面臨幾個挑戰: - **效能瓶頸:**單一資料庫伺服器可能成為效能瓶頸,導致查詢回應時間緩慢且應用程式停機。 - **儲存有限:**單一伺服器的儲存容量有限,難以處理超大資料集。 - **垂直擴展成本**:透過升級硬體進行垂直擴展可能成本高昂,而且回報遞減。 - **複雜性:**管理大型整體資料庫可能很複雜且容易出錯,需要大量維護和最佳化。 ### 3.2.解決方案:透過分片實現水平可擴展性 資料庫分片透過將資料分佈在多個分片上(每個分片駐留在單獨的資料庫伺服器或叢集上)來解決這些可擴展性挑戰。這種方法有幾個優點: - **提高效能:**分片將資料庫負載均勻分佈在多個伺服器上,從而提高查詢效能和回應能力。 - **無限的可擴展性:**隨著資料的成長,可以加入新的分片,從而實現近乎無限的可擴展性。 - **成本效益:**與不斷升級單一伺服器相比,分片是一種經濟高效的解決方案。 - **高可用性**:分片可以提高容錯性和可用性,因為一個分片的故障不會影響整個系統。 這是資料庫的水平分片和垂直分片的樣子 [![如何使用分片擴充資料庫](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*0j0DLUHN8EeykY-XxVSzJA.png)](https://medium.com/javarevisited/top-3-system-design-cheat-sheets-templates-and-roadmap-for-software-engineering-interviews-53012952db28) --- ### 4. 資料庫分片如何運作? 資料庫分片背後的核心思想是將資料分成更小的、可管理的部分,稱為分片。每個分片都是一個獨立的資料庫子集,用於儲存整個資料集的一部分。 分片可以分佈在多個資料庫伺服器或叢集\*\*,從而實現並行處理並提高效能。 以下是資料庫分片工作原理的進階概述: ![資料庫分片如何運作?](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*1FCBTWUliqTM-VYNcd_YHA.png) 您可以看到資料庫分片提供了一種邏輯方法來將資料等級分割到多個伺服器和叢集上。 ### 4.1.資料分割區 分片的第一步是決定如何對資料進行分區。有幾種常見的分區策略,我們將在下一節中詳細探討。 分區策略的選擇取決於應用程式的要求和資料分佈。 ![資料分割區](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:375/1*jsHUuhNxK-goazpSQUfAMg.png) ### 4.2.片鍵 **分片鍵**是用來決定特定資料屬於哪個分片的欄位或屬性。選擇合適的分片鍵至關重要,該鍵可以在分片之間均勻分佈資料,以防止熱點(分片接收的流量明顯多於其他分片)。 ### 4.3.資料分佈 一旦對資料進行了分區並選擇了分片鍵,資料就會分佈在可用的分片中。分發過程可以自動化,通常涉及分片機製或服務,根據分片鍵將資料路由到正確的分片。 ### 4.4.查詢路由 當對資料庫進行查詢或請求時,查詢路由器或協調器會根據分片鍵決定要查詢的分片。涉及多個分片的查詢可能需要結果的協調和聚合。 ### 4.5.聚合 在某些情況下,可能需要聚合多個分片的查詢結果才能產生最終結果。這種聚合可以發生在應用程式層級或透過專用聚合層。 ### 4.6.資料一致性 確保分片之間的資料一致性是分片的關鍵方面。兩階段提交或最終一致性等技術用於維護資料完整性。 [![資料庫分片完整指南](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:497/1*ZVrIULaZsBFrzfEeoO63IQ.png)](https://www.java67.com/2019/09/top-5-courses-to-learn-system-design.html) --- 5. 分片策略 ------- 選擇正確的分片策略對於分片資料庫系統的成功至關重要。選擇取決於資料的性質、存取模式和可擴展性要求。以下是一些常見的分片策略: ### 5.1.基於範圍的分片 基於範圍的分片涉及根據分片鍵中特定值範圍對資料進行分區。例如,如果您要對客戶資料進行分片,則可以使用基於範圍的策略,其中每個分片包含姓氏以特定字母開頭或屬於特定範圍的客戶。 當資料分佈不均勻且您希望將相關資料保留在一個分片中時,基於範圍的分片非常有用。 以下是[DesignGuru.io](https://bit.ly/3pMiO8g)基於範圍的分片範例: [![基於範圍的資料庫分片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3j4ttcmk6e1oifbd4sr6.png)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 5.2.基於哈希的分片 基於雜湊的分片使用雜湊函數將分片鍵映射到特定分片。這種方法在分片之間均勻分佈資料,有助於避免熱點。 當資料存取模式不可預測或您想要確保資料均勻分佈時,基於雜湊的分片特別有效。 以下是[DesignGuru.io](https://bit.ly/3pMiO8g)在資料庫上基於哈希的分片範例: [![基於哈希的分片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hoks5uj5825fjwo9zd6m.png)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 5.3.基於目錄的分片 基於目錄的分片維護一個中央目錄,將分片鍵對應到對應的分片。此目錄有助於將查詢有效地路由到適當的分片。但是,它可能會引入單點故障。 基於目錄的分片適用於需要對分片分配保持高度控制的場景。 這是[DesignGuru.io](https://bit.ly/3pMiO8g)的基於目錄的分片範例 [![基於目錄的分片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s8691g3i2seemih5in0p.png)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 5.4.地理分片 在處理基於位置的資料(例如使用者位置)時,地理分片是相關的。資料根據與分片鍵關聯的地理區域進行分區。 此策略對於具有地理分佈的使用者或資料的應用程式很有價值。 正如他們所說,一張圖片勝過 1000 個單詞,這是來自[**Architecture Notes**](https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/)的漂亮圖表,它解釋了不同類型的資料庫分片 ![資料庫分片策略](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*_X8CwmkPPT1JLyiwSN6ZlQ.jpeg) 信用 --- <https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/> --- 6. 挑戰和考慮 -------- 雖然資料庫分片提供了顯著的好處,但它也帶來了一系列挑戰和考慮因素: 6.1.資料遷移 在分片之間遷移資料可能非常複雜且耗時。正確的規劃和工具對於確保遷移過程順利進行至關重要。 6.2.備份與復原 管理備份並確保跨多個分片的資料復原需要仔細的規劃和強大的備份解決方案。 6.3.查詢複雜度 涉及來自多個分片的資料的查詢的實施和最佳化可能很複雜。應用程式程式碼可能需要處理查詢路由和結果聚合。 6.4.資料一致性 在分片環境中維護資料一致性可能具有挑戰性。開發人員需要考慮分散式事務、衝突解決和最終一致性等因素。 6.5.監控和擴展 有效的監控和擴展策略對於確保分片資料庫的健康和效能至關重要。辨識效能瓶頸並根據需要加入新分片至關重要。 ![資料庫分片的挑戰與注意事項](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*GXRq3DgwsPpvG72EDUkX2Q.png) --- 7. 資料庫分片的實際用例 ------------- 資料庫分片適用於可擴展性和效能至關重要的各種現實場景。讓我們探討一些值得注意的例子: 7.1.社群媒體平台 Facebook、Twitter 和 Instagram 等社群媒體平台處理大量用戶生成的內容,包括貼文、圖像和影片。分片使這些平台能夠有效地分發和管理用戶資料。 7.2.電子商務網站 電子商務網站面臨著劇烈的流量波動,尤其是在促銷活動期間。分片幫助他們處理增加的負載並提供無縫的購物體驗。 7.3.遊戲應用 線上遊戲應用程式通常需要即時互動和低延遲回應時間。分片可確保遊戲資料的分佈以獲得最佳效能。 7.4.金融服務 金融機構每天處理大量的交易資料。分片允許他們擴展資料庫以處理負載,同時保持資料完整性。 ![MongoDB 中的資料庫分片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c5rwxxozvp46xalmhu8r.png) --- 8. 如何實現資料庫分片? ------------- 實施資料庫分片需要仔細的規劃和執行。以下是涉及的步驟: 8.1.評估與規劃 首先評估應用程式的可擴展性要求和資料分佈模式。選擇合適的分片策略和分片鍵。 8.2.資料庫設計 設計資料庫架構以適應分片。定義資料如何跨分片分區和分佈。 8.3.分片實施 實施分片機製或使用適合您選擇的策略的分片資料庫系統。跨分片分佈現有資料。 8.4.查詢路由 發展一種查詢路由機制,根據分片鍵將查詢定向到適當的分片。如有必要,處理查詢聚合。 8.5。資料一致性 實施資料一致性機制,例如分散式交易或最終一致性,以維護資料完整性。 8.6。測試與優化 徹底測試分片資料庫系統,優化查詢並監控效能。根據需要擴展系統。 讓我告訴你一個秘密,分片還可以讓你的資料庫更快: ![分片如何使資料庫更快](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a4xuebb3yiyfkg4bebaz.png) --- ### 9. 資料庫分片最佳實踐 若要充分利用資料庫分片,請考慮遵循以下最佳實務: - **選出正確的分片鍵:** 選擇能夠均勻分佈資料並避免熱點的分片鍵。 - **監控和規模**: 持續監控分片資料庫的運作狀況和效能。隨著資料的成長加入新的分片。 - **備份和災難復原:** 實施強大的備份和復原程序來保護您的資料。 - **資料遷移:** 仔細規劃資料遷移並使用高效率的工具和流程。 - **查詢最佳化:** 優化分片環境中的查詢效能。 - **資料一致性:** 了解並實施適合您的應用程式的資料一致性模型。 而且,如果您需要備忘單,這裡有[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN)提供的一份不錯的資料庫分片備忘單,可幫助您快速修改關鍵分片概念 [![資料庫分片備忘單](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wgf23bifr1mvth1hol9j.jpg)](https://bit.ly/3P3eqMN) --- ### 系統設計訪談資源: 而且,這裡列出了最佳系統設計書籍、線上課程和練習網站,您可以查看這些內容,以便更好地為系統設計面試做好準備。這些課程中的大多數也回答了我在這裡分享的問題。 1. [**DesignGuru 的 Grokking 系統設計課程**](https://bit.ly/3pMiO8g):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 2. [**《系統設計面試》作者:Alex Xu**](https://amzn.to/3nU2Mbp) :這本書深入探討了系統設計概念、策略和麵試準備技巧。 3. Martin Kleppmann 的[**「設計資料密集型應用程式」**](https://amzn.to/3nXKaas) :綜合指南,涵蓋了設計可擴展且可靠的系統的原則和實踐。 4. [LeetCode 系統設計 標籤](https://leetcode.com/explore/learn/card/system-design):LeetCode 是一個受歡迎的技術面試準備平台。 LeetCode 上的系統設計標籤包含各種練習問題。 5. GitHub 上的[**「系統設計入門」**](https://bit.ly/3bSaBfC) :精選的資源列表,包括文章、書籍和影片,可幫助您準備系統設計面試。 6. [**Educative 的系統設計課程**](https://bit.ly/3Mnh6UR):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 7. **高可擴展性部落格**:該部落格包含有關高流量網站和可擴展系統架構的文章和案例研究。 8. **[YouTube 頻道](https://medium.com/javarevisited/top-8-youtube-channels-for-system-design-interview-preparation-970d103ea18d)**:請參閱「Gaurav Sen」和「Tech Dummies」等頻道,以取得有關係統設計概念和麵試準備的富有洞察力的影片。 9. [**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) :Alex Xu 的一本現場書籍和課程,用於系統設計面試準備。它包含《系統設計訪談》第一捲和第二卷的所有內容,並將隨即將推出的第三卷進行更新。 10. [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) :一個專為面試準備的網站,特別是針對亞馬遜和谷歌等 FAANG 公司,他們還有很棒的系統設計課程和許多其他材料,可以幫助您破解 FAAN 面試。 [![如何為系統設計做準備](https://media.dev.to/cdn-cgi/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fkqv3p46jmw5qc0newuiu.jpg)](https://bit.ly/3P3eqMN) image\_credit - [ByteByteGo](https://bit.ly/3P3eqMN) 請記住透過參與實際專案和參加模擬面試將理論知識與實際應用結合。不斷的練習和學習無疑會提高你在系統設計面試中的熟練程度。 --- ### 10. 結論 這就是關於**資料庫分片及其工作原理的**全部內容。資料庫分片是實現水平可擴展性以及處理大量資料和高工作負載的強大策略。 透過跨多個分片分佈資料,組織可以提高效能、確保高可用性並滿足現代應用程式的需求。 然而,**分片並不是萬能的解決方案**,並且有其自身的一系列挑戰和考慮因素。正確的規劃、仔細的實施和遵守最佳實踐是成功分片的關鍵。 隨著資料量和複雜性不斷增長,掌握資料庫分片技術對於企業和開發人員來說變得越來越重要。 獎金 --- 正如承諾的,這是給你的獎金,一本免費的書。我剛剛找到一本新的免費書籍來學習分散式系統設計,您也可以在 Microsoft 上閱讀它 --- [https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT -eBook-設計分散式系統.pdf](https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf) ![學習分散式系統的免費書籍](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:317/0*ICrIesz1fT-KtmUZ.png) --- 原文出處:https://dev.to/somadevtoo/database-sharding-for-system-design-interview-1k6b

不是💩,這裡是如何編寫真正好的提交訊息(提示:這不僅僅是加入 commit-lint)

- **更新建置文件** - **修復依賴陣列** - **重構** - **修復測試** - *最有名的:***更新README.md** (感謝Github🤦) 這些是......我在上個月實際看到的一些令人驚嘆的提交訊息。 👀 而且......其中一些也存在於我們的程式碼庫中。 有點尷尬。我知道。 😅 但這是不行的🙅,理想情況下我想讓世界擺脫這些。 > ### “當然,無論如何。即使讀完這篇博客,我也不認為任何事情都會改變。” 為了改變一切,我需要讓你**相信**: - 這帶來了您可以感覺到或測量到的真正差異 - 這對其他人產生影響(稍後可能會歸因於您) > ### “好吧,繼續吧。我該怎麼做,我能從中得到什麼?” 寫得好的提交訊息有一些明顯的好處: ### **1. 🧑‍💻更容易除錯** `git blame`使我們非常容易理解為什麼要引入更改,並且可以更輕鬆地向作者詢問相關問題。 **`git blame`**並不是除錯過程中使用的第一個工具,但對於與業務邏輯相關的**複雜問題**,它是一個特別在大中型公司中**發揮作用的工具**。有些程式碼只是引發了這樣一個問題:“為什麼要這樣寫?”或「這最初是為了解決什麼目的?」。有些問題的答案不在於工程,而在於產品決策。寫這篇文章的作者最有可能知道其中涉及哪些決定。 ![無上下文偵錯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w3q6uby1ilrqoiixsds5.png) 當然,即使不需要花俏的訊息`git blame`也會告訴你提交的作者。那為什麼是這篇文章的這一部分呢? 因為身為作者,您多久會記得**您 6 個月前寫的投稿正在做什麼**?特別是當它有像“重構”這樣的提交訊息時?**運氣不好吧?** 我見過更有經驗的開發人員編寫了非常有用的提交訊息。我認為他們中的一些人做得有點過頭了,但這裡有一個粗略的例子: ``` Fix crash on login screen due to null pointer exception. - Checks for null values before accessing user profile data - Adds unit test to cover this scenario - Issue linked: BUG-5678 ``` 也許有點太多了,但如果不是很明顯的自動對焦就太糟糕了。 現在,當我需要除錯該領域的問題時,能夠為作者和上下文`git blame`可能是我的救星。 *我這麼說是充滿信心的,因為我曾經在 Uber 既是給予者,也是接受者。* **這有一個嚴重的額外好處,當您閱讀此部落格時,您可能會高估這一好處:** - 為您和您的團隊節省時間,減少挫折感 **在沒有上下文的情況下進行除錯是痛苦的。**甚至不是那種你可以說「殺不死你的,會讓你更強大」的情況。因為它只會讓你感到沮喪。 你知道的。你的團隊知道這一點。這就是為什麼你試圖了解是誰引入了「那個錯誤」並與他們交談,卻發現他們兩年前離開了公司。祝你好運。 🤝 這樣,您就留下了一份遺產,**讓人們深情地記住您,**並希望他們能再次與您合作。 > **“如果我使用合併或壓縮提交怎麼辦?”** > *有些人對他們有強烈的支持或反對意見。* > *我要說的是,合併提交有助於在一定程度上包含提交中包含的 PR 上下文,但如果寫得不好,單一提交本身可能沒有太多與之關聯的上下文。* > *而且由於 PR 可能涉及各種不同的更改,這些更改一起工作以發布功能,並且構成更改可能有自己的上下文以這種方式編寫,因此壓制它們可能會有效地混淆所有上下文,從而很難從提交歷史記錄。* > ***但無論哪種方式都可以寫出功能完善的軟體。**只要你和你的團隊都同意你的合併 PR 的方式對你來說是可行的,並且問題最少,我是誰,我會干涉嗎?* ### **2. 🔍 更輕鬆的程式碼審查** 如果您的組織不太關心讓程式碼審查變得輕鬆,也不讓它感覺像是一件苦差事,**那麼您需要與您的員工分享這一點**: {% 嵌入 https://dev.to/middleware/the-senior-engineers-guide-to-the-code-reviews-1p3b %} 現在,更好的提交訊息如何幫助程式碼審查? 根據[Middleware 的](https://github.com/middlewarehq/middleware)分析資料,成熟程式碼庫(活躍的倉庫,經過其設定階段)中的平均 PR 可以**約為 300 行**。 有很多行。大多數這些更改都不會發生在同一個文件中。他們也不應該。 **300 行位於可讀文件的上限**(儘管這不是一成不變的規則)。 這幾乎可以保證這些 PR 中會提供不同類型的更改,這些更改需要組合在一起才能提供所需的功能。 如果您因任何原因無法建立較小的 PR,**則可以在同一 PR 中進行較小的提交**。使每個提交都包含最小的邏輯隔離更改,以便提交訊息可以充分解釋其包含的內容。因為您也不想編寫一段長的提交訊息,所以您需要建立一個足夠小的提交,大約 50-60 個字元可以解釋其內容。 現在,審閱者可以**透過提交來審查你的 PR 提交,**而不必跟進你的所有事情,或者想知道為什麼某些東西是這樣寫的(如果他們這樣做,他們將不得不問你\[作者\],你知道嗎? ![有意義的提交訊息](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mhchgf489srffox2x8nd.png) ### **3. 🚀 更好的發行說明!** 或者,如果您沒有準確產生“發行說明”,那麼它仍然是專案歷史的**更好文件**! 具體來說,Github 還允許您**根據提交**自動**產生專案的發行說明**。很多人會查看發行說明來了解新版本包含哪些修復或功能。 請參閱[React 程式碼庫](https://github.com/facebook/react/releases)的發布部分,並查看每個發布說明有多少反應! ![反應發行說明](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bbsdve9uyj84h3ajwevw.png) 明確**發布說明對人們很重要**。透過編寫良好的提交,您可以節省編寫發行說明的精力。 最後... ### **4. 👥 鼓勵整個團隊更好的實踐** ![使用路克的力量](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5y102iefuj5xzm2pdu2s.png) 當團隊成員看到編寫良好的提交訊息的好處時,他們很可能會效仿。這可以導致整個團隊採用更嚴格的程式碼提交方法,從而鼓勵清晰和精確的文化。這就是讓**SDE1 的思考和行為像 SDE2 一樣**的東西。 這是此類提交的另一個範例: ``` Update permissions routing layer to handle subroutes independently. - TKT-1234 - The permissions routing logic was previously coupled with its nested routes - This change will allow you to move subroutes to any other parent route without also having to make any changes to how the permissions for that subroute are defined ``` 在多人處理同一個專案的環境中,一致且詳細的提交訊息可以協調每個人的理解和期望,**減少潛在的衝突**和誤解,而不需要太多時間來阻止上下文共享。 當然,如果您能夠成為團隊或組織中更好的承諾訊息的擁護者,您會很樂意獲得由此帶來的任何好處,不是嗎? 👀 **能夠異步工作的團隊,才是能夠有效率地工作的團隊。**沒有人希望你的團隊在這樣的事情上遇到瓶頸。 👌 總結一下 ---- 好的提交訊息會帶來巨大的收益。 💪 為您和您所屬的團隊帶來收益。 更少的除錯時間、更少的挫折時刻、更好的文件、自動發行說明等。 作為所有這些改進的副作用,您甚至可能會注意到更快的程式碼交付、更少的審核等待時間、更少的返工週期! 繼續!您所帶來的所有效率改進都值得稱讚! *並且確切了解使用[中介軟體](https://github.com/middlewarehq/middleware)等生產力智慧工具為您的團隊帶來了多少收益!* 🚀 {% 嵌入 https://github.com/middlewarehq/middleware %} --- 原文出處:https://dev.to/middleware/not-heres-how-to-write-actually-good-commit-messages-hint-its-not-just-adding-commit-lint-j2i

GraphQL、REST 和 gRPC 之間的區別

*揭露:這篇文章包含附屬連結;如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務,我可能會獲得補償。* [![GraphQL、REST 和 gRPC 之間的區別](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j0rpasf3053dewpovmo4.png)](https://bit.ly/3pMiO8g) image\_credit -[設計大師](https://bit.ly/3pMiO8g) 開發者們大家好,如果您正在準備編碼面試以及系統設計和微服務面試,您還應該準備 REST、GraphQL 和 gRPC 等內容,例如**REST、GraphQL 和 gRPC 之間有什麼區別?** ,這也是程式設計面試的熱門議題之一。 之前,我討論了[API 網關與負載平衡器](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)、[水平與垂直擴展](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)、 [正向代理與反向代理](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5)之間的區別以及[**JWT、OAuth 和 SAML 之間的區別**](https://medium.com/javarevisited/difference-between-jwt-oauth-and-saml-for-authentication-and-authorization-in-web-apps-75b412754127),在本文中,我將分享我對REST、 GraphQL 的想法,和 gRPC,這三種用於建立 Web API 的流行通訊協定。 它們用於允許不同的軟體元件透過網路相互通信,例如[微服務可以使用 REST 在它們之間進行同步通訊](https://medium.com/javarevisited/how-microservices-communicates-with-each-other-synchronous-vs-asynchronous-communication-pattern-31ca01027c53)。 這些協議都有自己的優點和缺點,了解它們之間的差異不僅從技術面試的角度很重要,而且對於為您的專案選擇正確的協議也很重要。 在本文中,您將了解**REST、GraphQL 和 gRPC 之間的差異**。您將了解每個協議背後的核心概念、它們的優點和缺點,並提供一些何時使用每個協議的用例。 讀完本文後,您應該更了解哪種協議最適合您的專案要求。 順便說一句,如果您正在準備系統設計面試並想深入學習系統設計,那麼您還可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**Design Guru**](https://bit.ly/3pMiO8g) 、 [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) 、 [**Educative**](https://bit.ly/3Mnh6UR)和[**Udemy**](https://bit.ly/3vFNPid)等網站,它們有許多很棒的系統設計課程 [![如何回答系統設計問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fehiytzxrwt4g89ubwfm.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) 我們將首先進行一些介紹,然後深入研究它們中的每一個,然後再次回顧它們的差異,以便您清楚地了解它們的優點和缺點以及何時使用它們。 [REST](https://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer)代表表述性狀態傳輸,它是一種流行的協議,用於建立透過 HTTP 公開資料和功能的 Web 服務。 它基於 HTTP 協定和一組約束,定義如何辨識和定址資源以及如何對這些資源執行操作。 另一方面, [**GraphQL**](https://graphql.org/)是 Facebook 開發的 API 查詢語言。它允許客戶端準確指定他們需要的資料,並且伺服器僅使用該資料進行回應。 GraphQL 的建立是為了解決 REST 的缺點和限制,因此它提供了一種更靈活、更有效的從伺服器獲取資料的方式,因為客戶端可以在單一請求中請求多個資源。 而且, [gRPC](https://grpc.io/)是一種用於建立 API 的高效能開源協定。它使用**Google 的 Protocol Buffers**作為資料格式,並提供對串流和雙向通訊的支援。 gRPC 由於其效能和對多種程式語言的支援而經常用於[微服務架構](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-microservices)中。 現在我們知道它們是什麼,讓我們深入研究它們。 --- 什麼是 REST?什麼時候使用它? -------------- 正如我所說,REST(表述性狀態傳輸)是一種用於設計分散式應用程式(尤其是基於 Web 的 API)的架構風格。 [RESTful API](https://javarevisited.blogspot.com/2018/02/top-5-restful-web-services-with-spring-courses-for-experienced-java-programmers.html)使用 HTTP 方法(例如 GET、POST、PUT、DELETE)對 URL(統一資源定位器)辨識的資源執行 CRUD(建立、讀取、更新、刪除)操作。 > > 如果您了解 HTTP,那麼您就了解 REST。 REST 還依賴**無狀態的客戶端-伺服器架構**,其中來自客戶端的每個請求都包含伺服器完成請求所需的所有訊息,而無需維護會話狀態。 以下是 REST 是不錯選擇的一些場景: 1. **當您需要透過 API 公開資料和服務時,**因為 REST 是一種流行且完善的協議,用於建立可供其他應用程式和服務輕鬆使用的 API。 2. **當您需要支援多種平台和程式語言時,**因為 REST 依賴標準 HTTP 方法和資料格式,因此它可以被多種程式語言和平台使用。 3. **當您需要支援快取時,**因為REST支援緩存,這可以提高效能並減少網路流量。 4. 當您需要建立簡單、輕量級的 API 時 5. 當您需要支援大量資源時 此外,了解 HTTP 方法對於設計 REST API 非常重要。您可以進一步查看[**REST API 設計、開發和管理**](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Frest-api%2F)課程,以了解 REST API 設計、開發和管理。 [![何時使用 REST API](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*X-VfQ3bf6WL-tcb9C8J7DA.png)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Frest-api%2F) 總體而言, **REST 是一種靈活且廣泛採用的協議**,對於許多類型的 API 來說都是不錯的選擇。 然而,它可能不是所有場景的最佳選擇,特別是那些需要即時更新或更複雜的查詢和資料操作的場景。 在這些情況下,其他協定(例如 GraphQL 或 gRPC)可能更合適。 --- 什麼是 GraphQL?什麼時候使用它? -------------------- GraphQL 是一種 API 查詢語言,由 Facebook 於 2012 年開發,並於 2015 年作為開源專案發布。 GraphQL 允許客戶端定義他們所需的資料結構,並且伺服器可以準確地回應該資料,而無需任何不必要的資料。 它通常用作 RESTful API 的替代方案,特別是在客戶端需要對傳回的資料進行細微控制的情況下。 以下是 GraphQL 是不錯選擇的一些場景: 1. 當您想要減少網路流量時,GraphQL 允許客戶端準確指定他們需要的資料,這可以減少透過網路傳輸的不必要的資料量。 2. 當您需要支援各種客戶端時,因為 GraphQL 支援強類型查詢,這可用於確保客戶端以他們理解的格式接收正確的資料。 3. **當您需要支援即時更新時**,因為 GraphQL 支援透過訂閱進行即時更新,這允許客戶端在更新可用時立即接收更新。 4. 當您需要支援複雜的查詢和資料操作時:因為GraphQL允許客戶端使用簡單的語法執行複雜的查詢和資料操作操作,例如過濾、排序和聚合。 5. 當您需要支援版本控制時,因為 GraphQL 透過允許客戶端指定他們在請求中使用的架構版本來支援版本控制,這樣隨著架構隨時間的發展,可以更輕鬆地保持向後相容性。 總的來說,GraphQL 是一個強大且靈活的協議,對於資料細粒度控制和即時更新很重要的場景來說,它是一個不錯的選擇。 但是,**它可能比 RESTful API 需要更多的設定和配置,**特別是當您使用多種程式語言或平台時。 您可以進一步查看[**GraphQL by Example**](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=CuIbQrBnhiw&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fgraphql-by-example%2F%3FcouponCode%3DLEADERSALE24A)和[GraphQL with React: The Complete Developers Guide](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=CuIbQrBnhiw&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fgraphql-with-react-course%2F%3FcouponCode%3DLEADERSALE24A)以了解有關 GraphQL 及其使用方法的更多資訊。 這也是一個很好的圖表,突出顯示了**REST 和 GraphQL 查詢之間的差異:** [![何時使用 GraphQL](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/0*7uX0fDc7ROg3OgjF.png)](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=CuIbQrBnhiw&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fgraphql-by-example%2F%3FcouponCode%3DLEADERSALE24A) --- 什麼是 gRPC?什麼時候使用它? ----------------- 現在讓我們看看什麼是 gRPC 以及它提供什麼? gRPC 是 Google 開發的一個高效能、開源的遠端過程呼叫 (RPC) 框架。 它使用Protocol Buffers作為介面描述語言,支援多種程式語言,可以輕鬆建構跨不同平台和環境的分散式系統。 以下是 gRPC 是不錯選擇的一些場景: 1. **當您需要高效能和高效率時,**因為 gRPC 使用二進位協定並支援串流傳輸,這可以使其比其他協定更快、更有效率,特別是在高延遲或低頻寬連線上。 2. 當您需要支援多種程式語言時,因為 gRPC 支援多種程式語言,包括 Java、C++、Python 和 Go,可以輕鬆建立跨不同平台和環境的分散式系統。 3. 當您需要支援即時更新時,因為 gRPC 支援雙向流,這允許伺服器即時向客戶端發送更新。 4. **當您需要處理大量資料時,**因為 gRPC 使用 Protocol Buffers,它比 JSON 或 XML 等其他資料格式更有效率、更緊湊,使其成為處理大量資料的不錯選擇。 5. 當您需要建立微服務或分散式系統時,因為 gRPC 提供了一個強大且靈活的框架,用於建立可以水平擴展並處理大量流量的微服務和分散式系統。 總體而言,gRPC 是一個強大且高效的協議,對於效能、效率和即時更新很重要的場景來說,它是一個不錯的選擇。 但是,**與 RESTful API 等其他協定相比,它可能需要更多的設定和配置**,特別是當您使用多種程式語言或平台時。 您可以進一步查看[Protocol Buffers 3 完整指南 \[Java、Golang、Python\]](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fprotocol-buffers%2F)和[gRPC \[Java\] 大師班:建立現代 API 和微服務](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fgrpc-java%2F),以了解有關 gRPC 和 Google Protocol buffer 的更多資訊。 這是一個很好的圖表,突出顯示了 REST、gRPC 和 GraphQL 請求之間的區別 [![REST 和 GraphQL 之間的區別](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*o4TgSCCvQgyE0OKsVSgQwg.png)](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fprotocol-buffers%2F) image\_credit --- [https://medium.com/@LadyNoBug/grpc-vs-rest-vs-others-5d8b6eaa61df](https://medium.com/@LadyNoBug/grpc-v-s-rest-v-s-others-5d8b6eaa61df) --- GraphQL、REST 和 gRPC 之間的區別 ------------------------- 現在您已經了解什麼是REST、gRPC 和GraphQL 以及它們的工作原理,以下是REST、GraphQL 和gRPC 之間的主要區別(以點格式表示),記住它們的主要特徵以及何時在專案中使用它們: ### REST: - 代表代表性狀態轉移 - 使用 HTTP 方法(GET、POST、PUT、DELETE)執行 CRUD 操作 - 以結構化格式傳送資料,通常是 JSON 或 XML - 不同資源可以有多個端點 - 客戶端收到回應中指定的所有資料,即使他們不需要全部資料 - 支援緩存,但管理起來可能很複雜 - 完善且廣泛採用,提供大量工具和文件 ### 圖形語言: - 允許客戶準確指定他們需要什麼資料,並僅接收該資料 - 使用單一端點存取多個資源 - 擁有自己的查詢語言,允許複雜的資料取得和操作 - 可以支援透過訂閱即時更新 - 在某些情況下比 REST 更有效率,特別是對於頻寬有限的行動設備 - 與 REST 相比,快取可以更細粒度且更易於管理 - 比 REST 需要更多的設定和配置,並且可能需要更多的專業知識才能有效使用 ### 遠程過程呼叫: - 代表帶有 Google 協定緩衝區的遠端程序呼叫 (RPC) - 使用二進位資料代替 HTTP 進行通信 - 支援串流資料即時更新 - 使用協定緩衝區進行序列化,這比 JSON 或 XML 更有效率 - 可以跨不同的程式語言使用 - 專為微服務之間的高效能、低延遲通訊而設計 - 比 REST 需要更多的設定和配置,並且可能需要更多的專業知識才能有效使用 - 互通性可能不如 REST 或 GraphQL,因為它不是基於 HTTP 這裡還有一個很好的表格,突出顯示了 REST、GraphQL 和 gRPC 之間的區別,您可以使用它來快速複習: [![REST、GraphQL 和 gRPC 之間的區別](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*USJRkl5JS0IT90RqwMEopA.png)](https://javarevisited.blogspot.com/2022/04/difference-between-graphql-and-rest-api.html) 還值得注意的是,**這些協議並不相互排斥,並且可以組合使用它們以利用它們的不同優勢。** 例如,您可能對大多數 API 使用 REST,但對某些資源密集型查詢使用 GraphQL,或使用 gRPC 在微服務之間進行通信,同時對外部 API 用戶端使用 REST 或 GraphQL。 --- ### 系統設計訪談資源: 而且,如果您正在準備系統設計面試,那麼這裡有一些最佳系統設計書籍、線上課程和練習網站的精選列表,您可以查看這些內容,以便更好地準備系統設計面試。 1. [**DesignGuru 的 Grokking 系統設計課程**](https://bit.ly/3pMiO8g):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 2. [**《系統設計面試》作者:Alex Xu**](https://amzn.to/3nU2Mbp) :這本書深入探討了系統設計概念、策略和麵試準備技巧。 3. Martin Kleppmann 的[**「設計資料密集型應用程式」**](https://amzn.to/3nXKaas) :綜合指南,涵蓋了設計可擴展且可靠的系統的原則和實踐。 4. [LeetCode 系統設計 標籤](https://leetcode.com/explore/learn/card/system-design):LeetCode 是一個受歡迎的技術面試準備平台。 LeetCode 上的系統設計標籤包含各種需要練習的問題。 5. GitHub 上的[**「系統設計入門」**](https://bit.ly/3bSaBfC) :精選的資源列表,包括文章、書籍和影片,可幫助您準備系統設計面試。 6. [**Educative 的系統設計課程**](https://bit.ly/3Mnh6UR):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 7. **高可擴展性部落格**:該部落格包含有關高流量網站和可擴展系統架構的文章和案例研究。 8. **[YouTube 頻道](https://medium.com/javarevisited/top-8-youtube-channels-for-system-design-interview-preparation-970d103ea18d)**:請參閱「Gaurav Sen」和「Tech Dummies」等頻道,以取得有關係統設計概念和麵試準備的富有洞察力的影片。 9. [**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) :Alex Xu 的一本現場書籍和課程,用於系統設計面試準備。它包含《系統設計訪談》第一捲和第二卷的所有內容,並將隨即將推出的第三卷進行更新。 10. [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) :一個專為面試準備的網站,特別是針對亞馬遜和谷歌等 FAANG 公司,他們還有很棒的系統設計課程和許多其他材料,可以幫助您破解 FAAN 面試。 [![如何為系統設計做準備](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kqv3p46jmw5qc0newuiu.jpg)](https://bit.ly/3P3eqMN) image\_credit - [ByteByteGo](https://bit.ly/3P3eqMN) #### 結論 這就是**REST、GraphQL 和 gRPC 技術之間的差異。**簡而言之,REST 是一種用於建立Web 服務的流行協議,受到HTTP 的啟發並充分利用HTTP 提供的功能,而GraphQL 是一種查詢語言,允許客戶端準確指定他們需要從伺服器獲取哪些資料。 它的建立是為了解決 REST 的缺點,因此如果您正在努力維護 REST API,那麼它絕對是一個可行的選擇。 另一方面, **gRPC**是一種高效能、開源協議,常用於微服務架構。 這些協定中的每一個都有不同的用途,並且它們都可以一起使用,為 Web 應用程式提供全面且高效的通訊系統。 --- 原文出處:https://dev.to/somadevtoo/difference-between-graphql-rest-and-grpc-58bl

10 個工程博客,免費成為系統設計英雄

簡介: ------- 系統設計基本上是您想要建造的系統的藍圖。它是定義系統架構、元件和介面以滿足某些特定需求的過程。系統設計是軟體開發行業的熱門話題之一,在技術面試中被廣泛詢問,學習這項技能將保證你的加薪。 ![唐納川普說系統設計就是金錢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/26gmdveo1ak1y0r752cn.gif) 在這篇文章中,我將分享十大系統設計工程博客,這些博客將幫助您免費成為系統設計大師 [字節字節 Go 博客](https://blog.bytebytego.com/) ------------------------------------------ Byte Byte Go 是一家教育科技新創公司,專注於提供系統設計主題的培訓和課程,幫助您像專業人士一樣在系統設計面試中取得好成績。 Byte Byte go 可以認為是學習和掌握系統設計技能最好的學校之一。 他們使用互動式動畫影片、心智圖、備忘錄等分解了複雜的系統設計主題,這將幫助您輕鬆掌握系統設計。無論您是系統設計新手還是想跟上當前行業標準,Byte Byte Go 都是您的必去之選 ![位元組GO博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ffpgu7maxrhb2jbejve5.png) [谷歌研究](https://research.google/blog/?page=1&) --------------------------------------------- 谷歌是世界上最受歡迎、最高效的搜尋引擎之一。他們每天在其平台上處理數十億用戶和請求。 Angular、Flutter、Android、Google Cloud、Firebase 等 Google 產品是幾乎每個開發人員都使用的一些關鍵技術。谷歌研究平台擁有廣泛的軟體開發主題,包括機器學習、軟體系統、硬體和架構、分散式和平行系統,這個平台是軟體開發人員學習和研究各種主題的隱藏寶石 ![谷歌研究](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3jwp16grrttt33g44eg1.png) [Dropbox 技術博客](https://dropbox.tech/) ------------------------------------- Dropbox 是一家美國科技公司,為各種用例提供儲存解決方案和其他軟體產品。他們每天也處理數百萬個請求,然後管理和擴展大型軟體基礎設施。在這裡您可以探索各種主題,例如基礎設施、前端開發、安全性、行動應用程式開發等。 ![投遞箱技術博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gdp43crv099kww6yl8ls.png) [Netflix 科技部落格](https://netflixtechblog.com/) --------------------------------------------- Netflix 是全球最受歡迎、最成功的 Ott 巨頭之一,每天處理數百萬用戶和請求。您可以關注 Netflix 工程博客,了解從視訊串流、微服務到機器學習和人工智慧等各種主題。如果您在 Ott 行業工作或計劃在視訊串流技術之上建立一些東西,您必須關注 Netflix 技術部落格以供參考。 ![Netflix 科技部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2trw7unayy4uett3cri0.png) [優步工程博客](https://eng.uber.com/) ------------------------------- 優步是世界上最受歡迎、也有望成為最大的線上計程車服務提供者之一。優步也涉足線上食品配送領域。我將 Uber 工程部落格放入此列表的原因是因為您會在他們的部落格中找到一些最重要的主題,例如使用地圖和位置來提供服務。使用地理位置資料是軟體工程中最重要的主題之一,電子商務和物流等最常見的工業部門非常依賴這些訊息,以便他們能夠盡快交付產品或服務。如果您是軟體產業中從事地理位置或導航技術工作或計劃使用這些技術建立某些東西的人,那麼 Uber 工程部落格是您必須查看的內容 ![優步工程博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m1kwwqi4orz3cunyeo9p.png) [元工程博客](https://engineering.fb.com/) ------------------------------------ Meta(原 Facebook)是世界上最大的社群媒體巨頭,也是最受歡迎的用於建立使用者介面的 JavaScript 函式庫(即 React.js)的創辦人和維護者。除此之外,幾乎所有流行的社交媒體應用程式(包括 facebook、instagram、whatsapp、threads 等)都歸他們所有。元工程博客包含廣泛的軟體工程主題,如網絡和移動開發、基礎設施系統、影片技術、AR 和 VR 技術等。 VR 科技 ![元工程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d8mba756nkk0q9fnsy4t.png) [Stripe 工程博客](https://stripe.com/blog/engineering) -------------------------------------------------- Stripe 是最受歡迎的提供支付相關解決方案的公司之一。大多數線上企業和電子商務網站都使用 stripe 來處理付款、訂閱和發票,即使我也使用 stripe 來存取客戶的付款。 Stripe Engineering 部落格涵蓋了廣泛的主題,您可以探索這些主題,例如使用機器學習進行詐欺偵測、用於響應式和互動式支付介面的 UI 和 UX 相關主題、應用程式安全性等等。因此,如果您正在從事支付工作或計劃建立與處理支付相關的東西,您一定要查看 Stripe 工程部落格作為參考。 ![Stripe 工程博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5g8eoq6f2puv2nkekfxy.png) [亞馬遜工程博客](https://aws.amazon.com/blogs) --------------------------------------- 亞馬遜工程博客 亞馬遜是世界上最大的電子商務巨頭,不僅如此,它還擁有亞馬遜網路服務(最大的雲端服務供應商)、亞馬遜Prime(最受歡迎的OTT巨頭之一)、有聲故事平台亞馬遜音樂等等。多的。 Amazon Engineering 部落格涵蓋了廣泛的主題,包括容器和 Kubernetes、雲端模式和架構、機器學習和 Amazon 人工智慧技術,以解決複雜的業務挑戰。因此,如果您打算使用 AWS 建立下一個應用程式或整合 Alexa 等亞馬遜技術,那麼亞馬遜工程部落格是您必須查看的地方。 ![亞馬遜工程博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a07bwfp2rsebvi180cnl.png) [微軟開發部落格](https://devblogs.microsoft.com/) ------------------------------------------ 微軟是美國最受歡迎的科技巨頭之一,擁有最常用的作業系統 Windows、用於建立極快企業應用程式的點網框架、Bing 搜尋引擎、copilot(最高效的人工智慧工具之一)、最大的程式碼共享、託管和版本控制平台GitHub、Azure雲端平台(最大的雲端服務提供者之一)。 Microsoft 工程部落格包含廣泛的主題和教程,還包括 Windows、azure、機器學習和人工智慧、dot net 框架。如果您打算使用 Microsoft 技術建立下一個應用程式或軟體,那麼您必須關注它 ![微軟開發部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y10tc92q65czuks6cidk.png) [蘋果開發者新聞](https://developer.apple.com/news/) -------------------------------------------- 蘋果是世界上最大的科技巨頭之一,也擁有最受歡迎的Mac作業系統和IOS(iPhone作業系統)。 MacBook 和 iPhone 擁有非常龐大的用戶群,因此大多數新創公司和企業也為 Mac 和 IOS 用戶打造產品。 Apple 開發者新聞主要包含與IOS、Swift(建立本機IOS 和Mac OS 應用程式的唯一語言)、Swift UI(Apple UI)相關的主題,以及一些與C++、Kubernetes 等主題相關的主題。正在計劃的人要為 iOS 或 Mac OS 用戶建立軟體,開發者新聞是您必須參考的。 ![蘋果開發者新聞](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8ewo1tt4046wgom5d8hy.png) 結論 -- 在本文中,我討論了 10 個您必須查看的工程博客,以提高您的系統設計技能。如果您關注每個博客,那很好,但我建議您必須僅根據您將使用的堆疊或您正在處理的行業類型來查看那些博客 --- 原文出處:https://dev.to/kumarkalyan/10-engineering-blogs-to-become-a-system-design-hero-for-free-20ee

建立出色的 GitHub 開發人員作品集。

在軟體開發領域,有效地展示您的工作以及您編寫的程式碼至關重要。作品集網站是開發人員展示其技能、專案和貢獻的絕佳方式。增強您的作品集的一種創新方法是整合 GitHub 統計資料,它可以提供有關您的編碼活動和貢獻的即時見解。 為了幫助其他開發人員實現這一目標,我從頭開始建立了一個新網站,重點介紹您的 GitHub 作品。該網站是使用 NextJS 和 Tailwind CSS 建立的,它從您的 GitHub 個人資料和工作中獲取所有資料。 *本文將逐步引導您完成設定過程,並且還將為您提供 GitHub 連結。* **這是即時預覽:**[即時預覽網址](https://github.abusaid.me/) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fi8nc8kwy5vn42vk70zr.png) **步驟01:** 使用[GitHub 連結複製](https://github.com/said7388/github-portfolio.git)儲存庫並將目錄變更為 github-portfolio。 ``` git clone https://github.com/said7388/github-portfolio.git cd github-portfolio ``` **步驟02:** 現在使用`npm`或`yarn`安裝所有套件。 ``` npm install # or yarn ``` 安裝完所有套件後,現在根據您的情況更改`data/user-data.js`上的所有資料。例如: ``` export const userData = { githubUser: 'said7388', devUsername: "said7388", github: 'https://github.com/said7388', facebook: 'https://www.facebook.com/abusaid.riyaz/', linkedIn: 'https://www.linkedin.com/in/abu-said-bd/', twitter: 'https://twitter.com/said7388', stackOverflow: 'https://stackoverflow.com/users/16840768/abu-said', leetcode: "https://leetcode.com/said3812/", resume: "https://drive.google.com/file/d/1eyutpKFFhJ9X-qpQGKhUNnVRkB5Wer00/view?usp=sharing", skills: ['React', 'NextJS', 'Redux', 'Express', 'NestJS', 'MySql', 'MongoDB', 'Postgres', 'Docker', 'AWS'], timezone: '+6' }; ``` **步驟03:** 如果您想使用 Google Analytics,請從`.env.example`檔案建立新的`.env`檔案並提供值。 `.env`文件如下: ``` NEXT_PUBLIC_GTM = "" ``` **步驟04:** 現在 GitHub 作品集網站已準備好運作。您可以使用`npm`或`yarn`執行它。 ``` npm run dev # or yarn dev ``` 如果您喜歡這個 GitHub 組合專案,您可以考慮在[GitHub 儲存庫](https://github.com/said7388/github-portfolio)上給它一顆星。 您可以在 Linkedin 上與我聯絡: <https://www.linkedin.com/in/abu-said-bd/> > 免責聲明:在這個儲存庫中,我使用了一些開源 API。所有積分均歸這些儲存庫的擁有者所有。 --- 原文出處:https://dev.to/said7388/build-an-awesome-github-developer-portfolio-54ka

