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🔍 搜尋結果：ROS

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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

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我們在使用 Rust 建構 SaaS 時學到了什麼

在這篇文章中，我們**不會**回答每個人在開始新專案時都會問的問題：**我應該用 Rust 來做嗎？** ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExNHQwOTl6Ym5odmVmNDZpdzVmZG9mMW9yd2tmN2lyZ2NzOWNxc2MxMCZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/l83rkRUu4IqyUbt5k6/giphy.gif) 相反，我們將探索在自信地回答「**絕對！** 」並開始主要使用 Rust 建立業務後遇到的陷阱和見解。 這篇文章旨在提供我們經驗的高層次概述，我們將在即將推出的系列中更深入地研究細節。 （在評論中為我們的下一篇文章投票🗳️） --- 為什麼生鏽 ----- 為專案選擇正確的語言從來不是一個一刀切的決定。 關於我們的團隊和用例的幾句話： - 我們是一個 6 人團隊，幾乎沒有 Rust 經驗，但擁有建立資料密集型應用程式的豐富 Scala/Java 背景 - 我們的 SaaS 是一個計費平台，專注於分析、即時資料和可操作的見解（想想 Stripe Billing 與 Profitwell 的結合，再加上一點 Posthog）。 - 我們的後端完全採用 Rust（分為 2 個模組和幾個工作線程），並使用 gRPC-web 與我們的 React 前端進行對話 > 我們是開源的！ > 您可以在這裡找到我們的儲存庫：https://github.com/meteroid-oss/meteroid > 我們期待您的支持 ⭐ 和貢獻 因此，我們有一些不可協商的要求恰好非常適合 Rust：**效能、安全性和並發性**。 Rust 實際上消除了與記憶體管理相關的所有 bug 和 CVE，而它的並發原語非常有吸引力（並且沒有讓人失望）。 在 SaaS 中，所有這些功能在處理敏感或關鍵任務時尤其有價值，例如我們案例中的計量、發票計算和交付。 正如[包括微軟在內的](https://mspoweruser.com/microsoft-forms-new-team-to-help-rewrite-core-windows-components-into-rust-from-c-c/)許多大型企業最近所承認的那樣，其記憶體使用量的顯著減少也是建立可擴展和**永續**平台的一大優勢。 來自戲劇性的、有時有毒的 Scala 社區，**熱情且包容的**Rust 生態系統也是一個重要的吸引力，為探索這個新領域提供了動力。 帶著這樣的厚望，讓我們開始我們的旅程吧！ --- 第 1 課：學習曲線是真的 ------------- 學習 Rust 並不像學習另一種語言。所有權、借用和生命週期等概念一開始可能會讓人望而生畏，使得原本瑣碎的程式碼變得極其耗時。 儘管生態系統令人愉快（稍後會詳細介紹），但有時**您不可避免地需要編寫較低層級的程式碼**。 例如，考慮我們的 API (Tonic/Tower) 的一個相當基本的中間件，它只報告計算持續時間： ``` impl<S, ReqBody, ResBody> Service<Request<ReqBody>> for MetricService<S> where S: Service<Request<ReqBody>, Response = Response<ResBody>, Error = BoxError> + Clone + Send + 'static, S::Future: Send + 'static, ReqBody: Send, { type Response = S::Response; type Error = BoxError; type Future = ResponseFuture<S::Future>; fn poll_ready(&mut self, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Result<(), Self::Error>> { self.inner.poll_ready(cx) } fn call(&mut self, request: Request<ReqBody>) -> Self::Future { let clone = self.inner.clone(); let mut inner = std::mem::replace(&mut self.inner, clone); let started_at = std::time::Instant::now(); let sm = GrpcServiceMethod::extract(request.uri()); let future = inner.call(request); ResponseFuture { future, started_at, sm, } } } #[pin_project] pub struct ResponseFuture<F> { #[pin] future: F, started_at: Instant, sm: GrpcServiceMethod, } impl<F, ResBody> Future for ResponseFuture<F> where F: Future<Output = Result<Response<ResBody>, BoxError>>, { type Output = Result<Response<ResBody>, BoxError>; fn poll(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Self::Output> { let this = self.project(); let res = ready!(this.future.poll(cx)); let finished_at = Instant::now(); let delta = finished_at.duration_since(*this.started_at).as_millis(); // this is the actual logic let (res, grpc_status_code) = (...) crate::metric::record_call( GrpcKind::SERVER, this.sm.clone(), grpc_status_code, delta as u64, ); Poll::Ready(res) } } ``` 是的，除了泛型類型、泛型生命週期和特徵約束之外，您最終還需要為簡單的服務中間件編寫自訂的 Future 實作。 請記住，這是一個有點極端的例子，旨在展示生態系統中存在的粗糙邊緣。*在許多情況下，Rust 最終可以像任何其他現代語言一樣緊湊。* **學習曲線可能會根據您的背景而有所不同。**如果您習慣了 JVM 處理繁重的工作並像我們一樣使用更成熟、更廣泛的生態系統，那麼可能需要付出更多的努力來理解 Rust 的獨特概念和範例。 然而，一旦您掌握了這些概念和原語，它們就會成為您武器庫中極其強大的工具，即使您偶爾需要編寫一些樣板文件或宏，也可以提高您的工作效率。 值得一提的是， [Google 在相當短的時間內成功地將團隊從 Go 和 C++ 過渡到 Rust，](https://www.theregister.com/2024/03/31/rust_google_c)並且取得了積極的成果。 要平滑學習曲線，請考慮以下因素： - **閱讀官方[Rust Book 的](https://doc.rust-lang.org/stable/book/)封面**。不要跳過章節。理解這些複雜的概念將變得容易得多。 - **練習，練習，練習！**透過[Rustlings](https://rustlings.cool/)練習來建立肌肉記憶並採用 Rust 思維方式。 - **參與[Rust 社群](https://www.reddit.com/r/rust/)。**他們是一群令人難以置信的人，總是願意伸出援手。 - **利用 GitHub 的搜尋**功能尋找其他專案並向其學習。生態系統仍在不斷發展，與其他人的合作至關重要（只需注意許可證並始終做出貢獻）。 我們將在下一篇文章中探討一些帶給我們啟發的專案。 --- 教訓 2：生態系仍處於成熟階段 --------------- Rust 的底層生態系統確實令人難以置信，擁有精心設計和維護的庫，並被社區廣泛採用。這些函式庫為建構高效能且可靠的系統奠定了堅實的基礎。 然而，當你在堆疊中向上移動時，事情可能會變得稍微複雜一些。 ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExeWNoejRsb2RhaGsybzQwdXJydjJzbHVpNjR6eW9udzdudjlvdWVjdiZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/l2SpOlC7JLROBEkO4/giphy.gif) 例如，在資料庫生態系統中，雖然針對關聯式資料庫存在像[`sqlx`](https://github.com/launchbadge/sqlx)和[`diesel`](https://github.com/diesel-rs/diesel)這樣的優秀函式庫，但對於許多非同步或非關聯式資料庫用戶端來說，情況會更加複雜。這些領域的高品質庫，即使被大公司使用，也往往只有**單一維護者**，導致開發速度較慢並且有潛在的維護風險。 對於分散式系統原語來說，挑戰更為明顯，您可能需要實現自己的解決方案。 這並不是 Rust 所獨有的，但與舊的/更成熟的語言相比，我們經常發現自己處於這種情況。 從好的方面來說， **Rust 的生態系統對安全問題的反應令人印象深刻**，補丁迅速傳播，確保了應用程式的穩定性和安全性。 到目前為止，圍繞 Rust 開發的工具也非常令人驚嘆。 我們將在以後的文章中深入探討我們選擇的函式庫以及我們所做的決定。 生態系統不斷發展，社區積極努力填補空白並提供強大的解決方案。準備好探索未知領域，並相應地分配資源以幫助維護，並回饋社區。 --- ### ……我有沒有提到我們是開源的？ > [Metroid](https://meteroid.com/)是一個現代化的開源計費平台，專注於商業智慧和可操作的見解。 **我們需要你的幫助 ！如果你有一分鐘時間，** [](https://git.new/meteroid) ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExZDFvd2M3bnZ4OTF1dzBkcHh1NnlwemY1cTU5NWVjOThoZjU4a2U5biZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/XATW2O9w0hrmuIpvtu/giphy.gif) 您的支持對我們意義重大❤️ https://github.com/meteroid-oss/meteroid ⭐️ 在 Github 上為我們加註星標 ⭐️ --- 第 3 課：文件位於程式碼中 -------------- 當深入 Rust 的生態系統時，您很快就會意識到文件網站有時可能有點......好吧，稀疏。 但不要害怕！真正的寶藏往往存在於原始碼中。 許多庫都有**非常詳細的方法記錄，**並**在程式碼註釋中**包含全面的範例。如有疑問，請深入研究原始程式碼並進行探索。您經常會發現您尋求的答案，並對圖書館的內部運作有更深入的了解。 雖然具有使用指南的外部文件仍然很重要，並且可以節省開發人員的時間和挫折感，但在 Rust 生態系統中，準備好在必要時深入研究程式碼至關重要。 像[docs.rs](https://docs.rs)這樣的網站可以輕鬆存取公共 Rust 套件的基於程式碼的文件。或者，您可以使用 Cargo doc 在本機上產生所有依賴項的文件。這種方法一開始可能會令人困惑，但從長遠來看，花一些時間學習如何駕馭這個系統可能會非常有效。 不用說，另一個有用的技術是尋找範例（**大多數庫在其存儲庫中都有一個`/examples`資料夾**）和使用您感興趣的庫的其他專案，並與這些社區互動。這些總是為如何使用該庫提供有價值的指導，並且可以作為您自己實施的起點。 --- 第四課：不要追求完美 ---------- 當開始使用 Rust 時，人們很容易會努力爭取最慣用和最高效能的程式碼。 然而，大多數時候，以簡單性和生產力的名義進行權衡是可以的。 ![做完比求完美強](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fylenuk9pzgynzsvbwpf.png) 例如，使用`clone()`或`Arc`在執行緒之間共享資料可能不是最節省記憶體的方法，但它可以極大地簡化程式碼並提高可讀性。只要您意識到效能影響並做出明智的決策，**優先考慮簡單性是完全可以接受的。** 請記住，過早的優化是萬惡之源。首先專注於編寫乾淨、可維護的程式碼，然後在必要時進行最佳化。**不要嘗試進行微優化（**除非您確實需要）。 Rust 強大的類型系統和所有權模型已經為編寫高效、安全的程式碼提供了堅實的基礎。 當需要優化效能時，請專注於關鍵路徑並使用`perf`和`flamegraph`等分析工具來辨識程式碼中的真正效能熱點。對於工具和技術的全面概述，我可以推薦[The Rust Performance Book](https://nnethercote.github.io/perf-book/introduction.html) 。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eyudtxuaeswhtc9porfc.png) **¹**這適用於您的整個創業歷程，包括籌款 --- 第五課：錯誤畢竟是好事 ----------- Rust 的錯誤處理非常優雅，具有`Result`類型和`?`運算符鼓勵明確的錯誤處理和傳播。然而，這不僅涉及處理錯誤；還涉及處理錯誤。它還涉及提供乾淨且資訊豐富的錯誤訊息以及可追蹤的堆疊追蹤。 無需大量樣板在錯誤類型之間進行轉換。 像`thiserror` ， `anyhow`或`snafu`函式庫對於這個目的來說是無價的。我們決定使用`thiserror` ，它可以簡化帶有資訊性錯誤訊息的自訂錯誤類型的建立。 在大多數 Rust 用例中，您不太關心底層錯誤類型堆疊跟踪，而是更喜歡將其直接映射到域中的訊息類型錯誤。 ``` #[derive(Debug, Error)] pub enum WebhookError { #[error("error comparing signatures")] SignatureComparisonFailed, #[error("error parsing timestamp")] BadHeader(#[from] ParseIntError), #[error("error comparing timestamps - over tolerance.")] BadTimestamp(i64), #[error("error parsing event object")] ParseFailed(#[from] serde_json::Error), #[error("error communicating with client : {0}")] ClientError(String), } ``` 投入時間製作清晰且資訊豐富的錯誤訊息可以大大增強開發人員的體驗並簡化偵錯。這是一個小小的努力，卻可以產生顯著的長期效益。 然而，有時，甚至在日誌位於使用者範圍之外的 SaaS 用例中，保留完整的錯誤鏈以及沿途可能有額外的上下文是很有意義的。 我們目前正在試驗[`error-stack`](https://github.com/hashintel/hash/tree/main/libs/error-stack) ，這是一個由 hash.dev 維護的庫，它允許附加額外的上下文並將其保留在整個錯誤樹中。它作為`thiserror`之上的一層效果很好。 它提供了一個慣用的 API，實際上將錯誤類型包裝在報告資料結構中，該資料結構保留了所有錯誤、原因和您可能加入的任何其他上下文的堆疊，在發生故障時提供大量資訊。 我們遇到了一些問題，但這篇文章已經太長了，更多內容將在後續文章中介紹！ 總結 --- 使用 Rust 建立我們的 SaaS 一直是（而且仍然是）一段旅程。一開始是一段漫長而充滿挑戰的旅程，但也是一段非常有趣且有益的旅程。 - **使用 Scala 可以更快地建立我們的產品嗎？** 當然。 - **會有那麼有效嗎？** 或許。 - **我們還會像今天一樣充滿熱情和興奮嗎？** 可能不會。 Rust 促使我們以不同的方式思考我們的程式碼，接受新的範式，並不斷努力改進。 **當然，Rust 也有其粗糙的一面**。學習曲線可能很陡峭，而且生態系統仍在不斷發展。但這是令人興奮的一部分。 除了技術面之外， **Rust 社群也絕對令人高興**。熱情的氛圍、樂於助人的意願以及對語言的共同熱情使這趟旅程變得更加愉快。 ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExazJlZGppYjY5M3RwOG5sdHdudW94dzk4eXczZm5iMmN0YWUzdG10NyZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/sn39fEb1LcHPGQ4b6h/giphy.gif) 因此，如果您有時間和意願去探索一個新的、蓬勃發展的生態系統，如果您願意接受挑戰並從中學習，如果您需要表現、安全性和並發性，那麼**Rust 可能只是成為適合您的語言**。 對我們來說，我們很高興能夠繼續使用 Rust 建立我們的 SaaS，不斷學習和成長，並看看這段旅程將帶我們走向何方。請繼續關注更深入的帖子，或在第一條評論中投票選出我們下一步應該做的事情。 如果您喜歡這篇文章並發現它有幫助，請不要忘記給[我們的儲存庫](https://github.com/meteroid-oss/meteroid)一顆星！您的支持對我們來說意味著整個世界。 https://github.com/meteroid-oss/meteroid ⭐️ 流星星 ⭐️ 下次見，祝您編碼愉快！ --- 原文出處：https://dev.to/meteroid/5-lessons-learned-building-our-saas-with-rust-1doj