為什麼你應該自行託管一切

在當今的數位時代,似乎一切都是基於訂閱的。如果您不支付服務費用,您可能會透過觀看廣告或向不一定將您的最佳利益放在心上的公司提供個人資料來獲利。網路已成為一個被污染的空間,我們的線上活動被追蹤並出售給最高出價者。 大多數公司都試圖利用人類行為來獲取利潤。 但有一種方法可以收回控制權:自託管。 **中心化的問題** 當您使用 Netflix、Facebook、Dropbox 或 Microsoft Office 360 等流行服務時,您是將資料委託給沒有義務保證其隱私或安全的公司。這些公司經常在未經您同意的情況下收集和出售您的資料以實現利潤最大化。這種資訊的集中化創造了一種監視狀態,我們的線上活動受到監視和分析以獲取商業利益。在某些情況下,您需要支付兩次費用:使用資料和錢包。現在,當你的儲存庫突然被用來訓練人工智慧模型(如果你有機會使用 Github)時,這種情況比以往任何時候都更加明顯。 **替代方案:家庭實驗室伺服器** 自託管不僅僅是將資料從一個集中位置移動到另一個位置;這是關於掌控您的數位生活。透過設定家庭實驗室伺服器,您可以儲存文件、與他人通訊以及存取您喜歡的服務,而無需依賴第三方公司。借助家庭實驗室伺服器,您可以完全控制您的資料,並確保其保持隱私和安全。為了實現這一目標,您需要非常可靠的 NAS(例如 Synology)或微型 PC(例如 Intel NUC)。不幸的是,Raspberry Pi 無法做到這一點,除非您執行最多 4 個輕量級容器。 **成本比較** 雖然設置家庭實驗室伺服器可能需要投入時間和金錢,但從長遠來看,它通常更具成本效益。例如: - 雲端服務 x4:每月 10 美元 x 12 個月 x 4 = 480 美元 - Intel NUC 或 Synology NAS:約 300-500 美元(取決於您選擇的選項) 因此,根據您的情況和您目前訂閱的服務數量,家庭實驗室的費用將在大約一年內收回! 當然,這還需要時間成本和所需的維護,但透過正確的設置,這可以是最少的努力。 **HomeLab 可能的解決方案** 正如我所提到的,最好的選擇並不是那麼昂貴,您所需要的只是一台微型電腦。以下是符合基於 docker 的可靠家庭實驗室的良好選項的清單: - [Intel Nuc 11 i-7,32GB RAM,1TB](https://amzn.to/4aRU8R3) 550 美元 - 堅實的起點,具有相當多的儲存空間和大量 RAM。 - [Intel Nuc 11 i-7,裸機](https://amzn.to/4bUQy9C)390 美元 - 無內存,無存儲選項,如果您想從頭開始自行升級 - [Intel NUC 11、Celeron N5105、8GB RAM、256GB SSD](https://amzn.to/3KgLkZW) 240 美元 - 低預算選項,我知道 - 它是具有相同 RAM 量的 RPi 5 的兩倍,但說實話 - 你無法擴展 Raspberry Pi - [Raspberry Pi 5,8GB](https://amzn.to/4bVYpDY) 95 美元 - 為了完成。您仍然需要購買 SD 卡。但你至少可以在上面設定 Pi.Hole 和 Pi.Alert。 - [Synology 2-Bay NAS DS223,2GB RAM,無盤](https://amzn.to/3Kjwpy2)250 美元 - 適合那些更重視儲存空間而不是運算能力的人。正如你所看到的,與 NUC 相比,它的 RAM 並不多。 - [Synology DS723 2-Bay、2GB RAM、8TB 儲存](https://amzn.to/3Kjwpy2)990 美元 - 更強大的機器,具有相當穩定的 CPU,但仍在 2GB RAM 範圍內。有些版本甚至預先安裝了 docker。 總的來說,正如您所看到的,IntelNUC 可能看起來是更具成本效益的解決方案,但是NAS 有其自身的優勢,通常附帶預先安裝的作業系統和管理器,您可以在其中自行部署docker。 **使用 Docker 輕鬆部署** 設定家庭實驗室伺服器不一定是一項艱鉅的任務。我們需要的是我們機器上的 ubuntu 或 debian 作業系統。 透過 Docker 或 Podman 等容器化平台,您可以輕鬆部署和管理您的服務,而無需廣泛的技術專業知識。在初始設定和 ssh 暴露到本機網路後,您甚至不再需要連接顯示器和鍵盤,除非再次升級整個系統! 您可以在以後的文章中閱讀我是如何做到的。但目前,我們的設定還需要一步。 **開源社群** 開源社群正在蓬勃發展,許多自架服務都是建立在這些協作努力之上的。現在,我們比以往任何時候都更有大量的開源軟體「就在 GitHub 上」。 其中許多軟體都為 docker 提供了簡單的一行設定。 docker 最好的一點是,你不必擔心依賴關係。知道他們最好的是什麼嗎?因為它們是開源的,這意味著您也可以貢獻自己!您缺少一項功能嗎?您發現了錯誤並修復了它嗎?建立拉取請求、報告、貢獻!這就是開源社群蓬勃發展的原因。透過建立家庭實驗室環境,沒有什麼可以阻止您建立自己的 Docker 託管工具! **結論** 自行託管和執行家庭實驗室從未如此簡單。不久前,我正在執行 Proxmox 並為我需要的一切建立 VM。問題是,虛擬機器佔用大量資源,如果沒有 RACK,它們非常不可靠,除非您進行滲透測試並且需要 3-4 個環境。帶有 docker 的單一作業系統使其變得更加容易!透過自架網站一切,您將享受許多其他好處: - **隱私**:您的資料保持私密且安全,遠離窺探。您擁有自己的資料,而不是第三方。 - **控制**:您可以完全控制正在執行的內容。您擁有伺服器。除了您之外沒有人可以存取該伺服器。 - **靈活性**:您可以選擇最適合您需求的服務和軟體,而不必局限於特定的生態系統。如果需要,您可以將它們整合起來,也可以將它們分開。 - **財務效益**:從長遠來看,自託管比依賴訂閱制的服務更具成本效益。 在資料成為新貨幣的時代,是時候重新掌控我們的線上活動了。自託管一切提供了資訊集中化的強大替代方案,並提供了一種確保您的數位生活保持私密、安全和靈活的方法。立即加入自託管運動,開始收回您的數位主權! --- 原文出處:https://dev.to/sein_digital/why-you-should-self-host-everything-2f31

可以使用 Python 和 AI 建構的 25 個專案

今天,我們將介紹 25 個可以使用 Python 和 AI 模型建構的副專案。 大多數專案都會有生產級程式碼,因此您可以學到很多東西。 我們開始做吧! --- [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ------------------------------------------------------------------------- ![打字](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wd10iiofzmt4or4db6ej.png) 大多數初始專案都會使用 Taipy,所以讓我們討論一下這個概念的用例。 Taipy 是一個開源 Python 庫,可用於輕鬆的端到端應用程式開發,具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 需要明確的是,Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 關鍵是性能,而 Taipy 是最佳選擇。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具,但在處理大型資料集時,其效能可能會顯著下降,這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面,Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy,您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。 ![大資料支持](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xnvk0tozn0lgj083rzcb.gif) Taipy 有許多整合選項,可以輕鬆地與領先的資料平台連接。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7yv31uir3erina587zp8.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 他們還使用分散式運算提高了效能,但最好的部分是 Taipy,它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容,因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 ![用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xdvnbejf9aivxmqsd3hx.png) 另一個有用的事情是,Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。 ![太皮工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kc1umm5hcxes0ydbuspb.png) 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構,您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難,但 Taipy 提供了 10 多個演示教程,其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。我將詳細討論其中一些專案! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wigid2aokt6spkkoivr.png) 這些用例非常驚人,所以一定要檢查一下。 Taipy 在 GitHub 上有超過 8,500 個 Star,並且處於`v3.1`版本,因此它們正在不斷改進。 https://github.com/Avaiga/taipy Star Taipy ⭐️ --- 1.[實時污染儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/pollution_sensors/) ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用工廠周圍的感測器測量空氣品質的用例,展示 Taipy 儀表板流資料的能力。 資料在另一台伺服器上產生並透過 WebSocket 發送到此 Taipy 應用程式。 然後 Taipy 處理資料並將其顯示在儀表板上。 當收到新資料時,儀表板會即時更新。 ![即時污染儀表板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a0i6pm0ggx6yb655uvd1.png) 如果您想要有關可視化資料流的教程,請查看[有關多線程的文件](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/tips/multithreading/)。 它討論瞭如何建立發送者腳本和接收者腳本,包括套接字參數等。 它涉及到前端和後端的概念。 查看[現場演示](https://realtime-pollution.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-realtime-pollution Star 即時污染儀表板 ⭐️ --- 2.[詐欺檢測](https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection) -------------------------------------------------------- Taipy 應用程式可分析信用卡交易以偵測詐欺行為。 ![詐欺檢測演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v90fuimlplxuj4llp1zb.png) 它顯示信用卡交易清單。 用戶可以選擇一個日期範圍來預測詐欺。 然後,該應用程式將使用 XGB 模型將潛在的詐欺交易標記為紅色或黃色。 用戶可以選擇一個交易來查看模型預測的解釋,以及客戶的其他交易。 ![詐欺檢測演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8odxbhc9h3z3vzm4i4yk.png) 使用者還可以選擇模型的閾值。閾值是模型輸出,高於該閾值的交易將被視為詐欺。使用者可以根據顯示的混淆矩陣並透過查看誤報和漏報交易來選擇模型。 ![詐欺檢測演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s8ri5h0ky5zie53g2wk7.png) 查看[現場演示](https://fraud-detection.taipy.cloud/Transactions)。 https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection 明星詐欺偵測 ⭐️ --- 3.[新冠儀表板](https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard) --------------------------------------------------------- 這裡使用 2020 年的 Covid 資料集。 頁面顯示有關 COVID-19 的不同圖表和資訊。還有一個預測頁面來預測傷亡人數。 該應用程式包括四個部分,如下所示: > ✅ 國。 - 特定國家/地區的 COVID-19 統計資料。 - 在累積資料視圖和密度資料視圖之間輕鬆切換。 - 用於動態資料探索的互動式長條圖。 - 餅圖顯示病例分佈(確診、復健、死亡)。 ![國家](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j22qqjmpd39qwwb4it4o.png) > ✅ 地圖。 透過動態可縮放顏色編碼地圖直觀地展示 COVID-19 的影響。 ![地圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4ngdy1pkmujgdel1rz81.png) > ✅ 預測。 透過為不同的預測日期和不同的國家建立場景來產生 COVID-19 預測。 這會分別使用 ARIMA 模型和線性迴歸模型產生 2 個不同的預測(橘色的預測\_x 和綠色的預測\_y)。 透過指定名稱、指定預測日期、選擇國家/地區並點擊「提交」按鈕繼續來啟動新場景。 您可以在“結果”部分的“場景”選項卡中存取它。 ![預測](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8idl5ys0zhkztexujcmh.png) > ✅ 世界。 全球 COVID-19 統計資料透過折線圖和圓餅圖進行匯總。透過更改`Absolute`和`Relative`之間的切換可以看到 Covid 國家/地區影響的比較。 ![世界](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y9kd3rjxa7qjqne798ua.png) 總的來說,對於您的業餘專案和建立非常酷的專案來說,這是一個非常有用的應用程式:) 您可以查看[現場演示](https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country)。 https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard Star Covid 儀表板 ⭐️ --- 4.[建立 LLM 聊天機器人](https://github.com/Avaiga/demo-chatbot) -------------------------------------------------------- 該演示展示了 Taipy 使最終用戶能夠使用 LLM 執行推理的能力。在這裡,我們使用 GPT-3 建立一個聊天機器人,並將對話顯示在互動式聊天介面中。 ![法學碩士聊天機器人](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/olaw6u8w3fj2wrg0au2r.png) 下面給出了主要函數,該函數將字串提示(即用戶訊息)作為輸入,並從 LLM 傳回回應字串。 ``` def request(state: State, prompt: str) -> str: """ Send a prompt to the GPT-3 API and return the response. Args: - state: The current state. - prompt: The prompt to send to the API. Returns: The response from the API. """ response = state.client.chat.completions.create( messages=[ { "role": "user", "content": f"{prompt}", } ], model="gpt-3.5-turbo", ) return response.choices[0].message.content ``` 您可以閱讀有關如何建立此 LLM 聊天機器人的[完整文件](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/tutorials/chatbot/)。 最好的部分是,您可以根據您的使用情況輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。 您可以查看[現場演示](https://demo-llm-chat.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-chatbot 明星聊天機器人 ⭐️ --- 5.[即時人臉辨識](https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition) ----------------------------------------------------------- 該演示將人臉辨識無縫整合到我們的平台中,借助 OpenCV 庫,使用網路攝影機提供即時人臉偵測體驗。 ![即時人臉辨識](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qs9kpit8byxsqq67mhql.png) 您可以非常輕鬆地使用它: A。打開應用程式時,您會透過網路攝影機看到自己。你的臉周圍有一個紅色方塊,上面寫著別人的名字。 b.透過點擊`Capture`按鈕並多次輸入您的名字來訓練模型辨識您。 C。現在點選`Re-train`按鈕。現在應該會出現您的名字。模型現在認出了您。 查看[現場演示](https://face-recognition.taipy.cloud/)。 確保在瀏覽器中啟用相機設置,這是首要條件! 進行人臉偵測和人臉辨識的程式碼位於`src/demo/faces.py`下。自述文件中提供了完整的目錄結構。 https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition 明星人臉辨識 ⭐️ --- 6.[庫存可視化](https://github.com/Avaiga/demo-stock-visualization) ------------------------------------------------------------- 在金融市場領域,資料為王。快速、輕鬆地視覺化歷史股票資料並做出預測的能力對於投資者和金融分析師來說至關重要。 這是一個股票資料儀表板,具有互動式視覺元素,可以視覺化歷史股票資料並對 1 至 5 年內的股票進行預測。 ![庫存視覺化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dz5jagdfvcnup1jq7qgx.png) 由 Facebook 使用 Taipy 和[Prophet Library](https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html)建構。此示範適用於高於 3.8 的 Python 版本。 您可以這樣使用它: A。選擇您想要預測的股票程式碼。 b.打開歷史資料面板。 C。選擇預測週期(從 1 到 5)。 d.點選`PREDICT`按鈕。 e.在預測資料面板中查看您的預測。 F。使用不同的程式碼重複嘗試以比較結果。 您也可以透過點擊底部的`More info`按鈕以表格形式取得預測範圍。 您可以在[src 目錄](https://github.com/Avaiga/demo-stock-visualization/tree/develop/src)下找到負責的主要原始碼。 這個完全互動的 Web 應用程式只需不到 120 行 Python 程式碼即可建立。 查看[現場演示](https://stock-visualization.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-stock-visualization 明星股票視覺化 ⭐️ --- 7.[情感分析](https://github.com/Avaiga/demo-sentiment-analysis)。 ------------------------------------------------------------ 情感分析就像一個機器人,可以從人們的言語中讀出他們的感受。 它會根據快樂、悲傷或憤怒等字眼來判斷它們的感覺是好是壞。然後,它告訴我們大多數人在說話時是高興還是悲傷。 因此,只需看看人們所說的內容,它就可以幫助我們了解人們對事物(例如電影或遊戲)的感受! 簡而言之,它是自然語言處理(NLP)中的一種技術,用於確定文本中傳達的情緒基調。它可以幫助企業和個人更好地掌握書面內容所表達的情感和語氣。 結果是一個兩頁的應用程式,它使用情感分析模型來分析輸入和整個文本。 第一頁分析使用者輸入,而第二頁讓使用者選擇要上傳的檔案(文字)。該文本將被分析並顯示背後的情感。 > ✅ 第 1 頁:Line - 分析使用者輸入 我們的情緒分析應用程式的初始頁面名為“Line”,用於即時分析使用者輸入。無論是簡短的句子還是較長的段落,只需將文字輸入或貼到輸入框中,Taipy 就會快速評估文本中傳達的情感。 ![第1頁情緒分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/826k2if80arn6y3uz3dz.png) > ✅ 文字 - 上傳和分析文字文件 第二個頁面名為“文字”,允許使用者上傳整個文字檔案 (.txt) 以進行全面的情感分析。 用戶可以從他們的設備中選擇一個文字文件,該應用程式將提供對整個文件所表達的情緒的洞察。 此功能對於處理較長的文字(例如文章、報告或廣泛的客戶回饋)非常有用。 ![第2頁情緒分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nb3xmtfi7fz6vm8807ph.png) 您可以查看[現場演示](https://sentiment-analysis.taipy.cloud/line)。 https://github.com/Avaiga/demo-sentiment-analysis 明星情感分析 ⭐️ --- 8.[漂移檢測](https://github.com/Avaiga/demo-drift-detection)- 檢測糖尿病資料集中的漂移。 ----------------------------------------------------------------------- ![漂移檢測](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ey1f4ygskvkk6dwqc2c8.png) 資料漂移是主要在機器學習中使用的概念,其中推理資料的分佈偏離訓練資料的分佈。 各種因素,例如底層資料來源的變化、資料收集過程的變化或資料儲存過程的變化,都可能導致資料漂移。 這通常會導致稱為訓練服務偏差的效能問題,其中用於推理的模型不用於推理資料的分佈並且無法泛化。 存在統計測試來檢測資料集中的漂移。這些檢定計算兩個系列來自同一分佈的機率。如果機率低於閾值,我們認為存在漂移。 如何使用該應用程式? ✅ 選擇比較資料集。 在這裡,我們選擇 data\_big,這是一個與參考資料集類似的資料集,但其中的行具有較高的血壓值。我們在血壓分佈圖上看到,與綠色參考資料集相比,紅色比較資料集的分佈向右移動。 ![資料集](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r1752b8elnpwalycyex4.png) ✅ 按一下此處執行場景。 ![執行應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cel6qa0xxiplxgghwhyi.png) ✅ 在頁面底部可視化結果。 在這裡,我們看到血壓列的柯爾莫哥洛夫檢定的 p 值低於 0.05,這意味著兩個血壓資料集來自同一分佈的機率低於 5%。我們可以拒絕兩個資料集來自相同分佈的假設,並得出血壓列存在漂移的結論。 ![視覺化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0mh8lftfjiypr27p10ec.png) 您可以按照下面所附的即時示範中的步驟操作,並在 GitHub 上查看原始程式碼。 這使用資料管道來比較資料集並檢測漂移。 ![資料管道](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7s7v5hpicjyoe2eojwx8.png) 查看[現場演示](https://drift-detection.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-drift-detection 星漂移偵測 ⭐️ --- 9.[錢包明智](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE) ---------------------------------------------------------- ![錢包明智](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vva4tu9dxrz9fgaiavlb.png) WalletWise 就像是我們財務的友善幫手,幫助我們追蹤收入和支出。它使用 Gemini 進行交易,使用 Taipy 來了解支出。 一些不錯的功能是: ✅ 使用者可以輸入他們的收入和支出以及部門作為標題。這使他們能夠了解和探索他們從哪個部門賺了多少錢以及在哪個部門花了多少錢。 ✅ 對使用者的收入和支出進行分析,以數學方式顯示,並顯示 7 個做出更好、更明智的財務決策的提示。 ✅ 實現了一個視覺化工具,您可以在其中看到您賺錢的不同標題和您花錢的不同標題。 這是一個非常優秀的用例,並且在創造力方面非常好。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE?tab=readme-ov-file#installation)並查看[專案演示](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE?tab=readme-ov-file#demo)。 https://github.com/Ujj1225/from\_Taipy-walletWISE Star WalletWise ⭐️ --- 10.[太皮象棋](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess) ---------------------------------------------------------- ![棋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xasxqldf7z1q5ie3r4nn.png) 所有應用程式中我最喜歡的一個,因為我喜歡國際象棋。哈哈! 這是一個基於20,000盤棋的國際象棋視覺化工具。您可以查看所有比賽、他們參加的開局、對手、表現最好的開局以及最成功的開局。 您可以查看資料的熱圖和圖表。 ![總移動熱圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jh1llp4vx24xtxjji042.png) 總移動熱圖 ![棋子的第一個動作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5s9do6lop5immbmjtqwa.png) 棋子的第一個動作 您可以觀看 Korie 的[示範](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess?tab=readme-ov-file#demo)。我愛它 :) 這清楚地表明我們使用 Taipy 的可能性沒有限制。 https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess Star Taipy Chess ⭐️ --- 11.[奧運獎牌](https://github.com/enarroied/Olympic-Medals-Taipy-App) ---------------------------------------------------------------- ![奧運獎牌](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qkl0llaopepdb1s2jxy2.png) 這是一個 Taipy 儀表板,顯示從現代奧運會開始到 2024 年初頒發的奧運獎牌資訊(即不包括 2024 年巴黎奧運會)。 ✅ 儀表板有兩個選項卡: - 一個選項卡顯示所有奧運獎牌的總結資料 - 第二個選項卡重點關注奧林匹克委員會(國家,但也包括特別委員會,例如難民委員會等)獲得的獎牌。 它還具有多種類型的圖表,例如長條圖、旭日圖、折線圖、分區統計圖和網格圖。 另外,儀表板會根據所選年份和區域類型動態更新資料。 您可以在這裡觀看演示! https://www.youtube.com/watch?v=\_1X7etBFTk0 其中涉及到許多概念,而 Eric 實現了一個非常優秀的用例! https://github.com/enarroied/Olympic-Medals-Taipy-App 奧運明星獎牌 ⭐️ --- 12. [GPT Researcher](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher) - 基於 GPT 的線上研究自主代理。 --------------------------------------------------------------------------------------- ![GPT研究員](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4vbqw84mrere5bcfalhk.png) GPT Researcher 是領先的自主代理,負責處理從準確的來源收集到研究結果組織的一切事務。 好的一點是它也引用了研究結果的來源,從而提高了可信度。我喜歡整個概念:) 一些瘋狂的功能是: ✅ 可以產生長而詳細的研究報告(超過2K字)。 ✅ 每項研究總結 20 多個網路資源,以形成客觀和事實的結論。 ✅ 包括易於使用的網路介面(HTML/CSS/JS)。 ✅ 透過 JavaScript 支援抓取網路資源。 ✅ 追蹤存取和使用的網路資源的追蹤和上下文。 ✅ 將研究報告匯出為 PDF、Word 等。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t0o49xyzfmzuvmlotgal.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install gpt-researcher ``` 您可以這樣使用它。 ``` from gpt_researcher import GPTResearcher query = "why is Nvidia stock going up?" researcher = GPTResearcher(query=query, report_type="research_report") # Conduct research on the given query await researcher.conduct_research() # Write the report report = await researcher.write_report() ``` 請閱讀下面隨附的[安裝說明](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-getting-started)和快速入門指南。 如果您想了解架構的細節,代理商會利用 gpt3.5-turbo 和 gpt-4-turbo(128K 上下文)來完成研究任務。我們僅在必要時才使用每種方法來優化成本。研究任務平均需要大約 3 分鐘才能完成,成本約為 0.1 美元。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1ls54ua4d3nhn473ek04.png) 您可以閱讀官方部落格了解[GPT Researcher 的工作原理](https://docs.tavily.com/blog/building-gpt-researcher)。 您可以閱讀[常見問題](https://docs.tavily.com/docs/faq)以了解有關準確性等的更多資訊。 您可以閱讀[文件](https://docs.tavily.com/docs/gpt-researcher/getting-started)並存取他們的[官方網站](https://gptr.dev/)。 在這裡觀看演示! ![GPT 研究員演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2xfgnes109mqfyk0r3uq.gif) 它在 GitHub 上有 8700 顆星,並且正在不斷改進。 https://github.com/assafelovic/gpt-researcher GPT 明星研究員 ⭐️ --- 13.[私人 GPT](https://github.com/zylon-ai/private-gpt) - 在沒有網路的情況下詢問有關您的文件的問題。 ---------------------------------------------------------------------------- ![私有GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0nshjqmm5xq6kgqkgfdc.png) PrivateGPT 是一個可立即投入生產的 AI 專案,即使在沒有網路連線的情況下,您也可以使用大型語言模型 (LLM) 的功能來詢問有關文件的問題。 100% 私有意味著任何時候都沒有資料離開您的執行環境。 API 分為兩個邏輯區塊: A。高級 API,抽象化了 RAG(檢索增強生成)管道實現的所有複雜性: - 文件攝取:內部管理文件解析、分割、元資料擷取、嵌入產生和儲存。 - 使用所攝取文件中的上下文進行聊天和完成:抽像上下文檢索、提示工程和回應產生。 b.低階 API,允許高階用戶實現複雜的管道: - 嵌入生成:基於一段文字。 - 上下文區塊檢索:給定查詢,從攝取的文件中傳回最相關的文字區塊。 您可以閱讀[安裝指南](https://docs.privategpt.dev/installation/getting-started/installation)來開始。 您可以閱讀[文件](https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction)以及所涉及的[詳細架構](https://github.com/zylon-ai/private-gpt?tab=readme-ov-file#-architecture)。 PrivateGPT 現在正在發展成為產生 AI 模型和原語的網關,包括補全、文件攝取、RAG 管道和其他低階建置塊。 他們在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星,並且發展迅速。 https://github.com/zylon-ai/private-gpt 明星私人 GPT ⭐️ --- [14.facefusion](https://github.com/facefusion/facefusion) - 下一代臉部交換器和增強器。 ------------------------------------------------------------------------- ![臉部融合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ea0w92sm51da799632vr.png) 這是下一代臉部交換器和增強器。有多種用途,您可以輕鬆做到。 他們還提供了一個[研討會部分](https://docs.facefusion.io/workshop),您可以在其中了解如何建立 UI 元件和定義框架處理器。 例如,這就是建立 UI 元件的方式。 ``` // create a new file facefusion/uis/components/example.py // Implement the essential methods of the UI component from typing import Optional import gradio from facefusion.uis.typing import Update EXAMPLE_IMAGE : Optional[gradio.Image] = None def render() -> None: global EXAMPLE_IMAGE EXAMPLE_IMAGE = gradio.Image() def listen() -> None: EXAMPLE_IMAGE.change(update, inputs = EXAMPLE_IMAGE, outputs = EXAMPLE_IMAGE) def update() -> Update: return gradio.update() ``` 您只需加入該元件即可。 ``` from facefusion.uis.components import example ``` ![作坊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lxznqz8rg23q4tb2brne.png) 安裝可能有點複雜,所以我建議根據您使用的特定環境閱讀[安裝指南](https://docs.facefusion.io/installation)。 您可以使用此命令檢查基準測試。 ``` python run.py --ui-layouts benchmark ``` ![基準](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdc3s7xwjxoukee784ds.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.facefusion.io/)並了解有關[技術術語的](https://docs.facefusion.io/knowledgebase/technical-terms)更多資訊。 他們在 GitHub 上擁有超過 14k 個 star,並且發布了`v2.5`版本。 https://github.com/facefusion/facefusion 明星facefusion ⭐️ --- 15. [H2O LLMStudio](https://github.com/h2oai/h2o-llmstudio) - 用於微調 LLM 的無程式碼 GUI。 --------------------------------------------------------------------------------- ![H2O法學碩士工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a03nefeobwwf9bkhcgwg.png) H2O LLM Studio 是一個開源、無程式碼的 LLM 圖形使用者介面 (GUI),專為微調最先進的大型語言模型而設計。 微調預訓練的語言模型需要編碼專業知識以及有關模型及其超參數的廣泛知識,但是,H2O LLM Studio 使 NLP 從業者能夠輕鬆微調他們的 LLM,無需編碼,並且比定制具有更好的靈活性。 H2O LLM Studio 還可讓您與微調模型聊天並接收有關模型效能的即時回饋。 NLP 從業者和資料科學家尤其可能會發現輕鬆有效地建立和微調大型語言模型很有用。您可以閱讀[詳細的效能統計資料](https://h2oai.github.io/h2o-llmstudio/get-started/llm-studio-performance)及其雲端[架構](https://docs.h2o.ai/haic-documentation/overview/architecture)。 如果您正在開始,我建議您觀看此內容! https://www.youtube.com/watch?v=u48QaIAIFw4 您可以閱讀有關[核心功能的](https://h2oai.github.io/h2o-llmstudio/get-started/core-features)訊息,例如: ✅ 無程式碼微調 ✅ 高度可自訂 ✅ 關於模型性能的即時回饋 您可以使用以下命令啟動 H2O LLM Studio。 ``` make llmstudio ``` 如果你不知道這些概念,他們也有[清晰的概念指南,](https://h2oai.github.io/h2o-llmstudio/concepts)包括 Generative AI、LoRA、Quantization、LLM Backbone 等等。 您可以閱讀[文件](https://docs.h2o.ai/haic-documentation/)。 您可以使用它非常輕鬆且符合標準地製作一個副專案。 他們在 GitHub 上有 3,600 顆星,並且發布了`v1.5`版本。 https://github.com/h2oai/h2o-llmstudio 明星 H2O LLMStudio ⭐️ --- 16. [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。 -------------------------------------------------------------------------------- ![GPT自動機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdzv06jnr3z33s7qll5k.png) 您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如,打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了:D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分: A。語音命令:它使用本地執行的 Whisper(Buzz 的一個分支)來產生命令。 b.命令到行動:您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後,就像任何優秀的人工智慧一樣,我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」(如果您以前沒有使用過,請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World!」)。 我們製作了一個自訂工具,讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串: ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的,GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後,它使用LangChain Agent 選擇一組操作,包括使用OpenAI 的GPT-3(“text-davinci-003”)從提示符號產生AppleScript(用於桌面自動化)和JavaScript(用於瀏覽器自動化)命令,然後執行產生的腳本。 請記住,這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼,可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用: ✅ 求計算結果。 > 提示:“2 + 2 是什麼?” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ✅ 尋找附近的餐廳。 > 提示:“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome,谷歌搜尋附近的餐廳,解析頁面,然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥,反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候,它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容: ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to the main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得,請自行承擔風險。哈哈! ✅ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機,它會的。 是的,如果您要求的話,它會擦除您的電腦! 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示! https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f --- 17. [RepoChat](https://github.com/pnkvalavala/repochat) - 支援 GitHub 儲存庫互動的聊天機器人助理。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![重新聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3gf9bjn2a47f1t43aiju.png) Repochat 是一個互動式聊天機器人專案,旨在使用大型語言模型 (LLM) 參與有關 GitHub 儲存庫的對話。 它允許用戶進行有意義的討論、提出問題並從 GitHub 儲存庫檢索相關資訊。本自述文件提供了在本機電腦上設定和使用 Repochat 的逐步說明。 他們建立了兩個具有不同功能的分支,這對我來說有點新鮮。 ✅ Repochat 的主要分支被設計為完全在您的本機電腦上執行。此版本的 Repochat 不依賴外部 API 呼叫,並且可以更好地控制您的資料和處理。如果您正在尋找獨立的解決方案,那麼主分支就是您的最佳選擇。 ✅ Repochat 的雲端分支主要依賴對外部服務的 API 呼叫來進行模型推理和儲存。它非常適合那些喜歡基於雲端的解決方案並且不想設定本地環境的人。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/pnkvalavala/repochat?tab=readme-ov-file#installation)。 Repochat 讓您與聊天機器人進行對話。您可以提出問題或提供輸入,聊天機器人將從向量資料庫中檢索相關文件。 然後,它將您的輸入以及檢索到的文件傳送到語言模型以產生回應。 預設情況下,我已將模型設為`codellama-7b-instruct` ,但您可以根據計算機的速度更改它,甚至可以嘗試 13b 量化模型進行回應。 聊天機器人在對話過程中保留記憶以提供上下文相關的回應。 您可以查看[即時網站](https://repochat.streamlit.app/),您可以使用 API 金鑰進行檢查。 你可以觀看這個演示! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o7ndxqpwkkww4f5qudiq.gif) 如果您想查看的話,我找到了另一種[選擇](https://github.com/peterw/Chat-with-Github-Repo)。 Repochat 擁有 200 多顆星,並部署在 Streamlit 上。 https://github.com/pnkvalavala/repochat 明星 RepoChat ⭐️ --- 18. [myGPTReader](https://github.com/madawei2699/myGPTReader) - 閱讀並與 AI 機器人聊天。 ------------------------------------------------------------------------------ ![我的GPT閱讀器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/58doii8daomf54te5eca.png) myGPTReader 是 Slack 上的機器人,可以閱讀和總結任何網頁、文件(包括電子書),甚至來自 YouTube 的影片。它可以透過語音與您交流。 一些有價值的功能是: ✅ 使用 myGPTReader 透過對話快速閱讀和理解任何網頁內容,甚至是影片(目前僅支援帶有字幕的 YouTube 影片)。 ![讀者](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x626mtnvqr5vw43938iw.gif) ✅ 使用 myGPTReader 快速閱讀任何文件的內容,支援電子書、PDF、DOCX、TXT 和 Markdown。 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5am7njxco7vhronuirgu.gif) ✅ 透過與 myGPTReader 語音對話來練習外語,它可以成為您的私人導師,支援中文、英語、德語和日語。 ![嗓音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/40pzlgtuhcyxgwa1z2gs.gif) ✅ 內建大量提示模板,使用它們可以更好地與chatGPT對話。 ![問](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ehgn218hwewzeft98xkp.gif) ✅ myGPTReader 每天都會發出最新的熱門新聞,並自動產生摘要,讓您快速了解今日熱點。 您可以造訪[官方網站](https://www.myreader.io/)。 您可以加入擁有超過 5000 名會員的儲存庫上的 Slack 頻道,免費體驗所有這些功能。 它們在 GitHub 上有 4.4k 顆星,並且像此列表中的其他專案一樣使用 Python 建置。 https://github.com/madawei2699/myGPTReader 星 myGPTReader ⭐️ --- 19. [Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker) - 將 PDF 快速且高精度地轉換為 Markdown。 --------------------------------------------------------------------------------- ![標記](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9kpdu6jh9qmax5cikbah.png) Marker 將 PDF、EPUB 和 MOBI 轉換為 Markdown。它比牛軋糖快 10 倍,在大多數文件上更準確,並且產生幻覺的風險較低。 我們都知道這有多大幫助,尤其是對於研究論文來說。 ✅ 支援一系列 PDF 文件(針對書籍和科學論文進行了最佳化)。 ✅ 刪除頁首/頁尾/其他工件。 ✅ 將大多數方程式轉換為乳膠。 ✅ 設定程式碼區塊和表格的格式。 ✅ 支援多種語言(儘管大多數測驗是用英語完成的)。請參閱 settings.py 以取得語言列表,或新增您自己的語言列表。 ✅ 適用於 GPU、CPU 或 MPS。 他們也清楚地記錄了[範例](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#examples)以及 Marker 和 Nougat 的結果。 ![基準](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nqtl447c9h0taisbj8hl.png) 性能結果採用標記和牛軋糖設置,因此它們在 A6000 上均佔用約 3GB 的 VRAM。 閱讀速度和準確性[基準測試](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#benchmarks)以及有關如何執行您自己的基準測試的說明。 例如,請參閱此 PDF: [Think Python](https://greenteapress.com/thinkpython/thinkpython.pdf)和[Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker/blob/master/data/examples/marker/thinkpython.md) vs [Nougat](https://github.com/VikParuchuri/marker/blob/master/data/examples/nougat/thinkpython.md)的 markdown 檔案。 閱讀[安裝說明](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#installation)。 他們也記錄瞭如何正確使用它: - [轉換單一文件](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#convert-a-single-file) - [轉換多個文件](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#convert-multiple-files) - [在多個 GPU 上轉換多個文件](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#convert-multiple-files-on-multiple-gpus) 他們在 GitHub 上有 8k+ 星,我認為它不再被維護了。 https://github.com/VikParuchuri/marker 星標 ⭐️ --- 20. [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端機中整合人工智慧。 ---------------------------------------------------------------- ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wsk64pf5yuosui91tmz9.png) Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台,用戶可以: - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們,並且為了安全起見,在安全容器(目前使用 Docker 實作)中執行它們,以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ``` ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r3aza7hnlji7hbi2o0js.gif) 有許多令人興奮的功能,例如: - 基於終端的介面,讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互,以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理,這是一個簡潔的小功能。 ![控制台除錯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qaan8np68e3fk1yueexm.png) Instrukt 已獲得 AGPL 許可證,這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說,Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星,但用例非常好。 https://github.com/blob42/Instrukt 舊指令 ⭐️ --- 21.[微代理](https://github.com/aymenfurter/microagents)- 能夠自我編輯提示的代理。 ------------------------------------------------------------------ ![微代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nuxv03dgb03s04dkmkm9.png) 它是一個實驗框架,用於動態建立自我改進的代理來回應任務。 微代理代表了一種建立自我改進代理的新方法。小型微服務大小(因此稱為微代理)代理是根據用戶分配給助手的任務動態生成的,評估其功能,並在成功驗證後存儲以供將來重用。 這使得跨聊天會話的學習成為可能,使系統能夠獨立推斷任務執行的方法。 這是使用`Python` 、 `OpenAI's GPT-4 Turbo`和`Text-Embedding-Ada-002`建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#installation)。他們提到您應該擁有一個可以存取 gpt-4-turbo 和 text-embedding-ada-002 的 OpenAI 帳戶。 讓我們看一個獲取天氣預報代理的範例。 ``` You are an adept weather informant. Fetch the weather forecast by accessing public API data using this Python code snippet: ``python import requests import json def fetch_weather_forecast(location, date): response = requests.get(f"https://api.met.no/weatherapi/locationforecast/2.0/compact?lat={location[0]}&lon={location[1]}") weather_data = response.json() for day_data in weather_data['properties']['timeseries']: if date in day_data['time']: print(day_data['data']['instant']['details']) break `` # Example usage: fetch_weather_forecast((47.3769, 8.5417), '2024-01-22T12:00:00Z') Note: Replace the (47.3769, 8.5417) with the actual latitude and longitude of the location and the date string accordingly. ``` 如果您想知道如何建立代理,那麼此架構圖將對此進行解釋。 ![圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7oi4fbt6e5qauqo293qt.png) 您可以看到[工作演示](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#demo)。 他們在 GitHub 上有大約 700 顆星,值得一看。 https://github.com/aymenfurter/microagents 明星微代理 ⭐️ --- 22. [Resume Matcher](https://github.com/srbhr/Resume-Matcher) - 一個改進你的履歷的免費工具。 ------------------------------------------------------------------------------ ![履歷表匹配器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/av3u7dd3d3rm7k108w7i.png) Resume Matcher 是一款開源免費工具,可用於完善您的履歷。根據職位描述自訂您的履歷。找到匹配的關鍵字,提高可讀性,並深入了解您的履歷。 它是如何運作的? 履歷表匹配器使用 Python 讀取您的履歷和職位描述,就像 ATS 一樣。 它建議透過以下方式進行更改,使您的履歷適合 ATS: ✅ 解析:它使用 Python 分解你的履歷和工作描述。 ✅ 關鍵字提取:該工具從職位描述中尋找重要關鍵字,例如技能和資格。 ✅ 關鍵術語提取:辨識職位描述中的主題以了解其上下文。 ✅ 向量相似度:使用 FastEmbedd,它將您的履歷與職位描述進行比較,看看它們的匹配程度。配對得越好,通過 ATS 篩選的機會就越高。 ![使命](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kintryj2685slbya98zr.png) 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/srbhr/Resume-Matcher?tab=readme-ov-file#how-to-install)。 您可以查看[現場演示](https://resume-matcher.streamlit.app/)或自述文件中附帶的演示。 Resume Matcher 是由 Saurabh Rai 建立的一個令人驚嘆的專案,他還在 DEV 上寫了很棒的帖子! 它在 GitHub 上有 4.5k 顆星,並且仍然維護良好。 https://github.com/srbhr/Resume-Matcher 明星簡歷匹配器 ⭐️ --- 23.[背景移除器](https://github.com/nadermx/backgroundremover)- 讓您可以透過簡單的 CLI 使用 AI 從影像和影片中移除背景。 ------------------------------------------------------------------------------------------ ![背景去除劑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v8bppslk45ci383wpman.png) 這是一個使用 AI 從圖像和影片中刪除背景的命令列工具。 首先從 pypi 安裝 backgroundremover。 ``` pip install --upgrade pip pip install backgroundremover ``` 也可以在不透過 pip 安裝的情況下執行它,只需克隆 git 以在本地啟動虛擬環境安裝要求並執行。 您可以使用的一些命令: - 從本機檔案圖像中刪除背景 ``` backgroundremover -i "/path/to/image.jpeg" -o "output.png" ``` - 從本地影片中刪除背景並將其覆蓋在圖像上 ``` backgroundremover -i "/path/to/video.mp4" -toi "/path/to/videtobeoverlayed.mp4" -o "output.mov" ``` 您可以檢查可以透過 CLI 使用的所有[命令](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#usage-as-a-cli)。 您甚至可以將它用作圖書館。 ``` from backgroundremover.bg import remove def remove_bg(src_img_path, out_img_path): model_choices = ["u2net", "u2net_human_seg", "u2netp"] f = open(src_img_path, "rb") data = f.read() img = remove(data, model_name=model_choices[0], alpha_matting=True, alpha_matting_foreground_threshold=240, alpha_matting_background_threshold=10, alpha_matting_erode_structure_size=10, alpha_matting_base_size=1000) f.close() f = open(out_img_path, "wb") f.write(img) f.close() ``` 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#installation)並觀看[現場演示](https://www.backgroundremoverai.com/)。 > 輸入與輸出。 ![輸入影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b0rwjaxxw460lugle5z2.png) 他們在 GitHub 上有 6k star,我們絕對可以用它來學習一些重要的概念。 https://github.com/nadermx/backgroundremover 明星背景去除器 ⭐️ --- 24. [Tkinter Designer](https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer) - 建立 Python GUI 的簡單快速的方法。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- ![Tkinter 設計師](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9dt5ij4fu948yz4fwnqc.png) Tkinter Designer 的建立是為了加快 Python 中的 GUI 開發過程。它使用著名的設計軟體Figma,讓用Python建立漂亮的Tkinter GUI變得輕而易舉。 Tkinter Designer 使用 Figma API 來分析設計檔案並建立 GUI 所需的對應程式碼和檔案。 如果您想知道它是如何工作的? 使用者唯一需要做的就是使用 Figma 設計一個介面,然後將 Figma 檔案 URL 和 API 令牌貼到 Tkinter Designer 中。 Tkinter Designer 將自動產生在 Tkinter 中建立 GUI 所需的所有程式碼和映像。 ![怎麼運作的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lb2pjsige0b9w5rynipm.png) 您可以閱讀逐步指南\](https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer/blob/master/docs/instructions.md),了解如何正確使用它,該指南有多種語言版本。 您可以在這裡觀看演示! https://www.youtube.com/watch?v=Qd-jJjduWeQ 他們還展示了您可以使用它輕鬆複製的[網站範例](https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer?tab=readme-ov-file#-examples)。 ![網站範例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vdiyhj08bwatasonpekm.png) 它們在 GitHub 上有 8,300 顆星,並被大約 100 名開發人員使用。 https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer Tkinter 明星設計師 ⭐️ --- 25. [Open Interpreter](https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter) - 電腦自然語言介面。 --------------------------------------------------------------------------------------- ![打開解釋器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/av7udc5fibj1wz88w0u8.png) Open Interpreter 允許法學碩士在本地執行程式碼(Python、Javascript、Shell 等)。您可以在安裝後執行 $terpreter,透過終端機中類似 ChatGPT 的介面與 Open Interpreter 聊天。 這為電腦的通用功能提供了自然語言介面: ✅ 建立和編輯照片、影片、PDF 等。 ✅ 控制 Chrome 瀏覽器執行研究、繪製、清理和分析大型資料集。 我不了解你,但他們的[網站](https://www.openinterpreter.com/)讓我驚嘆不已! 使用此命令快速啟動。 ``` pip install open-interpreter // After installation, simply run: interpreter ``` 您可以閱讀[快速入門指南](https://docs.openinterpreter.com/getting-started/introduction)。 您應該閱讀[與 ChatGPT 程式碼解釋器的比較](https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter?tab=readme-ov-file#comparison-to-chatgpts-code-interpreter)以及可以使用的[命令](https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter?tab=readme-ov-file#commands)。 您可以閱讀[文件](https://docs.openinterpreter.com/getting-started/introduction)。 Open Interpreter 可與託管語言模型和本機語言模型搭配使用。託管模型速度更快、功能更強大,但需要付費。本地模型是私有且免費的,但能力往往較差。 它們在 GitHub 上擁有超過 48k 顆星,並被 300 多名開發人員使用。 https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter Star 開放式解釋器 ⭐️ --- 獲得經驗並提高編碼水平的最佳方法是建立業餘專案。 我希望您能夠建立其中一些專案,或至少獲得靈感。 評論下來告訴其他人任何其他很酷的 Python 專案:) 祝你有美好的一天! 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 https://dev.to/taipy --- 原文出處:https://dev.to/taipy/25-projects-that-you-can-build-with-python-and-ai-12i9