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基本演算法介紹

算法是計算的命脈。它們是電腦解決問題、分析資料和做出決策所遵循的逐步指令。就像食譜一樣，它們將複雜的任務分解為易於管理的程式。理解這些基本演算法是掌握電腦科學和程式設計的基石。 > [什麼是演算法](https://github.com/m-mdy-m/algorithms-data-structures/tree/main/1.IntroductionToAlgorithmsAndProblemSolving) 1. 搜尋演算法： --------- ### 什麼是搜尋？ 搜尋是在資料集合中定位特定元素或專案的基本過程。此資料集合可以採用各種形式，例如陣列、列表、樹或其他結構化表示。搜尋的主要目標是確定資料中是否存在所需元素，如果存在，則辨識其精確位置或檢索它。它在各種計算任務和現實應用中發揮重要作用，包括資訊檢索、資料分析、決策過程等。 ### 介紹搜尋演算法 所有搜尋演算法都使用搜尋關鍵字來繼續執行該過程。搜尋演算法預計會返回成功或失敗狀態，通常以布林 true/false 表示。可以使用不同的搜尋演算法，其效能和效率取決於資料及其使用方式。 線性搜尋演算法被認為是所有搜尋演算法中最基本的。最好的也許是二分搜尋。還有其他搜尋演算法，例如深度優先搜尋演算法、廣度優先演算法等。搜尋演算法中使用的符號是 O(n)，其中 n 是完成的比較次數。它給出了演算法在給定條件下所需執行時間的漸近上限的概念。 搜尋演算法中的搜尋案例可以分為最佳情況、平均情況和最壞情況。在某些演算法中，所有三種情況可能漸近相同，而在其他一些演算法中可能存在很大差異。搜尋演算法的平均行為有助於確定演算法的有用性。 > 摘要： 搜尋演算法是用於在資料集合中定位特定資料的逐步過程。它被認為是計算中的基本過程。在電腦科學中，搜尋資料時，快速應用程式和較慢應用程式之間的差異通常在於使用正確的搜尋演算法。 ### 術語： - **目標元素：**這就是你要尋找的寶藏！這是您想要在集合中尋找的特定資料。想像搜尋電話簿 - 目標元素是特定人的電話號碼。 - **搜尋空間：**將其視為可能隱藏針的大海撈針。它代表您正在搜尋的整個資料集合。這可以是數字陣列、名稱列表或更複雜的資料結構。 - **複雜度：**這是指搜尋演算法所需的工作量。這就像衡量圖書館員需要做多少工作才能找到你的書。複雜性通常以時間（找到目標需要多長時間）和空間（演算法需要多少額外記憶體）來衡量。 - **確定性與非確定性：**搜尋演算法可以像遵循食譜（確定性）或進行有根據的猜測（非確定性）。確定性演算法始終遵循相同的清晰步驟，例如二分搜尋，它將搜尋空間一分為二。非確定性演算法（例如線性搜尋）可能需要在最壞的情況下檢查整個集合。 ### 實際應用 - **資訊檢索：**想像在網路上搜尋特定的食譜。像Google這樣的搜尋引擎利用複雜的搜尋演算法來篩選大量資料集，為網站和內容建立索引。當您輸入查詢時，這些演算法會辨識與您的搜尋字詞最相關的網頁，並在幾分之一秒內提供您要尋找的資訊。 - **資料庫系統：**資料庫儲存大量訊息，從客戶記錄到金融交易。搜尋演算法是高效資料檢索的支柱。當您在資料庫管理系統中提交查詢時，搜尋演算法會快速找到符合您條件的特定記錄，從而節省您的時間和精力。 - **電子商務：**線上購物因高效搜尋而蓬勃發展。電子商務平台使用搜尋演算法來幫助您找到完美的產品。它們允許您根據價格、品牌或顏色等各種標準進行過濾和搜尋。在幕後，搜尋演算法為這些過濾器提供支持，精確定位滿足您偏好的產品，使您的購物體驗順暢高效。 - **網路：**網路是一個由互連設備組成的複雜網路。搜尋演算法在有效路由資料包方面發揮著至關重要的作用。它們可協助確定訊息在網路上傳輸的最佳路徑，確保您的視訊通話或線上遊戲順利運作。 - **人工智慧（AI）：**人工智慧正在為許多領域帶來革命性的變化。搜尋演算法是人工智慧應用的基本工具。它們使人工智慧系統能夠解決問題、做出決策，甚至玩國際象棋等遊戲。透過有效地搜尋大量資料並辨識模式，搜尋演算法有助於人工智慧背後的智慧。 - **模式辨識：**模式辨識允許電腦辨識和理解資料中的模式，例如圖像、語音或手寫。搜尋演算法對於模式辨識很有幫助。它們可協助電腦將新資料與現有模式進行匹配，從而實現照片中的臉部辨識或虛擬助理的語音辨識等應用。 ### 演算法類型： ![](https://www.gatevidyalay.com/wp-content/uploads/2018/07/Searching-Algorithms-Approaches-to-Searching.png) **1. `Linear Search` ：** 想像一下，在一個雜亂無章的書架中尋找一本特定的書。線性搜尋模仿了這種方法。這是一種簡單的方法，可以**逐項**檢查集合中的每個專案，直到找到目標元素（您想要的書）。 **它的工作原理如下：** 1. 搜尋從集合中的第一項開始。 2. 此演算法將目標元素與目前專案進行比較。 ``` * If they match, the search is successful, and the algorithm returns the location (index) of the target element. ``` ``` * If they don't match, the algorithm moves on to the next item in the collection. ``` 3. 這種比較和移動的過程將持續下去，直到找到目標元素或耗盡整個集合。 **例子：** 讓我們在未排序清單中搜尋值「25」：\[10, 4, 12, 25, 18, 7\]。 - 搜尋從第一個元素 (10) 開始。由於 10 不是 25，我們繼續。 - 我們將目標 (25) 與下一個元素 (4) 進行比較。沒有匹配項，所以我們繼續。 - 重複此過程，直到到達索引 3 處的元素「25」。 **優勢：** - 易於理解和實施，使其成為初學者的好選擇。 - 適用於未排序的資料，在各種情況下提供靈活性。 **弱點：** - 對於大型資料集來說速度很慢。隨著集合大小的增加，搜尋時間也會成比例增加，導致海量資料集效率低。 > 怎麼運作的 ： ![](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/cdn-uploads/Linear-Search.png) **2. `Binary Search` ：** 二分搜尋在**排序資料**上蓬勃發展。想像一下在一本精心組織的字典中搜尋特定單字。在這種情況下，二分搜尋比線性搜尋快得多。它透過重複地將已排序的集合分成兩半來進行操作。策略如下： 1. 此演算法首先將目標元素與集合的中間元素進行比較。 2. 如果目標元素等於中間元素，則搜尋成功，演算法會傳回中間元素的索引。 3. 如果目標元素**小於**中間元素，則在剩餘集合的**左半部**（不包括中間元素）繼續搜尋。 4. 如果目標元素**大於**中間元素，則在剩餘集合的**右半部**繼續搜尋。 5. 在集合的縮小範圍的一半上重複步驟 1-4，直到找到目標元素或搜尋空間減少到單一元素（與目標不符）。 **例子：** 讓我們在排序清單中搜尋值「18」：\[4, 7, 10, 12, 18, 25\]。 - 中間的元素是 12。 - 現在，右半部的中間元素是18。目標元素位於索引 4 處。 **優勢：** - 對於大型排序資料集，比線性搜尋快得多。透過在每次比較時消除一半的剩餘元素，二分搜尋可以快速縮小搜尋空間。 **弱點：** - 要求預先對資料進行排序，如果資料尚未組織，則加入額外的步驟。 - 不適合未排序的資料。二分搜尋策略依賴資料的排序性質，以在每次迭代期間有效地消除一半的可能性。 > 怎麼運作的 ： ![](https://assets.digitalocean.com/articles/alligator/js/linear-vs-binary-search/binary-search.png) --- 2. 排序演算法： --------- ### 什麼是排序？ 排序是指根據元素上的比較運算子對給定陣列或元素列表進行重新排列。比較運算子用於決定對應資料結構中元素的新順序。排序意味著將所有元素按升序或降序重新排序。 ### 介紹 在計算機科學中，排序演算法是將列表中的元素依序排列的演算法。最常用的順序是數字順序和字典順序，以及升序或降序。高效排序對於優化需要輸入資料位於排序清單中的其他演算法（例如搜尋和合併演算法）的效率非常重要。排序對於規範化資料和產生人類可讀的輸出通常也很有用。 形式上，任何排序演算法的輸出必須滿足兩個條件： 輸出是單調順序的（根據所需的順序，每個元素不小於/大於前一個元素）。 1. 輸出是輸入的排列（重新排序，但保留所有原始元素）。 2. 為了獲得最佳效率，輸入資料應儲存在允許隨機存取的資料結構中，而不是僅允許順序存取的資料結構中。 > 摘要：排序演算法是一組指令，它將陣列或列表作為輸入並將專案排列成特定的順序。排序最常見的是數字或字母（或字典）順序，並且可以按升序（AZ，0-9）或降序（ZA，9-0）。 ### 術語： - **就地分類：**想像一下重新整理抽屜裡的衣服而不把所有東西都拿出來。就地排序的工作原理類似。這些演算法透過修改現有清單本身內元素的順序來對資料進行排序，從而需要最少的額外空間。例如選擇排序、冒泡排序和插入排序。 - **內部排序：**這是指完全在電腦主記憶體 (RAM) 內執行的排序演算法。整個資料集可以一次載入到記憶體中，使其適合中小型資料集。堆排序、冒泡排序和合併排序等內部排序演算法通常用於記憶體資料操作。 - **外部排序：**當處理超出主存容量的海量資料集時，外部排序就發揮作用。這些演算法將大型資料集分解為較小的區塊，在磁碟（輔助儲存）上對它們進行排序，然後按特定順序將排序後的區塊合併在一起。合併排序是外部排序演算法的一個流行範例。 - **穩定排序：**想像一下按標題對書籍清單進行排序，但您也希望保留具有相同標題的書籍最初列出的順序。穩定的排序演算法在排序過程中保持具有相等鍵（值）的元素的相對順序。歸併排序和插入排序是穩定排序演算法的範例。 - **不穩定排序：**並非所有排序演算法都優先考慮順序保留。不穩定的排序演算法僅專注於實現所需的排序順序（例如，升序或降序），並且可能會打亂具有相同鍵的元素的相對位置。快速排序和堆排序是不穩定排序演算法的例子。 ### 排序演算法的特徵： - **時間複雜度：**這是指排序演算法完成其工作所需的時間（以步驟或比較而言）。我們通常在三種情況下分析時間複雜度： ``` * **Worst-case:** This represents the maximum amount of time the algorithm could take for a particular data size, considering the worst possible input scenario. ``` ``` * **Average-case:** This reflects the average time the algorithm takes across various random inputs of the same size. ``` ``` * **Best-case:** This represents the minimum amount of time the algorithm could take for a specific data size, considering the most favorable input scenario (e.g., data already partially sorted). ``` - **空間複雜度：**這是指排序演算法在原始資料所佔用的空間之外執行其操作所需的額外記憶體量。就地排序演算法透過在現有記憶體分配中操作資料來使用最少的額外空間，而某些演算法在排序過程中可能需要額外的臨時儲存。 - **穩定性：**此屬性決定排序演算法是否保留排序輸出中具有相等值的元素的原始順序。穩定的排序演算法維護這些元素的相對位置，這在特定應用中可能很重要。例如，如果您按姓名對客戶記錄清單進行排序，並且兩個客戶具有相同的姓名，您可能需要穩定的排序來維護它們最初列出的順序（例如，按帳戶建立日期）。 - **就地排序：**如前所述，就地排序演算法非常節省內存，因為它們透過修改原始列表本身來對資料進行排序，從而需要最少的額外空間。當處理大型資料集或記憶體有限時，這可能是有利的。 - **適應性：**一些排序演算法可以適應它們正在排序的資料的特徵。自適應排序演算法可以利用資料中預先存在的順序來提高其效能。例如，如果資料已經部分排序，自適應演算法可能會調整其方法以利用該部分順序並實現更快的排序。 ### 排序演算法的應用： - **搜尋演算法：**想像在電話簿中搜尋特定聯絡人。排序演算法是二分搜尋等高效搜尋演算法的無聲夥伴。透過確保電話簿條目按字母順序組織（排序），二分搜尋可以比透過未排序清單的線性搜尋更快找到您的聯絡人。 - **資料管理：**資料是現代計算的命脈，但有效管理資料需要組織。排序演算法在資料管理中起著至關重要的作用。當您按名稱、日期或大小對文件清單進行排序時，您可以更輕鬆地找到所需的特定文件。此外，排序的資料有助於更快地檢索和分析，從而節省您的時間和精力。 - **資料庫最佳化：**資料庫儲存大量訊息，從客戶記錄到金融交易。排序演算法顯著提高了資料庫查詢的效能。當您在電子商務資料庫中搜尋特定產品時，資料庫可能會根據您的搜尋條件（例如價格）對產品清單進行排序，以快速提供最相關的結果。 - **機器學習：**機器學習演算法從資料中學習以進行預測或分類。然而，需要準備好資料才能進行有效的學習。排序演算法通常用於資料預處理步驟，以在將資料輸入機器學習模型之前組織和建構資料。這可以顯著提高學習過程的準確性和效率。 - **資料分析：**資料分析就是從資訊中提取見解。排序演算法在這個過程中起著至關重要的作用。透過按各種屬性（例如日期、位置、客戶人口統計）對資料進行排序，您可以辨識在未排序的資料集中可能不易明顯的模式、趨勢和異常值。這使得資料分析師能夠更深入地了解資料，為金融、行銷和科學研究等各個領域的更好決策提供資訊。 - **作業系統：**作業系統管理電腦的資源。排序演算法適用於各種作業系統任務。例如，排序演算法可用於確定 CPU 任務的優先權、有效管理記憶體分配或以目錄結構組織文件，從而確保電腦系統的平穩運作。 > 這些只是排序演算法如何滲透到我們日常生活中的幾個例子。 ### 簡單解釋： 想像一下，你有一個雜亂的書架，裡面擺滿了各種主題的書。您想要按類型來組織它們（對它們進行排序）。以下是應用於此場景的排序演算法背後的主要概念和邏輯： 1. **比較：**您一次拿兩本書，並根據它們的類型進行比較（就像比較清單中的兩個元素）。 2. **交換：**如果類型不符合所需的順序（例如，歷史書放在小說之前），則交換它們在書架上的位置（就像重新排列清單中的元素一樣）。 3. **重複：**您繼續一次比較和交換兩本書，直到所有書籍按類型按所需順序排列（清單中的所有元素都根據所選標準排序）。 ### 排序演算法:: **1. 冒泡排序** **概念：**冒泡排序是一種簡單的排序演算法，它迭代列表，反覆比較相鄰元素，如果順序錯誤則交換它們。想像氣泡上升到液體表面 - 具有較大值的元素每次通過都會「冒泡」到清單中。這個過程一直持續到不需要交換為止，這表示清單已排序。 **解釋：** 想像一下將一堆亂七八糟的玩具進行分類。冒泡排序的工作原理如下： 1. **進行多次遍歷：**您多次瀏覽玩具清單。 2. **比較鄰居：**在每一遍中，您將每個玩具與其鄰居進行比較。如果第一個玩具更大（或排序術語中的“更高”），則交換它們的位置。 3. **泡泡上升：**每次交換時，較大的玩具（如泡泡）往往會移向清單的末端。 4. **繼續直到沒有交換：**您在整個清單中重複這些比較和交換，直到完成一次完整的傳遞而無需交換。這表示列表已排序。 **時間複雜度：**不幸的是，在最壞情況和平均情況下，冒泡排序的時間複雜度都是 O(n^2)。這意味著排序時間隨著元素數量 (n) 的二次方增加。對於大型資料集，冒泡排序變得非常低效。 **2.選擇排序** **概念：**選擇排序也遍歷列表，但它不是直接比較相鄰元素，而是專注於尋找未排序部分中的最小（或降序最大）元素。然後，該元素與未排序部分中的第一個元素交換，有效地將其放置在正確的排序位置。重複此過程，在每次通過時逐漸將未排序部分減少一個位置。 **解釋：** 想像一下根據身高安排學生拍照。選擇排序的工作原理如下： 1. **尋找最矮的（或最高的）：**在每次遍歷中，您搜尋該行的整個未排序部分以尋找最矮的學生（或按降序排列最高的學生）。 2. **與第一個學生交換：**一旦找到最矮的學生，就可以與未排序部分中的第一個學生交換他們的位置，有效地將他們放在行開頭的正確排序位置（最矮的在前面） 。 3. **重複並減少未排序部分：**繼續此過程，將交換的元素視為已排序部分的開頭，並在剩餘的未排序部分中搜尋最小元素。 **時間複雜度：**與冒泡排序類似，選擇排序在平均情況和最壞情況下的時間複雜度均為 O(n^2)。這意味著排序時間隨元素數量呈二次方增長，從而導致大型資料集效率低下。 **3.插入排序** **概念：**插入排序的工作原理是維護一個已排序的子列表，並迭代地將未排序部分中的元素插入到子列表中的正確位置。想像一下用塊建造一座塔，但您只能將它們一一加入，並且希望保持塔按高度排序。插入排序就像策略性地將每個新區塊放置在不斷增長的排序塔中的正確位置。 **解釋：** 想像一下按高度對書架上的書籍進行排序。