可用於下一個專案的 30 多個強大 AI 庫

今天,我們將介紹 30 個或更多可以使用 AI 建置的專案。 所有專案都是開源的,因此您可以做出貢獻以使其變得更好。 有些專案可能擁有龐大的程式碼庫,但您可以從中獲得靈感並建立一個很酷的副專案。 相信我,如果這個清單沒有讓你感到驚訝,那麼沒有什麼會讓你感到驚訝:) 讓我們開始吧! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o4ssxdcxcxmac945sj8x.gif) --- 1. [CopilotKit](https://go.copilotkit.ai/Anmol) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 -------------------------------------------------------------------------- [![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nzuxjfog2ldam3csrl62.png)](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的,這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案,可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中! 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建(完全可自訂)Copilot 原生 UX 元件,例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一,CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人,可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` (您可以稍後切換到不同的 UI 提供者)。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後,您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的,作為開發人員,我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 5700 顆星,發布了 200 多個版本,這意味著它們不斷改進。 https://go.copilotkit.ai/Anmol Star CopilotKit ⭐️ --- 2. [AgentGPT](https://github.com/reworkd/AgentGPT) - 組裝、配置和部署自主 AI 代理程式。 ------------------------------------------------------------------------ ![代理GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gnc918anlnbbymwep8xv.png) AgentGPT 可讓您設定和部署自主 AI 代理程式。 它將嘗試透過思考要完成的任務、執行任務並從結果中學習來實現目標:) 它是使用以下方式建構的: - 引導:create-t3-app + FastAPI-模板。 - 框架:Nextjs 13 + Typescript + FastAPI - 驗證:Next-Auth.js - ORM:Prisma 和 SQLModel。 - 資料庫:Planetscale。 - 樣式:TailwindCSS + HeadlessUI。 - 架構驗證:Zod + Pydantic。 - 法學碩士工具:Langchain。 開始使用本[指南](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#getting-started-rocket)在本地安裝它。 您可以查看該應用程式的[演示](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#-demo)並查看[即時網站](https://agentgpt.reworkd.ai/)。 ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v17lz12cn58ousqbiiyg.gif) 他們在 GitHub 上擁有 29k+ 顆星,並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/reworkd/AgentGPT 明星 AgentGPT ⭐️ --- 3.[私人 GPT](https://github.com/zylon-ai/private-gpt) - 無需網路即可詢問有關您文件的問題。 ------------------------------------------------------------------------ ![私有GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0nshjqmm5xq6kgqkgfdc.png) PrivateGPT 是一個可立即投入生產的 AI 專案,即使在沒有網路連線的情況下,您也可以使用大型語言模型 (LLM) 的功能來詢問有關文件的問題。 100% 私有意味著任何時候都沒有資料離開您的執行環境。 API 分為兩個邏輯區塊: A。高級 API,抽象化了 RAG(檢索增強生成)管道實現的所有複雜性: - 文件攝取:內部管理文件解析、分割、元資料擷取、嵌入產生和儲存。 - 使用所攝取文件中的上下文進行聊天和完成:抽像上下文檢索、提示工程和回應產生。 b.低階 API,允許高階用戶實現複雜的管道: - 嵌入生成:基於一段文字。 - 上下文區塊檢索:給定查詢,從攝取的文件中傳回最相關的文字區塊。 您可以閱讀[安裝指南](https://docs.privategpt.dev/installation/getting-started/installation)來開始。 您可以閱讀[文件](https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction)以及所涉及的[詳細架構](https://github.com/zylon-ai/private-gpt?tab=readme-ov-file#-architecture)。 PrivateGPT 現在正在發展成為產生 AI 模型和原語的網關,包括補全、文件攝取、RAG 管道和其他低階建置塊。 他們在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星,並且發展迅速。 https://github.com/zylon-ai/private-gpt 明星私人 GPT ⭐️ --- 4. [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端機中整合人工智慧。 --------------------------------------------------------------- ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wsk64pf5yuosui91tmz9.png) Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台,用戶可以: - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們,並且為了安全起見,在安全容器(目前使用 Docker 實作)中執行它們,以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ``` ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r3aza7hnlji7hbi2o0js.gif) 有許多令人興奮的功能,例如: - 基於終端的介面,讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互,以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理,這是一個簡潔的小功能。 ![控制台除錯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qaan8np68e3fk1yueexm.png) Instrukt 已獲得 AGPL 許可證,這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說,Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星,但用例非常好。 https://github.com/blob42/Instrukt 舊指令 ⭐️ --- 5. [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。 ------------------------------------------------------------------------------- ![GPT自動機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdzv06jnr3z33s7qll5k.png) 您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如,打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了:D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分: A。語音命令:它使用本地執行的 Whisper(Buzz 的一個分支)來產生命令。 b.命令到行動:您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後,就像任何優秀的人工智慧一樣,我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」(如果您以前沒有使用過,請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World!」)。 我們製作了一個自訂工具,讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串: ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的,GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後,它使用LangChain Agent 選擇一組操作,包括使用OpenAI 的GPT-3(“text-davinci-003”)從提示符號產生AppleScript(用於桌面自動化)和JavaScript(用於瀏覽器自動化)命令,然後執行產生的腳本。 請記住,這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼,可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用: ✅ 求計算結果。 > 提示:“2 + 2 是什麼?” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ✅ 尋找附近的餐廳。 > 提示:“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome,谷歌搜尋附近的餐廳,解析頁面,然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥,反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候,它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容: ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得,請自行承擔風險。哈哈! ✅ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機,它會的。 是的,如果您要求的話,它會擦除您的電腦! 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示! https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f 您可以在[Chidi 的部落格](https://chidiwilliams.com/posts/gpt-automator)上閱讀更多內容。 它更像是一個業餘專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 個 star,但它非常酷。 https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator 明星 GPT Automator ⭐️ --- 6. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 --------------------------------------------------------------------------- ![流塞伊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r5bp43nil764fhe4a05z.png) Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具,用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ``` ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ahk2ovjrpq1qk3r5pfot.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。 ![流程化人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/trkltpn5lk1y1pte0smd.png) 雲端主機不可用,因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例: - 假設您有一個網站(可以是商店、電子商務網站或部落格),並且您希望廢棄該網站的所有相關連結,並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。 ![刮刀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e91sz2mga5wvc0x2hp2g.png) - 您還可以建立一個自訂工具,該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。 ![網路鉤子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ckyivo9dvue461jc9pv4.png) 還有許多其他用例,例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star,並擁有超過 10,000 個分叉,因此具有良好的整體比率。 https://github.com/FlowiseAI/Flowise 明星 Flowise ⭐️ --- 7. [Twitter Agent](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent) - 從社群媒體抓取資料並使用 Langchain 與其聊天。 --------------------------------------------------------------------------------------------- ![推特代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g8umoek3meg2tjxw9jna.png) Media Agent 抓取 Twitter 和 Reddit 提交的內容,對其進行總結,並在互動式終端中與它們聊天。這麼酷的概念! 您可以閱讀[說明](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent?tab=readme-ov-file#run-the-app-locally)以在本地安裝它。 它是使用以下方式建構的: - Langchain 🦜 用於建構和撰寫法學碩士。 - ChromaDB 用於儲存向量(也稱為嵌入)並查詢它們以建立對話機器人。 - Tweepy 連接到您的 Twitter API 並提取推文和元資料。 - Praw 連接到 Reddit API。 - Rich 建造了一個很酷的終端 UX/UI。 - 管理依賴關係的詩。 一些很棒的功能: - 代表您從使用者帳戶清單或關鍵字清單中抓取推文/提交內容。 - 使用 OpenAI 嵌入推文/提交內容。 - 建立推文/提交內容的摘要並提供需要回答的潛在問題。 - 在推文之上打開聊天會話。 - 儲存對話及其元資料。 - 豐富的終端使用者介面和日誌記錄功能。 您可以觀看演示! https://www.loom.com/share/f4954e7d34ef4b7b8491e2bf910e8521 它在 GitHub 上有近 100 顆星,並且不再維護。您可以用它來建造更好的東西。 https://github.com/ahmedbesbes/media-agent 明星 Twitter 代理商 ⭐️ --- 8. [GPT 遷移](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate)- 輕鬆將程式碼庫從一種框架或語言遷移到另一種框架或語言。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![GPT 遷移](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ullej3qz57t3l4qneyru.png) 如果您曾經面臨將程式碼庫遷移到新框架或語言的痛苦,那麼這個專案適合您。 我想我們都同意我們在某個時候需要這個。您也可以使用工作流程來完成此操作,據我所知,Stripe 曾經將其整個 JS 程式碼庫轉換為 TS。 遷移是一個成本高、乏味且重要的問題。 不要盲目相信當前版本,請負責任地使用它。另請注意,成本可能會迅速增加,因為 GPT-Migrate 旨在編寫(並可能重寫)整個程式碼庫。 您可以使用 Poetry[安裝](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-installation-using-poetry)它並了解[它的工作原理](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-how-it-works)。 > 請注意。 GPT-Migrate 目前處於開發 alpha 階段,尚未準備好投入生產使用。例如,在相對簡單的基準測試中,它在約 50% 的時間內順利通過 Python 或 JavaScript 等「簡單」語言,並且在沒有人工幫助的情況下無法通過 C++ 或 Rust 等更複雜的語言。 您可以在這裡觀看演示! ![GPT 遷移](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/megapc2dsnb6qlcl0dy4.gif) 他們在 GitHub 上有 6500+ 顆星,最後一次提交是 6 個月前,所以我認為它不再被維護了! https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate 明星 GPT 遷移 ⭐️ --- 9. [Plandex](https://github.com/plandex-ai/plandex) - 用於使用法學碩士建置複雜的真實世界軟體的人工智慧編碼引擎。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![普蘭迪克斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9c98v9qntshph3wue4fr.png) Plandex 使用長時間執行的代理程式來完成跨多個檔案且需要多個步驟的任務。它將大任務分解為更小的子任務,然後實現每個子任務,一直持續到完成工作為止。 它可以幫助您處理積壓的工作,使用不熟悉的技術,擺脫困境,並花更少的時間在無聊的事情上。 您可以在這裡查看演示! https://vimeo.com/926634577 變更會累積在受保護的沙箱中,以便您可以在自動將它們套用到專案文件之前查看它們。內建版本控制可讓您輕鬆返回並嘗試不同的方法。分支允許您嘗試多種方法並比較結果。 您可以在終端機中有效地管理上下文。輕鬆將檔案或整個目錄新增至上下文中,並在工作時自動更新它們,以便模型始終具有專案的最新狀態。 Plandex 依賴 OpenAI API,並且需要`OPENAI_API_KEY`環境變數。 Plandex 支援 Mac、Linux、FreeBSD 和 Windows。它從沒有依賴關係的單一二進位檔案執行。 您甚至可以嘗試不同的模型和模型設置,然後比較結果。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/plandex-ai/plandex?tab=readme-ov-file#install)。 Plandex Cloud 是使用 Plandex 最簡單、最可靠的方式。當您使用 plandex new 建立第一個計劃時,系統會提示您開始匿名試用(無需電子郵件)。試用帳戶僅限 10 個計劃,每個計劃有 10 個 AI 模型回复。 Plandex Cloud 帳戶目前是免費的,這是一件好事。 Plandex 在 GitHub 上擁有 8k+ 顆星,並使用 Go 建造。 https://github.com/plandex-ai/plandex 明星PLandex ⭐️ --- 10. [SQL Translator](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator) - 使用人工智慧將自然語言查詢轉換為 SQL 程式碼的工具。 -------------------------------------------------------------------------------------------------- ![SQL翻譯器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9ghpgh4gvpdfiuj2qbat.png) 我試圖建立一個類似的專案,發現它已經存在。 該工具旨在讓任何人都可以輕鬆地將 SQL(結構化查詢語言)命令轉換為自然語言,反之亦然。 SQL 是一種用於管理和操作關聯式資料庫中的資料的程式語言,雖然它是一個強大的工具,但它也可能非常複雜且難以理解。 另一方面,自然語言是我們在日常生活中說和寫的語言,對於不熟悉技術術語的人來說,它通常是首選的溝通方式。 透過 SQL 和自然語言翻譯器,您無需成為 SQL 專家即可了解資料庫中發生的情況或編寫 SQL 查詢。您只需用自然語言輸入查詢即可取得對應的 SQL 程式碼,反之亦然。 其中一些功能是: - 深色模式。 - 小寫/大寫切換。 - 複製到剪貼簿。 - SQL 語法高亮。 - 模式意識(測試版)。 - 查詢歷史記錄。 你可以閱讀 [安裝說明](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-installation),它非常簡單,因為它使用 Nextjs。 此查詢適合您。哈哈! ![酷查詢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eef11xrahbmv945xvpm7.png) SQL Translator 在 GitHub 上有 4k star,是使用 TypeScript 建構的。 https://github.com/whoiskatrin/sql-translator 明星 SQL 翻譯機 ⭐️ --- 11. [WingmanAI](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI) - 音訊即時轉錄,與 ChatGPT 整合。 -------------------------------------------------------------------------------- ![僚機人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/slrhmt949vr7gqdmgi3h.png) WingmanAI 是一款功能強大的工具,可與系統和麥克風音訊的即時轉錄進行互動。該工具由 ChatGPT 提供支援,可讓您與腳本即時交互,作為機器人的廣泛記憶體基礎,提供獨特的通訊平台。 當您載入指定人員的記錄時,機器人可以回答有關過去對話的問題。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#installation)。 您可以在這裡觀看演示! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w325vc51fys8gebrcb02.gif) 一些簡潔的功能是: - WingmanAI 可以轉錄系統輸出和麥克風輸入音頻,讓您以易於閱讀的格式查看即時轉錄。 - 您可以與 ChatGPT 支援的機器人聊天,該機器人會即時讀取您的文字記錄。 - 機器人以令牌有效的方式維護對話記錄,因為只有當前的文字區塊會傳遞給機器人。 - WingmanAI 讓您可以保存成績單以供將來使用。您可以稍後隨時加載它們,並且對機器人進行的任何查詢都將與保存的轉錄本的向量資料庫交叉引用,從而為機器人提供更豐富的上下文。 - 您可以繼續附加到已儲存的記錄中,隨著時間的推移建立一個龐大的資料庫供機器人從中提取。 它在 GitHub 上有 420 個星,並且不再維護。 https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI 明星 WingmanAI ⭐️ --- 12. [Lively](https://github.com/rocksdanister/lively) - 允許使用者設定動畫桌面桌布和螢幕保護程式。 ----------------------------------------------------------------------------- ![活潑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/60tld1a857herh12r5ci.png) 這只是為了好玩,我們可以使用程式碼學到很多關於它是如何完成的。 你可以看看這個[影片](https://www.pexels.com/video/blue-texture-abstract-leaves-7710243/),看看它看起來有多瘋狂。 ![風俗](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kb2ll571uc2jd2xrpmph.png) 他們提供[三種類型的壁紙,](https://github.com/rocksdanister/lively?tab=readme-ov-file#types-of-wallpapers)包括影片/GIF、網頁和應用程式/遊戲。 它基於 C# 和 live 支援的一些很酷的功能建置: 1. Lively 可以透過終端機的[命令列參數](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Command-Line-Controls)進行控制。您可以將其與其他語言(例如 Python 或腳本軟體 AutoHotKey)整合。 2. 一組強大的[API](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/API) ,供開發人員建立互動式壁紙。取得硬體讀數、音訊圖表、音樂資訊等。 3. 當電腦上執行全螢幕應用程式/遊戲時(~0% CPU、GPU 使用率),桌布播放會暫停。 4. 您還可以利用[機器學習推理](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Machine-Learning)來建立動態壁紙。您可以預測任何 2D 影像與相機的距離並產生類似 3D 的視差效果。酷:D 我見過很多人使用它,其中許多人甚至不知道它是開源的。 您可以使用[安裝程式](https://github.com/rocksdanister/lively/releases/download/v2.0.7.4/lively_setup_x86_full_v2074.exe)或透過[Microsoft Store](https://www.microsoft.com/store/productId/9NTM2QC6QWS7?ocid=pdpshare)下載它。 它是 2023 年 Microsoft Store 的獲勝者。 它在 GitHub 上擁有 13k+ Stars,有 60 個版本。 https://github.com/rocksdanister/lively 明星活潑 ⭐️ --- 13. [RestGPT](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT) - 基於 LM 的自主代理透過 RESTful API 控制應用程式。 ------------------------------------------------------------------------------------------- ![休息GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lyp7goco6awn2l4uttww.png) 這項工作旨在建立一個基於大型語言模型的自主代理 RestGPT,以控制現實世界的應用程式,例如電影資料庫和音樂播放器。為了實現這一目標,我們將法學碩士與 RESTful API 連接起來,並解決規劃、API 呼叫和回應解析的實際挑戰。為了全面評估 RestGPT 的效能,我們提出了 RestBench,這是一個高品質的基準測試,由兩個真實場景和具有黃金解決方案路徑的人工註釋指示組成。 RestGPT採用迭代式從粗到精的線上規劃框架,並使用執行器呼叫RESTful API。以下是 RestGPT 的概述。 ![在職的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/17p05syighh3llbmr1fk.png) 您可以閱讀[文件](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT?tab=readme-ov-file#data)以使用 RestBench 評估 RestGPT 的效能。 使用 TMDB 電影資料庫搜尋 Sofia Coppola 執導的電影數量的範例。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/toh8k55yhb7c6t4oq0j7.gif) 您可以閱讀康乃爾大學發表的程式碼研究論文: [RestGPT - Connecting Large Language Models with Real-World RESTful APIs](https://arxiv.org/abs/2306.06624) 。 他們在 GitHub 上有 1.2k Stars,雖然不是很大,但涵蓋了一個很好的用例。 https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT 明星 RestGPT ⭐️ --- 14. [ChatFiles](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles) - 上傳您的檔案並與其對話。 ------------------------------------------------------------------------- ![聊天文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lhimajsma8ijyzeknmlg.png) 文件聊天機器人 — 多個文件,由 GPT / Embedding 提供支援。你可以上傳任何文件並與之對話,考慮到他們使用了另一個著名的開源專案,UI 非常好。 它在底層使用 Langchain 和[Chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) 。使用 Nextjs、TypeScript、Tailwind 和 Supabase(向量 DB)建構。 如果您想了解該方法和技術架構,那麼就在這裡! ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8zbn7h50k6gwxgz6rkaf.png) 此環境僅用於試用,支援最大檔案大小為 10 MB,這是一個缺點,如果您想要更大的大小,則可以[在本機安裝](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles?tab=readme-ov-file#how-to-run-locally)。 他們提供了您可以使用的[入門問題](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles/blob/main/doc/Example.md)。您可以查看[現場演示](https://chatfile.vectorhub.org/)。 他們在 GitHub 上有 3k star,並且發布了`v0.3`版本。 https://github.com/guangzhengli/ChatFiles 明星 ChatFiles ⭐️ --- 15. [MindsDB](https://github.com/mindsdb/mindsdb) - 從企業資料客製化人工智慧的平台。 -------------------------------------------------------------------- ![思維資料庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i9q3jdswxdx6wqfk0vqw.png) MindsDB 是一個利用企業資料客製化人工智慧的平台。 透過 MindsDB,您可以利用資料庫、向量儲存或應用程式中的資料即時部署、服務和微調模型,以建立人工智慧驅動的應用程式 - 使用開發人員已知的通用工具。 借助 MindsDB 及其與資料來源和 AI/ML 框架的近[200 個集成](https://docs.mindsdb.com/integrations/data-overview),任何開發人員都可以使用其企業資料更快、更安全地自訂符合其目的的 AI。 ![MindsDB 的工作原理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4q1gfmhq43gopdix03gr.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.mindsdb.com/)和[快速入門指南](https://docs.mindsdb.com/quickstart-tutorial)來開始使用。 目前,他們總共支援[3 個使用 Mongo-QL、Python 和 JavaScript 的 SDK](https://docs.mindsdb.com/sdks/overview) 。 MindsDB 有多種應用程式,例如與眾多資料來源和 AI 框架集成,因此您可以輕鬆地將資料和 AI 結合在一起以建立和自動化自訂工作流程。 其他常見用例包括微調模型、聊天機器人、警報系統、內容生成、自然語言處理、分類、回歸和預測。閱讀有關[用例的](https://docs.mindsdb.com/use-cases/)更多訊息,每個用例都有一個包含一些資訊的架構圖。 ![用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wuhxzbioqh9a5s9f0w7s.png) 例如,MindsDB 的聊天機器人架構圖。您可以閱讀提供的所有[解決方案](https://github.com/mindsdb/mindsdb?tab=readme-ov-file#-get-started)及其 SQL 查詢範例。 ``` // SQL Query Example for Chatbot CREATE CHATBOT slack_bot USING database='slack',agent='customer_support'; ``` ![聊天機器人](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/otoqsro02ghqb709yglk.png) 只是為了告訴您總體的可能性,您可以查看[如何使用 AI + IoT 感測器資料預測氣溫](https://mindsdb.com/blog/how-to-forecast-air-temperatures-with-ai-iot-sensor-data)。令人興奮的權利:) ![心靈資料庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/82wrjyrkch44taeurv1r.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 21k 個 star,並且在`v24.4.3.0`上有超過 200 個版本。順便說一句,這是我第一次在任何版本中看到 4 個部分,因為我一直遵循語義版本。 https://github.com/mindsdb/mindsdb 明星 MindsDB ⭐️ --- 16. [Quivr](https://github.com/QuivrHQ/quivr) - 你的 GenAI 第二腦。 ------------------------------------------------------------- ![奎弗爾](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hl12fl88mdjmfkfath1t.png) Quivr,您的第二個大腦,利用 GenerativeAI 的力量成為您的私人助理!可以將其視為黑曜石,但增強了人工智慧功能。 ![統計資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5a27c2ubbmri0b2xlh1l.png) 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#getting-started-)。 您可以閱讀[文件](https://docs.quivr.app/home/intro)並觀看[示範影片](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#demo-highlights-)。 他們可以提供更好的免費套餐,但這足以在您端進行測試。 它在 GitHub 上擁有超過 30k 顆星,發布了 220 多個版本,這意味著它們正在不斷改進。 https://github.com/QuivrHQ/quivr 明星 Quivr ⭐️ --- 17.[動畫繪畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings)- 一種將兒童人物繪畫動畫化的方法。 --------------------------------------------------------------------------------- ![動畫圖畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9pvpj68sum9xrqfz0s6n.gif) 我的意思是哇!這麼酷的概念。我不知道你怎麼想,但我真的很興奮。 這是 Facebook 的一個開源專案,主要用於研究目的,包含論文《 [A Method for Animating Children's Drawings of the Human Figure》](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3592788)中描述的演算法的實作。 該專案已在 macOS Ventura 13.2.1 和 Ubuntu 18.04 上進行了測試。如果您在其他作業系統上安裝,則可能會遇到問題。 他們強烈建議在安裝 Animated Drawings 之前啟動 Python 虛擬環境。 閱讀有關[安裝說明](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#installation)以及如何快速入門的更多資訊。 您可以按照這個完整的指南來為[您的繪圖製作動畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#animating-your-own-drawing),包括如何在場景中加入多個角色、加入背景圖像以及更多令人興奮的事情。 他們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星,並且僅用於具有 MIT 許可的研究目的。 https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings 明星動畫繪圖 ⭐️ --- 18.[背景移除器](https://github.com/nadermx/backgroundremover)- 讓您可以透過簡單的 CLI 使用 AI 從影像和影片中移除背景。 ------------------------------------------------------------------------------------------ ![背景去除劑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v8bppslk45ci383wpman.png) 這是一個使用 AI 從圖像和影片中刪除背景的命令列工具。 首先從 pypi 安裝 backgroundremover。 ``` pip install --upgrade pip pip install backgroundremover ``` 也可以在不透過 pip 安裝的情況下執行它,只需克隆 git 以在本地啟動虛擬環境安裝要求並執行。 您可以使用的一些命令: - 從本機檔案圖像中刪除背景 ``` backgroundremover -i "/path/to/image.jpeg" -o "output.png" ``` - 從本地影片中刪除背景並將其覆蓋在圖像上 ``` backgroundremover -i "/path/to/video.mp4" -toi "/path/to/videtobeoverlayed.mp4" -o "output.mov" ``` 您可以檢查可透過 CLI 使用的所有[命令](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#usage-as-a-cli)。 您甚至可以將它用作圖書館。 ``` from backgroundremover.bg import remove def remove_bg(src_img_path, out_img_path): model_choices = ["u2net", "u2net_human_seg", "u2netp"] f = open(src_img_path, "rb") data = f.read() img = remove(data, model_name=model_choices[0], alpha_matting=True, alpha_matting_foreground_threshold=240, alpha_matting_background_threshold=10, alpha_matting_erode_structure_size=10, alpha_matting_base_size=1000) f.close() f = open(out_img_path, "wb") f.write(img) f.close() ``` 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#installation)並觀看[現場演示](https://www.backgroundremoverai.com/)。 > 輸入與輸出。 ![輸入影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b0rwjaxxw460lugle5z2.png) 他們在 GitHub 上有 6k star,我們絕對可以用它來學習一些重要的概念。 https://github.com/nadermx/backgroundremover 明星背景去除器 ⭐️ --- 19. [Lobe Chat](https://github.com/lobehub/lobe-chat) - 現代設計的法學碩士/人工智慧聊天框架。 --------------------------------------------------------------------------- ![波瓣聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ddxibf7xxx931tdoj1mn.png) 一個開源、現代設計的 ChatGPT/LLM UI/框架。 支援語音合成、多模式和可擴展(函數呼叫)插件系統。您可以一鍵部署您的私有 OpenAI。 ![旅行](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/39se198xal53r854sdps.png) 讓我們來看看 LobeChat 的一些令人興奮的功能: ✅ 多模式服務提供者支援。 ![多服務](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nodazgxel962wrp2hnvo.png) 他們將我們的支援擴展到多個模型服務提供者,而不是局限於單一服務提供者,為用戶提供更多樣化和豐富的對話選擇。 尋找他們支援的[10 多個模型服務提供者](https://lobehub.com/docs/usage/features/multi-ai-providers)的完整清單。 ✅ 市場助理。 ![助理市場](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/35z3kz2jr4mnxid9dwsg.png) 在LobeChat的[助手市場](https://lobehub.com/assistants)中,創作者可以發現一個充滿活力和創新的社區,匯集了許多精心設計的助手。這些助手不僅在工作場景中發揮著至關重要的作用,而且在學習過程中也提供了極大的便利。在這裡,每個人都可以貢獻自己的智慧,分享自己開發的助手。 ![市場](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ex23f2epblfp2cxtxbnl.png) 那裡有很多很棒的應用程式。哇! ✅ 模型視覺辨識。 ![模型視覺辨識](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fuxz350091223cj36dq7.png) LobeChat現在支援OpenAI的gpt-4-vision、Google Gemini Pro Vision、Zhipu GLM-4 Vision等具有視覺辨識能力的大型語言模型,使LobeChat具備多模態互動能力。用戶可以輕鬆地將圖片上傳或拖放到聊天框中,助理將能夠辨識圖片內容並據此進行智慧對話,打造更聰明、更多樣化的聊天場景。 ✅ 文字到圖像生成。 ![文字到圖像生成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z2q6qzcy8anjgsg2381o.png) LobeChat 支援最新的文字到圖像生成技術,現在允許使用者在與助手對話時直接使用文字到圖像工具。透過利用 DALL-E 3、MidJourney 和 Pollinations 等 AI 工具的功能,助手現在可以將您的想法轉化為圖像。 ✅ 本地大語言模型 (LLM) 支援。 ![本地大語言模型 (LLM) 支援。](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ucn4rpa4p2vb11hhvkn1.png) 借助 Ollama AI 強大的基礎設施和社區的協作努力,現在您可以在 LobeChat 中與本地 LLM(大型語言模型)進行對話! 透過執行以下 Docker 指令,您可以在 LobeChat 中體驗與本機 LLM 的對話。 ``` docker run -d -p 3210:3210 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 lobehub/lobe-chat ``` ✅ 漸進式網頁應用程式 (PWA)。 ![漸進式網頁應用程式 (PWA)](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sccmha74iz01rr12gphr.png) 他們採用了漸進式 Web 應用程式 PWA 技術,這是一種現代 Web 技術,可將 Web 應用程式提升到接近本機應用程式的體驗。透過 PWA,LobeChat 可以在桌面和行動裝置上提供高度優化的使用者體驗,同時保持輕量級和高效能的功能。 ✅ 自訂主題。 ![自訂主題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7cl73pplbor4z1381kdm.png) LobeChat在介面設計上非常注重個人化的使用者體驗,因此引入了靈活多樣的主題模式,包括白天的淺色模式和夜間的深色模式。 除了主題模式切換之外,我們還提供了一系列顏色自訂選項,讓使用者可以根據自己的喜好調整應用程式的主題顏色。 了解所有[功能和用例](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以自行託管或使用 docker 部署它。 lobe chat 的[生態系統](https://github.com/lobehub/lobe-chat/tree/main?tab=readme-ov-file#-ecosystem)提供了 4 個軟體包: `lobehub/ui` 、 `lobehub/icons` 、 `lobehub/tts`和`lobehub/lint` 。 他們還提供[插件市場](https://lobehub.com/plugins),您可以在其中找到許多有用的插件,這些插件可用於引入新的函數呼叫,甚至是呈現訊息結果的新方法。如果你想開發自己的插件,請參考 wiki 中的[📘插件開髮指南](https://lobehub.com/docs/usage/plugins/development)。 ![插件市場](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uqtxt31vc42uwnw2ukgr.png) 您可以閱讀[文件](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以查看[現場演示](https://chat-preview.lobehub.com/chat)。它太酷了! ![演示快照](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xe3ngshtwpps2kmpu98f.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 28k 顆星,發布了 500 多個版本。 https://github.com/lobehub/lobe-chat 星瓣聊天 ⭐️ --- 20.[微代理](https://github.com/aymenfurter/microagents)- 能夠自我編輯提示的代理。 ------------------------------------------------------------------ ![微代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nuxv03dgb03s04dkmkm9.png) 它是一個實驗框架,用於動態建立自我改進的代理來回應任務。 微代理代表了一種建立自我改進代理的新方法。小型的微服務大小(因此稱為微代理)代理是根據用戶分配給助手的任務動態生成的,評估其功能,並在成功驗證後存儲以供將來重用。 這使得跨聊天會話的學習成為可能,使系統能夠獨立推斷任務執行的方法。 這是使用`Python` 、 `OpenAI's GPT-4 Turbo`和`Text-Embedding-Ada-002`建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#installation)。他們提到您應該擁有一個可以存取 gpt-4-turbo 和 text-embedding-ada-002 的 OpenAI 帳戶。 讓我們看一個獲取天氣預報代理的範例。 ``` You are an adept weather informant. Fetch the weather forecast by accessing public API data using this Python code snippet: ``python import requests import json def fetch_weather_forecast(location, date): response = requests.get(f"https://api.met.no/weatherapi/locationforecast/2.0/compact?lat={location[0]}&lon={location[1]}") weather_data = response.json() for day_data in weather_data['properties']['timeseries']: if date in day_data['time']: print(day_data['data']['instant']['details']) break `` # Example usage: fetch_weather_forecast((47.3769, 8.5417), '2024-01-22T12:00:00Z') Note: Replace the (47.3769, 8.5417) with the actual latitude and longitude of the location and the date string accordingly. ``` 如果您想知道如何建立代理,那麼此架構圖將對此進行解釋。 ![圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7oi4fbt6e5qauqo293qt.png) 您可以看到[工作演示](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#demo)。 他們在 GitHub 上有大約 700 顆星,值得一看。 https://github.com/aymenfurter/microagents 明星微代理 ⭐️ --- 21. [GPT-4 & LangChain](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain) - 用於大型 PDF 文件的 GPT4 和 LangChain 聊天機器人。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![聊天架構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0pe0xehimhyw2mfubzu9.png) 這可用於新的 GPT-4 API 來為多個大型 PDF 檔案建立 chatGPT 聊天機器人。 該系統是使用 LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI 和 Next.js 建構的。 LangChain 是一個簡化可擴展 AI/LLM 應用程式和聊天機器人開發的框架。 Pinecone 用作向量存儲,用於以文字格式儲存嵌入和 PDF,以便以後檢索類似文件。 您可以閱讀涉及複製、安裝依賴項和設定環境 API 金鑰的[開發指南](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain?tab=readme-ov-file#development)。 您可以觀看[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=ih9PBGVVOO4),了解如何遵循和使用它。 他們在 GitHub 上擁有 14k+ Stars,僅提交了 34 次。在您的下一個人工智慧應用程式中嘗試! https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain 明星 GPT-4 和 Langchain ⭐️ --- 22. [Buzz](https://github.com/chidiwilliams/buzz) - 在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 ---------------------------------------------------------------------- ![嗡嗡聲](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qdi1olu9ogarzxdc3ct9.png) 使用 OpenAI 的 Whisper 的強大功能在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 Buzz 甚至出現在[App Store](https://apps.apple.com/us/app/buzz-captions/id6446018936?mt=12&itsct=apps_box_badge&itscg=30200) 。取得 Buzz 的 Mac 原生版本,具有更簡潔的外觀、音訊播放、拖放匯入、文字記錄編輯、搜尋等功能。 您可以閱讀[安裝說明](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/installation)。 令人興奮的功能: - 匯入音訊和視訊檔案並將文字記錄匯出為 TXT、SRT 和 VTT(演示)。 - 從電腦麥克風轉錄和翻譯為文字(資源密集且可能不是即時的。 - 它可在 Mac、Windows 和 Linux 上使用。 - 還有一個[CLI](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/cli)選項。 在這裡查看演示! https://www.loom.com/share/564b753eb4d44b55b985b8abd26b55f7 您可以閱讀[文件](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs)。 它們在 GitHub 上擁有近 10k star,並且自兩週前上次提交以來仍在維護中。 https://github.com/chidiwilliams/buzz 明星嗡嗡聲 ⭐️ --- 23. [Deepgram](https://github.com/deepgram) - 將語音 AI 建置到您的應用程式中。 ---------------------------------------------------------------- ![深度圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/32enxrtcwqk6g81eazay.png) 從新創公司到 NASA,Deepgram API 每天都用於轉錄和理解數百萬分鐘的音訊。快速、準確、可擴展且經濟高效。 它為開發人員提供語音到文字和音訊智慧模型。 ![深度圖選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdc3tqg7fvt3sw6ktle7.png) 儘管他們有免費增值模式,但免費套餐的限制足以讓您入門。 可視化效果更上一層樓。您可以檢查即時串流媒體回應或音訊檔案並比較音訊的智慧程度。 ![串流媒體](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wcvzzrqzn94gxe594hf.png) ![情緒分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uw6wkhzg7g6vgq7lphri.png) 您可以閱讀[文件](https://developers.deepgram.com/docs/introduction)。 您也可以閱讀 Deepgram 撰寫的關於[如何將語音辨識新增至您的 React 和 Node.js 專案的範例部落格](https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project)。 如果您想嘗試 API 來親自了解模型的靈活性,請查看他們的[API Playground](https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2) 。 https://github.com/deepgram 明星 Deepgram ⭐️ --- 24. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼,更多的內容。 ----------------------------------------------------------------------- ![奧彭文](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4on63bb02g4x4ny8gtcn.png) ![奧彭文](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l0yepod2rye2jk5r12dt.png) 這是一個開源專案,旨在複製 Devin,一名自主人工智慧軟體工程師,能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道,這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM,因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin,包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻,您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star,並且正在快速成長。 https://github.com/OpenDevin/OpenDevin 明星 OpenDevin ⭐️ --- 25. [NPM Copilot](https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot) - Next.js 的 CLI 工具,可以即時分析日誌。 ------------------------------------------------------------------------------------------ ![npm 副駕駛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7omx4d2yzub3gx1xmkvh.png) npm/yarn/pnpm copilot 是一個命令列工具,它使用 OpenAI 的 GPT-3 語言模型來提供修復程式碼中錯誤的建議。 CLI 工具可偵測目前目錄中正在使用的專案類型和套件管理器。 然後,它執行適當的開發伺服器命令(例如,npm run dev、yarn run dev、pnpm run dev)並偵聽正在執行的應用程式產生的日誌。 當遇到錯誤時,CLI 工具會即時提供錯誤修復建議。 首先使用以下 npm 指令安裝 npm-copilot 套件。 ``` npm install -g npm-copilot ``` CLI 工具將開始監視 Next.js 應用程式產生的日誌,並即時提供錯誤修復建議。 您可以透過該命令在專案中使用它。 ``` npm-copilot ``` 他們在 GitHub 上有 338 顆星,支援`Next,js` 、 `React` 、 `Angular`和`Vue.js` https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot 明星 NPM Copilot ⭐️ --- 26. [Mentat](https://github.com/AbanteAI/mentat) - 人工智慧編碼助理。 ------------------------------------------------------------ ![撒謊了](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yeba0cbns0fve53k5xk5.png) Mentat 是一款人工智慧工具,可直接從命令列幫助您完成任何編碼任務。 與 Copilot 不同,Mentat 協調多個位置和文件的編輯。與 ChatGPT 不同的是,Mentat 已經擁有您專案的上下文 - 無需複製和貼上! 您可以觀看此演示以了解基本概述。 https://www.youtube.com/watch?v=lODjaWclwpY 如果需要協助,您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#install)或觀看安裝[教學](https://www.youtube.com/watch?v=bVJP8hY8uRM)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#-usage)。 他們在 GitHub 上有 2.3k 顆星,並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/AbanteAI/mentat Star Mentat ⭐️ --- 27. [FlowGPT](https://github.com/nilooy/flowgpt) - 使用 AI 產生流程圖。 --------------------------------------------------------------- ![流量GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qzzpnc7doy4o6qizosjl.png) FlowGPT是一個用ai(gpt-3.5)產生流程圖的工具。 它是使用 Next.js、Langchain、Mermaid 和 DaisyUI 建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#installation)。 你可以查看[gif 示範](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#flowgpt-is-a-tool-to-generate-flowchart-with-ai-gpt-35)。 它只有 11 次提交,但在 GitHub 上有 238 顆星,並且是使用 TypeScript 建置的。作為一個小專案值得一試。 https://github.com/nilooy/flowgpt Star FlowGPT ⭐️ --- 28. [reor](https://github.com/reorproject/reor) - 自組織人工智慧筆記應用程式。 ---------------------------------------------------------------- ![我認為](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c0x2q2a67bg7gzdekizw.png) 迄今為止我見過的最令人興奮的專案之一,特別是因為它在本地執行模型。 Reor 是一款基於人工智慧的桌面筆記應用程式:它會自動連結相關筆記、回答筆記上的問題並提供語義搜尋。 所有內容都儲存在本地,您可以使用類似黑曜石的 Markdown 編輯器來編輯筆記。該專案假設人工智慧思維工具預設應該在本地執行模型。 Reor 站在 Ollama、Transformers.js 和 LanceDB 等巨頭的肩膀上,使 LLM 和嵌入模型都可以在本地執行。也支援連接到 OpenAI 或 OpenAI 相容 API(例如 Oobabooga)。 > 我知道你想知道它怎麼可能是`self-organizing` ? A。您寫的每個筆記都會被分塊並嵌入到內部向量資料庫中。 b.相關筆記透過向量相似度自動連接。 C。 LLM 支援的問答對筆記語料庫進行 RAG。 d.一切都可以進行語義搜尋。 您可以在這裡觀看演示! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k1whpg9m7ubt5xluyf7f.gif) 將 Reor 視為一個帶有兩個生成器的 RAG 應用程式:LLM 和人類。在問答模式下,法學碩士會從語料庫中取得檢索到的上下文來幫助回答查詢。 類似地,在編輯器模式下,人們可以切換側邊欄以顯示從語料庫「檢索」的相關註釋。這是透過將當前筆記中的想法與語料庫中的相關想法交叉引用來「增強」您的想法的一種非常有效的方法。 您可以閱讀[文件](https://www.reorproject.org/docs)並從網站[下載](https://www.reorproject.org/)。 Mac、Linux 和 Windows 皆支援。 他們還提供了入門指南,以便幫助您入門。 ![入門指南](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bx3w7nalcwc9egumu0hm.png) 它們在 GitHub 上有 4.2k 顆星,並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/reorproject/reor 星標 reor ⭐️ --- 29. [Amica](https://github.com/semperai/amica) - 讓您在瀏覽器中輕鬆地與 3D 角色聊天。 --------------------------------------------------------------------- ![朋友](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2nvizcn717h3cteocft5.png) Amica 是一個開源接口,用於透過語音合成和語音辨識與 3D 角色進行互動式通訊。 您可以匯入 VRM 文件,調整聲音以適合角色,並產生包含情緒表達的回應文字。 他們使用 Three.js、OpenAI、Whisper、Bakllava 等進行視覺處理。您可以閱讀[Amica 的工作原理](https://docs.heyamica.com/overview/how-amica-works)及其所涉及的[核心概念](https://docs.heyamica.com/overview/core-concepts)。 您可以克隆該存儲庫並使用它來[開始](https://docs.heyamica.com/getting-started/installation)。 ``` npm i npm run dev ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.heyamica.com/)並查看[演示](https://amica.arbius.ai/),這真是太棒了:D ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/92iv9y2auly6tvenee82.png) 您可以觀看這段簡短的影片,了解它的功能。 https://www.youtube.com/watch?v=hUxAEnFiXH8 Amica 使用 Tauri 建立桌面應用程式。 他們在 GitHub 上有 400+ Stars,而且看起來非常容易使用。 https://github.com/semperai/amica Star Amica ⭐️ --- 30.[繼續](https://github.com/continuedev/continue)- 使您能夠建立人工智慧軟體開發系統。 ------------------------------------------------------------------- ![繼續](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7ro5ctus5tdfvqdnysby.png) 繼續讓開發人員保持流動。我們的開源 VS Code 和 JetBrains 擴充功能可讓您輕鬆建立自己的模組化 AI 軟體開發系統並進行改進。 它們有很多很棒的功能,讓我們看看其中的一些: > 輕鬆理解程式碼部分。 ![程式碼部分](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lh8k3s0uv5y1assa50dl.gif) > 選項卡可自動完成程式碼建議。 ![自動完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/09xt6urla4jic5x3m5rr.gif) > 詢問有關您的程式碼庫的問題。 ![問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qd95frn0j9cd417yighz.gif) > 快速使用文件作為上下文。 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y2moxr84w6fwuwqvsccn.gif) > 立即了解終端錯誤。 ![錯誤](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kaaq6x5978tm1u61moxb.gif) > 使用斜槓指令開始操作。 ![命令](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j4vlzc2vuiuoivgqy5e7.png) > 重構您正在編碼的函數。 ![重構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7wz1tzon8afivi79ulvn.png) 了解所有[功能](https://docs.continue.dev/how-to-use-continue)。 您必須從市場安裝[VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue),然後閱讀[快速入門指南](https://docs.continue.dev/quickstart)。 您可以閱讀[文件](https://docs.continue.dev/intro)。 它們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星,並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/continuedev/continue 星繼續 ⭐️ --- 我從來沒有如此詳細地介紹過這麼多專案! 我希望這能幫助您創造一些鼓舞人心的東西。 請分享更多專案或任何您想要其他人可以學習的內容! 請關注 Copilotkit 以獲取更多此類內容。 https://dev.to/copilotkit --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/30-ai-libraries-you-can-use-for-your-next-project-ideas-5ded

🌝 適合您下一個專案的 15 個 JavaScript 框架 ⚔

開發者生態系統已經發展了很多,並且有許多開發者不知道的框架。 我們「作為開發人員」有很多關於如何建立我們的應用程式的框架選項。這些選擇非常重要。 讓我們介紹 15 個框架,供您製作下一個專案。我將提供詳細的資源,以便您可以學習其中的每一個。 相信我!這份清單就是您所需要的。 讓我們開始吧。 ![下一級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ychbi440selxu1ftf5n8.gif) --- ### 庫與框架 在開始之前,讓我們先來了解一下框架與函式庫有何不同。開發人員可以互換使用它! 函式庫和框架都是由其他人編寫的可重複使用程式碼。 > 簡單來說: 將圖書館想像成IKEA之旅。您家裡有自己的空間,但您需要一些家具幫助。您不想從頭開始,所以您可以前往宜家,在那裡您可以挑選您需要的東西。你是做出決定的人。 現在,框架更像是建造一個樣品房。您已經有了一套計劃以及一些佈局和設計的選擇。但最終,藍圖和建造者處於控制之中。他們會讓你知道在哪裡可以加入你的意見,但他們正在掌控一切。 > 從技術角度來說。 透過庫,您可以指導應用程式的流程。您決定何時何地使用庫的功能。但有了框架,框架就控制了流程。它為您提供了一些插入程式碼的位置,但它是程式碼執行時發號施令的地方。 我使用了 Freecodecamp 的這篇文章“ [框架和庫之間的區別](https://www.freecodecamp.org/news/the-difference-between-a-framework-and-a-library-bd133054023f/)”,特別是因為它的解釋很簡單。完整閱讀一下! --- 1. [Wing](https://git.new/winlang-repo) - 一種雲端程式語言。 --------------------------------------------------- ![翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n97bowkrexjk46n94bcc.png) Wing是一個旨在開發雲端應用程式的框架。 它允許您在雲端中建立應用程式,並且具有相當簡單的語法。 核心概念是您可以直接在應用程式中指定資源。 您可以執行本機模擬並使用 Winglang 控制台視覺化每個步驟中發生的情況。 ![機翼基礎設施](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eun3zd1gkp870rj57eeu.png) 你**程式碼**。**本地測試**。**編譯**。**部署到雲端提供者**。 Wing 需要 Node `v20 or higher` 。 建立一個父目錄(我們使用的是`shared-counter` )並使用 Vite 使用新的 React 應用程式設定前端。您可以使用這個 npm 指令。 ``` npm create -y vite frontend --template react-ts // once installed, you can check if it's running properly. cd frontend npm install npm run dev ``` 您可以使用此 npm 命令安裝 Wing。 ``` npm install -g winglang ``` 您可以使用`wing -V`驗證安裝。 Wing 還提供官方[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)和[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22353-wing) ,後者提供語法突出顯示、補全、轉到定義和嵌入式 Wing 控制台支援。您可以在建立應用程式之前安裝它! 您可以使用 Wing 作為雲端後端來建立任何全端應用程式。 建立後端目錄。 ``` mkdir ~/shared-counter/backend cd ~/shared-counter/backend ``` 建立一個新的空 Wing 專案。 ``` wing new empty // This will generate three files: package.json, package-lock.json and main.w file with a simple "hello world" program wing it // to run it in the Wing simulator // The Wing Simulator will be opened in your browser and will show a map of your app with a single function. //You can invoke the function from the interaction panel and check out the result. ``` 使用指令`wing new empty`後的結構如下。 ``` bring cloud; // define a queue, a bucket, and a counter let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(initial: 1); let queue = new cloud.Queue(); // When a message is received in the queue -> it should be consumed // by the following closure queue.setConsumer(inflight (message: str) => { // Increment the distributed counter, the index variable will // store the value before the increment let index = counter.inc(); // Once two messages are pushed to the queue, e.g. "Wing" and "Queue". // Two files will be created: // - wing-1.txt with "Hello Wing" // - wing-2.txt with "Hello Queue" bucket.put("wing-{index}.txt", "Hello, {message}"); log("file wing-{index}.txt created"); }); ``` 您可以安裝`@winglibs/vite`來啟動開發伺服器,而不是使用`npm run dev`來啟動本機 Web 伺服器。 ``` // in the backend directory npm i @winglibs/vite ``` 您可以使用`backend/main.w`中提供的 publicEnv 將資料傳送到前端。 讓我們來看一個小例子。 ``` // backend/main.w bring vite; new vite.Vite( root: "../frontend", publicEnv: { TITLE: "Wing + Vite + React" } ); // import it in frontend // frontend/src/App.tsx import "../.winglibs/wing-env.d.ts" //You can access that value like this. <h1>{window.wing.env.TITLE}</h1> ``` 你還可以做更多: - 讀取/更新 API 路線並使用 Wing Simulator 檢查它。 - 使用後端獲取值。 - 使用`@winglibs/websockets`來同步瀏覽器,在後端部署一個 WebSocket 伺服器,你可以連接這個 WebSocket 來接收即時通知。 可以節省大量時間的一些功能包括熱重載,以獲得即時回饋並順利產生必要的安全策略。 無需學習每個雲端提供者的語法。 您的程式碼可以編譯到 AWS、GCP、Azure 或任何自訂平台。太棒了:D 您可以閱讀完整的逐步指南,以了解[如何使用 React 作為前端和 Wing 作為後端建立簡單的 Web 應用程式](https://www.winglang.io/docs/guides/react-vite-websockets)。測試是使用 Wing Simulator 完成的,並使用 Terraform 部署到 AWS。 部署後的AWS架構是這樣的。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/27awil840ktgh3jvklij.png) 為了提供開發者選擇和更好的體驗,Wing 推出了對[TypeScript (Wing)](https://www.winglang.io/docs/typescript/)等其他語言的全面支援。唯一強制的事情是您必須安裝 Wing SDK。 這也將使控制台完全可用於本地偵錯和測試,而無需學習 Wing 語言。 該翼目前支援以下輸出: - AWS CDK 平台 - Terraform/AWS 平台 - Terraform/GCP 平台 - Terraform/Azure 平台 - 模擬器平台 - 客製化平台 Wing 甚至還有其他[指南](https://www.winglang.io/docs/category/guides),因此更容易遵循。 ![指南](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/31czxehkg10ezmlpf7ac.png) 您可以閱讀[文件](https://www.winglang.io/docs)並查看[範例](https://www.winglang.io/docs/category/examples)。 您也可以在[Playground](https://www.winglang.io/play/)中使用 Wing 查看結構和範例。 如果你比較像輔導員。看這個! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=wzqCXrsKWbo %} ![機翼工作流程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l8zqja0w9kyoibrskjmp.gif) Wing 在 GitHub 上有 4500+ 顆星,1600+ 個版本,但仍未進入 v1 版本,這意味著意義重大。 {% cta https://git.new/winlang-repo %} 星翼 ⭐️ {% endcta %} --- 2. [Nest](https://github.com/nestjs/nest) - 高效且可擴展的伺服器端應用程式。 ------------------------------------------------------------ ![巢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/inlcpt901r5kiwm4eeor.png) 一個先進的 Node.js 框架,用於使用 TypeScript/JavaScript 建立高效且可擴展的伺服器端應用程式。 它使用現代 JavaScript,使用 TypeScript 建構(保留與純 JavaScript 的兼容性),並結合了 OOP(物件導向程式設計)、FP(函數式程式設計)和 FRP(函數式反應式程式設計)的元素。 在底層,Nest 使用 Express,但也提供與 Fastify 等各種其他庫的兼容性,從而可以輕鬆使用無數可用的第三方外掛程式。 Nest 提供了高於這些常見 Node.js 框架(Express/Fastify)的抽象級別,但也直接向開發人員公開其 API。這為開發人員提供了一定程度的自由。 在我們了解更多之前,請觀看 100 秒內的 Nestjs! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=0M8AYU\_hPas&amp;pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 考慮到它們提供的靈活性,您當然不必重新發明輪子。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6h6yjfmq1h5qn5765by0.png) 這是使用 Nest CLI 設定新專案的方法。 ``` npm i -g @nestjs/cli nest new project-name ``` 這將引導該應用程式。 ``` import { NestFactory } from '@nestjs/core'; import { AppModule } from './app.module'; async function bootstrap() { const app = await NestFactory.create(AppModule); await app.listen(3000); } bootstrap(); ``` 您可以閱讀[文件](docs.nestjs.com)。 他們還提供一套付費課程(我想知道為什麼)。如果您需要完整的路線圖並想成為 Nest 的使用專家,請隨時查看它們。 但我建議使用 Freecodecamp 提供的這些免費教學來學習。 - [NestJs 初學者課程 - 建立 REST API](https://www.youtube.com/watch?v=GHTA143_b-s) - 大約 3.42 小時,涵蓋許多[主題](https://www.freecodecamp.org/news/learn-nestjs-by-building-a-crud-api/)。 - [綜合 NestJS 課程](https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&t=1s)- 涵蓋 20 個模組,時長 14 小時。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&amp;t=1s %} 如果您正在尋找入門專案,請學習[如何在 NestJS 中使用 Nodemailer 發送電子郵件](https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-nodemailer-in-nestjs/)。您可以使用它來獲得紮實的基礎知識。 Nest.js 擁有龐大的開發人員社區,並被許多公司使用。尋找已使用 Nest[的專案和公司的完整清單](https://docs.nestjs.com/discover/companies)。 ![公司](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ic0z3dts7bmw5s3e5gmf.png) 順便說一句,作為初學者,我最常擔心的是相似的名稱:Nextjs、Nuxtjs 和 Nestjs。我涵蓋了所有內容,這樣您就不必感到困惑。哈哈! Nest 在 GitHub 上擁有超過 64k 個 star,提交次數超過 15k,並且已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/nestjs/nest %} 星巢 ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Gatsby](https://github.com/gatsbyjs/gatsby) - 最好的基於 React 的框架,具有內建的效能、可擴展性和安全性。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![蓋茲比](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b0drinpwldeyfxd82lgf.png) Gatsby 是一個基於 React 的免費開源框架,可協助開發人員建立速度極快的網站和應用程式。 它將動態呈現網站的控制和可擴展性與靜態網站生成的速度結合起來,創造了一個全新的可能性網絡。 Gatsby 從任何資料來源提取資料,無論是 Markdown 檔案、Contentful 或 WordPress 等無頭 CMS,還是 REST 或 GraphQL API。使用來源插件載入資料,然後使用 Gatsby 的統一 GraphQL 介面進行開發。 與 Next.js 不同,Gatsby 不執行伺服器端渲染。相反,它會在建置期間在客戶端產生 HTML 內容。 我見過一些使用 Gatsby 建立的優秀作品集。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init gatsby ``` 它會要求提供網站標題和專案目錄的名稱。繼續按照提示選擇您的首選語言(JavaScript 或 TypeScript)、CMS、樣式工具和其他功能。 您可以這樣使用它。 ``` cd my-gatsby-site // to start the local dev server npm run develop ``` 您可以閱讀[文件](https://www.gatsbyjs.com/docs)。我個人很喜歡文件的流程。 您也可以按照[教學](https://www.gatsbyjs.com/docs/tutorial/getting-started/)開始,[操作指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/how-to/)和[概念指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/conceptual/)深入了解 Gatsby 概念以及網站架構。 Gatsby 提供了開箱即用的 PWA 和大量主題。使用 Gatsby 主題,您的所有預設配置(共享功能、資料來源、設計)都會從您的網站中抽象化出來,並放入可安裝的套件中。您可以閱讀有關[主題的](https://www.gatsbyjs.com/docs/themes/)更多資訊。 例如, `gatsby-theme-blog`是用於建立部落格的官方 Gatsby 主題。可能有可以透過`gatsby-config.js`配置的主題選項。 ``` npm install gatsby-theme-blog ``` 對於電子商務商店或廣泛的媒體網站等內容密集的企業級網站來說,Gatsby 並不是理想的解決方案。隨著內容大小的增加,建置時間將急劇增加。 尋找使用 Gatsby 建立的[606 個網站](https://www.gatsbyjs.com/showcase/)的清單。其中,53 個網站是開源的,因此這可以提供靈感,也是一個起點。 ![展示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/439taxdhursvmjwhcxgc.png) 他們還提供了[大量按類別劃分的插件](https://www.gatsbyjs.com/plugins)以及每個插件中清晰的文件。其中一個範例是將 Google Analytics 新增至您的應用程式的插件。 ``` npm install gatsby-plugin-google-analytics ``` ![外掛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rwq1dsyfdqdkmfetebj9.png) 您也可以使用 Gatsby 的[Starter 庫](https://www.gatsbyjs.com/starters/)。使用 Gatsby 建立下一個應用程式還需要什麼? ![入門庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/u831zo26ttg6tvzu6shq.png) 使用這些[參考指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/reference/)來獲取有關 Gatsby API 的詳細資訊。 如果您喜歡完整的課程,我建議您觀看[Gatsby 靜態網站產生器教學](https://www.youtube.com/watch?v=RaTpreA0v7Q)- Freecodecamp 提供的 9 小時教學。 Gatsby 在 GitHub 上有 55,000 顆星,目前處於 v5 版本,並有超過 245,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/gatsbyjs/gatsby %} 明星蓋茲比 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Nextjs](https://github.com/vercel/next.js) - Web 的 React 框架。 ---------------------------------------------------------------- ![下一個js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/da26rscfzozpe307xz2g.png) 由於它提供的優化級別,它是我最喜歡的框架之一。 Next.js 使您能夠透過擴展最新的 React 功能並整合強大的基於 Rust 的 JavaScript 工具來建立全端 Web 應用程式,以實現最快的建置。 Next.js 由荷蘭公司 Vercel(以前稱為 ZEIT)於 2017 年建立。 Next.js 也像 Gatsby 一樣提供靜態產生器。 Next.js 的建置遵循`Build once, runs everywhere`的原則,因此您可以使用 Next.js 製作 Web 應用程式、行動應用程式、桌面應用程式和漸進式 Web 應用程式。 ![下一個js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4j16td403jbbyyk7xz2v.png) Nextjs 提供了許多功能,例如檔案路由、渲染技術(例如 ISR)以及深層的圖像和字體最佳化。你可以檢查任何 nextjs 網站的 SEO 統計資料,在大多數情況下它都是一流的。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zr9yx5n6gy2q764gak8x.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5mf9r3zohetcsyatp90z.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-next-app@latest ``` 您可以閱讀[文件](https://nextjs.org/docs)並按照[本指南](https://nextjs.org/docs/getting-started/installation)開始使用。 其中涉及很多概念,閱讀完整的文件需要幾個月的時間。我前段時間寫過一篇文章,你可以看看。它並沒有出名,但它是我憑藉多年的 Nextjs 經驗編寫的最好的文章之一。我還提到了 Nextjs 團隊提供的[官方課程](https://nextjs.org/learn/dashboard-app/getting-started)。 {% 嵌入 https://dev.to/anmolbaranwal/12-things-you-didnt-know-you-could-do-with-nextjs-386b %} 如果您想透過 YouTube 教學進行學習,我建議您觀看這些最近的教程,因為文件更新得非常頻繁,因此最好觀看最近的內容,而不是幾年前的內容。 - \[帶有 TypeScript 的 Nextjs 13(應用程式路由器)\](https://www.youtube.com/watch?v=ZVnjOPwW4ZA&amp;pp=ygUTbmV4dGpzIGNyYXNoIGNvdXJzZQ%3D%3D ) - 1 小時教程。 - [Next.js 14 完整課程 2024](https://www.youtube.com/watch?v=wm5gMKuwSYk) - 3 小時教學。 您也可以觀看 Nextjs 100 秒。他們加入了一個基本教程,使其長達 11 分鐘。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Sklc\_fQBmcs&amp;t=4s&amp;pp=ygUObmV4dGpzIGluIDEwMHM%3D %} 我自己使用文件學習了它,並使用它建置了超過 6 個專案,甚至是一個超過 20k 程式碼庫的 SAAS 應用程式。這就是為什麼我說,它是您可以選擇的最佳框架之一。 使用 Next.js 建立的一些熱門網站包括 Auth0、Coinbase、Docker、GitHub、Hulu、Netflix、Sesame、Starbucks、Trulia、Twitch 和 Uber。你可以看到所有使用Nextjs的[網站](https://nextjs.org/showcase)。 ![下一個js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iafbez4aptnb7f0iqtgz.png) 他們還提供了各種可以直接使用的[入門模板](https://vercel.com/templates/next.js)。 ![入門模板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1egye2mtz7f3ehzsm9ja.png) ![電子商務](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d4ge39gpt0xo3rtvn1i5.png) Next 在 GitHub 上有 12 萬顆星,發布`v14.2`版本,在 NPM 上每週下載量超過 600 萬次。如其儲存庫所示,有 260 萬開發人員使用。 {% cta https://github.com/vercel/next.js %} 明星 Nextjs ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Preact](https://github.com/preactjs/preact) - 具有相同現代 API 的快速 3kB React 替代品。 ------------------------------------------------------------------------------- ![預反應](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/npzj10prb5i8noahsops.png) Preact 是一個輕量級、快速、高效能的函式庫,是 React 的替代品。 Preact 的大小僅為 3kb(經過壓縮和壓縮),但卻為您提供了 React 所需的所有功能,使其成為最好的 JavaScript 框架之一。 Preact 的建立者 Jason Miller 是 Google 的高級開發者計畫工程師。 Preact 基本上具有 Virtual DOM 元件的所有功能,而沒有諸如以下的開銷: - 熟悉 React API 和 ES6 類別、鉤子和功能元件模式。 - 透過簡單的 preact/compat 別名實現廣泛的 React 相容性。 - 您需要的一切,例如 JSX、VDOM、DevTools、HMR、SSR。 在生產過程中,您可以輕鬆地從現有專案中的 React 切換到 Preact,因為它們支援相同的 API。 程式碼範例結構如下所示。您也可以查看此範例[程式碼筆](https://codepen.io/developit/pen/LpNOdm),您可以查看它以了解 Preact 中程式碼庫的結構。 ![程式碼結構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n3mwphw4vjfm1a3cquyv.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init preact ``` 這是執行開發伺服器的方式。 ``` # Go into the generated project folder cd my-preact-app # Start a development server npm run dev ``` 您將必須配置一些東西,尤其是別名。請遵循[本指南](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started)。 您可以閱讀[文件](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started/)並查看詳細的[演示和範例](https://preactjs.com/about/demos-examples)清單。 他們還提供了基於 Web 的[教程](https://preactjs.com/tutorial/),您可以按照該教程來學習 Preact。 如果您需要範例應用程式、樣板檔案、元件、工具包等,請使用[Awesome Preact](https://github.com/preactjs/awesome-preact) 。 Preact 在 GitHub 上有 36,000 顆星,目前已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/preactjs/preact %} Star Preact ⭐️ {% endcta %} --- 6. [tRPC](https://github.com/trpc/trpc) - 端到端類型安全性 API 變得簡單。 ------------------------------------------------------------ ![特爾普克](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ck7ve1epya6ofshzmc2c.png) tRPC 可讓您輕鬆建立和使用完全類型安全的 API,而無需模式或程式碼產生。 ![gif 動態圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2bssocrvw9pt0y1lnunk.gif) 上面的客戶端沒有從伺服器導入任何程式碼,僅導入其類型聲明 如果我們要深入了解,那麼您絕對應該閱讀一些歷史。 {% 嵌入 https://dev.to/zenstack/a-brief-history-of-api-rpc-rest-graphql-trpc-fme %} 目前,GraphQL 是在 TypeScript 中實作型別安全 API 的主要方式(這太棒了!)。由於 GraphQL 被設計為用於實現 API 的與語言無關的規範,因此它沒有充分利用 TypeScript 這樣的語言的強大功能。 如果您的專案是使用全端 TypeScript 建置的,您可以直接在客戶端和伺服器之間共用類型,而無需依賴程式碼生成。 tRPC 適用於全端 TypeScript 開發人員。它使您可以輕鬆編寫可以在應用程式的前端和後端安全使用的端點。 API 合約的類型錯誤將在建置時被捕獲,從而減少應用程式在執行時出現錯誤的可能性。 這是為 Mono 儲存庫設計的,因為您需要從伺服器匯出/匯入類型定義。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6v56rl2jkgfat6xsf909.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @trpc/server@next @trpc/client@next ``` 您必須使用實例定義後端路由器。閱讀[快速入門指南](https://trpc.io/docs/quickstart)以了解更多詳細資訊。 了解[trpc 中涉及的概念](https://trpc.io/docs/concepts)(例如 rpc 和使用的術語)非常重要。 您可以閱讀[文件](https://trpc.io/docs)。 如果您已經在一個混合語言的團隊中工作,或者擁有您無法控制的第三方消費者,那麼您應該建立一個與語言無關的 GraphQL-API。 如果您想測試一下,我建議使用此[模板](https://github.com/new?template_name=examples-minimal&template_owner=trpc),其中包含一個最小的範例。 您還可以觀看這個[45 分鐘的 YouTube 教學](https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj)來了解有關 trpc 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&amp;pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj %} 它們在 GitHub 上擁有超過 32,000 顆星,目前處於`v11` beta 版本,並被 51,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/trpc/trpc %} 啟動 tRPC ⭐️ {% endcta %} --- [7.Nuxtjs](https://github.com/nuxt/nuxt) - 直覺的 Vue 框架。 ------------------------------------------------------ ![努克斯特](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ct9usemwuhvtrjcx0na8.png) Nuxt 是一個基於 Vue.js 生態系統的漸進式開源框架,用於建立高效能 Web 應用程式,尤其是伺服器端渲染應用程式。 但請記住,Nuxt 並不是 Vue.js 的替代品,因為它無法單獨運作。而且它也不能被視為像 Express 這樣成熟的後端框架。 100 秒觀看 Nuxtjs,掌握整體概念。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=dCxSsr5xuL8 %} Nuxt 是建立這三種 Web 應用程式的最佳 JavaScript 框架之一 - 預先渲染靜態頁面、單頁 Web 應用程式 (SPA)、伺服器端渲染 Web 應用程式 (SSR) 甚至通用應用程式。 開發人員特別喜歡 Nuxt,因為它有豐富的函式庫和模組。 ![組合特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kknguo9v9dnqu2npfp68.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npx nuxi@latest init <my-project> ``` 您可以閱讀[文件](https://nuxt.com/docs/getting-started/introduction)並檢查[codesandbox範例](https://codesandbox.io/s/github/nuxt/starter/tree/v3/)。 您可以按照本[指南](https://nuxt.com/docs/guide/concepts/auto-imports)了解更多關鍵概念。 有許多整合選項,因此您可以更輕鬆地繼續使用您喜歡的工具和服務。 ![整合選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/irikkgro0cp4l8svioi9.png) 您可以查看[免費課程清單](https://nuxt.com/video-courses)來了解 Nuxt 生態系統。 如果您想要推薦的課程,請學習[Nuxt 3 — 初學者課程](https://www.youtube.com/watch?v=fTPCKnZZ2dk)— Freecodecamp 提供的 3 小時教學。 使用 Nuxt 建立的一些流行網站包括 Aircall、Amplitude、Backmarket、Bitpay、Bootstrap Vue、Fox News、Gitlab、Icons8、Instrument、MyScript、Nespresso、Note.com、Ozon.ru、Roland Garros、System76、Todoist、加油,Wappalyzer 。尋找不同類別下[展示網站的完整清單](https://nuxt.com/showcase)。 如果您想快速測試和建置,那麼我建議您查看[入門模板](https://nuxt.com/templates)。 ![範本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bn61xrcx9ym3a40kewwf.png) Nuxt 在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星,並被超過 318,000 名開發者使用。 {% cta https://github.com/nuxt/nuxt %} Star Nuxt ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Ember.js](https://github.com/emberjs/ember.js) - 用於建立雄心勃勃的 Web 應用程式的 JavaScript 框架。 --------------------------------------------------------------------------------------- ![man.js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z8ygtjex9ve6e2gbsfh0.png) Ember.js 是一個 JavaScript 框架,用於為企業建立可擴展的單頁 Web 應用程式。與其他框架不同,模型-視圖-視圖模型 (MVVW) 架構是 Ember 的基礎。 Ember.js 最初是一個 SproutCore 2.0 框架,由其建立者 Yehuda Katz 更名為 Ember.js,Yehuda Katz 是一位出色的開發人員,被譽為 jQuery 的主要建立者之一。 他們還提供命令列介面工具。 Ember CLI 是建立、建置、測試和提供構成 Ember 應用程式或外掛程式的檔案的官方方式。 ``` npm install -g ember-cli ``` 儘管與 React、Vue 和 Svelte 相比,Ember.js 是一個較舊的前端 JavaScript 框架,但它仍然具有強大的功能,並且在 Microsoft、LinkedIn、Netflix 和 Twitch 等大公司中擁有龐大的用戶群。查看[完整清單](https://emberjs.com/ember-users/)。 ![使用 ember.js 的公司](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0w87sxixh8js9luyv7jc.png) 借助強大的預設設置,您可能永遠不需要在應用程式中配置任何內容,但如果您需要的話,選項就在那裡! 這意味著 Ember.js 遵循「CoC – 約定優於配置」方法,這可確保在大多數情況下不需要任何配置,以便您可以直接跳到編碼和建立 Web 應用程式。 它們還支援類似於 AngularJS 的 2 路資料綁定。 當我們深入研究時,了解 ember.js 是如何誕生的、其建立背後的先驅者以及製作開源軟體時做出的改變生活的決定非常重要。看這個! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Cvz-9ccflKQ %} 安裝 Ember CLI 後。 ``` npm install -g ember-cli ``` 您可以建立一個新應用程式,如圖所示。 ``` ember new ember-quickstart --lang en cd ember-quickstart npm start ``` 您可以閱讀[詳細的快速入門文件](https://guides.emberjs.com/release/getting-started/quick-start/)和[官方指南](https://guides.emberjs.com/release/)。 要學習 ember.js,您可以按照他們的官方團隊建立的[逐步教程](https://guides.emberjs.com/release/tutorial/part-1/)進行操作。您可以在[Ember API 文件](https://api.emberjs.com/ember/release)上閱讀有關 API 的更多資訊。 有數以千計的 JavaScript 庫可以在 Ember 中很好地工作。當 npm 套件提供一些 Ember 特定的功能時,他們稱之為`addon` 。外掛程式提供了一種編寫可重複使用程式碼、共用元件和樣式、擴充建置工具等的方法,所有這些都只需最少的配置。尋找[插件的完整清單](https://emberobserver.com/)。 ![外掛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wlrw4m6u46fijp7kt7ky.png) 如果您正在尋找更多文章來學習 Ember.js,我推薦這些: - [Ember JS Essentials:Startech 提供的安裝及其功能的初學者指南](https://www.startechup.com/blog/ember-js/)。 - Toptal [建立您的第一個 Ember.js 應用程式的指南](https://www.toptal.com/javascript/a-step-by-step-guide-to-building-your-first-ember-js-app)。 這足以理解結構並決定 Ember 何時適合您的專案。 他們在 GitHub 上有 22k+ 顆星,而`v5.8`版本有 500 多個版本。 {% cta https://github.com/emberjs/ember.js %} 明星 Ember.js ⭐️ {% endcta %} --- 9. [Backbone.js](https://github.com/jashkenas/backbone) - 為您的 JS 應用程式提供一些帶有模型、視圖、集合和事件的 Backbone。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- ![骨幹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qysm5n76o7wdf1u48bii.png) Backbone.js 是一個基於 JavaScript 的框架,透過 RESTful JSON 介面連接到 API。 Jeremy Ashkenas 因建立一些最好的 JavaScript 框架(例如 CoffeeScript 和 Underscore.js)而聞名,他於 2010 年 10 月推出了 Backbone.js。 它旨在建立單頁 Web 應用程式並維護不同 Web 應用程式元件(例如眾多客戶端和伺服器)之間的同步。 Backbone.js 以小而輕而聞名,因為它只需要 jQuery 和一個 JavaScript 函式庫 Underscore.js 即可使用整個函式庫。 Backbone.js 透過提供具有鍵值綁定和自訂事件的模型、具有豐富的可枚舉函數API 的集合、具有聲明性事件處理的視圖,為JavaScript 密集型應用程式提供結構,並透過RESTful JSON 接口將其全部連接到您現有的應用程式。 這是一個簡單的主幹視圖。 ``` var AppView = Backbone.View.extend({ // el - stands for element. Every view has an element associated with HTML // content will be rendered. el: '#container', // It's the first function called when this view is instantiated. initialize: function(){ this.render(); }, // $el - it's a cached jQuery object (el), in which you can use jQuery functions // to push content. Like the Hello World in this case. render: function(){ this.$el.html("Hello World"); } }); ``` 您可以閱讀[文件](https://backbonejs.org/)。 Backbone.js 被許多值得信賴的公司使用,例如 Walmart、Pinterest、SoundCloud 等。 您可以參考他們的[wiki](https://github.com/jashkenas/backbone/wiki/Tutorials%2C-blog-posts-and-example-sites) ,其中記錄了教程、部落格文章和範例網站。 您可以參考幾篇很棒的文章來了解更多: - [BackboneJS:入門](https://auth0.com/blog/backbonejs-getting-started/)- 推薦。 - [適合絕對初學者的 Backbone.js](https://adrianmejia.com/backbone-dot-js-for-absolute-beginners-getting-started/) - [BackboneJS 教學](https://www.tutorialspoint.com/backbonejs/index.htm)- 教學點。 根據儲存庫統計,它們在 GitHub 上擁有超過 28,000 顆星,並被超過 66,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/jashkenas/backbone %} 明星 Backbone.js ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Svelte](https://github.com/sveltejs/svelte) - 控制論增強的網路應用程式。 ---------------------------------------------------------------- ![苗條的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r8xe2ni4di3g5qr03woh.png) Svelte 是一種建立 Web 應用程式的新方法。 它是由 Rich Harris(著名前端開發人員)建立的。 Svelte 於 2016 年首次推出,人氣暴漲。 許多開發人員認為 Svelte 是一個真正改變遊戲規則的革命性想法,它從根本上改變了我們編碼 Web 應用程式的方式。 與 React 或 Vue.js 等其他 JavaScript 框架不同,Svelte 沒有虛擬 DOM。相反,您可以使用簡單的 HTML、CSS 和 JavaScript 程式碼來建立無樣板的元件。 然後,Svelte Compiler 在建置期間將此程式碼編譯成小型的無框架的普通 JavaScript 模組,並在狀態變更時精確地更新 DOM。 因此,與 React 或 Vue.js 等其他傳統框架不同,Svelte 不需要很高的瀏覽器處理能力。 Svelte 依靠反應式程式來徹底更新 DOM。因此,與幾乎任何其他框架相比,它可以實現最快的渲染,並且在大多數效能基準測試中名列前茅。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create svelte@latest my-app ``` 您可以這樣使用它。 ``` cd my-app npm install npm run dev -- --open ``` 您可以閱讀[文件](https://svelte.dev/docs/introduction)。該團隊還提供了[官方的 VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=svelte.svelte-vscode),它也可以與各種其他編輯器和工具整合。 ![苗條的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/322jqc224gf3efcifmjs.png) 他們還提供了[詳細的基於網路的教程](https://svelte.dev/tutorial/basics)來學習 Svelte。 您可以查看所有[範例](https://svelte.dev/examples/nested-components)來了解關鍵概念和結構,包括 DOM 事件、生命週期、運動、過渡和處理 SVG。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4vfwmw0q3p68byme0b4c.png) 您可以觀看這些教學來了解有關 Svelte 的所有知識。 - [Learn Svelte – 初學者完整課程](https://www.youtube.com/watch?v=UGBJHYpHPvA)– Freecodecamp 的 23 小時教學。 - [Sveltekit &amp; Tailwind](https://www.youtube.com/watch?v=vb7CgDcA_6U&t=2s) - Freecodecamp 的 2 小時教學。 非常感謝老師們免費提供如此詳細的教學! Svelte 在 GitHub 上擁有超過 76k 顆星,目前處於`v4.2`版本,有 282k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/sveltejs/svelte %} Star Svelte ⭐️ {% endcta %} --- 11. [Remix](https://github.com/remix-run/remix) - 建立更好的網站。 ---------------------------------------------------------- ![混音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/en7mvytauu0b7pkm04df.png) Remix 是一個全端Web 框架,可讓您專注於使用者介面並透過Web 基礎知識進行工作,以提供快速、流暢且有彈性的使用者體驗,可部署到任何Node.js 伺服器,甚至非Node. js 環境像 Cloudflare Workers 這樣的邊緣。 Remix 建構在 React Router 之上,有四個特點: - 一個編譯器 - 伺服器端 HTTP 處理程序 - 一個伺服器框架 - 一個瀏覽器框架 您可以觀看此內容以了解有關 Remix by Fireship 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=r4B69HAOXnA&amp;pp=ygUUcmVtaXggaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 透過嵌套路由,Remix 可以消除幾乎所有載入狀態,如圖所示。 ![混音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wyr8c9opmrn4chvr88jz.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-remix@latest ``` 您可以這樣使用它。 ``` mkdir my-remix-app cd my-remix-app npm init -y # install runtime dependencies npm i @remix-run/node @remix-run/react @remix-run/serve isbot@4 react react-dom # install dev dependencies npm i -D @remix-run/dev vite ``` 如果您想包含您的伺服器,請閱讀此[快速入門指南](https://remix.run/docs/en/main/start/quickstart),並了解更多有關如何透過 Remix Vite 插件提供 Vite 配置的訊息,因為 Remix 使用 Vite。 您可以閱讀[文件](https://remix.run/docs/en/main)。他們根據你想做的事情來分發它,順便說一句,我很喜歡。 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ljjae4pcyukr1j4nnweo.png) 尋找使用 Remix 建立的[網站的完整清單](https://remix.run/showcase)。 ![混音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qjzhuy4njph0gckemdq5.png) 您還應該查看社區製作的[Remix 資源](https://remix.run/resources?category=all)。其中一些是有幫助的,可以改善整個生態系統。 ![生態系統](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9q5hdc59czs31nkbyhqq.png) 如果您是第一次接觸 Remix,我建議您閱讀官方團隊建立的[Remix 教學 -30min](https://remix.run/docs/en/main/start/tutorial) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 27k 個 star,並且發布了`v2.8`版本。 {% cta https://github.com/remix-run/remix %} 明星混音 ⭐️ {% endcta %} --- 12. [AdonisJS](https://github.com/adonisjs/core) - TypeScript 優先的 Web 框架,用於建立 Web 應用程式和 API 伺服器。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ ![阿多尼斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k8ishs5q78nu1yc3qrl4.png) AdonisJS 是一個功能齊全的 Node.js 後端框架。該框架是從頭開始建立的,非常重視開發人員的人體工學和易用性。 AdonisJS 專注於後端,讓您選擇您選擇的前端堆疊,這意味著前端不可知。 它是 Node.js 社群中最稀有的框架之一,附帶一套第一方包,可幫助您建立和發布產品,而無需浪費數百小時組裝不同的 npm 包。 在基礎層面上,AdonisJS 為您的應用程式提供架構,配置無縫的 TypeScript 開發環境,為您的後端程式碼配置 HMR,並提供大量維護良好且記錄廣泛的軟體包。 他們強調了一點測試,這是非常好的。 ![測試](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g623aysi86rucg45yvru.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init adonisjs@latest hello-world ``` AdonisJS 採用經典的 MVC 設計模式。首先,使用函數式 JavaScript API 定義路由,將控制器綁定到它們,並編寫邏輯來處理控制器內的 HTTP 請求。 ``` import router from '@adonisjs/core/services/router' import PostsController from '#controllers/posts_controller' router.get('posts', [PostsController, 'index']) ``` 控制器可以使用模型從資料庫中獲取資料並呈現視圖(也稱為模板)作為回應。 ``` import { HttpContext } from '@adonisjs/core/http' import Post from '#models/post' export default class PostsController { async index({ view }: HttpContext) { const posts = await Post.all() return view.render('pages/posts/list', { posts }) } } ``` 如果您正在建立 API 伺服器,則可以用 JSON 回應取代視圖層。但是,處理和回應 HTTP 請求的流程保持不變。 您可以閱讀[文件](https://docs.adonisjs.com/guides/introduction)。 您也可以參考[入門套件](https://docs.adonisjs.com/guides/installation#starter-kits)。 他們還提供了[VSCode 擴展,](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jripouteau.adonis-vscode-extension)如果您開始使用 Adonisjs,則應該使用該擴展。 您必須查看[Awesome Adonisjs](https://github.com/adonisjs-community/awesome-adonisjs) ,它提供了一系列很棒的書籤、軟體包、教程、影片、課程、擁有使用此內容的網站的公司以及來自 AdonisJS 生態系統的其他很酷的資源。 大多數時候,開始接觸一些非常新的東西是很困難的,因此團隊提供了[10 多個課程](https://adonismastery.com/)來了解 Adonisjs 生態系統。 ![培訓班](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nkhw95z0kxkg4wcopzxb.png) ![培訓班](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iqisrlqefivdt8ozfwzv.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 15k 個 star,並且發布了`v6.8`版本。 {% cta https://github.com/adonisjs/core %} 明星 AdonisJS ⭐️ {% endcta %} --- 13. [Astro](https://github.com/withastro/astro) - 內容驅動網站的網頁框架。 -------------------------------------------------------------- ![阿斯特羅](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7o0f21nevycm4kaqgytq.png) Astro 是一個開源、伺服器優先的 Web 框架,它結合了靜態網站產生 (SSG) 和伺服器端渲染 (SSR) 的優點,可建立快速、SEO 友善的網站。 Astro 專門為部落格和電子商務等內容豐富的網站提供支持,並擁有良好的開發生態系統。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create astro@latest ``` 您可以閱讀使用 Astro 建立的[文件](https://docs.astro.build/en/getting-started/)和[展示的網站](https://astro.build/showcase/)。其中一些真的很棒並且視覺上令人驚嘆! Astro 支援 React、Preact、Svelte、Vue、Solid、Lit、HTMX、Web 元件等。閱讀所有[記錄的功能](https://docs.astro.build/en/concepts/why-astro/#features)。 您可以按照本教學[使用 Astro 建立您的第一個部落格](https://docs.astro.build/en/tutorial/0-introduction/)。或使用主題來快速啟動您的下一個專案。其中一些是免費的,而另一些則是付費的! ![主題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/06r4rgm0e87djv8otb3o.png) 您可以看到如圖所示的加載性能,甚至我對此感到驚訝。 ![天文表演](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nctfb8xzgz6dbg1wwg99.png) 性能至關重要,尤其是在您從事商業活動時,因為高效的演算法將節省更多資金並減少麻煩。 ![表現](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a7db56tvaxi40youys75.png) 無論是在可存取性、圖標還是使用不同的庫方面,[整合選項](https://astro.build/integrations/)都是巨大的。 ![整合選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qezjrdyaq1pvwvq4kanm.png) 您可以觀看 Freecodecamp 提供的一小時[Astro Web 框架速成課程](https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI)。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI %} Astro 在 GitHub 上擁有超過 42k 顆星,處於`v4.6` (1800 多個版本),並由超過 112k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/withastro/astro %} Star Astro ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Fresh](https://github.com/denoland/fresh) - 下一代網路框架。 --------------------------------------------------------- ![新鮮的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3978f35p4m3xg9vf9rsg.png) Fresh 是下一代 Web 框架,專為速度、可靠性和簡單性而建置。 一些突出的特點: - 島上的客戶水合作用可達到最大程度的互動。 - 零執行時開銷意味著預設不會將 JS 傳送到客戶端。 - 無需配置。 - 開箱即用的 TypeScript 支援。 該框架使用 Preact 和 JSX 進行渲染和模板化,處理伺服器和客戶端上的任務。 此外,Fresh 消除了建造步驟的需要。您編寫的程式碼直接在伺服器端和客戶端執行。 TypeScript 或 JSX 到純 JavaScript 的轉換是在需要時動態發生的。這有助於實現極其快速的迭代周期和快速部署。 從這個開始吧。 ``` deno run -A -r https://fresh.deno.dev ``` Fresh 採用的最重要的架構決策是其對[島嶼架構模式](https://www.patterns.dev/vanilla/islands-architecture)的使用。 這意味著 Fresh 應用程式預設將純 HTML 發送到客戶端。然後,伺服器渲染頁面的某些部分可以透過互動式小工具(島嶼)獨立重新水化。 客戶端只負責渲染頁面中互動性足以保證額外工作的部分。任何純靜態內容都沒有相關的客戶端 JavaScript,因此非常輕量級。 您可以閱讀[文件](https://fresh.deno.dev/docs/introduction)。 您可以找到所有使用此建立的[網站](https://fresh.deno.dev/showcase),例如[Max Schmidt](https://mooxl.dev/)的投資組合網站。 ![使用新鮮製作的投資組合網站](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5j9xwjw86by873vjkvk0.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 個 star,並且發布了`v1.6`版本。 {% cta https://github.com/denoland/fresh %} 明星新鮮 ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Vue.js](https://github.com/vuejs/core) - 用於在網路上建立 UI 的漸進式 JavaScript 框架。 ----------------------------------------------------------------------------- ![看法](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2a8rdd0xohokbf0mx35q.png) Vue.js 是一個漸進式框架,因為它能夠透過雙整合模式促進高階單頁 Web 應用程式的設計。閱讀[使用 Vue 的所有方法](https://vuejs.org/guide/extras/ways-of-using-vue.html),包括從嵌入 Web 元件到獨立腳本,甚至使用伺服器端渲染或靜態網站生成來建立複雜的應用程式。 ![vue 用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nxetclturvms3ve712u9.png) 使用 MVVM(模型-視圖-視圖模型)架構,Vue.js 讓事情變得簡單、靈活且適合初學者。 Vue.js 於 2014 年由 Google 的開發人員 Evan You 首次推出,他從 AngularJS 中汲取靈感,提供了一種簡單、輕量級且高效的替代方案。 Vue.js 借用了 ReactJS 和 AngularJS 的一些功能,並對其進行了增強,以提供更流暢、更用戶友好的體驗。例如,Vue.js 將 AngularJS 的 2 路資料綁定與 React 的高效虛擬 DOM 結合。 與 React 不同,Vue 有一個內建的 MVC,可以快速輕鬆地進行設定。此外,Vue.js 的壓縮版本只有 18-20 kb,比其臃腫笨重的競爭對手(如 React 或 AngularJS)輕得多。 Vue.js 還包含一個方便的內建 CSS 過渡和動畫元件。 100 秒觀看 Vue.js 了解更多! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=nhBVL41-\_Cw&amp;pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create vue@latest ``` 該命令將安裝並執行 create-vue,官方的 Vue 專案腳手架工具。您將收到有關多個可選功能的提示,例如 TypeScript 和測試支援。 這是啟動開發伺服器的方法。 ``` cd <your-project-name> npm install npm run dev ``` 一個簡單的應用程式。 ``` import { createApp } from 'vue' createApp({ data() { return { count: 0 } } }).mount('#app') <div id="app"> <button @click="count++"> Count is: {{ count }} </button> </div> ``` 上面的例子展示了Vue的兩個核心特性: 1. **聲明式渲染**:Vue 使用模板語法擴充了標準 HTML,該模板語法基於 JavaScript 狀態以聲明方式描述 HTML 輸出。 2. **反應性**:Vue 會自動追蹤 JavaScript 狀態變化,並在變化發生時有效地更新 DOM。 您也可以使用 CDN 來使用它,CDN 將使用全域建置。閱讀[快速入門指南](https://vuejs.org/guide/quick-start)以了解更多資訊。 您可以閱讀[文件](https://vuejs.org/guide/introduction)並查看不同主題的[程式碼編輯器範例](https://vuejs.org/examples/#hello-world),甚至可以了解如何建立 Markdown 編輯器。 要體驗 Vue.js,您也可以直接在他們的[現場 Playground](https://play.vuejs.org/#eNp9kVFLwzAQx7/KeS9TmBuiT6MOVAbqg4oKvuSltLeuM01CcpmF0u/utaXVhzEISe7/vyS/yzV459ziEAlXmITMl47XylDtrGfIaZtGzdAoA5CnnJ5fDHsATxy9GSOAKhQrmD2S1ha+rNf52Wyw2m6RSUaynB6QgKlyOmWSCCDZXa2bprsF2jZZStSrpXGR4XBZ2Zz0rULxFYqVLKfTOEcOmTXbsljsgzVSRw+lMLOVKzX5V8elNUHhasRVmArnz3OvsY80H/VsR9n3EX0f6k5T+OYpkD+Qwsnj1BfEg735eKFa9pMp5FFL9gnznYLVsWMc0u6jyQX7X15P+1R1PSlN8Rk2NZMJY1EdaP/Jfb5CaebDidL/cK8XN2NzsP0F+HSp8w==)中嘗試。 我非常喜歡的一篇關於 Vue 的文章是 Michael 在 DEV 上發表的。必讀! {% 嵌入 https://dev.to/michaelthiessen/25-vue-tips-you-need-to-know-2h70 %} 如果您剛開始,您可以按照他們的團隊建立的[官方教程](https://vuejs.org/tutorial/#step-1)進行操作。 ![教學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sf7dhgd0843jkpru9y27.png) 與 Astro 類似,他們也有[課程部分](https://www.vuemastery.com/courses/)和[Vue School](https://vueschool.io/) ,您可以在其中找到各種主題。 ![賽車視圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s4gixw8cd2ltkippi68h.png) Vue.js 為許多知名網站提供支持,包括 Font Awesome、Upwork 和 Namecheap 等。 Freecodecamp 有一個[針對初學者的 3 小時 Vue](https://www.youtube.com/watch?v=4deVCNJq3qc)教程,但我不推薦它,因為它是 2019 年的,而且我們知道這些框架中的概念變化有多快。 他們在 GitHub 上擁有超過 44k 個 star,並且發布了`v3.4`版本。它是有史以來最受開發人員喜愛的框架之一。 {% cta https://github.com/vuejs/core %} Star Vuejs ⭐️ {% endcta %} --- 還有很多其他框架,您可以查看其中一些: [Aurelia.js](https://github.com/aurelia/framework) 、 [Mithril.js](https://github.com/MithrilJS/mithril.js) 、 [Stimulus.js](https://github.com/hotwired/stimulus) 、 [Meteor.js](https://github.com/meteor/meteor) 、 [Angular.js](https://github.com/angular/angular) 、 [React.js](https://github.com/facebook/react) 、 [Knockout.js](https://github.com/knockout/knockout)和[Alpine.js](https://github.com/alpinejs/alpine) 。 是的,我知道,我同時感到 😵 和興奮。哈哈! 我有一些影片推薦,可以讓本文更加深入。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=cuHDQhDhvPE&amp;pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=WJRf7dh5Zws&amp;pp=ygURZW1iZXIganMgdHV0b3JpYWw%3D %} --- 我特意製作了這一系列教程,以幫助您在一個地方找到所有內容。我希望你喜歡這個! 雖然我是 Next.js 的忠實粉絲,但探索 Wing 等其他出色的框架可能非常適合您的下一個專案。 讓我們知道您計劃使用哪些框架,或者您認為其他人是否應該了解其他內容。 祝你有美好的一天!直到下一次。 我建立技術內容是為了幫助其他人每天成長 1%,這樣您就可以在 Twitter 和 LinkedIn 上關注我以獲得每日見解。 |如果你喜歡這類東西, 請關注我以了解更多:) | [![用戶名 Anmol_Codes 的 Twitter 個人資料](https://img.shields.io/badge/Twitter-d5d5d5?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=0A0209)](https://twitter.com/Anmol_Codes) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 GitHub 個人資料](https://img.shields.io/badge/github-181717?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Anmol-Baranwal) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 LinkedIn 個人資料](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0A66C2?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注Winglang以獲取更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/winglang %} --- 原文出處:https://dev.to/winglang/15-javascript-frameworks-for-your-next-project-1o7n

53 個專案創意(從初級到高級)

介紹 == 對於初學者來說,尋找專案想法並實施它們一直是一個困難的過程。每天,我都會遇到成百上千的人在 Reddit、Facebook、Twitter 等頁面以及 Devto 和 Medium 等技術部落格上詢問他們可以使用備受好評和誇張的程式語言做什麼。為此,我想開一個話題。僅包含專案想法的線程。我建立一篇評論文章只是為了激勵那些想要學習新語言並測試其能力的人。我會在文章下面的評論中加入新的想法。透過這種方式,我的目標是盡可能避免初學者可以用這樣或那樣的程式做什麼的問題。 首先我要跟大家提幾個想法: 1. 盡可能嘗試使用心智圖技術。將主題標題寫為關鍵字,並使用您記下的筆記中的標籤將正確的專案放在正確的標題下。 2. 移植 - 將另一種語言給出的專案想法整合到您的新語言中 3. 老派 - 重寫您的第一個專案,同時透過命令列以最簡單的形式學習另一種語言(不使用人工智慧) 4. 程式碼共享 - 出於非商業目的,請毫不猶豫地共享您的程式碼。一邊喝咖啡,一邊看著你的錯誤被無情地批評。 5. 鳥在手,勝鳥在林。一個行之有效的專案比行不通的瘋狂想法要好。這樣做直到你成功為止。 > PS:此清單包含 53 個想法。不是50。句號:) 從初級到高級的專案想法 ----------- 1. 網路爬蟲#scraper 2. 文件加密器#filetool 3. URL 縮短器 #urltool 4. CLI 聊天應用程式#chat 5. REST完整 API #api 6. 影像辨識 #ml #dl 7. 股市分析#stock #market 8. Markdown 到 HTML 轉換器 #converter 9. PDF 產生器 #generator 10. 社群媒體分析#analytics 11. 視訊串流伺服器#server 12. 區塊鏈實作#blockchain 13. 內容管理系統 (CMS) #website #cms 14. 電子郵件客戶端#email 15. 任務管理系統#task 16. 線上市集#ecommerce 17. 即時聊天應用程式#chat 18. URL監控工具#url 19. 代理伺服器#proxy 20. 網路爬蟲#crawler 21. 部落格平台#blog 22. 密碼管理器#password 23. 任務調度#task 24. 圖片庫#gallery 25. Markdown 編輯器#markdown 26. 費用追蹤#finance 27. 預算追蹤器#finance 28. URL 驗證器 #url 29. 食譜共享平台#recipe 30. 文字轉語音轉換器#tts 31. 論壇或討論區#forum #discussion 32. 聊天機器人人工智慧#ai #chat 33. 日誌分析器#log #analytics 34. 天氣應用#app #weather #api 35. 程式碼審查工具#code 36. 音樂串流服務#stream #service #music 37. Markdown 部落格產生器 #markdown #blog #generator 38. 拍賣平台#platform #auction 39. URL 縮短器 #url 40. TODO 應用 #todo #task 41. 抽認卡應用程式#flashcard 42. 新聞聚合器 #news #api #rss 43. 社群媒體調度程式#social #schedule 44. 資料視覺化(圖表等)#data 45. URL 過濾代理伺服器 #url #proxy 46. URL 解析器#url 47. 密碼強度檢查器#password #cybersecurity 48. RSS 提要閱讀器 #rss #reader 49. 測驗應用程式#quiz #app 50. 視訊會議工具#video 51. 員工管理系統#business 52. Encrpyt - 解密工具#filetool 53. 程式碼片段管理器#snippet #code --- 原文出處:https://dev.to/gokayburuc/53-project-ideas-for-beginner-to-advanced-2j5

用於建立 AI/ML 應用程式的最佳開發工具!