插入排序的工作原理如下： 1. **從單一排序元素開始：**從一個空的排序子清單開始（就像書架上只有一本書）。 2. **從未排序的部分中取出一個元素：**您從未排序的堆中挑選一本書。 3. **移動與插入：**您可以將新書與已排序子清單中的每本書進行比較，從右端開始。如果新書較短（或按降序排列較高），則可以移動現有書籍以騰出空間，並將新書插入到正確的位置以保持排序順序。 4. **重複並增長已排序的子清單：**繼續此過程，從未排序的堆中獲取元素，將它們與已排序的子列表進行比較，並將它們插入到正確的已排序位置。這會逐漸增長排序的子列表，直到合併所有元素。 **時間複雜度：**插入排序適用於部分排序的資料。在一般情況下，對於已經排序的資料，它的時間複雜度為 O(n)，因此非常有效率。然而，對於完全隨機的資料（最壞情況），它可以回落到 O(n^2)，類似於冒泡排序和選擇排序。 **4. 歸併排序** **概念：**合併排序採用巧妙的「分而治之」策略來有效地對清單進行排序。它將問題分解為更小、更易於管理的子問題，然後按排序順序將解決方案重新組合在一起。 **解釋：** 想像一下，你有一支龐大的軍隊，需要按照身高來組織。歸併排序的工作原理如下： 1. **劃分：**將軍隊（列表）分成越來越小的組（子列表），直到每組只有一名士兵（元素）。這就像將一個大問題分解成更小、更容易解決的部分。 2. **征服：**由於現在每個子清單只有一名士兵（元素），因此它已被視為「已排序」。這是分而治之方法的基本情況。 3. **合併：**現在到了合併部分。您可以策略性地將已排序的子清單重新組合在一起，但以特定的方式。您比較每個子清單中的第一個士兵（元素），並將較短的士兵（較小的元素）放入最終的排序清單中。您不斷重複這種比較和放置，直到兩個子清單中的所有士兵（元素）都合併到最終的排序清單中。 4. **重複：**您繼續遞歸地應用這種分而治之的策略，直到整個原始軍隊（列表）從最短到最高（最小到最大）排序。 **時間複雜度：**合併排序的美妙之處在於它的時間複雜度。在平均情況和最壞情況下，其複雜度為 O(n log n)。這意味著對清單進行排序所需的時間隨著元素數量(n) 呈對數增長，這比冒泡排序、選擇排序或插入排序（其複雜度為O(n^2)）要快得多。 **5. 快速排序** **概念：**快速排序是另一種分而治之的排序演算法，但採用不同的方法。它依賴一個被稱為“樞軸”的策略性選擇元素來對列表進行分區並解決排序問題。 **解釋：** 想像一下，你的書架上堆滿了雜亂的書。快速排序的工作原理如下： 1. **選擇樞軸：**您從書架中選擇一本書（樞軸）。可以透過不同的方式選擇該主元，但通常它是清單中的第一個或最後一個元素。 2. **分區：**依樞軸重新排列書架上的書。類型按字母順序排列在樞軸類型之前的書籍位於一側，類型按字母順序排列在樞軸類型之後的書籍位於另一側。樞軸本身尚未放置。這種劃分有效地將較大的排序問題劃分為兩個較小的子問題。 3. **遞歸地征服：**現在，您將兩個子清單（成堆的書）中的每一個都視為單獨的排序問題。您可以遞歸地將快速排序策略套用到這些子列表，為每個子列表選擇一個新的主元並相應地對它們進行分割。 4. **合併：**兩個子清單排序後，將原始樞軸元素放置在兩個子清單之間正確的排序位置。現在，整個書架（清單）按字母順序排序。 **時間複雜度：**平均而言，快速排序的時間複雜度為 O(n log n)，這使得它對大型資料集非常有效率。然而，其性能可能會根據所選樞軸元件的不同而有所不同。選擇不當的主元（例如，總是排序或部分排序清單中的第一個或最後一個元素）可能會導致O(n^2) 的最壞情況，類似於冒泡排序、選擇排序和插入排序。 --- 3.樹的遍歷演算法： ---------- ### 什麼是樹遍歷？ 樹遍歷是指探索樹資料結構的系統方法。這就像有一個路線圖可以精確地存取鄰裡（樹）中的每個房屋（節點）一次，確保您不會迷路或重新存取同一棟房屋。與可以直接按位置存取元素的簡單資料結構不同，樹需要特定的演算法來導航節點之間的連接。這些遍歷演算法定義了存取每個節點的順序，可讓您對它們包含的資料執行操作，例如搜尋特定值、新增節點或刪除現有節點。遍歷技術有多種，每種技術都有其優點和應用，這使得樹遍歷成為電腦科學中的基本概念。 ### 介紹 樹遍歷，也稱為樹搜尋，是在僅包含樹邊的圖上執行的演算法，該演算法僅存取每個節點一次。此類別中的演算法僅在存取每個節點的順序上有所不同。遍歷樹的兩種經典方法是廣度優先搜尋（bfs），即在進入下一層之前存取同一級別或距根部距離的節點；深度優先搜尋，其中分支中的所有節點或從根到葉的一組路徑在傳遞到下一個分支之前都會被存取。還有其他方法，它們使用啟發式或隨機採樣在樹中移動來加速該過程。 #### 概括： - **目的：**系統探索樹資料結構，確保每個節點僅被存取一次。 - **優點：**支援搜尋特定資料、插入新節點或刪除現有節點等操作。 - **主要區別：**演算法分為兩種主要方法： ``` * **Breadth-First Search (BFS):** Visits nodes level by level, starting from the root and progressing outward. ``` ``` * **Depth-First Search (DFS):** Explores one branch (path) as far as possible before backtracking and exploring another branch. Further variations of DFS exist for specific applications. ``` - **其他技術：**其他方法利用啟發式或隨機取樣來加快遍歷速度。 ### 術語： **1. 樹：**一種分層資料結構，模擬顛倒的樹，其節點（資料點）透過邊（連結）連接。節點可以有零個或多個子節點，形成分支，並最終導致底部的葉節點（沒有子節點的節點）。 **2. 節點：**樹的基本建構塊，包含資料和對其子節點的潛在引用。想像一下附近的一棟房子——它保存資訊（資料）並透過道路（邊緣）連接到其他房子（子節點）。 **3.根節點：**樹中最頂層的節點，作為遍歷演算法的起點。將其視為附近的主屋，從這裡開始探索。 **4.葉子節點：**沒有子節點的節點，代表樹中分支的「末端」。想像位於社區邊緣的房屋，沒有進一步的聯繫。 **5.邊：**樹中兩個節點之間的連接，描述它們之間的關係。想想連接附近房屋的道路。 **6. 遍歷：**僅存取樹中每個節點一次的系統過程。這就像探索整個社區，確保您參觀每棟房屋而不會錯過任何一棟或重新參觀同一棟房屋。 **7.廣度優先搜尋（BFS）：**一種從根開始向外逐階存取節點的遍歷方法。想像一下，透過造訪第一條街道（層）上的所有房屋，然後再前往下一條街道（層）上的房屋來探索社區。 **8.深度優先搜尋（DFS）：**一種遍歷方法，在回溯和探索另一個分支之前，先沿著一個分支（路徑）探索盡可能遠的地方。想像一下，沿著一條路（分支）探索附近區域，直到到達死胡同（葉節點），然後回溯並嘗試另一條路。 DFS 的常見變體包括前序、中序和後序，每種形式都有存取分支內節點的特定順序。 ### 樹遍歷演算法的特點： **1. 只存取每個節點一次：** - 樹遍歷的核心原則是保證樹中的每個節點都被恰好存取一次。這可以防止冗餘處理並確保對樹結構的完整探索。 **2. 探訪順序：** - 雖然每個節點僅被存取一次，但樹遍歷演算法的定義特徵在於它們存取節點的順序。不同的演算法會優先考慮以特定順序探索節點，從而產生不同的遍歷模式。 **3. 遞歸與迭代實作：** - 樹遍歷演算法可以遞歸或迭代地實現。遞歸方法涉及定義在子樹上呼叫自身的函數，模仿樹的層次結構性質。迭代方法利用迴圈和堆疊來管理遍歷過程。 **4.時間與空間複雜度：** - 與任何演算法一樣，樹遍歷方法具有相關的時間和空間複雜度。時間複雜度是指基於樹中節點數 (n) 執行演算法所需的時間量。常見的複雜度包括 O(n)（線性）和 O(n log n)（對數），BFS 和 DFS 變體根據實現的不同具有不同的複雜度。空間複雜度反映了演算法執行所需的額外記憶體量，通常取決於用於遍歷的資料結構（例如堆疊）。 **5.特定於應用的選擇：** - 樹遍歷演算法的選擇在很大程度上取決於手頭上的具體任務。例如，BFS 可能更適合尋找樹中兩個節點之間的最短路徑，而具有變體的 DFS 可用於搜尋特定資料或探索所有可能的路徑。 **6. 不可修改：** - 一般來說，樹遍歷演算法旨在探索現有的樹結構，而不修改樹本身。它們存取節點，對它們包含的資料執行操作，但通常不會更改樹中的連接或資料。 ### 樹遍歷演算法的應用： **1. 檔案系統導航：** - 作業系統使用樹遍歷演算法來導航電腦上的目錄結構。將您的檔案系統想像成一棵樹，其中資料夾作為節點，子資料夾和檔案作為子節點。廣度優先搜尋 (BFS) 可用於列出目錄及其子目錄中的所有文件，而深度優先搜尋 (DFS) 可用於在層次結構中定位特定文件。 **2. 網頁抓取：** - 像 Google 這樣的搜尋引擎利用 BFS 或 DFS 變體來抓取網路。他們從種子 URL（根節點）開始，有系統地探索連結的網頁（子節點）。 BFS 確保在進入更深層次之前探索特定層級（網站）的所有頁面，而 DFS 可能會在回溯和探索其他網站之前更深入地研究特定網站。 **3.人工智慧（AI）：** - 人工智慧中的遊戲演算法通常使用樹遍歷來探索可能的動作及其結果。將西洋棋遊戲想像成一棵樹，當前棋盤狀態作為根節點，潛在的移動作為通往新棋盤狀態（子節點）的分支。具有修剪技術的深度優先搜尋可用於評估潛在的移動並確定最有希望的策略。 **4.社會網絡分析：** - 社群媒體平台利用樹遍歷來推薦聯繫或探索朋友網路。將您的個人資料想像為一個節點，將朋友作為子節點。遍歷演算法可用於建議基於共同朋友（樹中的共同祖先）的連接或探索網路以了解資訊流或影響力。 **5.電腦圖形學：** - 光線追蹤是一種用於在 3D 圖形中實現逼真光照效果的技術，通常採用樹遍歷演算法。虛擬場景可以表示為一棵樹，其中物件作為節點，它們的空間關係作為邊緣。遍歷有助於確定光線與哪些物件交互，從而建立逼真的陰影和反射。 **6. 網路路由：** - 電腦網路中的路由協定使用樹遍歷的變體來找到資料包到達目的地的最佳路徑。將網路想像成一棵樹，路由器作為節點，連接作為邊緣。遍歷演算法有助於確定資料在網路中不同點之間傳輸的最有效路徑。 ### 簡單解釋： 想像一下，您是一名送貨員，您有一堆包裹要在附近送貨。附近的房屋透過道路連接起來，形成樹狀結構。 - **房屋是節點：**每個房屋代表樹中的一個節點，包含地址（資料）等資訊以及可能由道路（邊）連接的相鄰房屋（子節點）的地址。 - **您的遞送路線就是遍歷：**樹遍歷演算法定義您存取每個房屋（節點）以遞送包裹（對資料執行操作）的順序。 **您可以透過兩種主要方式進行交付，這對應於兩種常見的樹遍歷方法：** **1. 廣度優先搜尋（BFS）：像一個不斷擴大的圓圈一樣提供：** - 您從清單中的第一個房子（根節點）開始。 - 您將包裹運送到該房屋，然後**存取同一條街道（層）上與其直接相連的所有房屋（鄰居/子節點），**然後繼續前進。 - 一旦您運送到第一條街道（層）上的所有房屋，您就會移動到下一條街道（層）並重複該過程，在前往下一層之前存取該層上的所有房屋。 這就像一個不斷擴大的圓圈——您從中心（根部）開始，逐漸向外工作，確保在移動到下一個之前，您可以運送到街道（層）上的所有房屋。如果您想先優先考慮向附近區域的所有房屋送貨，這種方法很有用，也許是因為它們都在同一個街區，並且最大限度地減少行程時間很重要。 **2. 深度優先搜尋（DFS）：深入研究一條街道：** - 您從清單中的第一棟房子（根節點）開始。 - 您將包裹運送到該房屋，然後**選擇一條從該房屋引出的相連道路（分支），並沿著它一直走到終點（葉節點）** ，在原路返回之前運送到該路徑（分支）上的所有房屋。 - 一旦到達該路的盡頭（分支），您就回溯到最後一個路口（父節點）並選擇另一條路（分支）進行探索，將物品運送到該新路徑上的所有房屋，直到到達另一個死胡同（葉節點） 。 這就像探索迷宮一樣——你選擇一條路徑（分支）並沿著它一路走下去，運送到沿途的房屋，直到你到達死胡同（葉節點）。然後你原路返回並嘗試另一條路徑（分支），直到你到達所有房屋。如果您正在快速查找特定地址並希望在前往另一條街道（分支）之前探索整條街道（分支），則此方法可能會很有用。 ### 演算法類型： **1.廣度優先搜尋（BFS）：** - **概念：** BFS逐級存取節點，從根節點開始，逐層向外進行。想像一下探索一個家譜； BFS 將在向下移動到其子節點（下一層）之前存取所有兄弟節點（同一層級的節點）。 - **怎麼運作的：** ``` 1. Start at the root node and add it to a queue (a data structure that follows a "first-in, first-out" principle). ``` ``` 2. Remove the first node from the queue and visit it (process its data). ``` ``` 3. Add all the unvisited child nodes of the removed node to the back of the queue. ``` ``` 4. Repeat steps 2 and 3 until the queue is empty. ``` - **例子：** 考慮一棵簡單的樹： ``` A / \ B C / \ / \ D E F G ``` BFS 遍歷將依下列順序存取節點：A、B、C、D、E、F、G。 **2.深度優先搜尋（DFS）：** - **概念：** DFS 沿著一個分支（路徑）探索盡可能遠的距離，然後回溯並探索另一個分支。 DFS 還有更多變體，但這裡我們將重點放在基本方法上。 - **怎麼運作的：** ``` 1. Start at the root node. ``` ``` 2. Visit the node (process its data). ``` ``` 3. If there are any unvisited child nodes, choose one and repeat steps 2 and 3, essentially following that branch (path) until you reach a leaf node (a node with no children). ``` ``` 4. Once you reach a leaf node, backtrack to the parent node and repeat step 3, exploring another unvisited child node (if any) of the parent. ``` ``` 5. Continue backtracking and exploring until all nodes have been visited. ``` - **例子：** 使用與之前相同的樹： ``` A / \ B C / \ / \ D E F G ``` DFS 遍歷可以以各種順序存取節點，具體取決於每一步選擇的子節點。可能的順序是：A、B、D、E、C、F、G。 **主要區別：** - BFS強調逐級存取節點，確保在深入之前先進行更廣泛的探索。 - DFS 優先考慮完全探索一個分支（路徑），然後再轉向另一個分支（路徑），可能會更快到達特定節點，但不能保證逐級存取。 結論 ： ---- 總而言之，這個基本演算法之旅為您理解基本的搜尋、排序和樹遍歷技術奠定了堅實的基礎。這些解釋使用了清晰的語言和相關的類比，使這些抽象概念更加平易近人、直觀。無論您是經驗豐富的程式設計師還是剛開始涉足電腦科學，這種理解都為建立高效且有效的程式奠定了基石。 隨著您對知識的渴望與日俱增，請更深入研究！我的儲存庫充滿了各種演算法和資料結構，等待您的探索（[演算法-資料-結構](https://github.com/m-mdy-m/algorithms-data-structures)）。這是一個寶庫，您可以在這裡進行實驗、練習並鞏固您對這些基本建置模組的掌握。 **雖然某些部分仍在建設中，**反映了我自己正在進行的學習旅程（這個旅程可能需要 2-3 年才能完成！），但儲存庫正在不斷發展。 冒險不止於探索！我非常重視您的反饋。在文章中遇到障礙？有建設性的批評要分享嗎？還是只是想引發一場關於演算法的對話？我的門（或者更確切地說，我的收件匣）總是開著的。在 Twitter 上聯絡： [@m\_\_mdy\_\_m](https://twitter.com/m__mdy__m)或 Telegram：@m\_mdy\_m。此外，我的 GitHub 帳戶[m-mdy-m](https://github.com/m-mdy-m)歡迎討論和貢獻。讓我們共同建立一個充滿活力的學習社區，在這裡我們分享知識並突破我們的理解界限。 --- 原文出處：https://dev.to/m__mdy__m/basic-algorithms-5bep

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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

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詢問src相對路徑設定

最近嘗試自架靜態網站 遇到一個問題 假設網域:homepage.com 圖片路徑:homepage.com/img/001.jpg 文章路徑:homepage.com/page/index.html 如果文章需要存取到圖片的網址，src可以寫成"../img/001.jpg" 但如果文章目錄又往下開一層:homepage.com/page/books/index.html src就要跟著改動"../../img/001.jpg" 所以想請問有沒有一勞永逸的方法，可以直接存取到根目錄 不用這樣每一層都要更改src 目前有找到一個解法 設定```<base href="https://homepage.com/">``` 可以直接指定根目錄 在電腦上可行，但是在ios手機測試，路徑會失效 所以想問問看有沒有其他辦法，感謝 附上我正在施工中的網址: https://hirosama.iinaa.net/