我來自世界各地的 DevOps 領域,在加入我現在的公司 SingleStore 之前,AI/ML 世界對我來說是全新的。我加入已經 8 個月了,一切進展得非常順利。從各種部落格、教程、工具等中學習AI/ML 中所有新的很酷的東西。這些要求的工具。順便說一句,我們有很多內容和材料可以開始,但我想看看行業之外還發生了什麼,並做我自己的研究。 正如我所說,已經過去 8 個月了。在我在這裡的整個旅程中,從舉辦網路研討會、在會議上發言,到撰寫有關新興技術趨勢的博客,我偶然發現了一系列不可或缺的工具。在本文中,我將分享這些工具,從新興程式語言到 AI 框架,再到向量資料庫,再到簡化 AI/ML 應用程式建立的開發工具。***讓我們開始吧。*** 1. 程式語言 ------- ### [翅膀](https://git.new/winglang) ![只是一個翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0pyqzc2vsp6ckovq7j7p.png) 我嘗試使用多種語言,但發現大多數語言都被誇大了。是的,就在那時,我遇到了一個正在討論這種為雲端和人工智慧應用程式設計的新語言的社群。那是我第一次嘗試 Wing 程式語言,發現它令人印象深刻。 你可能會問 - 為什麼是 Wing? Wing 提供了一個統一的程式設計模型,將基礎架構和應用程式程式碼整合到一個有凝聚力的框架內。這種獨特的方法使開發人員能夠簡化他們的工作流程,消除不斷切換情境的需要,並顯著提高生產力和創造力。 這正是您在建立 AI/ML 應用程式時所需要的,更專注於核心功能而不是底層基礎設施。我遇到了他們的 Open AI Joker 應用程式,它可以產生笑話並將其翻譯成不同的語言。整個框架的流暢程度令人驚嘆。請注意,Wing 仍在積極開發中。 您可以使用最少的程式碼建立任何 AI/ML 應用程式。讓我們看看 Joker 應用程式是如何運作的。該應用程式使用 OpenAI 生成笑話並將其翻譯成不同的語言。有一個喜劇演員,一個開放人工智慧助手,可以產生笑話,每當它生成笑話時,笑話就會被放入/儲存在一個桶中。有兩個譯者,西班牙語和希伯來語。這些譯者訂閱一個主題。每當有笑話產生時,他們都會收到並翻譯。而且,他們也把翻譯好的笑話丟進桶裡了。很簡單。 以下是此範例的技術概述圖,展示如何將[OpenAI 的 API 與 Wing](https://github.com/winglang/examples/tree/main/examples/openai-joker)結合使用。 ![翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l5chcap4ufyxnv6aef9m.png) 如果您還沒有嘗試過 Winglang,您可以透過簡單的命令輕鬆嘗試 ``` npm install -g winglang ``` 使用 git clone 指令將程式碼複製到本機 ``` git clone https://github.com/winglang/wing.git ``` 轉到範例資料夾,然後在終端機中執行以下命令: ``` npm install wing it ``` 呼叫“START HERE”函數,並在“Joke Store”中查看結果。 2.向量資料儲存與分析工具 ------------- ### SingleStore 和筆記本 ![單一儲存資料庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/migeuz23bst8l2s445i4.jpeg) 對於 AI/ML 應用程式,您需要一個資料庫來儲存非結構化資料。我大約 8 個月前加入 SingleStore,當時我對 AI/ML 和向量資料庫還是個新手。隨著圍繞向量資料庫的大肆宣傳,我開始了解向量資料庫,並發現 SingleStore 作為向量資料庫如何為行業帶來驚人的補充。它不僅用於儲存向量資料,而且該公司還使用 SingleStore 進行即時分析。現在,看看支援即時分析的向量資料儲存的力量,這是一種超級力量。 下面我要來跟大家介紹一下SingleStore;它是一個基於雲端的資料庫管理系統(RDBMS),專為資料密集型應用程式而設計。它以其資料攝取、事務處理和查詢處理的速度而聞名。 SingleStore 早在 2017 年就開始支援向量儲存。 SingleStore 的 Notebook 功能基於流行的 Jupyter Notebook,廣泛應用於資料科學和機器學習社群。 SingleStore Notebook 擴展了 Jupyter Notebook 的功能,使資料專業人員能夠輕鬆使用 SingleStore 的分散式 SQL 資料庫,同時在語言和資料來源方面提供出色的可擴充性。 [試試 SingleStore 並獲得價值 600 美元的免費積分](https://www.singlestore.com/cloud-trial/?utm_medium=referral&utm_source=pavan&utm_term=devto&utm_content=aimltools)。 3. 資料操作與分析工具 ------------ 我只是喜歡處理資料並使用公開的資料集(例如葡萄酒資料集、泰坦尼克號資料集等)進行不同的實驗。我著迷地看到 NumPy 和 Pandas 在資料探索和提出不同解決方案方面的能力。 Pandas 和 NumPy 是 Python 生態系統中用於資料分析和科學計算的兩個最受歡迎的函式庫。 ### 熊貓和 NumPy ![熊貓和 numpy](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zl8ez8r05a61wcy9zaze.png) 任何 AI/ML 應用程式的核心都是資料。 Pandas 和 NumPy 等工具是 Python 中資料操作和分析的基礎。 Pandas 提供了用於操作數值表和時間序列的高級資料結構和操作,使其成為在用於訓練模型之前預處理和清理資料的理想選擇。 NumPy 增加了對大型多維陣列和矩陣的支持,以及對這些陣列進行操作的大量數學函數的支持,這對於資料預處理和模型訓練中的效能密集型操作至關重要。 4. 人工智慧與機器學習框架 -------------- 我使用過 TensorFlow、PyTorch,最近接觸過 LangChain 和 LlamaIndex,對它們幫助 AI/ML 工程師使用 API、向量儲存功能、邏輯、推理等建立強大應用程式所需的所有工具包的能力印象深刻。讓我們一一來看看他們的超能力。 ### TensorFlow 和 PyTorch ![pytorch中的tensonflow](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/23wl305qjftx5y33ewvt.png) 由 Google 開發的[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)和由 Facebook 開發的[PyTorch](https://pytorch.org/)是用於建立和訓練複雜機器學習模型的兩個最受歡迎的框架。 TensorFlow 以其靈活性和強大的可擴展性而聞名,使其適用於研究原型和生產部署。 PyTorch 因其易用性、簡單性和動態計算圖而受到讚譽,可以更直觀地編碼複雜的 AI 模型。這兩個框架都支援廣泛的人工智慧模型,從簡單的線性回歸到複雜的深度神經網路。 ### 浪鏈 ![浪鏈](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zy5mcfwl843zlrte6x0b.png) [LangChain](https://www.langchain.com/)由 Harrison Chase 開發,於 2022 年 10 月首次亮相,它是一個開源平台,旨在建立由大型語言模型支援的強大應用程式,例如 ChatGPT 等聊天機器人和各種客製化應用程式。 Langchain 致力於為資料工程師提供一個包羅萬象的工具包,以便在聊天機器人、自動問答、文字摘要等各種用例中利用法學碩士。 ### 駱駝指數 ![駱駝指數](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2tgndtlwx6emah2k6s2h.png) [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/)是一種先進的編排框架,旨在增強 GPT-4 等 LLM 的功能。雖然法學碩士本質上很強大,並且接受過大量公共資料集的培訓,但他們通常缺乏與私有或特定領域資料互動的方法。 LlamaIndex 彌補了這一差距,提供了一種結構化的方式來攝取、組織和利用各種資料來源——包括 API、資料庫和 PDF。透過將這些資料索引為針對法學碩士最佳化的格式,LlamaIndex 促進了自然語言查詢,使用戶能夠無縫地與其私有資料進行對話,而無需重新訓練模型。 5.深度學習模型 -------- 作為初學者,我一直在尋找簡單而靈活的東西來開發深度學習模型,就在那時我發現了 Keras。許多 AI/ML 專業人士欣賞[Keras](https://keras.io/)在原型設計和開發深度學習模型方面的簡單性和高效性,使其成為首選,特別是對於初學者和需要快速開發的專案。 ### 難的 ![難的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oqtk1tp1berno2yie8u7.png) 對於尋求高級神經網路 API 的開發人員來說,現在已整合到 TensorFlow 中的 Keras 提供了更簡單的介面來建立和訓練深度學習模型。 Keras 抽象化了建構神經網路的大部分複雜性,使其易於初學者使用,同時仍足夠強大以進行研究。 6. 開發和版本控制平台 ------------ ### GitHub 和 DVC ![DVC套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y1tx82df0xei0m5qwpk3.png) 由於模型開發的迭代性質和對可重複性的需求,協作和版本控制在 AI/ML 開發專案中至關重要。 [GitHub](https://github.com/)是領先的原始碼管理平台,允許團隊協作處理程式碼、追蹤問題和管理專案里程碑。 [DVC(資料版本控制)](https://dvc.org/)透過處理 Git 無法有效管理的大型資料檔案、資料集和機器學習模型來補充 Git,從而實現對 AI 專案中使用的資料和模型檔案的版本控制。 7. AI模型部署與監控 ------------ 我建立了一些 AI/ML 應用程式,但是如何以及在哪裡部署它們?這就是我的想法跳到這個類別中的兩個主要工具:Docker 和 Kubernetes。正如我之前所說,我來自世界各地的 DevOps 地區,我已經使用過這些工具,並且知道它們是如何運作的。 Docker 將您的應用程式容器化,而 Kubernetes 用於大規模部署您的應用程式。 ### Docker 和 Kubernetes ![Docker 和 Kubernetes](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/thj4mvioz76tja3ew3iw.png) 將人工智慧模型部署到生產中需要能夠打包應用程式並大規模管理它們的工具。 [Docker](https://www.docker.com/)透過容器化AI應用程式來簡化其部署,確保應用程式在任何環境中順利執行。 [Kubernetes](https://kubernetes.io/)是 Docker 容器的編排系統,可以自動部署、擴展和管理容器化應用程式,這對於需要跨多個伺服器或雲端環境進行擴展的 AI 應用程式至關重要。 8.人工智慧雲端平台 ---------- 如果沒有 AWS、Google 和 Azure 等雲端平台,您就無法擴展任何東西。雖然 AWS 是我最喜歡的,但我也探索了其他選項,並在此提到了所有三個主要雲端供應商。 ### AWS、Google雲端和 Azure ![雲端提供者](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1jtvbfzk003t5jxi9ghi.png) Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 和 Microsoft Azure 等雲端平台提供了一系列 AI 和機器學習服務,這些服務抽象化了訓練和部署 AI 模型所需的大部分基礎架構。這些平台為機器學習模型訓練、部署和監控提供託管服務,以及可擴展以滿足任何人工智慧專案需求的大量運算資源。 9. 專門的人工智慧開發工具 -------------- 雖然我仍然更喜歡使用 SingleStore Notebook 功能,但我知道大多數人已經在使用 Jupyter Notebook 進行資料探索和分析。我有時會使用 Jupyter Notebooks,另一個更有趣的工具是 MLflow,它將幫助您完成端到端的 ML 工作流程。 ### Jupyter 筆記本 ![Jupyter筆記本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/411i9cumaafb3un5viqi.png) 對於探索性資料分析、模型開發和文件編制,Jupyter Notebooks 是不可或缺的工具。它們允許開發人員建立和共享包含即時程式碼、方程式、視覺化和敘述文字的文件,使其成為協作人工智慧研究和開發的絕佳工具。 ### ML流 ![毫升流工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1nabnjklq1e07x8kc1vr.png) [MLflow](https://mlflow.org/)是一個用於管理端對端機器學習生命週期的開源平台。它包括實驗追蹤、模型版本控制和部署等功能,使開發人員能夠追蹤和比較實驗、將模型打包成可重複的執行,以及管理跨多個環境的模型部署。 ### 最後的一些想法 人工智慧/機器學習領域正在像海洋一樣不斷發展。每天我們都會看到一種或另一種語言模型帶著許多期望首次亮相。有許多令人驚嘆的開發工具仍然可以包含在這個清單中,但從我個人的經驗來看,我相信這些工具是每個 AI/ML 工程師開始建立他們的 AI/ML 應用程式的良好開端。 讓我知道您目前在 AI/ML 領域最喜歡的工具是什麼。 --- 原文出處:https://dev.to/pavanbelagatti/my-favorite-devtools-to-build-aiml-applications-3c0c

2024 年 50 大系統設計面試問題

*揭露:這篇文章包含附屬連結;如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務,我可能會獲得補償。* [![面試時必須了解的 10 個系統設計概念](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kfxdldzd09fwws7nve36.png)](https://bit.ly/3cNF0vw) image\_credit -[指數](https://bit.ly/3cNF0vw) 朋友們大家好,如果您正在準備技術面試,那麼您必須準備系統設計問題,因為這是大多數人都遇到困難的地方。 即使經驗豐富的程式設計師也很難解決常見問題,例如如何設計 WhatsApp 或 YouTube,或回答[API 閘道與負載平衡器](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)、[水平與垂直擴充](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)、 [正向代理與反向代理](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5)之間的差異。 在當今日益分散的世界中,建立強大且可擴展的系統的能力是頂級科技公司所追求的基本技能。 系統設計面試已成為評估候選人解決現實挑戰、評估權衡以及設計能夠處理複雜需求的系統的能力的關鍵組成部分。 之前也分享過[資料庫分片](https://medium.com/javarevisited/what-is-database-sharding-scaling-your-data-horizontally-1dc12b33193f)、[系統設計主題](https://dev.to/somadevtoo/10-must-know-system-design-concepts-for-interviews-2fii)、 [微服務架構](https://medium.com/javarevisited/10-microservices-design-principles-every-developer-should-know-44f2f69e960f)、 [系統設計演算法](https://dev.to/somadevtoo/10-distributed-data-structures-and-system-design-algorithms-for-interviews-a4j),今天就分享一下系統設計面試題。 在本文中,我精心設計了*50 多個系統設計面試問題,*以指導應徵者從基本概念到複雜的設計場景。 無論您是旨在掌握要點的初學者,還是尋求提高技能的經驗豐富的工程師,這些問題不僅可以幫助您為面試做好準備,還可以提高您對系統設計和軟體架構的了解。 順便說一句,如果您正在準備系統設計面試並想深入學習系統設計,那麼您還可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**Design Guru**](https://bit.ly/3pMiO8g) 、 [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) 、 [**Educative**](https://bit.ly/3Mnh6UR)和[**Udemy**](https://bit.ly/3vFNPid)等網站,它們有許多很棒的系統設計課程 [![如何回答系統設計問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xd9nfio7kl57gyevndql.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) PS 繼續閱讀直到最後。我有一份免費獎金給你。 --- 2024 年 50 道系統設計面試題 ------------------ 這裡列出了針對初學者和經驗豐富的開發人員的 50 個流行的系統設計面試問題,您可以解決這些問題來開始準備。 在此列表中,我不僅分享了簡單、中等和困難的系統設計問題,還分享了基於概念的問題,例如 API 閘道與負載平衡器或微服務與整體式設計。您可以練習這些系統設計問題和麵試問題。 ### 基於系統設計概念的問題 1\. API網關和負載平衡器有什麼差別? \[ [解決方案](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-api-gateway-and?utm_source=profile&utm_medium=reader2)\] 2\. 反向代理和正向代理有什麼不同? [(回答)](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5) 3\. 水平縮放和垂直縮放有什麼不同? [(回答)](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09) 4\. 微服務和單體架構有什麼差別? [(回答)](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-microservices-vs-monolithic-applications-for-system-design-interview-2lb5) 5\. 垂直分區和水平分區有什麼差別? 6.什麼是速率限制器?它是如何運作的? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/what-is-rate-limiter-how-does-it?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 7\. 單一登入 (SSO) 的工作原理是什麼? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/how-does-sso-single-sign-on-authentication?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 8\. Apache Kafka 是如何運作的?為什麼這麼快? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/how-does-apache-kafka-works?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 9\. Kafka、ActiveMQ 和 RabbitMQ 之間的差異? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-kafka-rabbitmq?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 10\. JWT、OAuth 和 SAML 之間的差異? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-jwt-oauth-and?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 這是來自 DesignGuru.io 的一個很好的圖表,它解釋了垂直和水平資料庫分區之間的區別 [![水平分區和垂直分區的區別](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kosgqvr5d2prlpo61tv7.png)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 𝐄𝐚𝐬𝐲 系統設計問題 現在,讓我們開始討論簡單的系統設計問題。這些是常見問題,您需要設計隨處使用的小型實用程序,例如 URL 縮短器: 1\. 如何設計像TinyURL這樣的URL縮短器 \[[解決方案](https://bit.ly/3dZoQ2G)\] 2\. 如何設計像Pastebin這樣的文字儲存服務? \[[解決方案](https://www.youtube.com/watch?v=9wAj-5IMdyU)\] 3\. 設計內容傳遞網路(CDN)? \[[解決方案](https://bit.ly/3dZoQ2G)\] 4\. 設計停車庫【[解決方案](https://bit.ly/3eMUosX)】 5.設計自動販賣機【[解決方案](https://javarevisited.blogspot.com/2016/06/design-vending-machine-in-java.html)】 6\. 如何設計分散式鍵值存儲 7.設計分散式緩存 8.設計分散式作業調度器 9\. 如何設計認證系統 10\. 如何設計統一支付介面(UPI) 並且,以下是來自 Educative.io 的 YouTube 高級設計供您參考: [ ![YouTube 的高層設計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/03a26o4bntorhtpngs4v.jpg)](https://bit.ly/3Mnh6UR) --- ### 𝐌𝐞𝐝𝐢𝐮𝐦 系統設計問題 現在,是時候看看中等難度的系統設計問題了。這些問題既不簡單也不太困難,但您需要對各種軟體架構元件和系統設計概念有深入的了解才能回答這些問題。 11.設計Instagram【[解決方案](https://bit.ly/3BqamCL)】 12\. 如何設計 Tinder 13.設計WhatsApp([解決方案](https://bit.ly/3SbA9Eu)) 14\. 如何設計 Facebook 15.設計推特 16.設計Reddit 17.設計Netflix【[解決方案](https://bit.ly/3bbNnAN)】 18.設計Youtube【[解決方案](https://bit.ly/3bbNnAN)】 19\. 設計谷歌搜尋 20.設計像亞馬遜這樣的電子商務商店 21.設計Spotify 22.設計TikTok 23\. 設計 Shopify 24\. 設計愛彼迎 25\. 為搜尋引擎設計自動完成功能 26.設計速率限制器 27.像Kafka一樣設計分散式訊息佇列 28.設計航班預訂系統 29.設計線上程式碼編輯器 30.設計證券交易所繫統 31.設計一個分析平台(指標和日誌記錄) 32.設計通知服務 33.設計支付系統 而且,這是來自 DesignGuru 的 Netflix 高級系統設計,這是我最喜歡的學習系統設計的地方之一 [![Netflix 系統設計架構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v7aj73gezzybzgi8dewp.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 𝐇𝐚𝐫𝐝 系統設計問題 現在,讓我們來看看一些需要你付出更多努力的難題。解決這些問題你可能會感到不舒服,但透過這樣做你會變得更好。 34\. 如何設計像 Yelp 這樣的基於位置的服務 35\. 設計優步 36.設計像 Doordash 這樣的送餐應用程式 37.設計Google文件 38\. 如何設計Google地圖 39\. 設計縮放 40\. 如何設計像 Dropbox 這樣的檔案共用系統 41\. 如何設計像BookMyShow這樣的訂票系統 42.設計分散式網路爬蟲 43.如何設計程式碼部署系統 44.設計像S3這樣的分散式雲端存儲 45\. 如何設計分散式鎖定服務 這是 Educative.io 的 Google 地圖的高級設計 [![Google 地圖的高層設計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vn97eqxqthqx6714gadl.png)](https://bit.ly/3Mnh6UR) 而且,如果您需要解決方案,則可以在 @ Ashish Pratap Singh 的 GitHub 儲存庫中找到它們:https://github.com/ashishps1/awesome-system-design-resources/blob/main/README.md#system-design-interview-problems 而且,現在可以看到更多有關係統設計面試準備的資源 --- ### 系統設計訪談資源: 而且,這裡列出了最佳系統設計書籍、線上課程和練習網站,您可以查看這些內容,以便更好地為系統設計面試做好準備。這些課程中的大多數也回答了我在這裡分享的問題。 1. [**DesignGuru 的 Grokking 系統設計課程**](https://bit.ly/3pMiO8g):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 2. [**《系統設計面試》作者:Alex Xu**](https://amzn.to/3nU2Mbp) :這本書深入探討了系統設計概念、策略和麵試準備技巧。 3. Martin Kleppmann 的[**「設計資料密集型應用程式」**](https://amzn.to/3nXKaas) :綜合指南,涵蓋了設計可擴展且可靠的系統的原則和實踐。 4. [LeetCode 系統設計 標籤](https://leetcode.com/explore/learn/card/system-design):LeetCode 是一個受歡迎的技術面試準備平台。 LeetCode 上的系統設計標籤包含各種練習問題。 5. GitHub 上的[**「系統設計入門」**](https://bit.ly/3bSaBfC) :精選的資源列表,包括文章、書籍和影片,可幫助您準備系統設計面試。 6. [**Educative 的系統設計課程**](https://bit.ly/3Mnh6UR):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 7. **高可擴展性部落格**:該部落格包含有關高流量網站和可擴展系統架構的文章和案例研究。 8. **[YouTube 頻道](https://medium.com/javarevisited/top-8-youtube-channels-for-system-design-interview-preparation-970d103ea18d)**:請參閱「Gaurav Sen」和「Tech Dummies」等頻道,以取得有關係統設計概念和麵試準備的富有洞察力的影片。 9. [**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) :Alex Xu 的一本現場書籍和課程,用於系統設計面試準備。它包含《系統設計訪談》第一捲和第二卷的所有內容,並將隨即將推出的第三卷進行更新。 10. [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) :一個專為面試準備的網站,特別是針對亞馬遜和谷歌等 FAANG 公司,他們還有很棒的系統設計課程和許多其他材料,可以幫助您破解 FAAN 面試。 [![如何為系統設計做準備](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kqv3p46jmw5qc0newuiu.jpg)](https://bit.ly/3P3eqMN) image\_credit - [ByteByteGo](https://bit.ly/3P3eqMN) 請記住透過參與實際專案和參加模擬面試將理論知識與實際應用結合。不斷的練習和學習無疑會提高你在系統設計面試中的熟練程度。 這就是2024 年50 個系統設計面試問題。有線上課程以及我分享過的書籍。 無論您是準備技術面試的候選人,還是希望提高技能的經驗豐富的專業人士,掌握系統設計都是在不斷發展的科技行業中推進職業生涯的關鍵一步,這些問題將對您有所幫助。 。 ### 獎金 正如承諾的,這是給你的獎金,一本免費的書。我剛剛找到一本新的免費書籍來學習分散式系統設計,您也可以在 Microsoft 上閱讀它 --- [https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT -eBook-設計分散式系統.pdf](https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf) ![](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:365/0*99i4bdkoEjeeJio8.png) 謝謝 --- 原文出處:https://dev.to/somadevtoo/top-50-system-design-interview-questions-for-2024-5dbk

比較前 3 個 Javascript 測試框架

### 介紹 每個開發人員都知道編寫測試很重要,但是當涉及 JavaScript 測試時,[有許多框架](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unit_testing_frameworks#JavaScript)可供選擇。那麼,下次啟動專案時,如何知道該選擇哪個框架呢? 在本文中,我將比較三個流行的框架[——Mocha](https://github.com/mochajs/mocha) 、 [Jest](https://jestjs.io/)和[Jasmine——](https://jasmine.github.io/)以幫助您做出更明智的決定。我將了解這些框架如何處理常見的測試場景,例如模擬函數和非同步呼叫。我將展示如何實施這些測試的範例。我還將討論一些最佳實踐以及為什麼應該使用測試框架。 ### 三個框架 Mocha、Jest 和 Jasmine 都是流行的框架,擁有有用的社群和多年的開發經驗。總體而言,Mocha 和 Jasmine 更適合測試後端,因為它們最初是為 Node 應用程式建立的;因此,他們比 Jest 擁有更多可用的後端工具和文件。對於前端來說,你的測試框架的選擇通常會受到你的前端框架的影響。 Jasmine 更常與 Angular 一起使用,而 Jest 是 Facebook 建立的與 React 一起使用。 無論您選擇哪一個框架,這三個框架都是成熟且有效的選擇。最好的選擇實際上取決於您的專案需求和您的個人喜好。為了幫助您決定哪個框架最適合您,讓我們看看每個框架在一些常見測試場景下的實際應用。 ### 模擬函數 您在應用程式中測試的最常見的事情是函數呼叫。為您的函數編寫可靠的測試非常重要,因為無論測試框架如何,糟糕的測試都可能觸發真實的函數,從而導致記憶體洩漏和瀏覽器中的意外行為。 測試函數呼叫時,您的測試應該: - 專注於函數呼叫的預期結果,而不是函數的實現 - 永遠不要更改應用程式的狀態 - 使用模擬函數,這樣您就不必擔心測試中出現意外的副作用 以下是如何在 Jest、Jasmine 和 Mocha 中模擬前端函數呼叫的範例。 **是** 如果您使用 React,Jest 不需要太多依賴項(如果有的話)。但是,如果您不想深入[研究react-testing-library](https://testing-library.com/docs/react-testing-library/intro) ,Jest也與一些特定於測試的函式庫(例如Enzyme)相容。此範例使用[Enzyme](https://enzymejs.github.io/enzyme/)對元件進行淺層渲染,按一下按鈕,然後查看模式是否已開啟。在這裡,您必須渲染元件並模擬單擊,以查看您的模擬函數呼叫是否按預期開啟模式。 ![Jest 中的模擬函數呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/b0bfcd5cf08dd70522fc4b8d5f1b9f3995a962452ddf5634.png/w_752) *Jest 中的模擬函數呼叫* **茉莉花** 在所有框架中,Jasmine 更適合 Angular。但是,一旦為 React 設定了所有正確的配置和幫助程式文件,編寫測試就不需要太多程式碼。 在這裡您可以看到使用[ReactTestUtils](https://reactjs.org/docs/test-utils.html)代替 Enzyme 或 React-testing-library(以顯示其他可用工具之一)。 ReactTestUtils 使得在前端使用 Jasmine 變得更加容易,並保持較低的程式碼行數。但是,您需要了解 ReactTestUtils API。 ![Jasmine 中的模擬函數呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/480043c0f2668f7edac640818492acfadbfa8f06a0ec858e.png/w_701) *Jasmine 中的模擬函數呼叫* **摩卡** Mocha 為您提供了更多的靈活性,因為它通常用於前端和後端測試。您必須匯入幾個庫,例如[Chai](https://www.chaijs.com/) ,才能使其與 React 一起使用。雖然 Chai 沒有直接連接到 React,但它是 Mocha 中最常用的斷言函式庫。安裝這些依賴項後,就類似於使用 Jest。此範例結合使用 Enzyme 進行渲染和 Chai 進行斷言。 ![Mocha 中的模擬函數呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/1a0a8d5b9414903de0665907e074d79879deb18fca3901bb.png/w_821) *Mocha 中的模擬函數呼叫* #### 我的看法 對於模擬函數,這三個函式庫在程式碼行數和複雜性方面都非常相似。我建議只使用最適合您的堆疊的程式庫:Jest for React、Jasmine for Angular 和 Mocha(如果您也在後端使用 Mocha 並且希望保持一致)。 ### 模擬資料 後端測試與前端測試一樣棘手。對於處理資料尤其如此,因為您不希望測試將資料插入真實資料庫中。如果您不小心,這種危險的副作用很容易潛入您的測試套件中。這就是為什麼使用模擬資料設定測試資料庫是最佳實踐的原因。 當您使用模擬資料時,您可以: - 準確地看到錯誤發生的位置,因為您知道期望的值是什麼 - 類型檢查您的後端響應並確保響應不會洩露真實資料 - 更快發現錯誤 您會經常遇到模擬資料以在請求中發送的情況,而這三個框架都支援這種情況。以下是這三個框架如何實現模擬資料的範例。 **是** 在此 Jest 測試中需要注意的最重要的事情是如何檢查資料是否已成功傳遞到 API 或資料庫。最後有幾個 Expect() 匹配器,它們的順序很重要。在發送模擬資料後,您必須準確地告訴 Jest 您希望找到什麼。這裡使用[supertest](https://www.npmjs.com/package/supertest)函式庫來使用假資料發出模擬 post 請求。 ![在 Jest 後端測試中處理資料](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/39d0b290154eb4dd1a79e0a2a96f8bfeadcdd9a1fa5dd2ec.png/w_559) *在 Jest 後端測試中處理資料* **茉莉花** 雖然編寫良好的後端 Jasmine 測試需要更多程式碼,但您可以控制建立和重置資料的方式和時間。 Jasmine 還具有內建工具,用於在測試的其他部分引用模擬資料。此範例使用[請求](https://www.npmjs.com/package/request)庫來處理模擬發布資料請求。 ![在 Jasmine 後端測試中處理資料](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/6f7f5e5070d8c2106f7b7264af5e3f8d38c342ddec26e9e5.png/w_638) *在 Jasmine 後端測試中處理資料* **摩卡** 在所有框架中,Mocha 需要最多的依賴來處理模擬資料和請求。您可能需要使用[chai-http](https://www.app.devspotlight.com/stories/draft/Comparing-the-top-3-Javascript-testing-frameworks)設定一個模擬伺服器來執行請求,而不是像其他伺服器一樣模擬請求和回應。 Mocha 確實有很好的內建工具,但需要更多時間才能上手。使用 Chai 及其相關函式庫是常見的做法,如下例所示: ![在 Mocha 後端測試中處理資料](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/e9535c9618549c6149ee5ca2c8668a104cf61b433709d20f.png/w_507) *在 Mocha 後端測試中處理資料* #### 我的看法 後端測試是 Mocha 和 Jasmine 最強的地方。它們是為測試 Node 應用程式而建構的,這一點在它們的工具中得到了體現。它們使您可以透過框架中包含的選項和功能進行更精細的控制。如果您願意花時間加入一些可用的庫,Jest 仍然是一個不錯的選擇。 ### 模擬異步呼叫 眾所周知,非同步程式碼會引起問題,因此此處的測試尤其重要。您不僅必須注意自己程式碼中的非同步為,而且許多進入生產的錯誤可能來自意外的非同步來源,例如第三方服務。當您編寫具有異步行為的測試時,請盡量避免觸發真正的函數呼叫,因為測試的非同步呼叫與實際程式碼的執行重疊。 所有測試框架都為您提供了編寫非同步程式碼的多種選項。如果您的程式碼使用回調,那麼您的測試就可以使用回呼。如果可以選擇,請考慮使用[async/await 模式](https://javascript.info/async-await)。它使您的程式碼更具可讀性,並幫助您快速找到測試的問題所在。 [Promise](https://javascript.info/promise-basics)也是編寫非同步測試的選擇。如果您正在使用不支援非同步/等待的舊程式碼,請考慮使用這些。但是,請確保它們按照您在生產中期望的順序執行。在整個執行過程中檢查您的值可以幫助捕捉奇怪的行為。 以下是 JavaScript 測試框架中的非同步測試範例。 **是** 儘管使用Jest 編寫後端測試很簡單,但由於它最初是為了與React 一起使用而建立的,因此您最終可能會花一些時間閱讀文件並安裝第三方庫,因為它的大多數工具都是特定於前端的。但 Jest 確實可以處理您需要處理的任何格式的非同步呼叫,例如回呼或 Promises。此 async/await 呼叫的工作方式與其他 JavaScript 程式碼中的工作方式相同。 ![使用 async/await 開玩笑非同步呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/0f4f8ad7e352e46c4e933bab0e365df9e5aca5084b02d0fb.png/w_498) *使用 async/await 開玩笑非同步呼叫* **茉莉花** Jasmine 最初是為 Node.js 建立的,因此它有很多內建功能。但是,在執行測試之前和之後可能需要一些設定。例如,您可以在此處看到,您應該在 beforeAll 方法中處理非同步呼叫,以防止稍後的測試中產生殘留影響。 ![使用 async/await 進行 Jasmine 非同步呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/fdb2d7178a6235735d656b013846daf7dba63b525e15c479.png/w_810) *使用 async/await 進行 Jasmine 非同步呼叫* **摩卡** 在這裡您可以看到用於處理返回承諾的完成方法。它使用與前面的 Mocha 範例相同的 chai-http 庫。這是在 Mocha 測試中編寫的非同步呼叫的常見方式。您可以在 Mocha 中使用 Promises 或非同步/等待模式。 ![使用 async/await 進行 Mocha 非同步呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/fc2d3391bc3492c18a966e80a6a2326f7ff15ef26c97b0c0.png/w_528) *使用 async/await 進行 Mocha 非同步呼叫* #### 我的看法 對於後端測試,Jasmine 可以輕鬆處理非同步方法並且開箱即用,這將是我的首選。 Mocha 和 Jest 也很有用,儘管它們需要更多地搜尋文件才能找到您需要的內容。 ### 模擬渲染元件 另一個重要且常見的測試是確保渲染的元件在預期時可用。和以前一樣,您通常會看到 Jest 與 React 一起使用,Jasmine 與 Angular 一起使用,但您可以在任何前端程式庫上使用這三個框架中的任何一個。 渲染元件可能是一項昂貴的任務,具體取決於渲染的深度。有些開發人員喜歡使用快照測試,它保存代表 UI 當前狀態的檔案。其他人則喜歡模擬渲染的元件。當您尋找 UI 中的變更時,快照更有用,而當您想要查看元件是否按預期工作時,渲染更有用。兩種方法都很有用。 **是** 正如我之前提到的,Jest 是為 React 建置的,因此您無需導入任何特殊的庫來進行渲染測試。這使得這些測試變得簡單並節省了依賴項的空間。 [ReactDOM](https://reactjs.org/docs/react-dom.html)在許多 React 專案中都很常見,並且附帶了檢查基本渲染所需的方法,如下例所示: ![Jest 框架中的 React 渲染測試](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/bb94ca1748e993345206d48020127b569c3ddb726f8bb83a.png/w_515) *Jest 框架中的 React 渲染測試* **茉莉花** 設定 Jasmine 來進行 React 渲染測試比看起來更困難;它涉及重要的初始設定。 [Angular 團隊](https://angular.io/guide/testing)使用並推薦[Karma](https://www.npmjs.com/package/karma-jasmine)和 Jasmine 來測試元件。下面的範例用於測試 Angular 元件。您必須匯入要測試的元件,並且可以使用 Angular 隨附的 @angular/core/testing 來設定元件的環境,然後再嘗試渲染該元件並檢查它是否可用。 ![Jasmine框架中的Angular渲染測試](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/47893f0aa0a46255cd976782196aeae45bee362ea9ea2d29.png/w_577) *Jasmine框架中的Angular渲染測試* **摩卡** 您通常會看到[Enzyme](https://enzymejs.github.io/enzyme/)和 Chai 與 Mocha 一起用於前端測試,並且測試 React 渲染沒有任何不同。一旦匯入了所需的特定方法(例如shallow 和expect),您將能夠編寫與其他框架類似的測試。下面的範例利用了 Enzyme 的淺層渲染和 Chai 的斷言。 ![Mocha框架中的React渲染測試](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/705c430a50995cd2c5935a795c2f697f19b2eda62fab47dd.png/w_559) *Mocha框架中的React渲染測試* #### 我的看法 渲染元件的最佳實踐是僅使用為您的前端庫推薦的測試框架。使用附帶安裝的工具,您無需處理設定錯誤。如果可能,請嘗試使用淺渲染和快照來節省測試時間並專注於渲染元件的核心功能。 ### 結論 希望您現在對這三個流行框架之間的差異有了更好的了解。正如我所提到的,無論您選擇哪種框架,這三個框架都是成熟且有效的選擇,並且可以為您工作,這取決於您的專案的需要和您的偏好。現在您已準備好接受測試! --- 原文出處:https://dev.to/heroku/comparing-the-top-3-javascript-testing-frameworks-2cco

🚀 路線圖:1 年內從初級軟體工程師到 CTO

致所有有抱負的技術領導者! 🎉 有沒有想過在短短一年內從初級軟體工程師晉升為 CTO 需要什麼?係好安全帶;我們為您準備了 1 年路線圖。 加入我 --- 閱讀[Meta (Facebook)](https://engineeringbolt.com) 、 [⚡Newsletter](https://engineeringbolt.substack.com/subscribe) 、 [Twitter](https://twitter.com/alexrashkov)和[LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/alexrashkov)中有關工程文化的更多訊息,以獲取更多職業、領導力和成長建議。 [![工程螺栓通訊訂閱](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/0*GRosK-LpWlj01rUR.png)](https://engineeringbolt.substack.com/subscribe) 讓我們把這個夢想變成現實: **☕ 第 1 個月:咖啡催化劑** 從掌握你的咖啡遊戲開始。這不僅是咖啡因的問題;這是關於建立關係。成為熟記每個團隊成員的咖啡訂單的英雄。 **💻 第 2 個月:馬拉松式程式設計課程** 編碼就像沒有明天一樣。但這裡有一個轉折:對於你修復的每個錯誤,引入一個新功能。這是關於表現出適應性和成長性。 **🌐 第三個月:像神童一樣建立人際網絡** 每天與一個新朋友真誠地聯繫。忘記 LinkedIn 上的獵槍式方法吧;這是關於質量,而不是數量。旨在進行有意義的對話。 **📈 第四個月:擁抱流行語** 使用流行語,但要明智。了解區塊鏈、人工智慧和機器學習的實際含義以及如何將它們應用到您的專案中。 **👔 第 5 個月:穿著得體** 升級你的衣櫃來反映你的野心。穿著得體表明您認真對待自己的角色並為下一步做好準備。 **📅 第 6 個月:掌控會議** 學習有效會議的藝術。提出明確的議程,讓討論步入正軌,並始終跟進。會議應該富有成效,而不是浪費時間。 **🚀 第 7 個月:創新與自動化** 啟動業餘專案來解決您的團隊或公司中的實際問題。自動執行繁瑣的任務。表現出主動性和創新性。 **🗣 第 8 個月:培養領導技能** 領導一個專案。表明您可以激勵並引導團隊實現共同目標。領導力關乎影響力,而不是權威。 **💸 第九個月:財務敏銳度** 了解事物的業務面。您所做的事情如何影響底線?好的CTO既懂技術又懂業務。 **👥 第 10 個月:明智地委派任務** 學會有效授權。這是關於信任您的團隊並專注於策略任務。幫助他人提陞技能。 **🔮 第 11 個月:培養願景** 開始思考未來。哪些技術或趨勢會影響您的產業?貴公司如何保持領先地位?做一個有遠見的人。 **🌟 第 12 個月:謙遜的領導者** 反思你的成長並分享功勞。領導力就是在你攀登的同時提升他人。表現出感激和謙卑。 --- 𝐻𝒶𝓅𝓅𝓎𝒜𝓅𝓇𝒾𝓁𝐹𝑜𝑜𝓁'𝓈𝒟𝒶𝒟!!! 請記住,夥計們,通往頂峰的旅程可能充滿歡笑、灑出的咖啡和太多的流行語,但有了這個完全嚴肅且萬無一失的計劃,你怎麼能不成功呢? --- 如果你喜歡這篇文章。 ♻ 轉發以幫助其他人找到它。 💾 儲存這篇文章以供日後參考。 {% 嵌入 https://dev.to/alexr %} --- 原文出處:https://dev.to/alexr/roadmap-from-junior-software-engineer-to-cto-in-1-year-1ked

我要告別科技業了

我試過。 我*真的*嘗試過。 2016 年,我畢業並獲得了網頁設計和開發學位,了解 Angular 和一些用戶體驗原則,認為也許我可以在技術領域有所斬獲。 我錯了。 直到兩年後我才得到第一個職位,即便如此,它是 Facebook 的合同,我必須*彌補我的職位頭銜*,我的團隊只是順其自然。不幸的是,我沒有考上合適的大學,也沒有走上實習後直接被全職僱用的正確道路。我聯繫過的任何使用者體驗專家或產品設計師都對我不屑一顧。 (你們都是守門人,不是嗎?) 疫情期間,我參加了一個編碼訓練營,天真地想:“如果我學會如何更好地編碼,我肯定會被認為更有價值!” 我完成了課程,學到了很多。建立了我的投資組合。在 Xitter 上瘋狂地交流。甚至因為在 Twitch 上直播我的想法/編碼過程而讓自己感到尷尬。 我獲得了幾個承包商的職位,這還不錯。但我想要健康保險。我更加努力了。 所有這一切都是在與過動症和重度憂鬱症作鬥爭的同時進行的。 2022 年,我終於獲得了第一份全職工作,擔任開發者關係工程師。在我的前三個月內,我為他們獲得了一份大牌公司的合約。 然而,我也試著解決我的心理健康問題。我被開了 Lexapro 和 Abilify。副作用包括嗜睡,這意味著如果我不工作,我就會睡覺。但如果我不覺得自己想要公里,那麼它就有效,對吧?讓我們在上面撒上 Adderall XR 來解決討厭的過動症。十月,我不得不停止服藥,因為我和我的配偶決定要生孩子。 我想:“我對自己的工作感覺很好!我們很穩定!讓我們開始吧!” 2023年5月,我發現自己懷孕了。我覺得我經歷了懷孕帶來的一些最嚴重的副作用:腦霧、疲憊、噁心——TL;DR:我無法工作。我立即告訴我的經理和人力資源部,認為完全誠實並「掩蓋我的基地」是謹慎的做法,以防我的生產力下降。 嗯,當然是這樣。將一個 10 磅重的米袋綁在腹部,在小辦公椅上旋轉 20 次,並嘗試召開一個小時的會議。 起初,我的同事們(據說)為我感到高興,並表示「支持」。然而,事情慢慢開始改變。我的經理一天比一天變得越來越挑剔。我很難控制自己的症狀並保持板著臉。 您是否曾經歷過有人告訴您他們會在您身邊,但當您需要他們時卻沒有真正出現?這就是發生在我身上的事。 九月,我接受了 PIP。同時,血液檢查結果顯示我或我的孩子身上有腫瘤。或者他有脊椎先天缺陷。我必須立即進行廣泛的測試才能找到問題。 那,我必須努力保住我的工作嗎? 我真誠地盡力了。最後,我只是把事情結束了,就像一篇我從未發表過的文章,很可能被同事偷走了。 經理可以說:“如果你感覺不舒服,那就休息一天!使用你的 PTO!”任何時候都只是為了掩飾他們的屁股。 現在我告訴你:人力資源和管理階層永遠不會支持你。 ------------------------ 不要被他們的廢話所迷惑。 不要告訴你的同事任何事。 科技環境中沒有什麼是穩定的。在工作場所的任何地方,*沒有人*是你可以與之分享個人生活的人。它瘋了,閉嘴。 零同理心。 科技領域不存在股權。 ---------- ### 需要徹底改革對有需要的人的支持,特別是那些神經分歧的人。尤其是那些選擇成為父母並且是親生父母的人。 但是,為了實現這一目標,這種改變需要是*巨大的*、*漸進的*,並由受社區尊重的人來領導。 那個人顯然不是我。 ### 所以這是我對科技的告別。 ### 我再也不想回答任何男人了。 我不會去不受歡迎的地方。 祝福您在職涯中一切安全、心智健全。 --- 原文出處:https://dev.to/cat/a-goodbye-to-tech-41gh

使用這些 React 函式庫和雲端後端來建立全端應用程式。

今天,我們將學習如何使用 Wing 作為後端建立全端應用程式。 ![反應 + 維特 + 翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vb7jf7dk9b08x042p0vl.png) 我們將使用 React 和 Vite 作為前端。 我知道還有其他框架,如 Vue、Angular 和 Next,但 React 仍然是最常見的,並且迄今為止有大量值得信賴的新創公司使用它。 如果您不知道, [React](https://github.com/facebook/react)是 Facebook 建立的開源程式庫,用於建立 Web 和本機使用者介面。正如您從儲存庫中看到的,它被超過 2040 萬開發人員使用。所以,這是值得的。 讓我們看看如何使用 Wing 作為後端。 ![豎起大拇指](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pskz2tyzodt4wnxbqa8y.gif) --- [Wing](https://git.new/wing-repo) - 一種雲端程式語言。 --------------------------------------------- ![翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n97bowkrexjk46n94bcc.png) Winglang 是一種專為雲端(又稱「面向雲端」)設計的新型開源程式語言。它允許您在雲端中建立應用程式,並且具有相當簡單的語法。 Wing 程式可以使用功能齊全的模擬器在本地執行(是的,不需要網路),也可以部署到任何雲端供應商。 ![機翼基礎設施](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eun3zd1gkp870rj57eeu.png) Wing 需要 Node `v20 or higher` 。 建立一個父目錄(我們使用的`shared-counter` )並使用 Vite 使用新的 React 應用程式設定前端。您可以使用這個 npm 指令。 ``` npm create -y vite frontend -- --template react-ts // once installed, you can check if it's running properly. cd frontend npm install npm run dev ``` 您可以使用此 npm 命令安裝 Wing。 ``` npm install -g winglang ``` 您可以使用`wing -V`驗證安裝。 Wing 還提供官方[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)和[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22353-wing) ,後者提供語法突出顯示、補全、轉到定義和嵌入式 Wing 控制台支援。您可以在建立應用程式之前安裝它! 建立後端目錄。 ``` mkdir ~/shared-counter/backend cd ~/shared-counter/backend ``` 建立一個新的空 Wing 專案。 ``` wing new empty // This will generate three files: package.json, package-lock.json and main.w file with a simple "hello world" program wing it // to run it in the Wing simulator // The Wing Simulator will be opened in your browser and will show a map of your app with a single function. //You can invoke the function from the interaction panel and check out the result. ``` 使用指令`wing new empty`後的結構如下。 ``` bring cloud; // define a queue, a bucket, and a counter let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(initial: 1); let queue = new cloud.Queue(); // When a message is received in the queue -> it should be consumed // by the following closure queue.setConsumer(inflight (message: str) => { // Increment the distributed counter, the index variable will // store the value before the increment let index = counter.inc(); // Once two messages are pushed to the queue, e.g. "Wing" and "Queue". // Two files will be created: // - wing-1.txt with "Hello Wing" // - wing-2.txt with "Hello Queue" bucket.put("wing-{index}.txt", "Hello, {message}"); log("file wing-{index}.txt created"); }); ``` 您可以安裝`@winglibs/vite`來啟動開發伺服器,而不是使用`npm run dev`來啟動本機 Web 伺服器。 ``` // in the backend directory npm i @winglibs/vite ``` 您可以使用`backend/main.w`中提供的 publicEnv 將資料傳送到前端。 讓我們來看一個小例子。 ``` // backend/main.w bring vite; new vite.Vite( root: "../frontend", publicEnv: { TITLE: "Wing + Vite + React" } ); // import it in frontend // frontend/src/App.tsx import "../.winglibs/wing-env.d.ts" //You can access that value like this. <h1>{window.wing.env.TITLE}</h1> ``` 你還可以做更多: - 讀取/更新 API 路線並使用 Wing Simulator 檢查它。 - 使用後端獲取值。 - 使用`@winglibs/websockets`同步瀏覽器,它在後端部署一個 WebSocket 伺服器,您可以連接此 WebSocket 來接收即時通知。 您可以閱讀完整的逐步指南,以了解[如何使用 React 作為前端和 Wing 作為後端建立簡單的 Web 應用程式](https://www.winglang.io/docs/guides/react-vite-websockets)。測試是使用 Wing Simulator 完成的,並使用 Terraform 部署到 AWS。 部署後的AWS架構是這樣的。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/27awil840ktgh3jvklij.png) 為了提供開發者選擇和更好的體驗,Wing 推出了對[TypeScript (Wing)](https://www.winglang.io/docs/typescript/)等其他語言的全面支援。唯一強制性的事情是您必須安裝 Wing SDK。 這也將使控制台完全可用於本地偵錯和測試,而無需學習 Wing 語言。 Wing 甚至還有其他[指南](https://www.winglang.io/docs/category/guides),因此更容易遵循。 ![指南](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/31czxehkg10ezmlpf7ac.png) 您可以閱讀[文件](https://www.winglang.io/docs)並查看[範例](https://www.winglang.io/docs/category/examples)。 您也可以在[Playground](https://www.winglang.io/play/?code=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%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%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%3D%3D)中使用 Wing 查看結構和範例。 如果你比較像輔導員。看這個! https://www.youtube.com/watch?v=wzqCXrsKWbo Wing 在 GitHub 上擁有超過 3500 個 Star,發布了 1500 多個版本,但仍未進入 v1 版本,這意味著意義重大。 去嘗試一下,做一些很酷的事情吧! https://git.new/wing-repo 星翼 ⭐️ --- 開發者生態系統不斷發展,許多開發者圍繞 React 建置了一些獨特的東西。 我不會介紹如何使用 React,因為這是一個非常廣泛的主題,我在最後貼了一些資源來幫助您學習 React。 但為了幫助您建立出色的 React 專案,我們介紹了 25 個開源專案,您可以使用它們來使您的工作更輕鬆。 這將有大量的資源、想法和概念。 我甚至會給你一些學習資源,以及一些產品的專案範例來學習 React。 一切都是免費的,而且只有 React。 讓我們涵蓋這一切! --- 1. [Mantine Hooks](https://www.npmjs.com/package/@mantine/hooks) - 用於狀態和 UI 管理的 React hooks。 -------------------------------------------------------------------------------------------- ![曼丁鉤子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g9gxhpt4zpmxgg2cfbqi.png) 這可能不是專門針對 React 的,但是您可以使用這些鉤子來使您的工作更輕鬆。這些鉤子隨時可用,每個鉤子都有許多選項。 如果我必須評價的話,這將是每個人都可以使用的最有用的專案,而不是從頭開始編寫程式碼。 相信我,獲得 60 多個 Hooks 是一件大事,因為他們有一個簡單的方法讓您可以透過簡單的文件查看每個 Hooks 的演示。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @mantine/hooks ``` 這就是如何使用`useScrollIntoView`作為 mantine 掛鉤的一部分。 ``` import { useScrollIntoView } from '@mantine/hooks'; import { Button, Text, Group, Box } from '@mantine/core'; function Demo() { const { scrollIntoView, targetRef } = useScrollIntoView<HTMLDivElement>({ offset: 60, }); return ( <Group justify="center"> <Button onClick={() => scrollIntoView({ alignment: 'center', }) } > Scroll to target </Button> <Box style={{ width: '100%', height: '50vh', backgroundColor: 'var(--mantine-color-blue-light)', }} /> <Text ref={targetRef}>Hello there</Text> </Group> ); } ``` 它們幾乎擁有從本地儲存到分頁、滾動視圖、交叉點,甚至一些非常酷的實用程式(例如滴管和文字選擇)的所有功能。這實在太有幫助了! ![滴管](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pighzv57fvyp5uxvw8dz.png) 您可以閱讀[文件](https://mantine.dev/hooks/use-click-outside/)。 如果您正在尋找更多選項,您也可以使用[替代庫](https://antonioru.github.io/beautiful-react-hooks/)。 他們在 GitHub 上擁有超過 23k star,但這不僅僅是為了 hooks,因為他們是 React 的元件庫。 隨著`v7`版本的發布,它的每週下載量已超過 38 萬次,這表明它們正在不斷改進且值得信賴。 https://github.com/mantinedev/mantine Star Mantine Hooks ⭐️ --- 2. [React Grid Layout](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout) - 可拖曳且可調整大小的網格佈局,具有響應式斷點。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![反應網格佈局](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pyg7g1bm1d3hvkexrnh3.png) React-Grid-Layout 是專為 React 應用程式建構的響應式網格佈局系統。 透過支援可拖曳、可調整大小和靜態小部件,它提供了使用網格的簡單解決方案。 與 Packery 或 Gridster 等類似系統不同,React-Grid-Layout 不含 jQuery,確保輕量級且高效的實作。 它與伺服器渲染應用程式的無縫整合以及序列化和恢復佈局的能力使其成為開發人員在 React 專案中使用網格佈局的寶貴工具。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-grid-layout ``` 這就是如何使用響應式網格佈局。 ``` import { Responsive as ResponsiveGridLayout } from "react-grid-layout"; class MyResponsiveGrid extends React.Component { render() { // {lg: layout1, md: layout2, ...} const layouts = getLayoutsFromSomewhere(); return ( <ResponsiveGridLayout className="layout" layouts={layouts} breakpoints={{ lg: 1200, md: 996, sm: 768, xs: 480, xxs: 0 }} cols={{ lg: 12, md: 10, sm: 6, xs: 4, xxs: 2 }} > <div key="1">1</div> <div key="2">2</div> <div key="3">3</div> </ResponsiveGridLayout> ); } } ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout?tab=readme-ov-file#installation)並查看[演示](https://react-grid-layout.github.io/react-grid-layout/examples/0-showcase.html)。有一系列[演示](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout?tab=readme-ov-file#demos),甚至可以透過點擊“查看下一個範例”來獲得。 您也可以嘗試[codesandbox](https://codesandbox.io/p/devbox/github/gilbarbara/react-joyride-demo/tree/main/?embed=1)上的東西。 該專案在 GitHub 上有超過 19k+ 的星星,有超過 16k+ 的開發者使用,並且[npm 套件](https://www.npmjs.com/package/react-grid-layout)的每週下載量超過 600k+。 https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout 明星 React 網格佈局 ⭐️ --- 3. [React Spectrum](https://github.com/adobe/react-spectrum) - 提供出色使用者體驗的程式庫和工具的集合。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![反應譜](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b4wkgbdpd1gve36vgjne.png) React Spectrum 是一個庫和工具的集合,可幫助您建立自適應、可存取且強大的使用者體驗。 它們提供了太多的東西,以至於很難在一篇文章中涵蓋所有內容。 總的來說,他們提供了這四個庫。 ![反應譜](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m97vdq3x7nllmhyjy7p9.png) - [反應譜](https://react-spectrum.adobe.com/react-spectrum/index.html) - [React Stately](https://react-spectrum.adobe.com/react-stately/index.html) - 一組龐大的 React Hooks,為您的設計系統提供跨平台狀態管理。 - [反應詠嘆調](https://react-spectrum.adobe.com/react-aria/index.html) - [國際化](https://react-spectrum.adobe.com/internationalized/index.html) 我們將了解一些有關 React Aria 的內容,它是一個無樣式 React 元件和鉤子庫,可幫助您為應用程式建立可存取的、高品質的 UI 元件。 它經過了各種設備、互動方式和輔助技術的精心測試,以確保為所有用戶提供最佳體驗。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-aria-components ``` 這就是建立自訂`select`的方法。 ``` import {Button, Label, ListBox, ListBoxItem, Popover, Select, SelectValue} from 'react-aria-components'; <Select> <Label>Favorite Animal</Label> <Button> <SelectValue /> <span aria-hidden="true">▼</span> </Button> <Popover> <ListBox> <ListBoxItem>Cat</ListBoxItem> <ListBoxItem>Dog</ListBoxItem> <ListBoxItem>Kangaroo</ListBoxItem> </ListBox> </Popover> </Select> ``` 相信我,出於學習目的,這是一座金礦。 ![選擇的設計結構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ndy61o8vtjjbq78e8vl8.png) 他們使用自己強大的[40 多個樣式元件](https://opensource.adobe.com/spectrum-css/),這比通常提供的要多得多。他們也有自己的一套[設計系統,](https://spectrum.adobe.com/)例如字體、UI、版面、動作等等。 ![造型元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a047jcb2ou7h057yf2d4.png) ![造型元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y1w5jq1vfbhd6o9c9ehm.png) 您可以詳細了解[Spectrum](https://react-spectrum.adobe.com/index.html)及其[架構](https://react-spectrum.adobe.com/architecture.html)。 他們在 GitHub 上擁有超過 11,000 顆星,這表明了他們的質量,儘管他們並不廣為人知。研究它們可以為您建立圖書館提供寶貴的見解。 https://github.com/adobe/react-spectrum Star React Spectrum ⭐️ --- 4.[保留 React](https://github.com/StaticMania/keep-react) - Tailwind CSS 和 React.js 的 UI 元件庫。 ------------------------------------------------------------------------------------------- ![保持反應](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5s2z1xig75on0j2gjt1g.png) Keep React 是一個基於 Tailwind CSS 和 React.js 建立的開源元件庫。它提供了一組多功能的預先設計的 UI 元件,使開發人員能夠簡化現代、響應式且具有視覺吸引力的 Web 應用程式的建立。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i keep-react ``` 這就是使用時間軸的方法。 ``` "use client"; import { Timeline } from "keep-react"; import { CalendarBlank } from "phosphor-react"; export const TimelineComponent = () => { return ( <Timeline horizontal={true}> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.0.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on December 2, 2021</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.1.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on December 23, 2021</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.3.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on January 5, 2022</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> </Timeline> ); } ``` 輸出如下。 ![時間軸元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v22pagugp45z68jap3en.png) 流暢的小動畫讓這一切都是值得的,如果你想快速建立一個 UI,沒有任何麻煩,你可以使用它。 ![上傳](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gfy9f9w0nc6ipn6wigil.png) ![通知](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5zpwcnozi5ye3wpnev1g.png) 您可以閱讀[文件](https://react.keepdesign.io/docs/getting-started/Introduction)並查看[故事書](https://react-storybook.keepdesign.io/?path=/docs/components-accordion--docs)以進行詳細的使用測驗。 該專案在 GitHub 上有超過 1000 顆星,而且它的一些元件使用起來非常方便。 https://github.com/StaticMania/keep-react Star Keep React ⭐️ --- 5. [React Content Loader](https://github.com/danilowoz/react-content-loader) - SVG 支援的元件,可輕鬆建立骨架載入。 --------------------------------------------------------------------------------------------------- ![反應內容載入器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g8g2yc0zush5vfgwo6hv.png) 該專案為您提供了一個由 SVG 驅動的元件,可以輕鬆建立佔位符載入(如 Facebook 的卡片載入)。 在載入狀態期間使用骨架來向使用者指示內容仍在載入。 總的來說,這是一個非常方便的專案,可以增強整體使用者體驗。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-content-loader --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from "react" import ContentLoader from "react-content-loader" const MyLoader = (props) => ( <ContentLoader speed={2} width={400} height={160} viewBox="0 0 400 160" backgroundColor="#f3f3f3" foregroundColor="#ecebeb" {...props} > <rect x="48" y="8" rx="3" ry="3" width="88" height="6" /> <rect x="48" y="26" rx="3" ry="3" width="52" height="6" /> <rect x="0" y="56" rx="3" ry="3" width="410" height="6" /> <rect x="0" y="72" rx="3" ry="3" width="380" height="6" /> <rect x="0" y="88" rx="3" ry="3" width="178" height="6" /> <circle cx="20" cy="20" r="20" /> </ContentLoader> ) export default MyLoader ``` ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xnvqlf6fmg2fayd29ojr.png) 您甚至可以拖曳單一骨架或使用為 Facebook 和 Instagram 等不同社群媒體預先定義的骨架。 您可以閱讀[文件](https://github.com/danilowoz/react-content-loader?tab=readme-ov-file#gettingstarted)並查看[演示](https://skeletonreact.com/)。 該專案在 GitHub 上擁有 13k+ Stars,並在 GitHub 上有 45k+ 開發人員使用。 https://github.com/danilowoz/react-content-loader Star React 內容載入器 ⭐️ --- 6. [React PDF](https://github.com/diegomura/react-pdf) - 使用 React 建立 PDF 檔案。 ---------------------------------------------------------------------------- ![反應 pdf](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6jd7sz8eqda09rgjpf13.png) 該套件用於使用 React 建立 PDF。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @react-pdf/renderer --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react'; import { Document, Page, Text, View, StyleSheet } from '@react-pdf/renderer'; // Create styles const styles = StyleSheet.create({ page: { flexDirection: 'row', backgroundColor: '#E4E4E4', }, section: { margin: 10, padding: 10, flexGrow: 1, }, }); // Create Document Component const MyDocument = () => ( <Document> <Page size="A4" style={styles.page}> <View style={styles.section}> <Text>Section #1</Text> </View> <View style={styles.section}> <Text>Section #2</Text> </View> </Page> </Document> ); ``` ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cb5fpfzijv3g5fi5utmw.png) ![輸出pdf分頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f46t80n0redm14icia1r.png) 您可以閱讀[文件](https://react-pdf.org/)並查看[演示](https://react-pdf.org/repl)。 React-pdf 現在提供了一個名為`usePDF`的鉤子,可以透過 React hook API 存取所有 PDF 建立功能。如果您需要更多控製文件的呈現方式或更新頻率,這非常有用。 ``` const [instance, update] = usePDF({ document }); ``` 該專案在 GitHub 上有 13k+ Stars,有超過 270 個版本,[每週下載量超過 400k](https://www.npmjs.com/package/@react-pdf/renderer) ,這是一個好兆頭。 https://github.com/diegomura/react-pdf Star React PDF ⭐️ --- 7. [Recharts](https://github.com/recharts/recharts) - 使用 React 和 D3 建立的重新定義的圖表庫。 -------------------------------------------------------------------------------- ![重新繪製圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i6817tmlix6n7wtgp1yq.png) 該庫的主要目的是幫助您輕鬆地在 React 應用程式中編寫圖表。 Recharts 的主要原則是。 1. 只需使用 React 元件進行部署即可。 2. 原生 SVG 支持,輕量級,僅依賴一些 D3 子模組。 3. 聲明性元件、圖表元件純粹是表示性的。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install recharts ``` 您可以這樣使用它。 ``` <LineChart width={500} height={300} data={data} accessibilityLayer> <XAxis dataKey="name"/> <YAxis/> <CartesianGrid stroke="#eee" strokeDasharray="5 5"/> <Line type="monotone" dataKey="uv" stroke="#8884d8" /> <Line type="monotone" dataKey="pv" stroke="#82ca9d" /> <Tooltip/> </LineChart> ``` ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uqtp999q1ahq8ajmvuwf.png) 您可以閱讀[文件](https://recharts.org/en-US/guide)並查看有關[Storybook](https://recharts.org/en-US/storybook)的更多資訊。 他們提供了大量的選項來自訂它,這就是開發人員喜歡它的原因。他們也提供一般常見問題的[wiki](https://github.com/recharts/recharts/wiki)頁面。 您也可以在此處的codesandbox 上嘗試。 https://codesandbox.io/embed/kec3v?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx 該專案在 GitHub 上有 22k+ Stars,有 200k+ 開發人員使用。 https://github.com/recharts/recharts 明星 Recharts ⭐️ --- 8. [React Joyride](https://github.com/gilbarbara/react-joyride) - 在您的應用程式中建立導遊。 ------------------------------------------------------------------------------- ![反應兜風](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ph7rt2bxqbxi67r47on8.png) ![反應兜風](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ov4wzohwszgv5v06cin4.png) 導覽是向新用戶展示您的應用程式或解釋新功能的絕佳方式。它改善了用戶體驗並可以創造個人化的觸感。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-joyride ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { useState } from 'react'; import Joyride from 'react-joyride'; /* * If your steps are not dynamic you can use a simple array. * Otherwise you can set it as a state inside your component. */ const steps = [ { target: '.my-first-step', content: 'This is my awesome feature!', }, { target: '.my-other-step', content: 'This another awesome feature!', }, ]; export default function App() { // If you want to delay the tour initialization you can use the `run` prop return ( <div> <Joyride steps={steps} /> ... </div> ); } ``` 它們還提供[元件列表](https://docs.react-joyride.com/custom-components)以及自訂預設用戶介面的簡單方法。 您可以閱讀[文件](https://docs.react-joyride.com/)並查看[演示](https://react-joyride.com/)。 您也可以嘗試[codesandbox](https://codesandbox.io/p/devbox/github/gilbarbara/react-joyride-demo/tree/main/?embed=1)上的東西。 他們在 GitHub 上有超過 6k 顆星,npm 套件每週下載量超過 25 萬次。 https://github.com/gilbarbara/react-joyride Star React Joyride ⭐️ --- 9. [SVGR](https://github.com/gregberge/svgr) - 將 SVG 轉換為 React 元件。 ------------------------------------------------------------------ ![svgr](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/94hpre3yl3ttu5zdexsv.png) SVGR 是一個將 SVG 轉換為 React 元件的通用工具。 它需要一個原始的 SVG 並將其轉換為隨時可用的 React 元件。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @svgr/core ``` 例如,您採用這個 SVG。 ``` <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <svg width="48px" height="1px" viewBox="0 0 48 1" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" > <!-- Generator: Sketch 46.2 (44496) - http://www.bohemiancoding.com/sketch --> <title>Rectangle 5</title> <desc>Created with Sketch.</desc> <defs></defs> <g id="Page-1" stroke="none" stroke-width="1" fill="none" fill-rule="evenodd"> <g id="19-Separator" transform="translate(-129.000000, -156.000000)" fill="#063855" > <g id="Controls/Settings" transform="translate(80.000000, 0.000000)"> <g id="Content" transform="translate(0.000000, 64.000000)"> <g id="Group" transform="translate(24.000000, 56.000000)"> <g id="Group-2"> <rect id="Rectangle-5" x="25" y="36" width="48" height="1"></rect> </g> </g> </g> </g> </g> </g> </svg> ``` 執行SVGR後,將轉換為. ``` import * as React from 'react' const SvgComponent = (props) => ( <svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 48 1" {...props}> <path d="M0 0h48v1H0z" fill="currentColor" fillRule="evenodd" /> </svg> ) export default SvgComponent ``` 它使用[SVGO](https://github.com/svg/svgo)優化 SVG,並使用 Prettier 格式化程式碼。 將 HTML 轉換為 JSX 需要幾個步驟: 1. 將 SVG 轉換為 HAST (HTML AST) 2. 將 HAST 轉換為 Babel AST (JSX AST) 3. 使用 Babel 轉換 AST(重新命名屬性、更改屬性值…) 您可以在[Playground](https://react-svgr.com/playground/)閱讀[文件](https://react-svgr.com/docs/getting-started)並檢查內容。 該專案在 GitHub 上擁有 10k+ Stars,有超過 800 萬開發者使用,npm 上每週下載量超過 800k。 https://github.com/gregberge/svgr 明星 SVGR ⭐️ --- 10. [React Sortable Tree](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree) - 用於巢狀資料和層次結構的拖放可排序元件。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ![反應可排序樹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/907c4rnmev2wx1abq0r7.png) 一個 React 元件,支援對分層資料進行拖放排序。 ![反應可排序樹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z4tm32vuteqaw5m7crag.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-sortable-tree --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { Component } from 'react'; import SortableTree from 'react-sortable-tree'; import 'react-sortable-tree/style.css'; // This only needs to be imported once in your app export default class Tree extends Component { constructor(props) { super(props); this.state = { treeData: [ { title: 'Chicken', children: [{ title: 'Egg' }] }, { title: 'Fish', children: [{ title: 'fingerline' }] }, ], }; } render() { return ( <div style={{ height: 400 }}> <SortableTree treeData={this.state.treeData} onChange={treeData => this.setState({ treeData })} /> </div> ); } } ``` 檢查由此獲得的各種[道具選項](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#props)和[主題](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#featured-themes)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#getting-started)並查看[Storybook](https://frontend-collective.github.io/react-sortable-tree/?path=/story/basics--minimal-implementation) ,以獲取一些基本和高級功能的演示。 它可能不會被積極維護(仍然沒有存檔),因此您也可以使用[維護的 fork 版本](https://github.com/nosferatu500/react-sortable-tree)。 該專案在 GitHub 上擁有超過 4,500 個 Star,並被超過 5,000 名開發人員使用。 https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree Star React 可排序樹 ⭐️ --- 11. [React Hot Toast](https://github.com/timolins/react-hot-toast) - 冒煙的 Hot React 通知。 -------------------------------------------------------------------------------------- ![反應熱吐司](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lw4veo990lspkchhwz64.png) React Hot Toast 透過簡單的自訂選項提供了驚人的 🔥 預設體驗。它利用 Promise API 進行自動加載,確保平穩過渡。 它重量輕,不到 5kb,但仍然可以存取,同時為開發人員提供了像`useToaster()`這樣的無頭鉤子。 首先將 Toaster 加入到您的應用程式中。它將負責渲染發出的所有通知。現在您可以從任何地方觸發 toast() ! 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-hot-toast ``` 這就是它的易用性。 ``` import toast, { Toaster } from 'react-hot-toast'; const notify = () => toast('Here is your toast.'); const App = () => { return ( <div> <button onClick={notify}>Make me a toast</button> <Toaster /> </div> ); }; ``` ![主題選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tl8ezjabacdllw8qnd41.png) ![主題選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zksldf8goqbytcuumhac.png) 他們有很多自訂選項,但`useToaster()`掛鉤為您提供了一個無頭系統,可以為您管理通知狀態。這使得建立您的通知系統變得更加容易。 您可以閱讀[文件](https://react-hot-toast.com/docs)、[樣式指南](https://react-hot-toast.com/docs/styling)並查看[示範](https://react-hot-toast.com/)。 該專案在 GitHub 上有 8k+ Stars,有 230k+ 開發者使用。 https://github.com/timolins/react-hot-toast Star React Hot Toast ⭐️ --- 12. [Payload](https://github.com/payloadcms/payload) - 建立現代後端+管理 UI 的最佳方式。 -------------------------------------------------------------------------- ![有效負載](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xev60f07ilzqlfdwni0p.png) Payload 是一個無頭 CMS 和應用程式框架。它旨在促進您的開發過程,但重要的是,當您的應用程式變得更加複雜時,不要妨礙您。 Payload 沒有黑魔法,完全開源,它既是一個應用程式框架,也是一個無頭 CMS。它確實是適用於 TypeScript 的 Rails,並且您會獲得一個管理面板。您可以使用此[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=In_lFhzmbME)了解有關 Payload 的更多資訊。 https://www.youtube.com/watch?v=In\_lFhzmbME 您可以透過使用Payload來了解[其中涉及的概念](https://payloadcms.com/docs/getting-started/concepts)。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nqn1uqupsdkexoq913mm.png) 有效負載透過您選擇的資料庫適配器與您的資料庫進行互動。目前,Payload 正式支援兩種資料庫適配器: 1. MongoDB 與 Mongoose 2. Postgres 帶毛毛雨 開始使用以下命令。 ``` npx create-payload-app@latest ``` 您必須產生 Payload 金鑰並更新`server.ts`以初始化 Payload。 ``` import express from 'express' import payload from 'payload' require('dotenv').config() const app = express() const start = async () => { await payload.init({ secret: process.env.PAYLOAD_SECRET, express: app, }) app.listen(3000, async () => { console.log( "Express is now listening for incoming connections on port 3000." ) }) } start() ``` ![使用 nextjs 進行有效負載](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ghnnf34k70hpb0zjsf5f.png) 您可以閱讀[文件](https://payloadcms.com/docs/getting-started/what-is-payload)並查看[演示](https://demo.payloadcms.com/?_gl=1*9x0za3*_ga*NzEzMzkwNzIuMTcxMDE2NDk1MA..*_ga_FLQ5THRMZQ*MTcxMDE2NDk1MC4xLjEuMTcxMDE2NDk1MS4wLjAuMA..)。 他們還提供與 Payload + Stripe 無縫整合的[電子商務模板](https://github.com/payloadcms/payload/tree/main/templates/ecommerce)。此範本具有令人驚嘆的、功能齊全的前端,包括購物車、結帳流程、訂單管理等元件。 Payload 在 GitHub 上擁有 18k+ Stars,並且有超過 290 個版本,因此它們不斷改進,尤其是在資料庫支援方面。 https://github.com/payloadcms/payload 明星有效負載 ⭐️ --- 13. [React Player](https://github.com/cookpete/react-player) - 用於播放各種 URL 的 React 元件。 ------------------------------------------------------------------------------------- ![反應玩家](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/immw7vlgrdfbfxgts0a0.png) 用於播放各種 URL 的 React 元件,包括檔案路徑、YouTube、Facebook、Twitch、SoundCloud、Streamable、Vimeo、Wistia、Mixcloud、DailyMotion 和 Kaltura。您可以看到[支援的媒體](https://github.com/cookpete/react-player?tab=readme-ov-file#supported-media)清單。 ReactPlayer 的維護工作由 Mux 接管,這使它們成為一個不錯的選擇。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-player ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react' import ReactPlayer from 'react-player' // Render a YouTube video player <ReactPlayer url='https://www.youtube.com/watch?v=LXb3EKWsInQ' /> // If you only ever use one type, use imports such as react-player/youtube to reduce your bundle size. // like this: import ReactPlayer from 'react-player/youtube' ``` 您也可以使用`react-player/lazy`為您傳入的URL 延遲載入適當的播放器。這會為您的輸出加入幾個reactPlayer 區塊,但會減少主包的大小。 ``` import React from 'react' import ReactPlayer from 'react-player/lazy' // Lazy load the YouTube player <ReactPlayer url='https://www.youtube.com/watch?v=ysz5S6PUM-U' /> ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/cookpete/react-player?tab=readme-ov-file#props)並查看[演示](https://cookpete.github.io/react-player/)。他們提供了大量的選項,包括加入字幕並以簡單的方式使其響應。 它們在 GitHub 上擁有超過 8000 顆星,被超過 135,000 名開發人員使用,並且 npm 軟體包[每週的下載量超過 800k](https://www.npmjs.com/package/react-player) 。 https://github.com/cookpete/react-player 明星 React 播放器 ⭐️ --- 14. [Victory](https://github.com/FormidableLabs/victory) - 用於建立互動式資料視覺化的 React 元件。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![勝利](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dbayfgbrutvffkk2slja.png) Victory 是一個可組合 React 元件的生態系統,用於建立互動式資料視覺化。 ![元件類型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0ua3jegboex4n21aid20.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i --save victory ``` 您可以這樣使用它。 ``` <VictoryChart domainPadding={{ x: 20 }} > <VictoryHistogram style={{ data: { fill: "#c43a31" } }} data={sampleHistogramDateData} bins={[ new Date(2020, 1, 1), new Date(2020, 4, 1), new Date(2020, 8, 1), new Date(2020, 11, 1) ]} /> </VictoryChart> ``` 這就是它的渲染方式。他們還提供通常有用的動畫和主題選項。 ![勝利圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wdxztxui9zjtue0fz1jo.png) 您可以閱讀[文件](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs)並按照[教學](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/native)開始。他們提供大約 15 種不同的圖表選項。 它也可用於[React Native(文件)](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/native) ,所以這是一個優點。我還建議您查看他們的常見[問題解答](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/faq#frequently-asked-questions-faq),其中描述了常見問題的程式碼解決方案和解釋,例如樣式、註釋(標籤)、處理軸。 該專案在 GitHub 上擁有 10k+ Stars,並在 GitHub 上有 23k+ 開發人員使用。 https://github.com/FormidableLabs/victory 勝利之星 ⭐️ --- 15. [React Slick](https://github.com/akiran/react-slick) - React 輪播元件。 ---------------------------------------------------------------------- ![反應圓滑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4fn2aafcxs281yliyyv0.png) React Slick 是一個使用 React 建構的輪播元件。它是一個光滑的旋轉木馬的反應端口 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-slick --save ``` 這是使用自訂分頁的方法。 ``` import React, { Component } from "react"; import Slider from "react-slick"; import { baseUrl } from "./config"; function CustomPaging() { const settings = { customPaging: function(i) { return ( <a> <img src={`${baseUrl}/abstract0${i + 1}.jpg`} /> </a> ); }, dots: true, dotsClass: "slick-dots slick-thumb", infinite: true, speed: 500, slidesToShow: 1, slidesToScroll: 1 }; return ( <div className="slider-container"> <Slider {...settings}> <div> <img src={baseUrl + "/abstract01.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract02.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract03.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract04.jpg"} /> </div> </Slider> </div> ); } export default CustomPaging; ``` ![自訂分頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hh3qtgnftoapsrdx8w4y.png) 您可以閱讀有關可用的[prop 選項](https://react-slick.neostack.com/docs/api)和[方法](https://react-slick.neostack.com/docs/api#methods)的資訊。 您可以閱讀[文件](https://react-slick.neostack.com/docs/get-started)和所有帶有程式碼和輸出[的範例集](https://react-slick.neostack.com/docs/example/)。 他們在 GitHub 上有超過 11k 顆星,並且有超過 36 萬開發者在 GitHub 上使用它。 https://github.com/akiran/react-slick Star React Slick ⭐️ --- 16. [Medusa](https://github.com/medusajs/medusa) - 數位商務的建構模組。 ------------------------------------------------------------- ![美杜莎](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h7vd1qsx7l1jdsz2cnq0.png) Medusa 是一組商務模組和工具,可讓您建立豐富、可靠且高效能的商務應用程式,而無需重新發明核心商務邏輯。 這些模組可以客製化並用於建立高級電子商務商店、市場或任何需要基礎商務原語的產品。所有模組都是開源的,可以在 npm 上免費取得。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install medusa-react @tanstack/[email protected] @medusajs/medusa ``` 將其包含在`app.ts`中。 只有 MedusaProvider 的子級才能從其鉤子中受益。因此,Storefront 元件及其子元件現在可以使用 Medusa React 公開的鉤子。 ``` import { MedusaProvider } from "medusa-react" import Storefront from "./Storefront" import { QueryClient } from "@tanstack/react-query" import React from "react" const queryClient = new QueryClient() const App = () => { return ( <MedusaProvider queryClientProviderProps={{ client: queryClient }} baseUrl="http://localhost:9000" > <Storefront /> </MedusaProvider> ) } export default App ``` 例如,這就是您如何使用突變來建立購物車。 ``` import { useCreateCart } from "medusa-react" const Cart = () => { const createCart = useCreateCart() const handleClick = () => { createCart.mutate({}) // create an empty cart } return ( <div> {createCart.isLoading && <div>Loading...</div>} {!createCart.data?.cart && ( <button onClick={handleClick}> Create cart </button> )} {createCart.data?.cart?.id && ( <div>Cart ID: {createCart.data?.cart.id}</div> )} </div> ) } export default Cart ``` 他們提供了一套電子商務模組(大量選項),例如折扣、價目表、禮品卡等。 ![電子商務模組](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x00lbkpny66esa1yep4u.png) 它們還提供了一種簡單的管理員和客戶身份驗證方法,您可以在[文件](https://docs.medusajs.com/)中閱讀。 他們提供了[nextjs 入門模板](https://docs.medusajs.com/starters/nextjs-medusa-starter)和[Medusa React](https://docs.medusajs.com/medusa-react/overview)作為 SDK。 該專案在 GitHub 上有 22k+ Stars,有 4k+ 開發者使用。 https://github.com/medusajs/medusa 明星美杜莎 ⭐️ --- 17. [React Markdown](https://github.com/remarkjs/react-markdown) - React 的 Markdown 元件. --------------------------------------------------------------------------------------- ![反應降價](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hcl4bq3m0r415mknvv5h.png) Markdown 至關重要,使用 React 渲染它對於各種場景都非常有用。 它提供了一個 React 元件,能夠安全地將一串 Markdown 渲染到 React 元素中。您可以透過傳遞外掛程式並指定要使用的元件而不是標準 HTML 元素來自訂 Markdown 的轉換。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-markdown ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react' import {createRoot} from 'react-dom/client' import Markdown from 'react-markdown' import remarkGfm from 'remark-gfm' const markdown = `Just a link: www.nasa.gov.` createRoot(document.body).render( <Markdown remarkPlugins={[remarkGfm]}>{markdown}</Markdown> ) ``` 等效的 JSX 是。 ``` <p> Just a link: <a href="http://www.nasa.gov">www.nasa.gov</a>. </p> ``` 他們還提供了一份[備忘錄](https://commonmark.org/help/)和一個十分鐘的逐步[教學](https://commonmark.org/help/tutorial/)。 ![教學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2oboj1ooemoo2j9uh2d7.png) 您可以閱讀[文件](https://github.com/remarkjs/react-markdown?tab=readme-ov-file#install)並查看[演示](https://remarkjs.github.io/react-markdown/)。 該專案在 GitHub 上有 12k+ Stars,[每週下載量超過 2700k](https://www.npmjs.com/package/react-markdown) ,並被 200k+ 開發人員使用,證明了它的真正有用性。 https://github.com/remarkjs/react-markdown Star React Markdown ⭐️ --- 18. [React JSONSchema Form](https://github.com/rjsf-team/react-jsonschema-form) - 用於從 JSON Schema 建立 Web 表單。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ![反應 jsonform 模式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/36bma59hylme02fg5mmi.png) `react-jsonschema-form`會自動從 JSON Schema 產生 React 表單,使其非常適合僅使用 JSON schema 為任何資料產生表單。它提供了像 uiSchema 這樣的自訂選項來自訂預設主題之外的表單外觀。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @rjsf/core @rjsf/utils @rjsf/validator-ajv8 --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import { RJSFSchema } from '@rjsf/utils'; import validator from '@rjsf/validator-ajv8'; const schema: RJSFSchema = { title: 'Todo', type: 'object', required: ['title'], properties: { title: { type: 'string', title: 'Title', default: 'A new task' }, done: { type: 'boolean', title: 'Done?', default: false }, }, }; const log = (type) => console.log.bind(console, type); render( <Form schema={schema} validator={validator} onChange={log('changed')} onSubmit={log('submitted')} onError={log('errors')} />, document.getElementById('app') ); ``` 他們提供[高級定制](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/docs/advanced-customization/)選項,包括定制小部件。 您可以閱讀[文件](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/docs/)並查看[即時遊樂場](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/)。 它在 GitHub 上擁有超過 13k 個 Star,並被 5k+ 開發人員使用。他們在`v5`上發布了 190 多個版本,因此他們正在不斷改進。 https://github.com/rjsf-team/react-jsonschema-form Star React JSONSchema 表單 ⭐️ --- 19. [Craft.js](https://github.com/prevwong/craft.js) - 建立可擴充的拖放頁面編輯器。 --------------------------------------------------------------------- ![craft.js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ydxmz82mswa2tlk5onbs.png) 頁面編輯器可以增強使用者體驗,但從頭開始建立頁面編輯器可能會令人望而生畏。現有庫提供具有可編輯元件的預先建置編輯器,但自訂通常需要修改庫本身。 Craft.js 透過模組化頁面編輯器元件、透過拖放功能簡化自訂以及渲染管理來解決這個問題。在 React 中設計你的編輯器,無需複雜的插件系統,專注於你的特定需求和規格。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install --save @craftjs/core ``` 他們還提供了有關如何入門的[簡短教程](https://craft.js.org/docs/guides/basic-tutorial)。我不會介紹它,因為它非常簡單且詳細。 您可以閱讀[文件](https://craft.js.org/docs/overview)並查看[即時演示](https://craft.js.org/)以及另一個[即時範例](https://craft.js.org/examples/basic)。 它在 GitHub 上有大約 6k+ Stars,但考慮到它們正在改進,仍然很有用。 https://github.com/prevwong/craft.js Star Craft.js ⭐️ --- 20. [Gatsby](https://github.com/gatsbyjs/gatsby) - 最好的基於 React 的框架,具有內建的效能、可擴展性和安全性。 ------------------------------------------------------------------------------------ ![蓋茲比](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ybxi9gplvm2kr8abbtzy.png) Gatsby 是一個基於 React 的框架,使開發人員能夠建立閃電般快速的網站和應用程式,將動態渲染的靈活性與靜態網站生成的速度融為一體。 憑藉可自訂的 UI 和對各種資料來源的支援等功能,Gatsby 提供了無與倫比的控制和可擴展性。此外,它還可以自動進行效能最佳化,使其成為靜態網站的首選。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init gatsby ``` 這就是如何在 Gatsby(反應元件)中使用`Link` 。 ``` import React from "react" import { Link } from "gatsby" const Page = () => ( <div> <p> Check out my <Link to="/blog">blog</Link>! </p> <p> {/* Note that external links still use `a` tags. */} Follow me on <a href="https://twitter.com/gatsbyjs">Twitter</a>! </p> </div> ) ``` 他們提供了一組[入門模板,](https://www.gatsbyjs.com/starters/)其中包含如何使用它、涉及的依賴項以及每個模板的演示。 ![範本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8l35rwb1is60d5q506qu.png) 您可以閱讀有關 Gatsby 的一些[常見概念,](https://www.gatsbyjs.com/docs/conceptual/gatsby-concepts/)例如 React Hydration、Gatsby 建置流程等。 您可以閱讀[文件](https://www.gatsbyjs.com/docs/)並查看入門[教學課程](https://www.gatsbyjs.com/docs/tutorial/)。 Gatsby 在 GitHub 上擁有超過 55,000 顆星,並被超過 240,000 名開發者使用 https://github.com/gatsbyjs/gatsby 明星蓋茲比 ⭐️ --- 21. [Chat UI Kit React](https://github.com/chatscope/chat-ui-kit-react) - 在幾分鐘內使用 React 建立您的聊天 UI。 -------------------------------------------------------------------------------------------------- ![chatscope 聊天 ui 套件反應](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0ynb25x1se0riwbvq5uv.png) Chatscope 的聊天 UI 工具包是一個用於開發網頁聊天應用程式的開源 UI 工具包。 儘管該專案並未廣泛使用,但這些功能對於剛剛查看該專案的初學者來說還是很有用的。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m1y87b1clbi00tojxgzi.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @chatscope/chat-ui-kit-react ``` 這就是建立 GUI 的方法。 ``` import styles from '@chatscope/chat-ui-kit-styles/dist/default/styles.min.css'; import { MainContainer, ChatContainer, MessageList, Message, MessageInput } from '@chatscope/chat-ui-kit-react'; <div style={{ position:"relative", height: "500px" }}> <MainContainer> <ChatContainer> <MessageList> <Message model={{ message: "Hello my friend", sentTime: "just now", sender: "Joe" }} /> </MessageList> <MessageInput placeholder="Type message here" /> </ChatContainer> </MainContainer> </div> ``` 您可以閱讀[文件](https://chatscope.io/docs/)。 故事書中有更[詳細的文件](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/docs/documentation-introduction--docs)。 它提供了一些方便的元件,例如[`TypingIndicator`](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/docs/components-typingindicator--docs) 、 [`Multiline Incoming`](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/story/components-message--multiline-incoming)等等。 我知道你們中的一些人更喜歡透過部落格來了解整個結構,因此你可以閱讀使用 Chat UI Kit React 的 Rollbar 的[如何將 ChatGPT 與 React 整合](https://rollbar.com/blog/how-to-integrate-chatgpt-with-react/)。 您可以看到的一些演示: - [聊天機器人使用者介面](https://mars.chatscope.io/) - [與朋友聊天](https://chatscope.io/demo/chat-friends/)- 看看這個! ![聊天朋友演示快照](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0hyhqti9yl02rludkocy.png) https://github.com/chatscope/chat-ui-kit-react Star Chat UI Kit React ⭐️ --- 22. [Botonic](https://github.com/hubtype/botonic) - 用於建立會話應用程式的 React 框架。 ------------------------------------------------------------------------- ![植物性的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yxeslrg9cjbkej0hcth4.png) Botonic 是一個全端 Javascript 框架,用於建立在多個平台上執行的聊天機器人和現代對話應用程式:Web、行動和訊息應用程式(Messenger、WhatsApp、Telegram 等)。它建構在 ⚛️ React、Serverless 和 Tensorflow.js 之上。 如果您不了解對話應用程式的概念,可以在[官方部落格](https://www.hubtype.com/blog/what-are-conversational-apps)上閱讀它們。 使用 Botonic,您可以建立包含最佳文字外介面(簡單性、自然語言互動)和圖形介面(多媒體、視覺上下文、豐富互動)的會話應用程式。 這是一個強大的組合,可以提供比僅依賴文字和 NLP 的傳統聊天機器人更好的用戶體驗。 這就是 Botonic 的簡單方式。 ``` export default class extends React.Component { static async botonicInit({ input, session, params, lastRoutePath }) { await humanHandOff(session)) } render() { return ( <Text> Thanks for contacting us! One of our agents will attend you as soon as possible. </Text> ) } } ``` 它們也支援 TypeScript,所以這是一個優點。 您可以看到一些使用 Botonic 建置的[範例](https://botonic.io/examples/)及其原始程式碼。 您可以閱讀[文件](https://botonic.io/docs/welcome)以及如何[從頭開始建立會話應用程式](https://botonic.io/docs/create-convapp)。 https://github.com/hubtype/botonic Star Botonic ⭐️ --- 23. [React Flowbite](https://github.com/themesberg/flowbite-react) - 為 Flowbite 和 Tailwind CSS 建構的 React 元件. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ![反應流咬](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8vt1coti9k3ppmv0y28u.png) 每個人對他們想要用來建立網站的使用者介面都有不同的偏好。 Flowbite React 是 UI 元件的開源集合,在 React 中建置,具有來自 Tailwind CSS 的實用程式類,您可以將其用作使用者介面和網站的起點。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i flowbite-react ``` 這是一起使用表格和鍵盤元件的方法。 ``` 'use client'; import { Kbd, Table } from 'flowbite-react'; import { MdKeyboardArrowDown, MdKeyboardArrowLeft, MdKeyboardArrowRight, MdKeyboardArrowUp } from 'react-icons/md'; function Component() { return ( <Table> <Table.Head> <Table.HeadCell>Key</Table.HeadCell> <Table.HeadCell>Description</Table.HeadCell> </Table.Head> <Table.Body className="divide-y"> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <Kbd>Shift</Kbd> <span>or</span> <Kbd>Tab</Kbd> </Table.Cell> <Table.Cell>Navigate to interactive elements</Table.Cell> </Table.Row> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <Kbd>Enter</Kbd> or <Kbd>Spacebar</Kbd> </Table.Cell> <Table.Cell>Ensure elements with ARIA role="button" can be activated with both key commands.</Table.Cell> </Table.Row> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <span className="inline-flex gap-1"> <Kbd icon={MdKeyboardArrowUp} /> <Kbd icon={MdKeyboardArrowDown} /> </span> <span> or </span> <span className="inline-flex gap-1"> <Kbd icon={MdKeyboardArrowLeft} /> <Kbd icon={MdKeyboardArrowRight} /> </span> </Table.Cell> <Table.Cell>Choose and activate previous/next tab.</Table.Cell> </Table.Row> </Table.Body> </Table> ); } ``` ![kbd 和表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mnu5xqlqob72t9oxkb4k.png) 您可以閱讀[文件](https://www.flowbite-react.com/docs/getting-started/introduction)並查看[Storybook](https://storybook.flowbite-react.com/?path=/story/components-accordion--always-open)中的功能。您也可以查看[元件](https://www.flowbite-react.com/docs/components/accordion)清單。 在我看來,如果您想快速設定 UI,但又不想最終為高品質的開源專案使用預先定義的庫元件,那麼這很好。 該專案在 GitHub 上擁有超過 1,500 顆星,擁有超過 37,000 名開發者的用戶群,並受到社群的廣泛認可和信任,使其成為一個可靠的選擇。 https://github.com/themesberg/flowbite-react Star React Flowbite ⭐️ --- 24. [DND 套件](https://github.com/clauderic/dnd-kit)- 輕量級、高效能、可存取且可擴展的拖放功能。 ------------------------------------------------------------------------- ![免打擾套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oz5m8hf4t4u4v2jzusl1.png) 這是一個強大的 React 拖放工具包,擁有可自訂的碰撞檢測、多個啟動器和自動滾動等功能。 它的設計考慮到了 React,提供了方便集成的鉤子,無需進行重大的架構更改。支援從清單到網格和虛擬化清單的各種用例,它既是動態的又是輕量級的,沒有外部相依性。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @dnd-kit/core ``` 這就是建立可拖放元件的方法。 `Example.jsx` ``` import React, {useState} from 'react'; import {DndContext} from '@dnd-kit/core'; import {Draggable} from './Draggable'; import {Droppable} from './Droppable'; function Example() { const [parent, setParent] = useState(null); const draggable = ( <Draggable id="draggable"> Go ahead, drag me. </Draggable> ); return ( <DndContext onDragEnd={handleDragEnd}> {!parent ? draggable : null} <Droppable id="droppable"> {parent === "droppable" ? draggable : 'Drop here'} </Droppable> </DndContext> ); function handleDragEnd({over}) { setParent(over ? over.id : null); } } ``` `Droppable.jsx` ``` import React from 'react'; import {useDroppable} from '@dnd-kit/core'; export function Droppable(props) { const {isOver, setNodeRef} = useDroppable({ id: props.id, }); const style = { opacity: isOver ? 1 : 0.5, }; return ( <div ref={setNodeRef} style={style}> {props.children} </div> ); } ``` `Draggable.jsx` ``` import React from 'react'; import {useDraggable} from '@dnd-kit/core'; import {CSS} from '@dnd-kit/utilities'; function Draggable(props) { const {attributes, listeners, setNodeRef, transform} = useDraggable({ id: props.id, }); const style = { // Outputs `translate3d(x, y, 0)` transform: CSS.Translate.toString(transform), }; return ( <button ref={setNodeRef} style={style} {...listeners} {...attributes}> {props.children} </button> ); } ``` 我將可拖曳元件放在可放置元件上。 ![自訂元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cf98be5hq9am3f2s1dwv.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.dndkit.com/)以及滑鼠和指標等[感測器的選項](https://docs.dndkit.com/introduction/installation#core-library)。 它在 GitHub 上擁有 10k+ Stars,並被 GitHub 上 47k+ 開發人員使用。 https://github.com/clauderic/dnd-kit 明星免打擾套件 ⭐️