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🚀 21 個將你的開發技能帶上月球的工具 🌝

我見過數百種人工智慧工具，其中許多正在改變世界。 作為開發人員，總是有很多事情需要學習，因此專注於節省時間來處理重要的事情非常重要。 我將介紹 21 個供開發人員使用的工具，它們可以讓您的生活更輕鬆，特別是在開發人員體驗方面。 相信我，這份清單會讓你大吃一驚！ 我們開始做吧。 --- 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/wd10iiofzmt4or4db6ej.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。 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 ``` 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](https://plotly.com/python/)的原生支持，使繪製圖表變得更加容易。 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) 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。 ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wigid2aokt6spkkoivr.png) 例如，一些演示範例和專案想法： - [即時污染儀表板](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。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-realtime-pollution)。 - [詐欺辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/fraud_detection/) Taipy 應用程式可分析信用卡交易以偵測詐欺行為。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection)。 - [新冠儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/covid_dashboard/) 這使用 2020 年的 Covid 資料集。還有一個預測頁面來預測傷亡人數。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard)。 - [建立 LLM 聊天機器人](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/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。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-chatbot)。 - [即時人臉辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/face_recognition/) 該演示將人臉辨識無縫整合到我們的平台中，使用網路攝影機提供使用者友好的即時人臉偵測體驗。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition)。 這些用例非常驚人，所以一定要檢查一下。 Taipy 在 GitHub 上有 8.2k+ Stars，並且處於`v3.1`版本，因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} --- 2. [DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys) - 開發者的瑞士軍刀。 ---------------------------------------------------------------- ![開發玩具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7zfl1wjr01fdvca6wxbi.png) DevToys 協助完成日常開發任務，例如格式化 JSON、比較文字和測試 RegExp。 這樣，就無需使用不可信的網站來處理您的資料執行簡單的任務。透過智慧型偵測，DevToys 可以偵測用於複製到 Windows 剪貼簿的資料的最佳工具。 緊湊的覆蓋範圍讓您可以保持應用程式較小並位於其他視窗之上。最好的部分是可以同時使用應用程式的多個實例。 我可以肯定地說，開發人員甚至不知道這個很棒的專案。 最後是一款專為 Windows 生態系統設計的軟體。哈哈！ ![工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i7wd60jsgdb5tx2t2adi.png) 他們提供的一些工具是： > 轉換器 - JSON &lt;&gt; YAML - 時間戳 - 數基數 - 規劃任務解析器 ![轉換器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g8x784fx53x6ia02zal0.png) > 編碼器/解碼器 - 超文本標記語言 - 網址 - Base64 文字與圖片 - 壓縮包 - 智威湯遜解碼器 ![編碼器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/73ts4x1vtcy4yswsmytw.png) > 格式化程式 - JSON - SQL - XML ![XML](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e5dc8ko2baywta82ymq5.png) > 發電機 - 哈希（MD5、SHA1、SHA256、SHA512） - UUID 1 和 4 - 洛雷姆·伊普蘇姆 - 校驗和 ![發電機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cwsq8xig6jf69wr99iuv.png) > 文字 - 逃脫/逃脫 - 檢驗員和箱子轉換器 - 正規表示式測試器 - 文字比較 - XML驗證器 - 降價預覽 ![MD預覽](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vcbkse1i5324qg3xu1yd.png) ![文字差異](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hlqqib4fcjimc03pdrwr.png) > 形象的 - 色盲模擬器 - 顏色選擇器和對比度 - PNG / JPEG 壓縮器 - 影像轉換器 ![圖形工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/631upekcqzh62xyrdjwt.png) 我不了解你，但我不會錯過這個！ 您可以閱讀[如何執行 DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys?tab=readme-ov-file#how-to-run-devtoys) 。 關於許可證的註解。 DevToys 使用的授權允許將應用程式作為試用軟體或共享軟體重新分發而無需進行任何更改。然而，作者 Etienne BAUDOUX 和 BenjaminT 不希望你這樣做。如果您認為自己有充分的理由這樣做，請先與我們聯絡討論。 他們在 GitHub 上有 23k Stars，並且使用 C#。 {% cta https://github.com/DevToys-app/DevToys %} 明星 DevToys ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 ------------------------------------------------------- ![件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qf2qgqtpv78fxw5guqm5.png) Pieces 是一款支援人工智慧的生產力工具，旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它最大限度地減少了上下文切換、簡化了工作流程並提升了整體開發體驗，同時透過完全離線的 AI 方法維護了工作的隱私和安全性。太棒了：D ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f2ro3rcwnqp4qrmv5e8s.png) 它與您最喜歡的工具無縫集成，以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 - 它可以透過閃電般快速的搜尋體驗找到您需要的材料，讓您根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 - Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖，以提取程式碼並修復無效字元。因此，您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features)。 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/)並存取[網站](https://pieces.app/)。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項，包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 就開源流行度而言，他們仍然是新的，但他們的社群是迄今為止我見過的最好的社群之一。加入他們，成為 Pieces 的一部分！ {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Infisical－](https://github.com/Infisical/infisical)秘密管理平台。 -------------------------------------------------------------- ![內部的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jrolzjdnkky1r694h9av.png) Infisical 是一個開源秘密管理平台，團隊可以用它來集中 API 金鑰、資料庫憑證和設定等秘密。 他們讓每個人（而不僅僅是安全團隊）都可以更輕鬆地進行秘密管理，這意味著從頭開始重新設計整個開發人員體驗。 就我個人而言，我不介意使用 .env 文件，因為我並不特別謹慎。不過，您可以閱讀[立即停止使用 .env 檔案！](https://dev.to/gregorygaines/stop-using-env-files-now-kp0)由格雷戈里來理解。 他們提供了四種 SDK，分別用於<a href="">Node.js</a> 、 <a href="">Python</a> 、 <a href="">Java</a>和<a href="">.Net</a> 。您可以自行託管或使用他們的雲端。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @infisical/sdk ``` 這是使用入門 (Node.js SDK) 的方法。 ``` import { InfisicalClient, LogLevel } from "@infisical/sdk"; const client = new InfisicalClient({ clientId: "YOUR_CLIENT_ID", clientSecret: "YOUR_CLIENT_SECRET", logLevel: LogLevel.Error }); const secrets = await client.listSecrets({ environment: "dev", projectId: "PROJECT_ID", path: "/foo/bar/", includeImports: false }); ``` ![內部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h3eu288l470du91b66pd.png) Infisical 還提供了一組工具來自動防止 git 歷史記錄的秘密洩露。可以使用預提交掛鉤或透過與 GitHub 等平台直接整合在 Infisical CLI 層級上設定此功能。 您可以閱讀[文件](https://infisical.com/docs/documentation/getting-started/introduction)並檢查如何[安裝 CLI](https://infisical.com/docs/cli/overview) ，這是使用它的最佳方式。 Infisical 還可用於將機密注入 Kubernetes 叢集和自動部署，以便應用程式使用最新的機密。有很多整合選項可用。 ![內部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5x0tvt5ycaiqhggv6wml.png) 在使用整個原始程式碼之前一定要檢查他們的[許可證](https://github.com/Infisical/infisical/blob/main/LICENSE)，因為他們有一些受 MIT Expat 保護的企業級程式碼，但不用擔心，大部分程式碼都是免費使用的。 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 顆星星，並且發布了超過 125 個版本，因此他們正在不斷發展。另外，Infiscial CLI 的安裝次數超過 540 萬次，因此非常值得信賴。 {% cta https://github.com/Infisical/infisical %} 明星 Infisical ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 -------------------------------------------------------------- ![精簡](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gvk07kmn8p48cpssogov.png) Mintlify 是一款由人工智慧驅動的文件編寫器，您只需 1 秒鐘即可編寫程式碼文件 :D 幾個月前我發現了 Mintlify，從那時起我就一直是它的粉絲。我見過很多公司使用它，甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件，結果證明這是非常簡單和體面的。如果您需要詳細的文件，Mintlify 就是解決方案。 主要用例是根據我們將在此處討論的程式碼產生文件。當您編寫程式碼時，它會自動記錄程式碼，以便其他人更容易跟上。 您可以安裝[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document)或將其安裝在[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18606-mintlify-doc-writer)上。 您只需突出顯示程式碼或將遊標放在要記錄的行上。然後點選「編寫文件」按鈕（或按 ⌘ + 。） 您可以閱讀[文件](https://github.com/mintlify/writer?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-mintlify-writer)和[安全指南](https://writer.mintlify.com/security)。 如果您更喜歡教程，那麼您可以觀看[Mintlify 的工作原理](https://www.loom.com/embed/3dbfcd7e0e1b47519d957746e05bf0f4)。它支援 10 多種程式語言，並支援許多文件字串格式，例如 JSDoc、reST、NumPy 等。 順便說一句，他們的網站連結是[writer.mintlify.com](https://writer.mintlify.com/) ；回購協議中目前的似乎是錯誤的。 Mintlify 是一個方便的工具，用於記錄程式碼，這是每個開發人員都應該做的事情。它使其他人更容易有效地理解您的程式碼。 它在 GitHub 上有大約 2.5k 顆星，基於 TypeScript 建置，受到許多開發人員的喜愛。 {% cta https://github.com/mintlify/writer %} Star Mintlify ⭐️ {% endcta %} --- 6. [Replexica](https://github.com/replexica/replexica) - 用於 React 的 AI 支援的 i18n 工具包。 ------------------------------------------------------------------------------------ ![反射](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/htgshukxy927iy37ui33.png) 在地化方面的困難是真實存在的，因此人工智慧的幫助絕對是一個很酷的概念。 Replexica 是 React 的 i18n 工具包，可快速發布多語言應用程式。它不需要將文字提取到 JSON 檔案中，並使用 AI 支援的 API 進行內容處理。 