使用 React 開發時應該了解的 17 個函式庫

長話短說 ==== 我收集了您應該了解的 React 庫,以建立許多不同類型的專案並成為 React 奇才🧙‍♂️。 其中每一項都是獨一無二的,並且都有自己的用例。 別忘了給他們加星號🌟 讓我們開始吧! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/16rwdtymlmp6y17ocz59.gif) --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 建立應用內人工智慧聊天機器人、代理程式和文字區域 ------------------------------------------------------------------------------------ ![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nzuxjfog2ldam3csrl62.png) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的,這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案,可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中! 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建(完全可自訂)Copilot 原生 UX 元件,例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一,CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人,可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` (您可以稍後切換到不同的 UI 提供者)。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後,您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的,作為開發人員,我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 https://github.com/CopilotKit/CopilotKit Star CopilotKit ⭐️ --- 2. [xyflow](https://github.com/xyflow/xyflow) - 使用 React 建立基於節點的 UI。 -------------------------------------------------------------------- ![XY流](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yevpzvqpt3u6ahkqdrsl.png) XYFlow 是一個功能強大的開源程式庫,用於使用 React 或 Svelte 建立基於節點的 UI。它是一個 monorepo,提供[React Flow](https://reactflow.dev)和[Svelte Flow](https://svelteflow.dev) 。讓我們更多地了解可以使用 React flow 做什麼。 ![反應流](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8mzezlna4v4bx75z3omr.png) 您可以觀看此影片,在 60 秒內了解 React Flow。 https://www.youtube.com/watch?v=aUBWE41a900 有些功能在專業模式下可用,但免費層中的功能足以形成一個非常互動的流程。 React 流程以 TypeScript 編寫並使用 Cypress 進行測試。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install reactflow ``` 以下介紹如何建立兩個節點( `Hello`和`World` ,並透過邊連接。節點具有預先定義的初始位置以防止重疊,並且我們還應用樣式來確保有足夠的空間來渲染圖形。 ``` import ReactFlow, { Controls, Background } from 'reactflow'; import 'reactflow/dist/style.css'; const edges = [{ id: '1-2', source: '1', target: '2' }]; const nodes = [ { id: '1', data: { label: 'Hello' }, position: { x: 0, y: 0 }, type: 'input', }, { id: '2', data: { label: 'World' }, position: { x: 100, y: 100 }, }, ]; function Flow() { return ( <div style={{ height: '100%' }}> <ReactFlow nodes={nodes} edges={edges}> <Background /> <Controls /> </ReactFlow> </div> ); } export default Flow; ``` 這就是它的樣子。您還可以新增標籤、更改類型並使其具有互動性。 ![你好世界](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xzerdd3ng0vtnz5rbgau.png) 您可以在 React Flow 的 API 參考中查看[完整的選項清單](https://reactflow.dev/api-reference/react-flow)以及元件、鉤子和實用程式。 最好的部分是您還可以加入[自訂節點](https://reactflow.dev/learn/customization/custom-nodes)。在您的自訂節點中,您可以渲染您想要的一切。您可以定義多個來源和目標句柄並呈現表單輸入或圖表。您可以查看此[codesandbox](https://codesandbox.io/p/sandbox/pensive-field-z4kv3w?file=%2FApp.js&utm_medium=sandpack)作為範例。 您可以閱讀[文件](https://reactflow.dev/learn)並查看 Create React App、Next.js 和 Remix 的[範例 React Flow 應用程式](https://github.com/xyflow/react-flow-example-apps)。 React Flow 附帶了幾個額外的[插件](https://reactflow.dev/learn/concepts/plugin-components)元件,可以幫助您使用 Background、Minimap、Controls、Panel、NodeToolbar 和 NodeResizer 元件製作更高級的應用程式。 例如,您可能已經注意到許多網站的背景中有圓點,增強了美觀性。要實現此模式,您可以簡單地使用 React Flow 中的後台元件。 ``` import { Background } from 'reactflow'; <Background color="#ccc" variant={'dots'} /> // this will be under React Flow component. Just an example. ``` ![背景元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/en2tl17ef31nydaycw18.png) 如果您正在尋找一篇快速文章,我建議您查看 Webkid 的[React Flow - A Library for Rendering Interactive Graphs](https://webkid.io/blog/react-flow-node-based-graph-library/) 。 React Flow 由 Webkid 開發和維護。 它在 GitHub 上有超過 19k 顆星,並且在`v11.10.4`上顯示它們正在不斷改進,npm 套件每週下載量超過 40 萬次。您可以輕鬆使用的最佳專案之一。 ![統計資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o99csz9epqmai3ixt859.png) https://github.com/xyflow/xyflow 星 xyflow ⭐️ --- 3. [Zod](https://github.com/colinhacks/zod) + [React Hook Form](https://github.com/react-hook-form) - 致命的驗證組合。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![佐德](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1s6zvmqr0lv93vsrhofs.png) 第一個問題是:為什麼我在同一個選項中包含 Zod 和 React Hook 表單?好吧,請閱讀它來找出答案。 Zod 的目標是透過最大限度地減少重複的類型聲明來對開發人員友好。使用 Zod,您聲明一次驗證器,Zod 將自動推斷靜態 TypeScript 類型。將更簡單的類型組合成複雜的資料結構很容易。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install zod ``` 這是您在建立字串架構時自訂一些常見錯誤訊息的方法。 ``` const name = z.string({ required_error: "Name is required", invalid_type_error: "Name must be a string", }); ``` ``` // It does provide lots of options // validations z.string().min(5, { message: "Must be 5 or more characters long" }); z.string().max(5, { message: "Must be 5 or fewer characters long" }); z.string().length(5, { message: "Must be exactly 5 characters long" }); z.string().email({ message: "Invalid email address" }); z.string().url({ message: "Invalid url" }); z.string().emoji({ message: "Contains non-emoji characters" }); z.string().uuid({ message: "Invalid UUID" }); z.string().includes("tuna", { message: "Must include tuna" }); z.string().startsWith("https://", { message: "Must provide secure URL" }); z.string().endsWith(".com", { message: "Only .com domains allowed" }); z.string().datetime({ message: "Invalid datetime string! Must be UTC." }); z.string().ip({ message: "Invalid IP address" }); ``` 請閱讀[文件](https://zod.dev/)以了解有關 Zod 的更多資訊。 它適用於 Node.js 和所有現代瀏覽器。 現在,第二部分來了。 有很多可用的表單整合。 ![形式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zz290xe2bpdsjvj6pzao.png) 雖然 Zod 可以驗證物件,但如果沒有自訂邏輯,它不會影響您的用戶端和後端。 React-hook-form 是用於客戶端驗證的優秀專案。例如,它可以顯示輸入錯誤。 ![反應鉤子形式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vy3m7inekd685t4nt59m.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-hook-form ``` 這就是如何使用`React Hook Form` 。 ``` import { useForm, SubmitHandler } from "react-hook-form" type Inputs = { example: string exampleRequired: string } export default function App() { const { register, handleSubmit, watch, formState: { errors }, } = useForm<Inputs>() const onSubmit: SubmitHandler<Inputs> = (data) => console.log(data) console.log(watch("example")) // watch input value by passing the name of it return ( /* "handleSubmit" will validate your inputs before invoking "onSubmit" */ <form onSubmit={handleSubmit(onSubmit)}> {/* register your input into the hook by invoking the "register" function */} <input defaultValue="test" {...register("example")} /> {/* include validation with required or other standard HTML validation rules */} <input {...register("exampleRequired", { required: true })} /> {/* errors will return when field validation fails */} {errors.exampleRequired && <span>This field is required</span>} <input type="submit" /> </form> ) } ``` 您甚至可以隔離重新渲染,從而提高整體效能。 您可以閱讀[文件](https://react-hook-form.com/get-started)。 兩者結合起來就是一個很好的組合。嘗試一下! 我透過 Shadcn 發現了它,它使用它作為表單元件的預設值。我自己在幾個專案中使用過它,效果非常好。它提供了很大的靈活性,這確實很有幫助。 https://github.com/colinhacks/zod Star Zod ⭐️ https://github.com/react-hook-form Star React Hook Form ⭐️ --- 4. [React DND](https://github.com/react-dnd/react-dnd) - 用於 React 的拖放。 ---------------------------------------------------------------------- ![反應 dnd](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t0ywjp9hk8l4ocq145yr.png) 我還沒有完全實現拖放功能,而且我經常發現自己對選擇哪個選項感到困惑。我遇到的另一個選擇是[interactjs.io](https://interactjs.io/) ,根據我讀過的文件,它似乎非常有用。由於他們提供了詳細的範例,這非常容易。 ![拖放](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x2h85gcto3r3kwuj0nix.png) 但我現在只介紹 React DND。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-dnd react-dnd-html5-backend ``` 除非您正在編寫自訂後端,否則您可能想要使用 React DnD 隨附的 HTML5 後端。 這是安裝`react-dnd-html5-backend`方法。閱讀[文件](https://react-dnd.github.io/react-dnd/docs/backends/html5)。 這是起點。 ``` import { HTML5Backend } from 'react-dnd-html5-backend' import { DndProvider } from 'react-dnd' export default class YourApp { render() { return ( <DndProvider backend={HTML5Backend}> /* Your Drag-and-Drop Application */ </DndProvider> ) } } ``` 透過這種方式,您可以非常輕鬆地實現卡片的拖放操作。 ``` // Let's make <Card text='Write the docs' /> draggable! import React from 'react' import { useDrag } from 'react-dnd' import { ItemTypes } from './Constants' export default function Card({ isDragging, text }) { const [{ opacity }, dragRef] = useDrag( () => ({ type: ItemTypes.CARD, item: { text }, collect: (monitor) => ({ opacity: monitor.isDragging() ? 0.5 : 1 }) }), [] ) return ( <div ref={dragRef} style={{ opacity }}> {text} </div> ) } ``` 請注意,HTML5 後端不支援觸控事件。因此它不適用於平板電腦和行動裝置。您可以將`react-dnd-touch-backend`用於觸控裝置。閱讀[文件](https://react-dnd.github.io/react-dnd/docs/backends/touch)。 ``` import { TouchBackend } from 'react-dnd-touch-backend' import { DndProvider } from 'react-dnd' class YourApp { <DndProvider backend={TouchBackend} options={opts}> {/* Your application */} </DndProvider> } ``` 這個codesandbox規定了我們如何正確使用React DND。 https://codesandbox.io/embed/3y5nkyw381?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx&hidenavigation=1 你可以看看React DND的[例子](https://react-dnd.github.io/react-dnd/examples)。 它們甚至有一個乾淨的功能,您可以使用 Redux 檢查內部發生的情況。 您可以透過為提供者新增 debugModeprop 來啟用[Redux DevTools](https://github.com/reduxjs/redux-devtools) ,其值為 true。 ``` <DndProvider debugMode={true} backend={HTML5Backend}> ``` 它提供了多種元件選項,我需要親自測試一下。總的來說,這看起來相當不錯,特別是如果你剛開始的話。 React DND 已獲得`MIT`許可,並在 GitHub 上擁有超過 20k Stars,這使其具有令人難以置信的可信度。 https://github.com/react-dnd/react-dnd Star React DND ⭐️ --- 5. [Cypress](https://github.com/cypress-io/cypress) - 快速測試瀏覽器中執行的內容。 -------------------------------------------------------------------- ![柏](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ybhbgvetu8tky7xiepdz.png) 近年來已經證明了測試的重要性,而 Jest 和 Cypress 等選項使其變得異常簡單。 但我們只會介紹 Cypress,因為它本身就很方便。 只需一張圖片就能證明 Cypress 值得付出努力。 ![柏](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ey0v3unpnblie1o610iv.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install cypress -D ``` 如果您在專案中沒有使用 Node 或套件管理器,或者您想快速試用 Cypress,您始終可以[直接從 CDN 下載 Cypress](https://download.cypress.io/desktop) 。 一旦安裝並打開它。您必須使用`.cy.js`建立一個規範檔案。 ![規格文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/077r7oilgyuf5j0chryv.png) 現在,您可以編寫並測試您的應用程式(範例程式碼)。 ``` describe('My First Test', () => { it('Does not do much!', () => { expect(true).to.equal(true) }) }) ``` Cypress 提供了多種選項,例如`cy.visit()`或`cy.contains()` 。由於我沒有廣泛使用 Cypress,因此您需要在其[文件](https://docs.cypress.io/guides/end-to-end-testing/writing-your-first-end-to-end-test)中進一步探索它。 如果它看起來很可怕,那麼請前往這個[為初學者解釋 Cypress 的](https://www.youtube.com/watch?v=u8vMu7viCm8&pp=ygUQY3lwcmVzcyB0dXRvcmlhbA%3D%3D)freeCodeCamp 教程。 Freecodecamp 影片確實是金礦 :D Cypress 在 GitHub 上擁有超過 45,000 顆星,並且在目前的 v13 版本中,它正在不斷改進。 https://github.com/cypress-io/cypress 星柏 ⭐️ --- [6.Refine](https://github.com/refinedev/refine) - 面向企業的開源 Retool。 ----------------------------------------------------------------- ![精煉](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7wsti2yfikrhc9nggov5.png) Refine 是一個元 React 框架,可以快速開發各種 Web 應用程式。 從內部工具到管理面板、B2B 應用程式和儀表板,它可作為建立任何類型的 CRUD 應用程式(例如 DevOps 儀表板、電子商務平台或 CRM 解決方案)的全面解決方案。 ![電子商務](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xry9381y4s36emgb9psr.png) 您可以在一分鐘內使用單一 CLI 命令進行設定。 它具有適用於 15 多個後端服務的連接器,包括 Hasura、Appwrite 等。 您可以查看可用的[整合清單](https://refine.dev/integrations/)。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7h9tbp4u3llh8ywgb8m8.png) 但最好的部分是,Refine `headless by design` ,從而提供無限的樣式和自訂選項。 由於該架構,您可以使用流行的 CSS 框架(如 TailwindCSS)或從頭開始建立樣式。 這是最好的部分,因為我們不希望最終受到與特定庫的兼容性的樣式限制,因為每個人都有自己的風格並使用不同的 UI。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create refine-app@latest ``` 這就是使用 Refine 新增登入資訊的簡單方法。 ``` import { useLogin } from "@refinedev/core"; const { login } = useLogin(); ``` 使用 Refine 概述程式碼庫的結構。 ``` const App = () => ( <Refine dataProvider={dataProvider} resources={[ { name: "blog_posts", list: "/blog-posts", show: "/blog-posts/show/:id", create: "/blog-posts/create", edit: "/blog-posts/edit/:id", }, ]} > /* ... */ </Refine> ); ``` 您可以閱讀[文件](https://refine.dev/docs/)。 您可以看到一些使用 Refine 建立的範例應用程式: - [全功能管理面板](https://example.admin.refine.dev/) - [優化不同的用例場景](https://github.com/refinedev/refine/tree/master/examples)。 他們甚至提供模板,這就是為什麼這麼多用戶喜歡Refine。 你可以看到[模板](https://refine.dev/templates/)。 ![範本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/87vbx5tqyicb9gmgirka.png) 他們在 GitHub 上擁有大約 22k+ 顆星。 https://github.com/refinedev/refine 星際精煉 ⭐️ --- 7. [Tremor](https://github.com/tremorlabs/tremor) - React 元件來建立圖表和儀表板。 ---------------------------------------------------------------------- ![樣品元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hq6ehdstz94ya5kfvwl4.png) Tremor 提供了 20 多個開源 React 元件,用於建立基於 Tailwind CSS 的圖表和儀表板,使資料視覺化再次變得簡單。 ![社群](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dkwu1t43p0zfsmeehqxl.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @tremor/react ``` 這就是您如何使用 Tremor 快速建立東西。 ``` import { Card, ProgressBar } from '@tremor/react'; export default function Example() { return ( <Card className="mx-auto max-w-md"> <h4 className="text-tremor-default text-tremor-content dark:text-dark-tremor-content"> Sales </h4> <p className="text-tremor-metric font-semibold text-tremor-content-strong dark:text-dark-tremor-content-strong"> $71,465 </p> <p className="mt-4 flex items-center justify-between text-tremor-default text-tremor-content dark:text-dark-tremor-content"> <span>32% of annual target</span> <span>$225,000</span> </p> <ProgressBar value={32} className="mt-2" /> </Card> ); } ``` 這就是基於此生成的內容。 ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7tvpu7r0rig522zeqae8.png) 您可以閱讀[文件](https://www.tremor.so/docs/getting-started/installation)。其間,他們在引擎蓋下使用混音圖標。 從我見過的各種元件來看,這是一個很好的起點。相信我! Tremor 還提供了一個[乾淨的 UI 工具包](https://www.figma.com/community/file/1233953507961010067)。多麼酷啊! ![使用者介面套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3jf4cwk5ybsc89dhz696.png) Tremor 在 GitHub 上擁有超過 14k 顆星,並有超過 280 個版本,這意味著它正在不斷改進。 https://github.com/tremorlabs/tremor 星震 ⭐️ --- 8. [Watermelon DB](https://github.com/Nozbe/WatermelonDB) - 用於 React 和 React Native 的反應式和非同步資料庫。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ ![西瓜資料庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sbofucs4kcaix7igjfch.png) 我不知道為什麼資料庫有這麼多選項;甚至很難全部數清。但如果我們使用 React,Watermelon DB 是一個不錯的選擇。即使在 4k+ 提交之後,它們仍然處於`v0.28`版本,這是一個相當大的問題。 Rocket.chat 使用 Watermelon DB,這給了他們巨大的可信度。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @nozbe/watermelondb ``` 您需要做的第一件事是建立模型和後續遷移(閱讀文件)。 ``` import { appSchema, tableSchema } from '@nozbe/watermelondb' export default appSchema({ version: 1, tables: [ // We'll add to tableSchemas here ] }) ``` 根據文件,使用 WatermelonDB 時,您正在處理模型和集合。然而,在 Watermelon 之下有一個底層資料庫(SQLite 或 LokiJS),它使用不同的語言:表格和欄位。這些一起稱為資料庫模式。 您可以閱讀有關[CRUD 操作的](https://watermelondb.dev/docs/CRUD)[文件](https://watermelondb.dev/docs/Installation)和更多內容。 https://github.com/Nozbe/WatermelonDB 明星 WatermelonDB ⭐️ --- 9. [Evergreen UI](https://github.com/segmentio/evergreen) - 按 Segment 劃分的 React UI 框架。 -------------------------------------------------------------------------------------- ![常青用戶介面](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dkfdl3thy6cdukhxg92j.png) 沒有 UI 框架的清單幾乎是不可能的。有許多受歡迎的選項,例如 Material、Ant Design、Next UI 等等。 但我們正在報道 Evergreen,它本身就非常好。 開始使用以下 npm 指令。 ``` $ npm install evergreen-ui ``` [Evergreen Segment 網站](https://evergreen.segment.com/foundations)上顯示了任何使用者介面的基礎以及詳細的選項。 ![基礎](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/imir9z0siqqwh99p6lno.png) 它提供了很多元件,其中一些非常好,例如`Tag Input`或`File uploader` 。 ![標籤輸入](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yrsxzhzdemj49aeauc8j.png) ![文件上傳器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fckysg2iz6iz7c4st3as.png) 您可以看到 Evergreen UI 提供的所有[元件](https://evergreen.segment.com/components)。 https://github.com/segmentio/evergreen Star Evergreen UI ⭐️ --- 10. [React Spring](https://www.react-spring.dev/) - 流暢的動畫來提升 UI 和互動。 -------------------------------------------------------------------- ![反應彈簧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ouigl2pr2rwbyj2whzli.png) ![流體動畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eosf22k1notx3wa1pfpd.png) 如果您喜歡 React-Motion 但感覺過渡不流暢,那是因為它專門使用 React 渲染。 如果你喜歡 Popmotion,但感覺自己的能力受到限制,那是因為它完全跳過了 React 渲染。 `react-spring`提供了兩種選擇,試試看! 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @react-spring/web ``` 這就是導入高階元件來包裝動畫的方法。 ``` import { animated } from '@react-spring/web' // use it. export default function MyComponent() { return ( <animated.div style={{ width: 80, height: 80, background: '#ff6d6d', borderRadius: 8, }} /> ) } ``` 由於以下程式碼和框,我決定嘗試 React Spring。令人驚訝的是,我們可以使用 React Spring 做很多事情。 https://codesandbox.io/embed/mdovb?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx&hidenavigation=1 您可以閱讀[文件](https://www.react-spring.dev/docs/getting-started)。 他們還提供了很多您可以學習的[範例](https://www.react-spring.dev/examples)。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/muzldxpw58tun2yyn18t.png) 它提供了大量的選項,例如`useScroll` ,它允許您建立滾動連結動畫。 例如,這個codesandbox告訴了`useScroll`的用法。 https://codesandbox.io/embed/b07dmz?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx&hidenavigation=1 React Spring 在 GitHub 上有大約 27k+ Stars。 https://github.com/pmndrs/react-spring Star React Spring ⭐️ --- 11. [React Tweet](https://github.com/vercel/react-tweet) - 將推文嵌入到你的 React 應用程式中。 -------------------------------------------------------------------------------- ![反應推文](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9t2ktcvb8p6eitul8y9b.png) `React Tweet`可讓您在使用 Next.js、Create React App、Vite 等時將推文嵌入到 React 應用程式中。 該函式庫不需要使用 Twitter API。推文可以靜態呈現,從而無需包含 iframe 和額外的客戶端 JavaScript。 它是 Vercel 的開源專案。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-tweet ``` 為了顯示推文,我們需要從 Twitter 的 API 請求資料。透過此 API 進行速率限制具有挑戰性,但如果您僅依賴我們提供的 SWR 端點 ( `react-tweet.vercel.app/api/tweet/:id` ),這是可能的,因為伺服器的IP 位址向Twitter 發出了許多請求API。這也適用於 RSC,其中 API 端點不是必需的,但伺服器仍然從相同 IP 位址發送請求。 為了避免 API 限制,您可以使用 Redis 或 Vercel KV 等資料庫快取推文。例如,您可以使用 Vercel KV。 ``` import { Suspense } from 'react' import { TweetSkeleton, EmbeddedTweet, TweetNotFound } from 'react-tweet' import { fetchTweet, Tweet } from 'react-tweet/api' import { kv } from '@vercel/kv' async function getTweet( id: string, fetchOptions?: RequestInit ): Promise<Tweet | undefined> { try { const { data, tombstone, notFound } = await fetchTweet(id, fetchOptions) if (data) { await kv.set(`tweet:${id}`, data) return data } else if (tombstone || notFound) { // remove the tweet from the cache if it has been made private by the author (tombstone) // or if it no longer exists. await kv.del(`tweet:${id}`) } } catch (error) { console.error('fetching the tweet failed with:', error) } const cachedTweet = await kv.get<Tweet>(`tweet:${id}`) return cachedTweet ?? undefined } const TweetPage = async ({ id }: { id: string }) => { try { const tweet = await getTweet(id) return tweet ? <EmbeddedTweet tweet={tweet} /> : <TweetNotFound /> } catch (error) { console.error(error) return <TweetNotFound error={error} /> } } const Page = ({ params }: { params: { tweet: string } }) => ( <Suspense fallback={<TweetSkeleton />}> <TweetPage id={params.tweet} /> </Suspense> ) export default Page ``` 您可以直接使用它,方法非常簡單。 ``` <div className="dark"> <Tweet id="1629307668568633344" /> </div> ``` 如果您不喜歡使用 Twitter 主題,您也可以使用多個選項建立自己的[自訂主題](https://react-tweet.vercel.app/custom-theme)。 例如,您可以建立自己的推文元件,但沒有回覆按鈕,如下所示: ``` import type { Tweet } from 'react-tweet/api' import { type TwitterComponents, TweetContainer, TweetHeader, TweetInReplyTo, TweetBody, TweetMedia, TweetInfo, TweetActions, QuotedTweet, enrichTweet, } from 'react-tweet' type Props = { tweet: Tweet components?: TwitterComponents } export const MyTweet = ({ tweet: t, components }: Props) => { const tweet = enrichTweet(t) return ( <TweetContainer> <TweetHeader tweet={tweet} components={components} /> {tweet.in_reply_to_status_id_str && <TweetInReplyTo tweet={tweet} />} <TweetBody tweet={tweet} /> {tweet.mediaDetails?.length ? ( <TweetMedia tweet={tweet} components={components} /> ) : null} {tweet.quoted_tweet && <QuotedTweet tweet={tweet.quoted_tweet} />} <TweetInfo tweet={tweet} /> <TweetActions tweet={tweet} /> {/* We're not including the `TweetReplies` component that adds the reply button */} </TweetContainer> ) } ``` 您可以閱讀[文件](https://react-tweet.vercel.app/#installation)。 您可以查看[React Tweet 的演示,](https://react-tweet-next.vercel.app/light/1761133168772489698)以了解它如何在頁面上呈現。 它們已發布`v3.2`版本,這表明它們正在不斷改進,並且[每週下載量超過 46k+](https://www.npmjs.com/package/react-tweet) 。 https://github.com/vercel/react-tweet Star React 推文 ⭐️ --- 12. [React 360](https://github.com/facebookarchive/react-360) - 使用 React 建立令人驚嘆的 360 度和 VR 內容。 ---------------------------------------------------------------------------------------------- ![反應 360](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/92546vucm4rnnseew2fi.png) 儘管 Facebook 已將其存檔,但許多開發人員仍然發現它足夠有用,因此繼續使用。 React 360 是一個函式庫,它利用大量 React Native 功能來建立在 Web 瀏覽器中執行的虛擬實境應用程式。 它使用 Three.js 進行渲染,並作為 npm 套件提供。透過將 WebGL 和 WebVR 等現代 API 與 React 的聲明性功能結合,React 360 有助於簡化建立跨平台 VR 體驗的過程。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g react-360-cli ``` 涉及的事情有很多,但您可以使用 VrButton 加入重要的互動功能到您的 React VR 應用程式。 ``` import { AppRegistry, StyleSheet, Text, View, VrButton } from 'react-360'; state = { count: 0 }; _incrementCount = () => { this.setState({ count: this.state.count + 1 }) } <View style={styles.panel}> <VrButton onClick={this._incrementCount} style={styles.greetingBox}> <Text style={styles.greeting}> {`You have visited Simmes ${this.state.count} times`} </Text> </VrButton> </View> ``` 除了許多令人驚奇的東西之外,您還可以加入聲音。請參閱[使用 React 360 的 React Resources](https://reactresources.com/topics/react-360)範例。 您也可以閱讀 Log Rocket 撰寫的關於[使用 React 360 建立 VR 應用](https://blog.logrocket.com/building-a-vr-app-with-react-360/)程式的部落格。 這個codesandbox代表了我們可以使用React 360做什麼的一個常見範例。 https://codesandbox.io/embed/2bye27?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.js&hidenavigation=1 https://github.com/facebookarchive/react-360 Star React 360 ⭐️ --- 13. [React Advanced Cropper](https://github.com/advanced-cropper/react-advanced-cropper) - 建立適合您網站的裁剪器。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![反應先進的作物](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x9b7o2lchxua4urkot79.png) ![反應先進的作物](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tc5328gj9v9yjbptu3nn.png) React Advanced Cropper 是一個高級庫,可讓您建立適合任何網站設計的裁剪器。這意味著您不僅可以更改裁剪器的外觀,還可以自訂其行為。 它們仍處於測試版本,這意味著 API 可能會在未來版本中發生變化。 簡單的用例是設計軟體和裁剪圖像表面以獲得進一步的見解。 他們有很多選擇,因此值得。 ![選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nt5br00qyymlllmjlowk.png) ![選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/atvlbxjowv1isjoi3p6m.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install --save react-advanced-cropper ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { useState } from 'react'; import { CropperRef, Cropper } from 'react-advanced-cropper'; import 'react-advanced-cropper/dist/style.css' export const GettingStartedExample = () => { const [image, setImage] = useState( 'https://images.unsplash.com/photo-1599140849279-1014532882fe?ixlib=rb-1.2.1&ixid=eyJhcHBfaWQiOjEyMDd9&auto=format&fit=crop&w=1300&q=80', ); const onChange = (cropper: CropperRef) => { console.log(cropper.getCoordinates(), cropper.getCanvas()); }; return ( <Cropper src={image} onChange={onChange} className={'cropper'} /> ) }; ``` 您可以閱讀[文件](https://advanced-cropper.github.io/react-advanced-cropper/docs/intro),它們提供了[20 多個自訂選項](https://github.com/advanced-cropper/react-advanced-cropper?tab=readme-ov-file#cropper)。 他們主要提供三種類型的[裁剪器選項](https://advanced-cropper.github.io/react-advanced-cropper/docs/guides/cropper-types/):固定、經典和混合以及範例和程式碼。 您可以使用 React Advanced Cropper 製作一些令人興奮的東西來向世界展示:) https://github.com/advanced-cropper/react-advanced-cropper Star React 進階裁剪器 ⭐️ --- 14. [Mobx](https://github.com/mobxjs/mobx) - 簡單、可擴展的狀態管理。 --------------------------------------------------------- ![行動裝置](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/od2isnsvbr1y349cpcnb.png) MobX 是一個經過驗證的基於訊號的函式庫,可透過函數反應式程式設計簡化和擴展狀態管理。它提供了靈活性,使您能夠獨立於任何 UI 框架來管理應用程式狀態。 這種方法會產生解耦、可移植且易於測試的程式碼。 以下是使用 MobX 的任何應用程式中處理事件的方式。 ![事件架構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3k0uxde1tnj8y8xizo8c.png) 圖片來自文件 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install mobx-react --save // CDN is also available ``` 這就是它的樣子。 ``` import { observer } from "mobx-react" // ---- ES6 syntax ---- const TodoView = observer( class TodoView extends React.Component { render() { return <div>{this.props.todo.title}</div> } } ) // ---- ESNext syntax with decorator syntax enabled ---- @observer class TodoView extends React.Component { render() { return <div>{this.props.todo.title}</div> } } // ---- or just use function components: ---- const TodoView = observer(({ todo }) => <div>{todo.title}</div>) ``` 您可以使用 props、全域變數或使用 React Context 在觀察者中使用外部狀態。 您可以閱讀[有關 React Integration](https://mobx.js.org/react-integration.html)和[npm docs](https://www.npmjs.com/package/mobx-react#api-documentation)的文件。 您也可以閱讀[MobX 和 React 的 10 分鐘互動介紹](https://mobx.js.org/getting-started)。 MobX 在 GitHub 上擁有超過 27k 顆星,並在 GitHub 上被超過 140K 開發者使用。 https://github.com/mobxjs/mobx 明星 Mobx ⭐️ --- 15. [React Virtualized](https://github.com/bvaughn/react-virtualized) - 渲染大型清單和表格資料。 ------------------------------------------------------------------------------------ ![反應虛擬化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/znt47ig09aebglto0915.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-virtualized --save ``` 以下是如何在網格中使用 ColumnSizer 元件。探索演示(文件)以詳細了解可用選項。 ``` import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import {ColumnSizer, Grid} from 'react-virtualized'; import 'react-virtualized/styles.css'; // only needs to be imported once // numColumns, numRows, someCalculatedHeight, and someCalculatedWidth determined here... // Render your list ReactDOM.render( <ColumnSizer columnMaxWidth={100} columnMinWidth={50} columnCount={numColumns} width={someCalculatedWidth}> {({adjustedWidth, getColumnWidth, registerChild}) => ( <Grid ref={registerChild} columnWidth={getColumnWidth} columnCount={numColumns} height={someCalculatedHeight} cellRenderer={someCellRenderer} rowHeight={50} rowCount={numRows} width={adjustedWidth} /> )} </ColumnSizer>, document.getElementById('example'), ); ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/bvaughn/react-virtualized/tree/master/docs#documentation)和[演示](https://bvaughn.github.io/react-virtualized/#/components/List)。 他們提供了 React-window 作為輕量級的替代方案,但這個在發布和明星方面更受歡迎,所以我介紹了這個選項。您可以閱讀哪個選項更適合您: [React-Window 與 React-Virtualized 有何不同?](https://github.com/bvaughn/react-window?tab=readme-ov-file#how-is-react-window-different-from-react-virtualized) 。 它被超過 85,000 名開發人員使用,並在 GitHub 上擁有超過 25,000 顆星。它還擁有令人印象深刻的[170 萬+ 每週下載量](https://www.npmjs.com/package/react-virtualized)。 https://github.com/bvaughn/react-virtualized Star React 虛擬化 ⭐️ --- 16.React [Google Analytics](https://github.com/react-ga/react-ga) - React Google Analytics 模組。 ---------------------------------------------------------------------------------------------- ![反應Google分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a6lh8m8zussnyn32togy.png) 這是一個 JavaScript 模組,可用於在使用 React 作為前端程式碼庫的網站或應用程式中包含 Google Analytics 追蹤程式碼。 該模組對我們如何在前端程式碼中進行追蹤有一定的看法。我們的 API 比核心 Google Analytics 庫稍微詳細一些,以使程式碼更易於閱讀。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-ga --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import ReactGA from 'react-ga'; ReactGA.initialize('UA-000000-01'); ReactGA.pageview(window.location.pathname + window.location.search); <!-- The core React library --> <script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/react.min.js"></script> <!-- The ReactDOM Library --> <script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/react-dom.min.js"></script> <!-- ReactGA library --> <script src="/path/to/bower_components/react-ga/dist/react-ga.min.js"></script> <script> ReactGA.initialize('UA-000000-01', { debug: true }); </script> ``` 執行`npm install` `npm start`並前往`port 8000 on localhost`後,您可以閱讀[文件](https://github.com/react-ga/react-ga?tab=readme-ov-file#installation)並查看[演示](https://github.com/react-ga/react-ga/tree/master/demo)。 它每週的下載量超過 35 萬次,在 GitHub 上擁有超過 5,000 顆星(已存檔)。 https://github.com/react-ga/react-ga Star React Google Analytics ⭐️ --- 17.react [-i18next](https://github.com/i18next/react-i18next) - React 的國際化做得很好。 ------------------------------------------------------------------------------- ![反應-i18next](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xrxn9omsv79bzy9j9mr4.png) 無需更改 webpack 配置或加入額外的 babel 轉譯器。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-i18next ``` 我們來比較一下程式碼結構。 > 在使用react-i18next之前。 ``` ... <div>Just simple content</div> <div> Hello <strong title="this is your name">{name}</strong>, you have {count} unread message(s). <Link to="/msgs">Go to messages</Link>. </div> ... ``` > 使用react-i18next後。 ``` ... <div>{t('simpleContent')}</div> <Trans i18nKey="userMessagesUnread" count={count}> Hello <strong title={t('nameTitle')}>{{name}}</strong>, you have {{count}} unread message. <Link to="/msgs">Go to messages</Link>. </Trans> ... ``` 您可以閱讀[文件](https://react.i18next.com/)並前往[Codesandbox 的互動式遊樂場](https://codesandbox.io/s/1zxox032q)。 該工具已被超過 182,000 名開發人員使用,在 GitHub 上擁有超過 8,000 顆星。軟體包中令人印象深刻的 3400k+ 下載量進一步鞏固了它的可信度,使其成為您下一個 React 專案的絕佳選擇。 您也可以閱讀 Locize 關於[React Localization - Internationalize with i18next](https://locize.com/blog/react-i18next/)的部落格。 https://github.com/i18next/react-i18next 明星react-i18next ⭐️ --- 哇!如此長的有用專案清單。 我知道您有更多想法,分享它們,讓我們一起建造:D 現在就這些了! 在開展新專案時,開發人員經驗至關重要,這就是為什麼有些專案擁有龐大的社區,而有些則沒有。 React 社群非常龐大,所以成為這些社群的一部分,並使用這些開源專案將您的專案提升到一個新的水平。 祝你有美好的一天!直到下一次。 在 GitHub 上關注我。 https://github.com/Anmol-Baranwal 請關注 CopilotKit 以了解更多此類內容。 https://dev.to/copilotkit --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/libraries-you-should-know-if-you-build-with-react-1807

值得學習的好地方:頂級開源 Next.js 專案 💯

**透過研究和貢獻這些 Next.js 專案,了解大型 Web 應用程式的結構。 🚀** 參與現實世界的專案是開發者成長的關鍵策略。 ✅ 在本文中,我們編譯了一系列綜合性的 Next.js 專案供您研究和分析。 🚀 透過沉浸在這些擴充功能的 Web 應用程式的結構和程式碼庫中,您將收集有關最佳實踐、專案組織和高級方法的寶貴經驗。 無論您是初學者並尋求基本理解,還是經驗豐富的開發人員旨在提高您的能力,這些專案都提供了不可或缺的資源來增強您的專業知識並充滿信心地應對複雜的任務。 💯 --- Supabase⭐ ----- ![蘇帕貝斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6ar3hupvjr4pqqhvcj2f.png) **[Supabase](https://github.com/supabase/supabase)**是 Firebase 的開源替代品,提供全面的 PostgreSQL 資料庫、即時功能、簡化的身份驗證、流暢的儲存整合等等。該平台使開發人員能夠製作可擴展且強化的 Web 應用程式,同時確保與流行工具和擴展的兼容性。 除了核心產品外,Supabase 還擁有一系列補充功能,例如嵌入向量(地理空間資料的理想選擇)、即時訂閱、邊緣功能(用於無伺服器運算)、遷移幫助、專案管理實用程式、命令列介面( CLI),以及與各種其他服務的無縫整合。 --- Cal.com ⭐ --------- ![加州網](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/11p6uru6lym2tbee5dtp.png) **[Cal.com](https://github.com/calcom/cal.com)**是一個開源調度解決方案,為使用者提供對其資料、工作流程和美學偏好的完全自主權。作為 Calendly 的進化繼承者,它提供自託管選項和透過 Cal.com, Inc. 進行託管,可適應使用者的網域。 Cal.com 的與眾不同之處在於它與眾多服務的無縫集成,包括 Google Calendar、Zoom、Daily.co、HubSpot 等。此外,它還有助於自訂、白標籤和 API 可存取性。其內建的應用程式商店使用戶能夠根據自己的需求輕鬆合併或刪除整合。 --- Infisical ⭐ ---- ![內部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mya2wynd6gephudsp5jm.png) **[Infisical](https://github.com/Infisical/infisical)**是一種開源秘密管理解決方案,可讓團隊整合其敏感資料,例如 API 金鑰、資料庫憑證和配置。其一系列功能包括用戶友好的儀表板、客戶端 SDK、CLI、API、本機整合、Kubernetes 操作員、代理、自託管功能、秘密版本控制、基於角色的存取控制、秘密掃描等。這種多樣化的功能集促進了 Next.js 生態系統內的廣泛學習和實驗。 --- Dub.co ⭐ ------- ![配音公司](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z427nlk53g4qxapiecbi.png) **[Dub.co](https://github.com/dubinc/dub)**是一款專為當代行銷團隊設計的尖端連結管理工具,使他們能夠產生、分發和監控短連結。其突出的功能之一是能夠在您的伺服器上自行託管 Dub.co,從而更好地控制資料和設計。這提供了一個探索 Next.js 的令人興奮的機會。 --- Twenty⭐ --- ![二十](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qz5y257s9kf2ird23day.png) 在考慮替代方案時, **[Twenty](https://github.com/twentyhq/twenty)**因其提供完全控制、自由以及用戶貢獻、自我託管和分叉的機會而脫穎而出,從而擺脫了供應商鎖定,並使用戶能夠影響 CRM 的開放未來。此外,它非常重視來自不同來源的資料可存取性和視覺化,而無需進行改造,同時擁有受 Notion 啟發的直覺設計介面。 --- Inbox Zero⭐ ------ ![收件匣清零](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9rhmspbd5muajzdzgoxq.png) **[Inbox Zero](https://github.com/elie222/inbox-zero)**作為一款開源電子郵件應用程式脫穎而出,旨在透過 AI 支援快速引導用戶進入 Inbox Zero。其顯著特點在於利用人工智慧幫助用戶處理電子郵件訂閱、自動回覆、防止不需要的電子郵件以及分析收件匣內容。 此外,人工智慧使用戶能夠使用簡單的語言命令與應用程式進行通信,以根據預先定義的標準執行回覆、轉發或存檔電子郵件等操作。此外,使用者可以選擇進入規劃模式,在實施之前查看人工智慧產生的建議。 --- Rally⭐ ---- ![拉力賽](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3gxouv3ggg7oedgfcvd7.png) **[Rally](https://github.com/lukevella/rallly)**是一款網路應用程式,可根據參與者的空閒情況產生民意調查,從而簡化了小組會議的安排。用戶無需註冊即可輕鬆加入投票;他們只需輸入姓名和電子郵件即可。這種簡化的方法為 Rally 提供了許多優於替代方案的優勢,例如簡單性、隱私性和自訂選項。 --- Formbricks ⭐ ----- ![成型磚](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sh207md8vmb92j28mts2.png) **[Formbricks](https://github.com/formbricks/formbricks)**是一個開源調查平台,使用戶能夠從多個管道收集回饋並與各種工具無縫整合。透過其直覺的無程式碼編輯器,使用者可以輕鬆地進行調查,精確定位特定的使用者人口統計資料,與團隊成員協作,並利用 Formbricks Insight 平台進行資料分析或開發自訂分析解決方案。 --- Civita⭐ --- ![國家的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qq6mfo75ds6wm3uuprjs.png) **[Civita](https://github.com/civitai/civitai)**作為一個開源中心,使個人能夠交流、合作,並從彼此的精細擴散模型中收集見解以進行人工智慧客製化。透過該平台,使用者可以參與協作,對其他成員的模型提供評論和回饋,從而培養共享學習和合作的文化。 --- Plane⭐ --- ![飛機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ab4farjvt5pb8jtjmyp6.png) **[Plane](https://github.com/makeplane/plane)**是一個可免費存取的專案管理解決方案,旨在簡化問題、史詩和產品路線圖的追蹤。它被全球眾多公司使用,擁有用戶友好的介面、強大的查詢功能、可自訂的工作流程選項,以及與 GitHub、Slack 和 Figma 等領先平台的無縫整合。 --- Daily.dev ⭐ ------ ![每日開發版](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9bx5ik1cd0uimm3abxd1.png) 最後, **[Daily.dev](https://github.com/dailydotdev/apps)**脫穎而出,成為為尋求提陞技能、促進協作和集體發展的開發人員量身定制的首要平台。其功能包括個人化提要自訂、文章書籤、跨裝置同步以及整合到充滿活力的開發者社群。 其 Web 應用程式由 Next.js 的尖端增量靜態生成功能提供支持,可確保快速的頁面交付,增強用戶探索。利用這項技術,Daily.dev 從領先的技術出版物中精選了不同主題的最新節目更新,幫助用戶及時了解行業趨勢、獲得新的技能並挖掘技術領域令人興奮的前景。 --- 結論🔻 --- 深入研究各種廣泛的 Next.js 專案,為渴望增強理解力和提高能力的個人打造一個豐富的學習平台。 透過剖析和深入研究這些有形的應用程式,我們收集了有關複雜方法、專案框架和最佳策略的寶貴知識。 無論是渴望鞏固基礎知識還是完善現有專業知識,沉浸在這些事業中都可以提供一條實用的途徑來提高熟練程度並有把握地應對複雜的障礙。 把握機會在 Next.js 領域深入研究、發現並踏上永久學習和進步的旅程! --- ***快樂編碼!*** 🔥 **[領英](https://www.linkedin.com/in/dev-alisamir)** **[X(推特)](https://twitter.com/dev_alisamir)** **[電報](https://t.me/swe_alisamir)** **[Youtube](https://www.youtube.com/@DevGuideAcademy)** **[不和諧](https://discord.gg/s37uutmxT2)** **[Facebook](https://www.facebook.com/alisamir.dev)** **[Instagram](https://www.instagram.com/alisamir.dev)** --- 原文出處:https://dev.to/alisamirali/top-open-source-nextjs-projects-for-meaningful-contributions-5hn4