它有以下兩個部分： 1. Replexica Compiler - React 的開源編譯器插件。 2. Replexica API - 雲端中的 i18n API，使用 LLM 執行翻譯。 （基於使用情況，它有免費套餐） 支援的一些 i18n 格式包括： 1. 無 JSON 的 Replexica 編譯器格式。 2. Markdown 內容的 .md 檔案。 3. 基於舊版 JSON 和 YAML 的格式。 當他們達到 500 星時，他們也在 DEV 上發布了官方公告。我是第一批讀者之一（少於 3 個反應）。 它們涵蓋了很多內容，因此您應該閱讀 Max 的[《We Got 500 Stars What Next》](https://dev.to/maxprilutskiy/we-got-500-github-stars-whats-next-2njc) 。 為了給出 Replexica 背後的總體思路，這是基本 Next.js 應用程式所需的唯一更改，以使其支援多語言。 開始使用以下 npm 指令。 ``` // install pnpm add replexica @replexica/react @replexica/compiler // login to Replexica API. pnpm replexica auth --login ``` 您可以這樣使用它。 ``` // next.config.mjs // Import Replexica Compiler import replexica from '@replexica/compiler'; /** @type {import('next').NextConfig} */ const nextConfig = {}; // Define Replexica configuration /** @type {import('@replexica/compiler').ReplexicaConfig} */ const replexicaConfig = { locale: { source: 'en', targets: ['es'], }, }; // Wrap Next.js config with Replexica Compiler export default replexica.next( replexicaConfig, nextConfig, ); ``` 您可以閱讀如何[開始使用](https://github.com/replexica/replexica/blob/main/getting-started.md)以及清楚記錄的有關[幕後使用內容的](https://github.com/replexica/replexica?tab=readme-ov-file#whats-under-the-hood)內容。 Replexica 編譯器支援 Next.js App Router，Replexica API 支援英文🇺🇸和西班牙文🇪🇸。他們計劃接下來發布 Next.js Pages Router + 法語🇫🇷語言支援！ 他們在 GitHub 上擁有 740 多個 Star，並且基於 TypeScript 建置。您應該密切關注該專案以獲得進一步進展！ {% cta https://github.com/replexica/replexica %} Star Replexica ⭐️ {% endcta %} --- 7. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 --------------------------------------------------------------------------- ![弗洛伊薩伊](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。 {% cta https://github.com/FlowiseAI/Flowise %} 明星 Flowise ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Hexo](https://github.com/hexojs/hexo) - 一個快速、簡單且功能強大的部落格框架。 --------------------------------------------------------------- ![六角形](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6vos07fyydiupqqplo2s.png) 大多數開發人員更喜歡自己的博客，如果您也是如此。 Hexo 可能是你不知道的工具。 Hexo 支援許多功能，例如超快的生成速度，支援 GitHub Flavored Markdown 和大多數 Octopress 插件，提供對 GitHub Pages、Heroku 等的一命令部署，以及可實現無限擴展性的強大 API 和數百個主題和插件。 這意味著您可以用 Markdown（或其他標記語言）編寫帖子，Hexo 在幾秒鐘內生成具有漂亮主題的靜態檔案。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install hexo-cli -g ``` 您可以這樣使用它。 ``` // Setup your blog hexo init blog // Start the server hexo server // Create a new post hexo new "Hello Hexo" ``` 您可以閱讀[文件](https://hexo.io/docs/)，查看 Hexo 提供的所有[400 多個外掛程式](https://hexo.io/plugins/)和[主題集](https://hexo.io/themes/)。據我所知，這些外掛程式支援廣泛的用例，例如 Hexo 的 Ansible 部署器外掛程式。 您可以查看有關在[Hexo 上編寫和組織內容的](https://www.youtube.com/watch?v=AIqBubK6ZLc&t=6s)YouTube 教學。 Hexo 在 GitHub 上擁有超過 38,000 顆星，並被 GitHub 上超過 125,000 名開發者使用。它們位於`v7`版本中，解壓縮後大小為`629 kB` 。 {% cta https://github.com/hexojs/hexo %} Star Hexo ⭐️ {% endcta %} --- 9.[螢幕截圖到程式碼](https://github.com/abi/screenshot-to-code)- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。 --------------------------------------------------------------------------- ![截圖到程式碼](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5akiyz5telxqqsj32ftu.png) 這個開源專案廣泛流行，但許多開發人員仍然不了解它。它可以幫助您以 10 倍的速度建立使用者介面。 這是一個簡單的工具，可以使用 AI 將螢幕截圖、模型和 Figma 設計轉換為乾淨、實用的程式碼。 該應用程式有一個 React/Vite 前端和一個 FastAPI 後端。如果您想使用 Claude Sonnet 或獲得實驗視訊支持，您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/)，並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 47k 顆星星，並支援許多技術堆疊，例如 React 和 Vue，以及不錯的 AI 模型，例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 {% cta https://github.com/abi/screenshot-to-code %} 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Appsmith](https://github.com/appsmithorg/appsmith) - 建立管理面板、內部工具和儀表板的平台。 ----------------------------------------------------------------------------- ![應用史密斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rt7s0r3wz2leec83cl17.png) 管理面板和儀表板是任何軟體創意（在大多數情況下）的一些常見部分，我嘗試從頭開始建立它，這會帶來很多痛苦和不必要的辛苦工作。 您可能已經看到組織建立了內部應用程式，例如儀表板、資料庫 GUI、管理面板、批准應用程式、客戶支援儀表板等，以幫助其團隊執行日常操作。正如我所說，Appsmith 是一個開源工具，可以實現這些內部應用程式的快速開發。 首先，請觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s)，該影片在 100 秒內解釋了 Appsmith。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s %} 他們提供拖放小部件來建立 UI。 您可以使用 45 多個可自訂的小工具在幾分鐘內建立漂亮的響應式 UI，而無需編寫一行 HTML/CSS。尋找[小部件的完整清單](https://www.appsmith.com/widgets)。 ![按鈕點擊小工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kqpnnslvsvjl4gifseon.png) ![驗證](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/489fly7tvknz2uv2mgei.png) Appsmith 幾乎可以在 GUI 上的小部件屬性、事件偵聽器、查詢和其他設定內的任何位置編寫 JavaScript 程式碼。 Appsmith 支援在`{{ }}`內編寫單行程式碼，並將括號之間編寫的任何內容解釋為 JavaScript 表達式。 ``` /*Filter the data array received from a query*/ {{ QueryName.data.filter((row) => row.id > 5 ) }} or {{ storeValue("userID", 42); console.log(appsmith.store.userID); showAlert("userID saved"); }} ``` 您需要使用立即呼叫函數表達式（IIFE）來編寫多行。 例如，無效程式碼和有效程式碼。 ``` // invalid code /*Call a query to fetch the results and filter the data*/ {{ const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; }} /* Check the selected option and return the value*/ {{ if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } }} // valid code /* Call a query and then manipulate its result */ {{ (function() { const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; })() }} /* Verify the selected option and return the value*/ {{ (function() { if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } })() }} ``` 您可以透過幾個簡單的步驟建立從簡單的 CRUD 應用程式到複雜的多步驟工作流程的任何內容： 1. 與資料庫或 API 整合。 Appsmith 支援最受歡迎的資料庫和 REST API。 2. 使用內建小工具建立您的應用程式佈局。 3. 在編輯器中的任何位置使用查詢和 JavaScript 來表達您的業務邏輯。 4. Appsmith 支援使用 Git 進行版本控制，以使用分支來協作建立應用程式來追蹤和回滾變更。部署應用程式並分享:) ![應用史密斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yltcrmuzwdoydrwyqjpp.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.appsmith.com/)和[操作指南](https://docs.appsmith.com/connect-data/how-to-guides)，例如如何將其連接到本機資料來源或\[如何與第三方工具整合\]（與第三方工具整合）。 您可以自行託管或使用雲端。他們還提供[20 多個模板](https://www.appsmith.com/templates)，以便您可以快速入門。一些有用的是： - [維修訂單管理](https://www.appsmith.com/template/Maintenance-Order-Management) - [加密即時追蹤器](https://www.appsmith.com/template/crypto-live-tracker) - [內容管理系統](https://www.appsmith.com/template/content-management-system) - [WhatsApp 信使](https://www.appsmith.com/template/whatsapp-messenger) Appsmith 在 GitHub 上擁有超過 31,000 顆星，發布了 200 多個版本。 {% cta https://github.com/appsmithorg/appsmith %} Star Appsmith ⭐️ {% endcta %} --- 11. [BlockNote](https://github.com/TypeCellOS/BlockNote) - 基於區塊（Notion 樣式）且可擴充的富文本編輯器。 -------------------------------------------------------------------------------------- ![區塊註釋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eddx8cld0g492w3a8fjh.png) 人們常說，除非您正在學習新東西，否則不要重新發明輪子。 Blocknote 是開源的 Block 為基礎的 React 富文本編輯器。您可以輕鬆地將現代文字編輯體驗加入到您的應用程式中。 Blocknote 建構在 Prosemirror 和 Tiptap 之上。 它們有很多功能，如下所示。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h9kd6xnkg9fa5j29frot.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ezuz7ywh6vefixmpeyzk.png) 您可以輕鬆自訂內建 UI 元件，或建立自訂區塊、內聯內容和樣式。如果您想更進一步，您可以使用額外的 Prosemirror 或 TipTap 外掛程式來擴充核心編輯器。 其他庫雖然功能強大，但通常具有相當陡峭的學習曲線，並且要求您自訂編輯器的每個細節。這可能需要數月的專門工作。 相反，BlockNote 只需最少的設定即可提供出色的體驗，包括現成的動畫 UI。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @blocknote/core @blocknote/react ``` 您可以這樣使用它。透過`useCreateBlockNote`鉤子，我們可以建立一個新的編輯器實例，然後使用`theBlockNoteView`元件來渲染它。 `@blocknote/react/style.css`也被匯入來新增編輯器的預設樣式和 BlockNote 匯出的 Inter 字體（可選）。 ``` import "@blocknote/core/fonts/inter.css"; import { BlockNoteView, useCreateBlockNote } from "@blocknote/react"; import "@blocknote/react/style.css"; export default function App() { // Creates a new editor instance. const editor = useCreateBlockNote(); // Renders the editor instance using a React component. return <BlockNoteView editor={editor} />; } ``` 您可以閱讀可用的[文件](https://www.blocknotejs.org/docs)和[ui 元件](https://www.blocknotejs.org/docs/ui-components)。 您應該嘗試一下，特別是因為它包含廣泛的功能，例如「斜線」選單、流暢的動畫以及建立即時協作應用程式的潛力。 ![削減](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0i7ob8nrhpl7r70k6527.png) 斜線選單 ![即時協作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/id22qol6y0838zgwad3y.png) 即時協作 ![格式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d8maems8tfhtehw9lkol.png) 格式選單 他們還提供了[20 多個範例](https://www.blocknotejs.org/examples)以及預覽和程式碼，您可以使用它們來快速跟進。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4uillknk0ogkcvpula7b.png) Blocknote 在 GitHub 上擁有超過 5,000 顆星，並有超過 1,500 名開發者在使用。 {% cta https://github.com/TypeCellOS/BlockNote %} 星 BlockNote ⭐️ {% endcta %} --- 12. [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) 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 4,200 個星星，發布了 200 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 13.[自動完成](https://github.com/withfig/autocomplete)- IDE 風格的自動完成功能適用於您現有的終端和 shell。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![自動完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8i8vcidsa023jf8r9382.png) [Fig](https://fig.io/?ref=github_autocomplete)讓命令列對個人來說更容易，對團隊來說更具協作性。 他們最受歡迎的產品是自動完成。當您鍵入時，Fig 會在現有終端機中彈出子命令、選項和上下文相關的參數。 最好的部分是您也可以將 Fig 的自動完成功能用於您自己的工具。以下是建立私人完成的方法： ``` import { ai } from "@fig/autocomplete-generators" ... generators: [ ai({ // the prompt prompt: "Generate a git commit message", // Send any relevant local context. message: async ({ executeShellCommand }) => { return executeShellCommand("git diff") }, //Turn each newline into a suggestion (can specify instead a `postProcess1 function if more flexibility is required) splitOn: "\n", }) ] ``` 您可以閱讀[Fig.io/docs](https://fig.io/docs/getting-started)了解如何開始。 他們在 GitHub 上有 24k+ Stars，這對於經常使用 shell 或終端機的開發人員來說非常有用。 {% cta https://github.com/withfig/autocomplete %} 星狀自動完成 ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Tooljet](https://github.com/ToolJet/ToolJet) - 用於建立業務應用程式的低程式碼平台。 ---------------------------------------------------------------------- ![工具噴射器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xhipvjl2wnthjccgrpij.png) 我們都建立前端，但它通常非常複雜並且涉及很多因素。這樣可以省去很多麻煩。 ToolJet 是一個開源低程式碼框架，可以用最少的工程工作來建置和部署內部工具。 ToolJet 的拖放式前端建構器可讓您在幾分鐘內建立複雜的響應式前端。 您可以整合各種資料來源，包括PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch等資料庫；具有 OpenAPI 規範和 OAuth2 支援的 API 端點； SaaS 工具，例如 Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable 和 Notion；以及 S3、GCS 和 Minio 等物件儲存服務來取得和寫入資料。一切 ：） 這就是 Tooljet 的工作原理。 ![工具噴射器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r6vv09z7ioma1ce2ttei.png) 您可以在 ToolJet 中開發多步驟工作流程以自動化業務流程。除了建置和自動化工作流程之外，ToolJet 還可以在您的應用程式中輕鬆整合這些工作流程。 ![工作流程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eh2vk3kih9fhck6okf67.png) 您可以閱讀此[快速入門指南](https://docs.tooljet.com/docs/getting-started/quickstart-guide)，該指南向您展示如何使用 ToolJet 在幾分鐘內建立員工目錄應用程式。該應用程式將讓您透過漂亮的用戶介面追蹤和更新員工資訊。 查看可用[功能列表](https://github.com/ToolJet/ToolJet?tab=readme-ov-file#all-features)，包括 45 多個內建響應式元件、50 多個資料來源等等。 您可以閱讀[文件](https://docs.tooljet.com/docs/)並查看[操作指南](https://docs.tooljet.com/docs/how-to/use-url-params-on-load)。 它們在 GitHub 上有 26k+ Stars，並且基於 JavaScript 建置。他們也獲得了 GitHub 的資助，從而建立了巨大的信任。 {% cta https://github.com/ToolJet/ToolJet %} Star ToolJet ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Apitable](https://github.com/apitable/apitable) - 用於建立協作應用程式的 API 導向的低程式碼平台。 --------------------------------------------------------------------------------- ![有能力的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/58syhvpb2fn6hhlyrtst.png) APITable 是一個面向 API 的低程式碼平台，用於建立協作應用程式，並表示它比所有其他 Airtable 開源替代品都要好。 有很多很酷的功能，例如： - 即時協作。 ![即時協作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/58kpvpab2nj92421yvy3.gif) - 您可以產生自動表單。 ![形式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0jo084gg0cd9xiud3nz3.gif) - 無限的跨錶連結。 ![交叉表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jnvb9sdp3uqrcn55hwug.gif) - API 第一個面板。 ![API第一個面板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7u48ue4rl0q41rhh6bif.gif) - 強大的行/列功能。 ![行列](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/apxqwp84awdbj7cdw5yu.gif) 您可以閱讀完整的[功能清單](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#-features)。 您可以嘗試[apitable](https://aitable.ai/)並在 apitable 的[live Gitpod demo](https://gitpod.io/#https://github.com/apitable/apitable)中查看該專案的演示。 您也可以閱讀[安裝指南](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#installation)，在本機或雲端運算環境中安裝 APITable。 {% cta https://github.com/apitable/apitable %} Star Apitable ⭐️ {% endcta %} --- 16. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) - 工作流程自動化工具。 ----------------------------------------------------- ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4pqsc84nhgj0b9dhfaxo.png) n8n 是一個可擴展的工作流程自動化工具。透過公平程式碼分發模型，n8n 將始終擁有可見的原始程式碼，可用於自託管，並允許您加入自訂函數、邏輯和應用程式。 每個開發人員都想使用的工具。自動化是生產力和簡單性的關鍵。 ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rxnp57kw5szbpj6mfs1p.png) n8n 基於節點的方法使其具有高度通用性，使您能夠將任何事物連接到任何事物。 有[400 多個集成選項](https://n8n.io/integrations)，這幾乎是瘋狂的！ 您可以看到所有[安裝](https://docs.n8n.io/choose-n8n/)選項，包括 Docker、npm 和自架。 開始使用以下命令。 ``` npx n8n ``` 此命令將下載啟動 n8n 所需的所有內容。然後，您可以透過開啟`http://localhost:5678`來存取 n8n 並開始建置工作流程。 在 YouTube 上觀看此[快速入門影片](https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4)！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 %} 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/)，以便根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程，](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 39k+ Stars，並提供兩個包供整體使用。 {% cta https://github.com/n8n-io/n8n %} 明星 n8n ⭐️ {% endcta %} --- 17. [DOMPurify](https://github.com/cure53/DOMPurify) - 一個僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML 清理程式。 ---------------------------------------------------------------------------------------- ![DOM純化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r846r2hmmw9d9wzvbocz.png) DOMPurify 是一款僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML、MathML 和 SVG 清理工具。作為開發人員，我們的應用程式需要它來確保它們足夠安全。 DOMPurify 可以淨化 HTML 並防止 XSS 攻擊。 您可以向 DOMPurify 提供一個充滿髒 HTML 的字串，它將傳回一個包含乾淨 HTML 的字串（除非另有配置）。 DOMPurify 將刪除所有包含危險 HTML 的內容，從而防止 XSS 攻擊和其他惡意行為。這也太快了。 他們使用瀏覽器提供的技術並將其轉變為 XSS 過濾器。您的瀏覽器速度越快，DOMPurify 的速度就越快。 DOMPurify 使用 JavaScript 編寫，適用於所有現代瀏覽器（Safari (10+)、Opera (15+)、Edge、Firefox 和 Chrome - 以及幾乎所有使用 Blink、Gecko 或 WebKit 的其他瀏覽器）。它不會在 MSIE 或其他舊版瀏覽器上中斷。它根本什麼都不做。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install dompurify npm install jsdom // or use the unminified development version <script type="text/javascript" src="src/purify.js"></script> ``` 您可以這樣使用它。 ``` const createDOMPurify = require('dompurify'); const { JSDOM } = require('jsdom'); const window = new JSDOM('').window; const DOMPurify = createDOMPurify(window); const clean = DOMPurify.sanitize('<b>hello there</b>'); ``` 如果您遇到問題，請參閱[文件](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#how-do-i-use-it)。他們已經記錄了使用腳本或在伺服器端執行它。 您可以看到一些 [純化樣品](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#some-purification-samples-please)並觀看[現場演示](https://cure53.de/purify)。 使用起來也非常簡單。 DOMPurify 於 2014 年 2 月啟動，同時版本已達 v3.1.0。 其中涉及到很多概念，我渴望探索它們。如果您有任何與此相關的令人興奮的事情，請告訴我。 我發現的另一個有用的替代方案是[validator.js](https://github.com/validatorjs/validator.js) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 12,000 顆星，被超過 30 萬開發者使用，每週下載量超過 5,475,000 次，這使得他們非常可信。 {% cta https://github.com/cure53/DOMPurify %} 明星 DOMPurify ⭐️ {% endcta %} --- 18. [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。 {% cta https://github.com/OpenDevin/OpenDevin %} 明星 OpenDevin ⭐️ {% endcta %} --- 19. [Amplification－](https://github.com/amplication/amplication)後端開發平台。 ----------------------------------------------------------------------- ![放大](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w7yi3kvwrniredj4lp5r.png) 我想我們都同意，如果我們要達到標準，設定後端並從頭開始是很困難的。 我知道 Appwrite 和 Supabase 在功能方面要好得多，但每種情況都是獨特的，這可能會點擊而不是那些。 ![放大](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d5wud5sef1lpwzi8zdq2.png) Amplication 旨在徹底改變可擴展且安全的 Node.js 應用程式的建立。 他們消除了重複的編碼任務，並提供可立即投入生產的基礎設施程式碼，這些程式碼根據您的規範精心定制，並遵循行業最佳實踐。 其用戶友好的介面促進了 API、資料模型、資料庫、身份驗證和授權的無縫整合。 Amplication 建立在靈活的、基於插件的架構之上，允許輕鬆定製程式碼並提供大量整合選項。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q3lc27fgvk8yearir13z.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4zgix42tplg9hwko3a7u.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.amplication.com/)並查看可用的[社群插件](https://docs.amplication.com/plugins-list/)清單。 他們還提供了[逐步教程](https://docs.amplication.com/tutorials/#step-by-step-tutorials)，以幫助您使用 Angular 或 React 建立應用程式。 Amplification 在 GitHub 上擁有超過 13k 顆星，發布了 170 多個版本，因此它們不斷發展。 {% cta https://github.com/amplication/amplication %} 星狀放大 ⭐️ {% endcta %} --- 20. [Embla 旋轉木馬](https://github.com/davidjerleke/embla-carousel)-。 ------------------------------------------------------------------ ![Embla 旋轉木馬](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/aj2expoo15t6xhgcm3hi.png) 我們都在應用程式中使用輪播，有時會切換到網格佈局，因為輪播並不總是好看，但這會改變您對輪播的看法。 我之所以了解 Embla Carousel，是因為 Shadcn/ui 在他們的 UI 系統中使用了它。 Embla Carousel 是一個簡單的輪播庫，具有出色的流暢運動和出色的滑動精度。它與庫無關、無依賴性且 100% 開源。 如果您不確定，我建議您查看[基本的實例](https://www.embla-carousel.com/examples/predefined/)。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/paqu3ozlvhk5km5746pe.png) ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8qxfvmn83et836zon4ua.png) ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/abukp6j29gsaade7eci8.png) ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/locv2kqksvpl0ha8a9te.png) 我最喜歡的是視差，它可以提供非常酷且平滑的過渡。 它們支援 CDN、react、Vue、Svelte 和 Solid。 開始使用以下 npm 指令 (react)。 ``` npm install embla-carousel-react --save ``` 您可以這樣使用它。 Embla Carousel 提供了方便的 useEmblaCarousel 鉤子，用於與 React 無縫整合。最小的設定需要一個溢出包裝器和一個滾動容器。 `useEmblaCarousel`掛鉤將 Embla Carousel 選項作為第一個參數。您還需要使用 useEffect 存取 API ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef, emblaApi] = useEmblaCarousel({ loop: false }) useEffect(() => { if (emblaApi) { console.log(emblaApi.slideNodes()) // Access API } }, [emblaApi]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 他們還提供了一組插件，您可以加入它們以實現自動播放等額外功能。 ``` npm install embla-carousel-autoplay --save ``` ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' import Autoplay from 'embla-carousel-autoplay' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef] = useEmblaCarousel({ loop: false }, [Autoplay()]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 尋找[插件的完整列表](https://www.embla-carousel.com/plugins/)，包括自動滾動和滾輪手勢。 您可以閱讀有關如何實現不同部分（例如斷點或上一個/下一個按鈕）的[文件](https://www.embla-carousel.com/get-started/)和[指南](https://www.embla-carousel.com/guides/)。 最讓我驚訝的部分是，您可以使用他們的[生成器](https://www.embla-carousel.com/examples/generator/)使用您自己的一組選項來產生自訂輪播。 ![發電機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5wlq7l44bwl681644xf3.png) ![發電機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2r1y3kr926h87clbqosw.png) 它們在 GitHub 上擁有 4.9K 顆星，並被超過 26000 名開發人員使用。如果我必須使用一個，我肯定會使用這個。 {% cta repo %} 明星名稱 ⭐️ {% endcta %} --- [21.Documenso](https://github.com/documenso/documenso) - 開源 DocuSign 替代方案。 -------------------------------------------------------------------------- ![文獻](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cttvudzx02wqsu04qt8v.gif) 如果您從事自由職業並需要簽署協議，這是最佳選擇。我們不應該浪費時間，而應該專注於重要的事情。 以數位方式簽署文件應該既快速又簡單，並且應該成為全球簽署的每個文件的最佳實踐。 如今，這在技術上相當簡單，但它也為每個簽名引入了一個新方：簽名工具提供者。 此專案的技術堆疊包括 TypeScript、Next.js、Prisma、Tailwind CSS、shadcn/ui、NextAuth.js、react-email、tRPC、@documenso/pdf-sign、React-PDF、PDF-Lib、Stripe 和韋爾塞爾。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ziz58jqi2qtl6p6sx62w.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f8zrln5zlywkb6k10n09.png) 免費套餐可讓您每月簽署 10 份文件，這已經足夠了。 您可以閱讀本文以了解如何[設定專案](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-setup)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-quickstart)。 我知道這不是一個非常廣泛的用例，但您仍然可以從程式碼中學習，因此這始終是一個優點。 他們在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星，並且發布了`v1.5`版本。 不是很流行但非常有用。 {% cta https://github.com/documenso/documenso %} 明星 documenso ⭐️ {% endcta %} --- 哇！ 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我知道人工智慧工具有時太多了，但我們應該使用它們來讓我們的工作更輕鬆。我的意思是，這就是我們所做的正確的事情，讓生活變得更輕鬆。 我嘗試涵蓋廣泛的工具。 不管怎樣，請讓我們知道您的想法以及您計劃在您的工作流程中使用這些工具嗎？ 祝你有美好的一天！直到下一次。 我建立了很多技術內容，因此如果您能在 Twitter 上關注我來支持我，我將不勝感激。 |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 Taipy 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/taipy %} --- 原文出處：https://dev.to/taipy/21-tools-to-take-your-dev-skills-to-the-moon-53mf

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設計 HTML 複選框的樣式非常簡單

> 最初發佈在[我的部落格](https://devinduct.com/blogpost/16/styling-html-checkboxes-is-super-easy)上 老故事 --- 過去，像`checkbox`這樣的 HTML 元件很難按照我們想要的方式設定樣式。通常這些元件會突顯整個頁面設計，這對使用者體驗不太好。 更不用說每個瀏覽器都有（並且仍然有）自己的控制外觀，從而導致不同瀏覽器之間的外觀和感覺有所不同。 為了克服這些情況，開發人員過去常常進行大量駭客攻擊，例如隱藏輸入、為複選標記建立圖像和圖標以及加入一堆 JavaScript 程式碼來處理檢查/取消檢查。如果你問我，這並不那麼漂亮，而且似乎需要做很多工作才能實現一些簡單的事情。 新故事 --- 上述時代早已過去，我們比以往任何時候都更接近在所有瀏覽器上看起來和感覺都相同的複選框樣式的通用方式，特別是有訊息稱 Microsoft 正在建置基於 chromium 的瀏覽器。你可以[在這裡](https://www.windowscentral.com/microsoft-building-chromium-powered-web-browser-windows-10)讀到它 。 從我的角度來看，新的故事是我們可以設定複選框的樣式而不隱藏它，也無需加入 SVG 圖像和 JavaScript 程式碼。這可以透過使用以下方法來完成： 1. CSS `appearance`屬性 2. HTML `check mark`符號 (✓) ### 外觀性能 > 外觀屬性用於使用基於使用者作業系統主題的平臺本機樣式來顯示元素。 這個屬性支援許多值，但我們感興趣的是值`none` 。基本上，我們想要刪除所有本機樣式並套用自訂樣式。最後，我們的複選框將具有漂亮的顏色和過渡，最重要的是，它在所有主要瀏覽器中的外觀和感覺都相同。 用法範例： ``` .my-class { -webkit-appearance: value; -moz-appearance: value; /* -o-appearance: value; - Not required since the new version of Opera uses - webkit prefix for this property, but we've added it nevertheless just to be aware of it */ appearance: value; } ``` 好的，讓我們深入研究程式碼。 超文本標記語言 ------- 我們的 HTML 標記非常簡單。我們有一個`label`包裹我們的`input`和一個`span`來保存文字。它看起來像這樣： ``` <label class="checkbox"> <input type="checkbox" /> <span>Check Me</span> </label> ``` 這裡沒有什麼太花俏的。我們使用包裝元素來更輕鬆地垂直對齊內部專案。這是透過我們將在 CSS 部分看到的 Flexbox 佈局來完成的。 CSS --- CSS 樣式如下所示： ``` .checkbox { display: inline-flex; cursor: pointer; position: relative; } .checkbox > span { color: #34495E; padding: 0.5rem 0.25rem; } .checkbox > input { height: 25px; width: 25px; -webkit-appearance: none; -moz-appearance: none; -o-appearance: none; appearance: none; border: 1px solid #34495E; border-radius: 4px; outline: none; transition-duration: 0.3s; background-color: #41B883; cursor: pointer; } .checkbox > input:checked { border: 1px solid #41B883; background-color: #34495E; } .checkbox > input:checked + span::before { content: '\2713'; display: block; text-align: center; color: #41B883; position: absolute; left: 0.7rem; top: 0.2rem; } .checkbox > input:active { border: 2px solid #34495E; } ``` 如果您認為這仍然是大量 CSS，請讓我提醒您，我們不需要 Flexbox 佈局或過渡來實現此樣式。加入此內容是為了使其更加優雅。如果我們刪除額外的 CSS，我們需要做的就是透過將`appearance`設為`none`來刪除預設樣式，新增邊框和顏色並設定 HTML 符號。 讓我們分解一下重要的部分來支持上面的陳述。第一步是使用`appearance`屬性並刪除預設樣式： ``` ... -webkit-appearance: none; -moz-appearance: none; -o-appearance: none; appearance: none; ... ``` 希望這個屬性很快就會成為標準，我們將能夠在沒有瀏覽器特定前綴的情況下使用它。 接下來，我們需要提供自訂邊框和背景： ``` ... border: 1px solid #34495E; border-radius: 4px; outline: none; background-color: #41B883; cursor: pointer; ... ``` 最後，我們將使用`::before`偽類別來設定 HTML 符號的樣式。在我們檢查輸入欄位後，下面的 CSS 將顯示 HTML 符號，顏色和位置都很好。 ``` ... content: '\2713'; display: block; text-align: center; color: #41B883; position: absolute; left: 0.7rem; top: 0.2rem; ... ``` 就是這樣！真的就是這麼簡單。為了將複選框設計與頁面的其餘部分相匹配，無需再使用 JavaScript 來實現這些樣式。我們可以使用這裡提供的 CSS 安全地實現它。 這是一個可以使用程式碼的現場小提琴： https://jsfiddle.net/proticm/2wzatymr 進一步閱讀 ----- 如果您對 CSS 變數感興趣，請查看[這篇文章](https://devinduct.com/blogpost/10/css-variables-cheat-sheet)或我的部落格上發布的[這篇](https://devinduct.com/blogpost/11/ui-theming-with-css-variables)文章。 [外觀屬性](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/appearance)請參閱官方文件 --- 原文出處：https://dev.to/proticm/styling-html-checkboxes-is-super-easy-302o

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面試時必須了解的 10 個系統設計概念