建立完美人工智慧應用所需的所有工具。

過去十年來,人工智慧世界取得了長足發展。 人工智慧無所不在,從語音助理到軟體開發,如果我們正確使用它,它會非常有幫助。 在這樣的世界中,製作 AI 應用程式是有利可圖的,因此我在這裡介紹 25 個開源專案,您可以使用它們來製作 AI 應用程式並將其提升到新的水平。 其中有一些令人興奮的概念,例如使用語音合成與 3D 角色進行互動式溝通。堅持到底。 將會有大量的資源、文章、專案想法、指南等可供參考。 讓我們涵蓋這一切! --- 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ---------------------------------------------------------------------------- ![打字](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/deak7rre409rzv5j5viv.png) Taipy 是一個開源 Python 庫,可用於輕鬆的端到端應用程式開發,具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 因此,您可以繪製資料集的圖表,並使用類似 GUI 的滑桿來提供使用其他實用功能來處理資料的選項。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具,但在處理大型資料集時,其效能可能會顯著下降,這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面,Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy,您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。 在底層,Taipy 利用各種函式庫來簡化開發並增強功能。 ![圖書館](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n9xts3nof4uapr7dakrl.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 我們來談談最新的[Taipy v3.1 版本](https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/)。 最新版本使得在 Taipy 的多功能零件物件中可視化任何 HTML 或 Python 物件成為可能。 這意味著[Folium](https://python-visualization.github.io/folium/latest/) 、 [Bokeh](https://bokeh.org/) 、 [Vega-Altair](https://altair-viz.github.io/)和[Matplotlib](https://matplotlib.org/)等程式庫現在可用於視覺化。 這也帶來了對[Plotly python 的](https://plotly.com/python/)原生支持,使繪製圖表變得更加容易。 ![陰謀蟒蛇](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xdewvex88md09hvu3s80.png) 他們還使用分散式運算提高了效能,但最好的部分是 Taipy,它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容,因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 例如,您可以看到[聊天演示](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/llm/5_chatbot/),它使用 OpenAI 的 GPT-4 API 來產生對您的訊息的回應。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。 ![聊天演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kug1mclhmzyad0hjchif.png) 另一個有用的事情是,Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。 ![太皮工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kc1umm5hcxes0ydbuspb.png) 您也可以使用 Taipy 雲端部署應用程式。 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構,您可以閱讀 HuggingFace 的[使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難,但 Taipy 提供了[10 多個演示教程](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/),其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。 例如,一些現場演示範例: - [新冠儀表板](https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country) - [推文生成](https://tweet-generation.taipy.cloud/) - [資料視覺化](https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization) - [即時人臉辨識](https://face-recognition.taipy.cloud/) Taipy 在 GitHub 上有 7k+ Stars,並且處於`v3`版本,因此它們正在不斷改進。 ![利桑·阿爾·蓋布](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m8etards1b7qfpbk2scr.png) https://github.com/Avaiga/taipy Star Taipy ⭐️ --- 2. [Supabase](https://github.com/supabase/supabase) - 開源 Firebase 替代品。 ---------------------------------------------------------------------- ![蘇帕貝斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/an2b9aqiij0j2tml1c6b.png) 要建立AI應用程式,您需要一個後端,而Supabase作為優秀的後端服務提供者可以滿足這一需求。 開始使用以下 npm 指令 (Next.js)。 ``` npx create-next-app -e with-supabase ``` 這就是使用 CRUD 操作的方式。 ``` import { createClient } from '@supabase/supabase-js' // Initialize const supabaseUrl = 'https://chat-room.supabase.co' const supabaseKey = 'public-anon-key' const supabase = createClient(supabaseUrl, supabaseKey) // Create a new chat room const newRoom = await supabase .from('rooms') .insert({ name: 'Supabase Fan Club', public: true }) // Get public rooms and their messages const publicRooms = await supabase .from('rooms') .select(` name, messages ( text ) `) .eq('public', true) // Update multiple users const updatedUsers = await supabase .from('users') .eq('account_type', 'paid') .update({ highlight_color: 'gold' }) ``` 您可以閱讀[文件](https://supabase.com/docs)。 您可以使用身份驗證、即時、邊緣功能、儲存等功能建立一個速度極快的應用程式。 Supabase 涵蓋了這一切! Supabase 也提供了幾個入門套件,例如[Nextjs 與 LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template) 、 [Stripe 與 Nextjs](https://github.com/vercel/nextjs-subscription-payments)或[AI Chatbot](https://github.com/supabase-community/vercel-ai-chatbot) 。 Supabase 在 GitHub 上擁有超過 63,000 顆星,並且擁有大量提交超過 27,000 次的貢獻者。 https://github.com/supabase/supabase 明星 Supabase ⭐️ --- 3. [Chatwoot](https://github.com/chatwoot/chatwoot) - 即時聊天、電子郵件支援、全通路服務台並擁有您的資料。 -------------------------------------------------------------------------------- ![查特伍德](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bpgjh0hdr5u5cpf2kdn7.png) Chatwoot 連接流行的客戶溝通管道,如電子郵件、網站即時聊天、Facebook、Twitter、WhatsApp、Instagram、Line 等。這有助於您從單一儀表板跨管道提供一致的客戶體驗。 這在各種情況下都可能很重要,例如當您圍繞人工智慧應用程式建立社群時。 ![聊天特烏功能](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l0u3z2cdqvzhqb94h5zm.png) 您可以閱讀[文件](https://www.chatwoot.com/docs/product)來發現各種整合選項,以便更輕鬆地管理整個生態系統。 他們在每個整合中都有非常詳細的文件和快照範例,例如[帶有 WhatsApp Cloud API 的 WhatsApp 通道](https://www.chatwoot.com/docs/product/channels/whatsapp/whatsapp-cloud)。您可以根據需要一鍵式或自架部署到 Heroku。 他們在 GitHub 上擁有 18k+ Stars,並且發布了`v3.6`版本。 https://github.com/chatwoot/chatwoot 明星 Chatwoot ⭐️ --- 4. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------ ![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nzuxjfog2ldam3csrl62.png) 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建(完全可自訂)Copilot 原生 UX 元件,例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea ``` 這是整合 CopilotTextArea 的方法。 ``` import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea"; import { useState } from "react"; export function SomeReactComponent() { const [text, setText] = useState(""); return ( <> <CopilotTextarea className="px-4 py-4" value={text} onValueChange={(value: string) => setText(value)} placeholder="What are your plans for your vacation?" autosuggestionsConfig={{ textareaPurpose: "Travel notes from the user's previous vacations. Likely written in a colloquial style, but adjust as needed.", chatApiConfigs: { suggestionsApiConfig: { forwardedParams: { max_tokens: 20, stop: [".", "?", "!"], }, }, }, }} /> </> ); } ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的全端應用程式的 AI 聊天機器人。 https://github.com/CopilotKit/CopilotKit Star CopilotKit ⭐️ --- 5. [DALL·E Mini](https://github.com/borisdayma/dalle-mini) - 根據文字提示產生圖像。 ------------------------------------------------------------------------ ![從文字生成圖像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mco3wf4nzc5j245aizpu.png) OpenAI 擁有第一個令人印象深刻的模型,用於使用 DALL·E 生成圖像。 Craiyon/DALL·E mini 嘗試使用開源模型重現這些結果。 如果您想知道這個名字,DALL-E mini 應母公司的要求更名為 Craiyon,並以更易於存取的網路應用程式格式使用類似的技術。 您可以在[Craiyon](https://www.craiyon.com/)上使用該模型。 ![蠟筆](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ntjhsr9f7t1y0idlysjw.png) 開始使用以下命令(用於開發)。 ``` pip install dalle-mini ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/borisdayma/dalle-mini?tab=readme-ov-file#development)。 您可以閱讀[DALL-E Mini 解釋](https://wandb.ai/dalle-mini/dalle-mini/reports/DALL-E-Mini-Explained-with-Demo--Vmlldzo4NjIxODA)來了解有關資料集、架構和所涉及演算法的更多資訊。 您可以閱讀[最佳真實感 AI 圖像和提示的終極指南](https://www.craiyon.com/blog/ultimate-guide-best-ai-art-photorealistic-images-and-prompts),以便更好地理解優質資源。 DALL·E Mini 在 GitHub 上擁有 14k+ Stars,目前處於`v0.1`版本。 https://github.com/borisdayma/dalle-mini 明星 DALL·E Mini ⭐️ --- 6. [Deepgram](https://github.com/deepgram) - 將語音 AI 建置到您的應用程式中。 --------------------------------------------------------------- ![深度圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/32enxrtcwqk6g81eazay.png) 從新創公司到 NASA,Deepgram API 每天都用於轉錄和理解數百萬分鐘的音訊。快速、準確、可擴展且經濟高效。 它為開發人員提供語音到文字和音訊智慧模型。 ![深度圖選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdc3tqg7fvt3sw6ktle7.png) 儘管他們有免費增值模式,但免費套餐的限制足以讓您入門。 可視化效果更上一層樓。您可以檢查即時串流媒體回應或音訊檔案並比較音訊的智慧程度。 ![串流媒體](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wcvzzrqzn94gxe594hf.png) ![情緒分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uw6wkhzg7g6vgq7lphri.png) 您可以閱讀[文件](https://developers.deepgram.com/docs/introduction)。 您也可以閱讀 Deepgram 撰寫的[關於如何將語音辨識新增至您的 React 和 Node.js 專案的](https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project)範例部落格。 如果您想嘗試 API 來親自了解模型的靈活性,請查看他們的[API Playground](https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2) 。 https://github.com/deepgram 明星 Deepgram ⭐️ --- 7. [InvokeAI](https://github.com/invoke-ai/InvokeAI) - 領先的穩定擴散模型創意引擎。 --------------------------------------------------------------------- ![呼叫人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a1uira3ta4ufauefp0ff.png) 關於 InvokeAI 是 Stable Diffusion(開源文字到圖像和圖像到圖像生成器)的實現。 它可以在 Windows、Mac 和 Linux 機器上執行,並在 RAM 低至 4 GB 的 GPU 卡上執行。 此解決方案提供業界領先的WebUI,支援透過CLI進行終端使用,並作為多種商業產品的基礎。 ![呼叫ai](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g5802r0wtxlbkqdtclce.png) 您可以閱讀有關[安裝和硬體要求](https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/INSTALLATION/)、[如何安裝不同型號](https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/050_INSTALLING_MODELS/)以及最重要的[自動安裝的資訊](https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/010_INSTALL_AUTOMATED/)。 令人興奮的功能是能夠使用另一個圖像生成圖像,如[文件](https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/features/IMG2IMG/)中所述。 InvokeAI 在 GitHub 上有近 21k 顆星, https://github.com/invoke-ai/InvokeAI 明星 InvokeAI ⭐️ --- 8. [OpenAI](https://github.com/openai) - 您所需要的一切。 ------------------------------------------------- ![開放人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k02duibi54zzzddck91z.png) Gemini by Google 和 OpenAI 非常受歡迎,但我們在此列表中專注於 OpenAI。 如果您想了解更多訊息,可以在 Medium 上閱讀[Google AI Gemini API in web using React 🤖](https://generativeai.pub/google-gemini-api-in-web-using-react-7e5bf0bf0abc) 。這很簡單,也很切中要害。 透過 OpenAI,您可以使用 DALL·E(根據文字描述建立原創、逼真的圖像和藝術)、Whisper(語音辨識模型)和 GPT-4。在評論中告訴我們關於索拉的事吧! 您可以使用簡單的 API 開始建置。 ``` completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "What are some famous astronomical observatories?"} ] ) ``` 您可以閱讀[文件](https://platform.openai.com/docs/introduction)。它提供瞭如此多的選項來建立非常酷的東西! ![文件概述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o9yi0tar96jxi4pkni81.png) 甚至 Stripe 也使用 GPT-4 來改善使用者體驗。 例如,您可以建立[Assistant 應用程式](https://platform.openai.com/docs/assistants/overview)並查看[API 遊樂場](https://platform.openai.com/playground/p/default-chat?model=text-davinci-003)以更好地理解它。 ![GPT-3](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t89658h4drhy4a8zf3xs.png) 如果您需要指南,可以閱讀 Dzone 的[Integrating ChatGPT With ReactJS](https://dzone.com/articles/integrating-chatgpt-with-reactjs-a-comprehensive-g) 。 其間,OpenAI收購了Sora,獲得了壟斷地位。你怎麼認為? https://github.com/openai 明星 OpenAI ⭐️ --- 9. [DeepFaceLab](https://github.com/iperov/DeepFaceLab) - 用於建立深度贗品的領先軟體。 ------------------------------------------------------------------------ ![深臉實驗室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g32stb7uo201msv3jn8f.png) DeepFaceLab 是製作 Deepfakes 的頂級開源工具。 Deepfakes 是透過深度學習製作的經過修改的圖像和影片。它們經常被用來交換圖片或剪輯中的臉孔,有時是為了開玩笑,但也有出於有害的原因。 DeepFaceLab,用Python建置,是一個強大的deepfake工具。它可以改變媒體中的臉孔,甚至消除皺紋和老化跡象。 這些是您可以使用 DeepFaceLab 執行的一些操作。 - 換臉。 ![更換臉部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/86jnuec9l6eaalwf9w51.png) - [臉部抗衰老 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=Ddx5B-84ebo) 。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/axh2e6117felh4zhoh3p.png) - 更換頭部。 ![更換頭部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nyvbncox7k1u28nait50.png) - 操縱嘴唇。 您可以使用這個基本教學來了解[如何有效地使用 DeepFaceLab](https://www.youtube.com/watch?v=kOIMXt8KK8M)來完成這些事情。 您可以在[YouTube](https://www.youtube.com/channel/UCGf4OlX_aTt8DlrgiH3jN3g/videos)上看到使用此 DeepLab 演算法的影片。 不幸的是,DeepFaceLab 中沒有「讓一切正常」按鈕,但值得根據您的特定需求了解其工作流程。 儘管它於 2023 年 11 月 9 日存檔,在 GitHub 上有近 44k+ 顆星,但由於其大量的教程和可靠的演算法,它仍然是您的 AI 應用程式的可靠選擇。 https://github.com/iperov/DeepFaceLab 明星 DeepFaceLab ⭐️ --- 10. [Detectron2](https://github.com/facebookresearch/detectron2) - 基於 PyTorch 的模組化物件偵測庫。 ---------------------------------------------------------------------------------------- ![探測器2](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jxe7wuf8v8y7e039ziel.png) Detectron2 是 Facebook AI Research 的下一代函式庫,提供最先進的偵測和分割演算法。它是 Detectron 和 maskrcnn-benchmark 的後繼者。 它支援 Facebook 上的多個電腦視覺研究專案和生產應用程式。 使用此[YouTube 教學](https://www.youtube.com/watch?v=eUSgtfK4ivk)將 Detectron2 與 Facebook 開發者倡導者的機器學習結合使用。 Detectron2 旨在支援各種最先進的物件偵測和分割模型,同時也適應不斷發展的前沿研究領域。 您可以閱讀[如何入門](https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/tutorials/getting_started.html)以及 [元博客](https://ai.meta.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/),其中深入介紹了 Detectron 的目標。 舊版的 Detectron 使用的是 Caffe,因此很難與後來結合 Caffe2 和 PyTorch 的程式碼變更一起使用。為了回應社群回饋,Facebook AI 發布了 Detectron2 作為更新的、更容易使用的版本。 Detectron2 配備了用於物件偵測的先進演算法,例如 DensePose 和全景特徵金字塔網路。 此外,Detectron2 還可以進行語義分割和全景分割,這有助於更準確地偵測和分割影像和影片中的物件。 Detectron2 不僅支援使用邊界框和實例分割遮罩進行物件偵測,還可以預測人體姿勢,與 Detectron 類似。 它們在 GitHub 儲存庫上擁有 28k+ Stars,並在 GitHub 上被 1.6k+ 開發人員使用。 https://github.com/facebookresearch/detectron2 Star Detectron2 ⭐️ --- [11.FastAI-](https://github.com/fastai/fastai)深度學習庫。 ---------------------------------------------------- ![你真好](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6qvxqd22q3qamqtvwe6p.png) Fastai 是一個多功能的深度學習庫,旨在滿足從業者和研究人員的需求。它為從業者提供了高級元件,以便他們在常見的深度學習任務中快速獲得一流的結果。 同時,它為研究人員提供低階元件來實驗和開發新方法。 Detectron2 透過其分層架構實現了易用性和靈活性之間的平衡。 該架構將複雜的深度學習技術分解為可管理的抽象,簡潔地利用了 Python 的動態特性和 PyTorch 的靈活性。 它建構在較低層級 API 的層次結構之上,這些 API 提供可組合的建構塊。這樣,想要重寫部分高級 API 或加入特定行為以滿足其需求的用戶無需學習如何使用最低級別。 ![架構API](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kfooe2mxrh3xplcxeg75.png) [安裝 pyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)後即可開始使用以下命令。 ``` conda install -c fastai fastai ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.fast.ai/)。 它們針對初學者、中級和專家的[教程](https://docs.fast.ai/tutorial.html)有不同的起點。 如果您想為 FastAI 做出貢獻,您應該閱讀他們的[程式碼風格指南](https://docs.fast.ai/dev/style.html)。 如果您更喜歡影片,可以在 YouTube 上觀看傑里米霍華德 (Jeremy Howard) 撰寫的[課程“0”:程式設計師實用深度學習 (fastai)](https://www.youtube.com/watch?v=gGxe2mN3kAg) 。 它們在 GitHub 上擁有超過 25,000 顆星,並已被 GitHub 上超過 16,000 名開發人員使用。 https://github.com/fastai/fastai 明星 FastAI ⭐️ --- 12.[穩定擴散](https://github.com/CompVis/stable-diffusion)- 潛在文字到影像擴散模型。 -------------------------------------------------------------------- ![穩定擴散](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/63worvztgs1cmy2owtkf.png) > 什麼是穩定擴散? 穩定擴散是指生成模型中使用的一種技術,特別是在文字到圖像合成的背景下,其中將資訊從文字描述轉移到圖像的過程是逐漸且平滑地完成的。 在潛在文字到影像擴散模型中,穩定擴散可確保來自文字描述的訊息在整個模型的潛在空間中一致地擴散或傳播。這種擴散過程有助於產生與給定文字輸入相符的高品質和逼真的圖像。 穩定的擴散機制確保模型在生成過程中不會出現突然的跳躍或不穩定。我希望這能解決問題! 下載和採樣穩定擴散的簡單方法是使用[擴散器庫](https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main#new--stable-diffusion-is-now-fully-compatible-with-diffusers)。 ``` # make sure you're logged in with `huggingface-cli login` from torch import autocast from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( "CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=True ).to("cuda") prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars" with autocast("cuda"): image = pipe(prompt)["sample"][0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ``` 您可以閱讀[研究論文](https://ommer-lab.com/research/latent-diffusion-models/)以及有關[穩定擴散影像修改](https://github.com/CompVis/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#image-modification-with-stable-diffusion)的更多資訊。 例如,這是輸入。 ![輸入](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zpvxxhrrvthd8w1a0rrl.png) 這是放大一點後的輸出。 ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gzqvd06kse8ifhzry0la.png) Stable Diffusion v1 是一種特定的模型配置,它採用 860M UNet 和 CLIP ViT-L/14 文字編碼器進行擴散模型,並具有下採樣因子 8 自動編碼器。該模型在 256x256 影像上進行了預訓練,隨後在 512x512 影像上進行了微調。 他們在 GitHub 儲存庫上擁有大約 64k+ Stars。 https://github.com/CompVis/stable-diffusion 恆星穩定擴散 ⭐️ --- 13. [Mocap Drones](https://github.com/jyjblrd/Mocap-Drones) - 用於房間規模追蹤的低成本動作捕捉系統。 --------------------------------------------------------------------------------- ![動作捕捉無人機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3hq4hnzbx2wtxboehosi.png) 該專案需要 SFM(運動結構)OpenCV 模組,這需要您從原始程式碼編譯 OpenCV。 從`computer_code`目錄中,執行此命令來安裝節點相依性。 ``` yarn install yarn run dev // to start the web server. ``` 您將獲得前端介面的 URL 視圖。 開啟一個單獨的終端機視窗並執行命令`python3 api/index.py`來啟動後端伺服器。此伺服器負責接收攝影機串流並執行動作捕捉計算。 架構如下。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jt6e3f32scak65wfdp8s.png) 您可以觀看此[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=0ql20JKrscQ)來了解 Mocap 無人機的工作原理,也可以觀看該專案所有者的[部落格](https://joshuabird.com/blog/post/mocap-drones)。 https://www.youtube.com/watch?v=0ql20JKrscQ 您可以閱讀[文件](https://github.com/jyjblrd/Mocap-Drones?tab=readme-ov-file#runing-the-code)。 這是一個最近的開源專案,在 GitHub 儲存庫上擁有 900 多個 star。 https://github.com/jyjblrd/Mocap-Drones 明星動捕無人機 ⭐️ --- 14. [Whisper Speech](https://github.com/collabora/WhisperSpeech) - 透過反轉 Whisper 建構的文字轉語音系統。 ------------------------------------------------------------------------------------------- ![低聲講話](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hpawahh7aqsh1pnsnu76.png) 該模型與穩定擴散類似,但用於語音,功能強大且高度可自訂。 該團隊確保使用經過適當許可的語音錄音,並且所有程式碼都是開源的,使該模型對於商業應用程式來說是安全的。 目前,這些模型是在英語 LibreLight 資料集上進行訓練的。 您可以進一步研究[架構](https://github.com/collabora/WhisperSpeech?tab=readme-ov-file#architecture)。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hnfqick2y1yoxgkmwlk6.png) 您可以聽到[範例聲音](https://github.com/collabora/WhisperSpeech/assets/107984/aa5a1e7e-dc94-481f-8863-b022c7fd7434)並使用[colab](https://colab.research.google.com/drive/1xxGlTbwBmaY6GKA24strRixTXGBOlyiw)自行嘗試。 它們相當新,在 GitHub 上有大約 3k+ 的星星。 https://github.com/collabora/WhisperSpeech 星語語音 ⭐️ --- 15. [eSpeak NG](https://github.com/espeak-ng/espeak-ng) - 支援一百多種語言和口音的語音合成器。 ---------------------------------------------------------------------------- ![電子說](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a28zdxcr1jthb5bht2fi.png) eSpeak NG 是一款緊湊型開源軟體文字語音合成器,適用於 Linux、Windows、Android 和其他作業系統。它支援 100 多種語言和口音。它基於 Jonathan Duddington 建立的 eSpeak 引擎。 您可以閱讀各種系統上的[安裝指南](https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/blob/master/docs/guide.md)。 對於類似 Debian 的發行版(例如 Ubuntu、Mint 等)。您可以使用此命令。 ``` sudo apt-get install espeak-ng ``` 您可以查看[支援的語言](https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/blob/master/docs/languages.md)清單、閱讀[文件](https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/tree/master?tab=readme-ov-file#documentation)並查看[功能](https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/tree/master?tab=readme-ov-file#features)。 該模型將文字轉換為音素程式碼,表明其作為另一個語音合成引擎前端的潛在能力。 他們在 GitHub 上有 2700+ 顆星星, https://github.com/espeak-ng/espeak-ng 明星 eSpeak NG ⭐️ --- 16.[聊天機器人 UI](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) - 每個模型的人工智慧聊天。 ------------------------------------------------------------------------ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k8smowkv6scq9lujjeab.png) 我們都使用過 ChatGPT,這個專案可以幫助我們為任何 AI 聊天機器人設定使用者介面。少一麻煩! 你可以閱讀[安裝指南](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui?tab=readme-ov-file#1-install-docker)來安裝 docker、supabase CLI 和其他東西。 您可以閱讀<a href="">文件</a>並查看[演示](https://twitter.com/mckaywrigley/status/1738273242283151777?s=20)。 這在底層使用了 Supabase (Postgres),這就是我們之前討論它的原因。 我沒有討論 Vercel AI 聊天機器人,因為它與此機器人相比是一個相當新的比較。 Chatbot UI 在 GitHub 上擁有大約 25k+ Stars,因此它仍然是開發人員為任何聊天機器人建立 UI 介面的首選。 https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui 明星聊天機器人 UI ⭐️ --- 17. [GPT-4 & LangChain](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain) - 用於大型 PDF 文件的 GPT4 和 LangChain 聊天機器人。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![聊天架構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0pe0xehimhyw2mfubzu9.png) 這可用於新的 GPT-4 API 來為多個大型 PDF 檔案建立 chatGPT 聊天機器人。 該系統是使用 LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI 和 Next.js 建構的。 LangChain 是一個簡化可擴展 AI/LLM 應用程式和聊天機器人開發的框架。 Pinecone 用作向量存儲,用於以文字格式儲存嵌入和 PDF,以便以後檢索類似文件。 您可以閱讀涉及複製、安裝依賴項和設定環境 API 金鑰[的開發指南](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain?tab=readme-ov-file#development)。 您可以觀看[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=ih9PBGVVOO4),了解如何遵循和使用它。 他們在 GitHub 上擁有 14k+ Stars,僅提交了 34 次。在您的下一個人工智慧應用程式中嘗試! https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain 明星 GPT-4 和 Langchain ⭐️ --- 18. [Amica](https://github.com/semperai/amica) - 允許您在瀏覽器中輕鬆與 3D 角色聊天。 --------------------------------------------------------------------- ![朋友](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2nvizcn717h3cteocft5.png) Amica 是一個開源接口,用於透過語音合成和語音辨識與 3D 角色進行互動式通訊。 您可以匯入 VRM 文件,調整聲音以適合角色,並產生包含情緒表達的回應文字。 他們使用 Three.js、OpenAI、Whisper、Bakllava 等進行視覺處理。您可以閱讀[Amica 的工作原理](https://docs.heyamica.com/overview/how-amica-works)及其所涉及的[核心概念](https://docs.heyamica.com/overview/core-concepts)。 您可以克隆該存儲庫並使用它來[開始](https://docs.heyamica.com/getting-started/installation)。 ``` npm i npm run dev ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.heyamica.com/)並查看[演示](https://amica.arbius.ai/),這真是太棒了:D ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/92iv9y2auly6tvenee82.png) 您可以觀看這段簡短的影片,了解它的功能。 https://www.youtube.com/watch?v=hUxAEnFiXH8 Amica 使用 Tauri 建立桌面應用程式。別擔心,我們在此清單的後面部分介紹了金牛座。 他們在 GitHub 上有 400 多個 Star,看起來非常容易使用。 https://github.com/semperai/amica Star Amica ⭐️ --- 19. [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) - 適用於 Pytorch、TensorFlow 和 JAX 的最先進的機器學習。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![擁抱變形金剛臉](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c3acbf1f145jihy4pqar.png) Hugging Face Transformers 可以輕鬆存取最先進的預訓練模型和演算法,用於文字分類、語言生成和問答等任務。該庫建置在 PyTorch 和 TensorFlow 之上,允許用戶以最少的努力將高級 NLP 功能無縫整合到他們的應用程式中。 憑藉大量預訓練模型和支援社區,Hugging Face Transformers 簡化了基於 NLP 的解決方案的開發。 這些模型可用於執行 100 多種語言的文本相關任務,例如文字分類、資訊擷取、問答、摘要、翻譯和文字生成。 它們還可以處理與影像相關的任務,例如影像分類、物件偵測和分割,以及與音訊相關的任務,例如語音辨識和音訊分類。 他們還可以執行各種模式的多任務處理,包括表格問答、光學字元辨識、從掃描文件中提取資訊、視訊分類和視覺問答。 您可以看到大量可用的[模型](https://huggingface.co/models)。 您可以瀏覽[文件](https://huggingface.co/docs/transformers/task_summary)以取得完整的目標並向您展示可以執行的各種任務的範例。 例如,使用管道的一種方法是用於影像分割。 ``` from transformers import pipeline segmenter = pipeline(task="image-segmentation") preds = segmenter( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" ) preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label": pred["label"]} for pred in preds] print(*preds, sep="\n") ``` Transformer 得到了 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 這三個最廣泛使用的深度學習庫的支持,並且它們之間可以無縫整合。這種整合可以使用一個庫輕鬆訓練模型,然後加載它們以使用另一個庫進行推理。 它們在 GitHub 上擁有大約 120k+ 星,並被 142k+ 大量開發人員使用。試試看! https://github.com/huggingface/transformers 明星抱臉變形金剛 ⭐️ --- 20. [LLAMA](https://github.com/facebookresearch/llama) - LLaMA 模型的推理程式碼。 ------------------------------------------------------------------------ ![來電](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bia2hnh4i79w9ljj1c4l.png) Llama 2 是 Facebook Research 開發的尖端技術,使個人、創作者、研究人員和各種規模的企業能夠使用大型語言模型負責任地實驗、創新和擴展他們的想法。 最新版本包括模型權重以及預訓練和微調 Llama 語言模型的起始程式碼,參數範圍從 7B 到 70B。 開始使用涵蓋以下步驟的[安裝指南](https://github.com/facebookresearch/llama?tab=readme-ov-file#quick-start)。 - 克隆並下載儲存庫。 - 安裝所需的依賴項。 - 從 Meta 網站註冊並下載模型。 - 執行提供的腳本來下載模型。 - 使用提供的命令在本地執行所需的模型。 您可以觀看由 ZeroToMastery 製作的關於什麼是美洲駝的[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=OqZ0CSKzu10)。 您也可以在[Hugging Face](https://huggingface.co/meta-llama)和[Meta 官方頁面](https://llama.meta.com/)上查看型號清單和更多資訊。 Ollama 基於 llama,在 GitHub 上擁有 50k+ star。請參閱文件並使用此模型進行更多研究。 https://github.com/facebookresearch/llama 明星 LLAMA ⭐️ --- 21. [Fonoster](https://github.com/fonoster/fonoster) - Twilio 的開源替代品。 --------------------------------------------------------------------- ![福諾斯特](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pruup1a8yibepdi40fjk.png) Fonoster Inc. 研究了一種創新的可編程電信堆棧,該堆疊將為企業提供完全基於雲端的實用程序,將電話服務與網路連接起來。 根據您想要實現的目標,有多種開始方法。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @fonoster/websdk // CDN is also available ``` 例如,您可以透過以下方式將 Fonoster 與 Google Speech API 結合使用。 (您將需要服務帳戶的金鑰) ``` npm install @fonoster/googleasr @fonoster/googletts ``` 這是您可以配置語音伺服器以使用插件的方法。 ``` const { VoiceServer } = require("@fonoster/voice"); const GoogleTTS = require("@fonoster/googletts"); const GoogleASR = require("@fonoster/googleasr"); const voiceServer = new VoiceServer(); const speechConfig = { keyFilename: "./google.json" }; // Set the server to use the speech APIS voiceServer.use(new GoogleTTS(speechConfig)); voiceServer.use(new GoogleASR(speechConfig)); voiceServer.listen(async(req, res) => { console.log(req); await res.answer(); // To use this verb you MUST have a TTS plugin const speech = await res.gather(); await res.say("You said " + speech); await res.hangup(); }); ``` 您可以閱讀[文件](https://fonoster.com/docs/overview/)。 他們提供了一個足以入門的免費套餐。 他們在 GitHub 上擁有大約 6k+ 顆星,並發布了 250 多個版本。 https://github.com/fonoster/fonoster 明星 Fonoster ⭐️ --- 22. [DIPY](https://github.com/dipy/dipy) - Python 中的 paragon 3D/4D+ 成像庫。 ------------------------------------------------------------------------ ![下降](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l2y1ztg24l2wc1kq5u0g.png) DIPY 是 Python 中領先的 3D/4D+ 成像庫。它包含用於空間歸一化、訊號處理、機器學習、統計分析和醫學影像視覺化的各種方法。 此外,它還包含計算解剖學的專門方法,包括擴散、灌注和結構成像。 您可以開始使用。 ``` pip install dipy // run this in python console import dipy print(dipy.get_info()) ``` 如果您使用的是 anaconda 或其他系統,您可以閱讀完整的[安裝指南](https://docs.dipy.org/stable/examples_built/quick_start/quick_start.html#sphx-glr-examples-built-quick-start-quick-start-py)。 您可以閱讀[文件](https://docs.dipy.org/stable/)並存取他們的[YouTube 頻道](https://www.youtube.com/c/diffusionimaginginpython)。 你可以看看詳細的[例子](https://docs.dipy.org/stable/examples_built/index.html)。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3b6x3jotln0chpoycmci.png) 他們的下載量超過 428k,並且在 GitHub 儲存庫上擁有 600 多個 Star。 https://github.com/dipy/dipy 明星 DIPY ⭐️ --- 23. [Elastic Search](https://github.com/elastic/elasticsearch) - 免費開放式、分散式、RESTful 搜尋引擎。 ---------------------------------------------------------------------------------------- ![彈性搜尋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ouw3u41qdkfjvt999lnv.png) ![資料擬合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tsn875yov9bmklfg9aqc.png) Elasticsearch 是一種分散式、RESTful 搜尋和分析引擎,能夠解決大量使用案例。 作為 Elastic Stack 的核心,它集中儲存您的資料,以實現閃電般的快速搜尋、微調的相關性以及可輕鬆擴展的強大分析。 他們闡述了使用 ElasticSearch 的用例。 ![用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sp4qf45yzulbi4c7dire.png) Elasticsearch 使用標準 RESTful API 和 JSON。我們也使用多種語言(例如 Java、Python、.NET、SQL 和 PHP)來建立和維護客戶端。 該結構如下。 ``` const { Client } = require('@elastic/elasticsearch') const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' }) client .search({ index: 'social-*', body: { query: { match: { message: 'myProduct' } }, aggs: { top_10_states: { terms: { field: 'state', size: 10 } } } } }) .then(({ body }) => { const { hits } = body.hits console.log(hits) }) .catch(console.error) ``` 您可以閱讀<a href="">文件</a>並查看[功能清單](https://www.elastic.co/elasticsearch/features)。 儘管具有有用的功能,Elastic Search 的主要缺點是缺乏免費套餐。但是,您仍然可以利用免費試用版來探索和了解開源專案的架構。 Elastic Search 在 GitHub 上擁有超過 67k+ 的星星和近 1900 名貢獻者,並且處於`v8`版本中,正在不斷發展和改進。 https://github.com/elastic/elasticsearch 明星 Elastic Search ⭐️ --- 24. [Tauri](https://github.com/tauri-apps/tauri) - 使用 Web 前端建立更小、更快且安全的桌面應用程式。 ------------------------------------------------------------------------------ ![困難](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7z6iilytnkaw5d3uj6zv.png) Tauri 是一個工具包,旨在幫助開發人員利用幾乎任何可用的前端框架為主要桌面平台建立應用程式。其核心是使用 Rust 開發的,而 CLI 利用 Node.js,提供了一種真正的多語言方法來開發和維護卓越的應用程式。 Tauri 應用程式中的使用者介面目前利用 Tao 作為 macOS、Windows、Linux、Android 和 iOS 上的視窗處理庫。 為了渲染您的應用程式,Tauri 使用 WRY,這是一個為系統 Web 視圖提供統一介面的程式庫。它在 macOS 和 iOS 上利用 WKWebView、在 Windows 上利用 WebView2、在 Linux 上利用 WebKitGTK 以及在 Android 上利用 Android System WebView。 您可以使用 Vite、HTML/CSS/JS、Next.js、Svelte 等等。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create tauri-app@latest ``` 您可以閱讀[文件](https://tauri.app/v1/guides/getting-started/prerequisites)並查看 Tauri 提供的[功能清單](https://tauri.app/v1/guides/features/)。 您甚至可以使用 Tauri 建立自己的 CLI,這有多酷:) 團隊提供了[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=UxTJeEbZX-0&t=2s),讓您了解更多關於 Tauri 的訊息。 他們在 GitHub 上擁有超過 75k 顆星星,並發布了 800 多個版本。 https://github.com/tauri-apps/tauri 金牛座之星 ⭐️ --- 25. [AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) - 比 ChatGPT 更令人興奮。 --------------------------------------------------------------------------------- ![自動gpt](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3hjamyxzkhy7luwsi9vp.png) AutoGPT 的核心在於其主要專案,即由大型語言模型 (LLM) 驅動的半自治代理,旨在為您執行任何任務。 AutoGPT 計畫由[四個主要部分](https://docs.agpt.co/#agent)組成: - 代理 – 也稱為“AutoGPT” - 基準 – 又稱 agbenchmark - 熔爐 - 前端 了解如何使用 OpenAI 金鑰[設定 AutoGPT](https://docs.agpt.co/autogpt/setup/) 。 您可以觀看[Fireship 發布的有關 AutoGPT 的 YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=_rGXIXyNqpk)。 https://www.youtube.com/watch?v=\_rGXIXyNqpk 您也可以觀看 Sentral Media 提供的[AutoGPT 教學](https://www.youtube.com/watch?v=FeIIaJUN-4A)。 您可以閱讀[文件](https://docs.agpt.co/)並查看[專案板](https://github.com/orgs/Significant-Gravitas/projects/1),以了解目前正在開發的內容。 即使您對 AI 不太了解,您也可以嘗試 AutoGPT 以了解如何節省時間並建立很酷的東西。 由於如此出色的用例和自動化功能,他們在 GitHub Repo 上擁有大約 159k+ 的星星。 https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT 明星 AutoGPT ⭐️ --- 還沒結束。 現在,讓我們探索一些有價值的資源,這些資源將幫助您學習新概念並製作更好的人工智慧應用程式。 我們會保持簡單。不掛! - [人工智慧 (AI) 課程、書籍、視訊講座和論文](https://github.com/owainlewis/awesome-artificial-intelligence) - [機器學習/深度學習/AI + Web3 - 教程](https://github.com/TarrySingh/Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials) - [ML 初學者](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners)- 12 週、26 節課程、52 個測驗,適合所有人的經典機器學習。 - [機器學習框架、函式庫和軟體](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning) - [如何製作人工智慧:逐步指南 - Revelo](https://www.revelo.com/blog/how-to-make-an-ai) 希望這將幫助您學習更多概念! --- 我希望您在列表中找到有用的東西。 我介紹了一些很棒的開源專案,它們可以將您的 AI 應用程式提升到一個新的水平。 人工智慧正在改變世界,最好與人工智慧保持朋友關係,而不是忽視它。 利用它來提高生產力,並抓住機會開發一些非凡的東西。 如果您想以最佳方式改進您的專案,有些開源專案比其他專案更有用,尤其是 Taipy 和 AutoGPT。 請發表評論,讓我們知道哪個專案最讓您感到驚訝。 祝你有美好的一天!直到下一次。 在 GitHub 上關注我。 https://github.com/Anmol-Baranwal 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 https://dev.to/taipy --- 原文出處:https://dev.to/taipy/all-the-tools-i-need-to-build-a-perfect-ai-app-2oeh

在 Docker 容器中執行 React 應用程式

以下是簡單的步驟,向您展示如何從空的 React 應用程式開始(使用[create-react-app](https://facebook.github.io/create-react-app/) ),建立該應用程式的生產版本,然後在 Docker 容器中執行它。 讓我們先建立一個新的 React 應用程式: 1. 安裝 create-react-app ``` npm install create-react-app --global ``` 2. 建立一個新的 React 應用程式: ``` create-react-app react-docker-app ``` 3. 前往`react-docker-app`資料夾並執行它,以確保一切正常: ``` cd react-docker-app && yarn start ``` > `yarn start`指令編譯 React 應用程式並開啟瀏覽器。 現在我們已經執行了應用程式,讓我們在專案的根資料夾中建立一個`Dockerfile` 。以下是`Dockerfile`的內容: https://gist.github.com/peterj/286b537f7948c0762220d7a8c60821d1 在繼續之前,我們先解釋一下這個`Dockerfile`中發生了什麼事。 第 1-4 行是建構的第一階段。在此階段,您將所有原始程式碼複製到容器並執行`yarn run build` ,以建立最佳化的生產建置。 第 6-10 行是建構的第二階段。安裝[服務包](https://www.npmjs.com/package/serve)並在第 9 行,將建置第一階段的輸出從資料夾`/app/build`複製到容器中的目前資料夾( `/app` - 這是由`WORKDIR /app`指令設定的`Dockerfile` )。 > 關於多階段建置:如果您想知道 Dockerfile 中的兩個 FROM 語句。這是因為您想使用多階段建置。在建置的第一階段,將原始程式碼複製到容器並執行建置命令。在第二個建置階段,您僅將建置的工件(HTML、JS...)複製到容器中。使用多階段建置會產生更小的 Docker 映像。範例中的第一個圖像約為 198MB,而第二個圖像只有 86.7MB。 在最後一行中,您執行`serve`命令以在連接埠`80`上提供目前資料夾的內容。 > 除了服務之外,你還可以使用 Nginx;但這可能需要更多配置。 若要建置映像,您可以從`Dockerfile`所在的專案根資料夾執行以下命令: ``` docker build -t react-docker-app . ``` 使用`-t`指定圖像的名稱,使用`.`您指定建置上下文(例如目前資料夾)。建置完成後,最後一行應如下所示: ``` Successfully tagged react-docker-app:latest ``` 最後,讓我們現在執行這個容器。要在本地執行它,您需要提供映像的名稱以及我們希望可以存取 React 應用程式的連接埠。請注意,我們在服務命令中使用了連接埠`80` ,因此在指定容器連接埠時需要確保使用`80`如下所示: ``` docker run -it -p 8080:80 react-docker-app ``` 容器執行後,您可以開啟`http://localhost:8080` ,然後您將能夠存取在 Docker 容器內執行的 React 應用程式。 > 🔥 如果您想了解有關 Kubernetes、Istio、Docker 和雲原生的更多訊息,請查看我的《學習 Istio》電子書 📖。您可以在 👉 https://learnistio.com 👈 取得該書的免費預覽 --- 原文出處:https://dev.to/peterj/run-a-react-app-in-a-docker-container-kjn