*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) 您好，作為開發人員，充分理解基本系統設計概念對於開發可擴展、可靠和高效能的軟體系統至關重要。 [**系統設計**](https://medium.com/javarevisited/7-system-design-problems-to-crack-software-engineering-interviews-in-2023-13a518467c3e)涉及設計軟體系統的體系結構和元件，以滿足特定要求並實現所需的性能特徵。 隨著技術的快速進步和軟體應用的複雜性不斷增加，掌握系統設計概念對於程式設計師建立高效且有效的系統至關重要。 在上幾篇文章中，我回答了流行的系統設計問題，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)以及[水平與垂直擴展](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)，今天，我們將看看每個程式設計師都應該學習的 10 個關鍵系統設計概念。 這些概念為設計能夠處理大規模資料、容納並髮用戶並提供最佳效能的軟體系統奠定了堅實的基礎。 無論您是初學者還是經驗豐富的開發人員，了解這些系統設計概念都將使您能夠建立強大且可擴展的軟體系統，以滿足現代應用程式的需求。那麼，讓我們深入探討這些基本的系統設計原則吧！ 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 以下是每個程式設計師都應該考慮學習的 10 個重要的系統設計概念： 1. **可擴展性** 2. **可用性** 3. **可靠性** 4. **容錯能力** 5. **快取策略** 6. **負載平衡** 7. **安全** 8. **可擴展的資料管理** 9. **設計模式** 10. **效能最佳化** 理解和應用這些系統設計概念可以幫助程式設計師和開發人員建立強大的、可擴展的、高效能的軟體系統，以滿足現代應用程式和使用者的需求。 現在，讓我們深入研究它們中的每一個並了解它們是什麼以及如何在您的應用程式中實現它們。 ### 1. 可擴展性 可擴展性是指系統或應用程式處理不斷增加的工作負載或使用者而不顯著降低效能或功能的能力。 它是系統設計中的一個重要概念，因為它允許系統成長並適應不斷變化的需求，**例如增加的資料量、使用者流量或處理需求，**而不會遇到效能瓶頸或限制。 在現代運算環境中，系統需要處理大量且不斷成長的資料和用戶，可擴展性至關重要。例如，流行的網站、行動應用程式和基於雲端的服務需要能夠同時處理數百萬甚至數十億個請求，而分散式資料庫和大資料平台需要擴展以處理 PB 或 EB 的資料。 對於需要適應尖峰負載的系統來說，可擴展性也很重要，例如假期期間的線上購物或因病毒事件導致的用戶活動突然激增。 > 可擴展性主要有兩種：**垂直可擴展性和水平可擴展性**。垂直可擴展性涉及向單一伺服器或節點加入更多資源（例如 CPU、記憶體或儲存）以處理增加的工作負載。另一方面，水平可擴展性涉及向系統加入更多伺服器或節點以分配工作負載並處理增加的需求。 水平可擴展性通常透過[負載平衡](https://medium.com/javarevisited/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-microservices-8c8b552a024)、 [分片](https://medium.com/javarevisited/what-is-database-sharding-scaling-your-data-horizontally-1dc12b33193f)、分區和分散式處理等技術來實現。 實現可擴展性需要仔細的系統設計、架構和實作。它涉及設計能夠有效處理不斷增加的工作負載、有效利用資源、最大限度地減少依賴性以及跨多個節點或伺服器分佈處理的系統。 > 快取、非同步處理、平行處理和分散式資料庫等技術通常用於提高可擴展性。測試和效能監控對於確保系統在擴展時繼續保持良好效能也至關重要。 可擴展性是建立強大的高效能係統的重要考慮因素，這些系統可以處理成長並適應隨時間變化的需求。它使系統能夠滿足不斷增長的需求，提供無縫的用戶體驗，並支援業務成長，而不會遇到效能限製或停機。 這是來自[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN)的一個很好的圖表，這是準備系統設計面試的好地方，它顯示了[*垂直擴展和水平擴展之間的區別*](https://medium.com/javarevisited/difference-between-horizontal-scalability-vs-vertical-scalability-67455efc91c) [![水平縮放與垂直縮放](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xd4vz64i6vywjpopepku.png)](https://bit.ly/3P3eqMN) --- ### 2. 可用性 可用性是指軟體系統即使在發生故障或中斷時也能保持運作並可供使用者存取的能力。 高可用性是許多系統的關鍵要求，特別是那些任務關鍵型或時間敏感型系統，例如線上服務、電子商務網站、金融系統和通訊網路。 此類系統的停機可能會導致重大的財務損失、聲譽受損和客戶不滿。因此，保證高可用性是系統設計時重點考慮的問題。 可用性通常**使用正常運作時間（衡量系統運作時間的百分比）和停機時間（衡量系統不可用的時間）等指標**來量化。 實現**高可用性涉及設計具有冗餘、容錯和故障轉移機制的系統**，以最大限度地降低因硬體故障、軟體故障或其他意外事件而導致停機的風險。 > 在系統設計中，採用了各種技術和策略來提高可用性，例如負載平衡、叢集、複製、備份和復原、監控和主動維護。 實施這些措施是為了最大限度地減少單點故障、檢測故障並從故障中恢復，並確保系統即使在發生故障或中斷時也能保持運作。 透過設計具有高可用性的系統，工程師可以確保系統可以長時間存取和執行，從而提高客戶滿意度、減少停機時間並提高業務連續性。 [![系統設計中的高可用性](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:546/0*SnLVBPu0JGx4N9F7.gif)](https://www.linkedin.com/pulse/top-20-system-design-interview-questions-answers-soma-sharma-g0pqc/) --- ### 3、可靠性 可靠性是指**軟體系統在交付預期結果時的一致性和可靠性**。建立具有可靠元件、錯誤處理機制和備份/復原策略的系統對於確保系統按預期運作並產生準確的結果至關重要。 可靠性是系統設計的關鍵因素，因為它直接影響系統的整體性能和品質。可靠的系統應始終按預期執行，不會出現意外故障、錯誤或中斷。 **關鍵任務應用通常需要高可靠性，**因為系統故障可能會造成嚴重後果，例如在航空、醫療保健、金融和其他安全關鍵領域。 可靠性通常使用各種指標來量化，例如**平均故障間隔時間 (MTBF)** （測量故障之間的平均持續時間）和故障率 (FR)（測量一段時間內故障發生的速率）。 > 可靠性可以透過各種技術和策略來實現，例如冗餘、錯誤檢測和糾正、容錯和穩健設計。 在系統設計中，要實現高可靠性需要仔細考慮各種因素，包括元件品質、系統架構、錯誤處理、容錯機制、監控和維護策略。 透過**設計高可靠性的系統**，工程師可以確保系統始終如一地按預期執行，從而提高客戶滿意度、減少停機時間並提高系統效能和可用性。 --- ### 4. 容錯性 容錯是指系統或元件在故障或故障（例如硬體故障、軟體錯誤或其他不可預見的問題）時繼續正常運作的能力。 容錯系統旨在檢測、隔離故障並從故障中恢復，而不會完全故障或停機。 容錯是系統設計中的重要概念，特別是在分散式系統或需要在具有挑戰性的環境中可靠運作的系統中。 它涉及實現冗餘、錯誤檢測、錯誤糾正和錯誤恢復機制，以確保即使某些元件或子系統發生故障，系統也能繼續運作。 > 有多種技術和策略可以實現容錯，例如**複製**，即在不同位置維護相同資料或服務的多個副本，以便在一個發生故障時，其他副本可以接管；檢查點，定期保存系統狀態，以便在發生故障時，系統可以恢復到先前已知的良好狀態；優雅降級，即係統在故障時可以繼續執行，但功能會減少。 容錯對於確保系統的高可用性、可靠性和彈性至關重要，特別是在系統故障可能造成嚴重後果的關鍵任務應用程式中。 透過在系統設計中納入容錯機制，工程師可以建立強大且可靠的系統，即使在遇到意外故障時也可以繼續運作並提供預期結果。 [![系統設計中的容錯](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/0*AKUPawvM6q1K8utM.jpg)](https://bit.ly/3P3eqMN) --- ### 5. 快取策略 快取策略是一種用於優化系統效能的技術，它透過將經常存取的資料或結果儲存在稱為快取的臨時儲存位置中，以便可以快速檢索資料，而無需重新計算或從原始來源取得。 系統設計中常用的快取策略有以下幾種： 1. **完全緩存** 在此策略中，整個資料集或結果都會快取在快取中，提供對所有資料或結果的快速存取。當資料或結果相對較小且可以輕鬆儲存在記憶體或本地快取中時，此策略非常有用。 2. **部分快取** 在此策略中，通常基於使用模式或頻繁存取的資料，僅快取資料或結果的子集。當資料或結果規模很大，或並非所有資料或結果都被頻繁存取，並且快取整個資料集不可行時，此策略很有用。 3. \*\*基於時間的到期時間 在此策略中，資料或結果被快取特定的時間，之後快取被認為是陳舊的，並且資料或結果從原始來源獲取並在快取中更新。當資料或結果相對穩定且不經常變化時，此策略很有用。 4. **LRU（最近最少使用）或 LFU（最不常使用）替換策略** 在這些策略中，最近最少使用或最不頻繁使用的資料或結果被從快取中逐出，以為新資料或結果騰出空間。當快取的儲存容量有限且需要驅逐不常存取的資料以容納新資料時，這些策略非常有用。 5. **直寫式或後寫式緩存** 在這些策略中，資料或結果在更新或插入時寫入快取和原始來源（直寫）或僅寫入快取（後寫）。當系統需要保持快取和原始來源之間的一致性或原始來源無法直接更新時，這些策略就非常有用。 6. **分散式快取** 在此策略中，快取分佈在多個節點或伺服器上，通常使用分散式快取框架或技術。當系統跨多個節點或伺服器分佈或擴展並且需要保持分散式快取的一致性和效能時，此策略就非常有用。 7. **自訂快取** 可以根據系統或應用程式的特定要求和特徵來實施自訂快取策略。這些策略可能涉及上述策略或其他自訂方法的組合，以滿足系統的獨特需求。 選擇*合適的快取策略取決於資料或結果的大小、存取頻率、資料或結果的易變性、儲存容量、一致性要求以及系統的效能目標等多種因素*。仔細考慮和實施快取策略可以顯著提高系統效能、降低資源利用率、提高可擴展性並增強使用者體驗。 [![系統設計的快取策略](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/0*vm4O76NLJuhVu68G)](https://bit.ly/3P3eqMN) --- ### **6.負載平衡** 負載平衡是分散式系統或網路中使用的技術，用於在多個伺服器或資源之間均勻分配傳入的網路流量或工作負載，確保沒有任何單一伺服器或資源因過多的流量或工作負載而不堪負荷。 負載平衡的目的是優化資源利用率，最大化系統可用性，提高系統整體效能和可靠性。在微服務架構中， [*負載平衡和 API 閘道*](https://medium.com/javarevisited/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-microservices-8c8b552a024)通常指的是相同的，但事實並非如此，API 閘道可以做更多的事情，如[本文](https://medium.com/javarevisited/what-is-api-gateway-pattern-in-microservices-architecture-what-problem-does-it-solve-ebf75ae84698)所述。 負載平衡可以透過各種演算法或方法來實現，例如： 1. **循環：**傳入請求以輪流方式依序分發到每個伺服器或資源，確保所有伺服器或資源之間的流量平均分配 2. **最少連線：**傳入請求分發到活動連線數最少的伺服器或資源，確保負載最少的伺服器或資源接收新請求。 3. **來源 IP 關聯性：**來自相同客戶端 IP 位址的傳入請求將導向至相同伺服器或資源，確保來自特定用戶端的請求始終由相同伺服器或資源處理。 4. **加權循環：**傳入請求根據分配給每個伺服器或資源的預定義權重進行分配，從而允許根據伺服器或資源容量或功能採用不同的流量分配比率。 5. **自適應負載平衡：**負載平衡演算法根據伺服器或資源健康、效能或其他指標的即時監控，動態調整流量分配，確保最佳的資源利用率和系統效能。 負載平衡可以使用基於硬體的負載平衡器、基於軟體的負載平衡器或基於雲端的負載平衡服務來實現。 它在具有高流量負載或資源密集型工作負載的分散式系統或網路中發揮著至關重要的作用，可以實現資源的高效利用，增強系統的可用性和可靠性，並提供無縫的用戶體驗。 這裡還有一個來自[DesignGuru.io](https://bit.ly/3pMiO8g)的漂亮圖表，這是一個學習面試準備系統設計的優秀網站，它強調了負載平衡器和 API 閘道之間的區別： [![負載平衡器和API網關之間的區別](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bi0uzsaryydef7es0dmv.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### **7. 安全** 系統設計中的安全性是指考慮和實施保護系統免受潛在安全威脅、漏洞或攻擊的措施。 它涉及設計和實施具有內建安全功能和實踐的系統，以防止未經授權的存取、資料外洩、資料外洩、惡意軟體攻擊和其他安全風險。 系統設計中的安全性通常涉及以下原則： 1. **身份驗證：**確保使用者或實體經過驗證並根據其身分和憑證被授予適當的存取權限。 2. **授權**：實施存取控制和權限，限制使用者或實體存取未經授權的資源或執行未經授權的操作。 3. **加密**：透過使用加密技術來保護敏感資料，以防止未經授權的存取或資料外洩。 4. **稽核和日誌記錄**：實施機制來追蹤和記錄系統活動和事件，以用於監視、稽核和取證目的。 5. **輸入驗證：**驗證和清理所有輸入資料，以防止常見的安全漏洞，例如 SQL 注入、跨站腳本 (XSS) 和跨站請求偽造 (CSRF) 攻擊。 6. **修補程式和更新**：使用最新的安全性修補程式和更新使系統保持最新狀態，以解決已知的安全漏洞。 7. **深度防禦**：實施多層安全控制，例如防火牆、入侵偵測系統和防毒軟體，以提供針對安全威脅的多層防禦。 8. **最小權限原則**：將使用者或實體的存取權限限製到執行其任務所需的最低限度，減少安全漏洞或攻擊的潛在影響。 9. **安全通訊**：使用安全通訊協定（例如 HTTPS 或 SSL/TLS）來保護傳輸中的資料免於攔截或竊聽。 系統設計中的安全性對於保護資料和資源的完整性、機密性和可用性以及確保系統的整體安全狀況至關重要。應考慮並納入系統的設計、開發和部署階段，以減輕潛在的安全風險並防範安全威脅。 --- ### **8. 可擴展的資料管理** 可擴展的資料管理是指系統或應用程式有效處理不斷增長的資料量而不會出現效能下降或功能遺失的能力。 它涉及設計和實施資料管理實務和技術，這些實務和技術可以處理不斷增加的資料量、使用者負載和處理要求，同時保持可接受的效能和可靠性水準。 可擴展的資料管理通常涉及以下原則： 1. **資料分區：**將大型資料集分割成更小的、可管理的區塊或分區，以將資料分佈在多個儲存或處理資源上。這有助於減少單一資源的負載，並允許並行處理和提高效能。 2. **分散式資料庫系統：**使用分散式資料庫或資料儲存解決方案，可以將資料分佈在多個節點或伺服器上，從而實現水平擴展並提高效能。 3. **資料複製**：跨多個節點或伺服器複製資料，以確保資料可用性和容錯性。這可能涉及資料鏡像、資料分片或資料快取等技術，以提高效能和可靠性。 4. **快取和記憶體中資料儲存：快取**經常存取的資料或將資料儲存在記憶體中，以便更快地檢索和處理，減少對昂貴的磁碟 I/O 操作的需求並提高效能。 5. **索引和查詢最佳化**：使用高效的索引和查詢最佳化技術來加速資料檢索和處理操作，尤其是在大型資料集中。 6. **資料壓縮：**實施資料壓縮技術以減少儲存佔用空間並提高資料傳輸效率，特別是對於大型資料集。 7. **資料歸檔和清除**：實施資料歸檔和清除實踐以刪除或歸檔舊的或不經常存取的資料，減少儲存和處理開銷並提高效能。 8. **可擴展的資料處理框架：**使用可擴展的資料處理框架，例如 Apache Hadoop、Apache Spark 或 Apache Flink，可以分散式並行方式處理大規模資料處理和分析任務。 9. **雲端的資料管理**：利用雲端的資料管理服務，例如 Amazon S3、Amazon RDS 或 Google Bigtable，提供可擴充和託管的資料儲存和處理功能。 10. **監控和可擴展性測試**：定期監控系統效能並進行可擴展性測試，以辨識和解決效能瓶頸、資源限製或其他可擴展性挑戰，並確保資料管理實踐能夠有效處理不斷增長的資料量和負載。 簡而言之，可擴展的資料管理對於需要處理大量資料、使用者負載和處理要求的現代應用程式和系統至關重要。 它使系統能夠成長並適應不斷變化的需求，而無需犧牲效能或可靠性，從而確保資料管理實踐能夠有效地處理不斷增加的資料量和負載。 --- ### **9. 設計模式** 系統設計中的[設計模式](https://medium.com/javarevisited/top-10-microservice-design-patterns-for-experienced-developers-f4f5f782810e)是指用於解決軟體系統開發過程中遇到的常見設計挑戰或問題的可重複使用解決方案或最佳實踐。 [設計模式](https://medium.com/javarevisited/21-software-design-pattern-interview-questions-and-answers-b7d1774b5dd2)是被廣泛接受和經過驗證的設計和架構軟體系統的方法，它們為設計高效、可維護和可擴展的系統提供了一組明確的指南。 系統設計中的設計模式可分為多種類型，包括： 1. **建立模式：**這些模式專注於物件建立機制，並提供以靈活且可重複使用的方式建立物件的方法。建立模式的範例包括 Singleton、Factory Method、Abstract Factory、Builder 和 Prototype 模式。 2. **結構模式：**這些模式著重於類別和物件的組織以形成更大的結構或系統。結構模式的範例包括適配器、橋、複合、裝飾器和外觀模式。 3. **行為模式：**這些模式著重於系統內物件或元件之間的互動和通訊。行為模式的範例包括觀察者、策略、命令、迭代器和模板方法模式。 4. **架構模式：**這些模式為設計系統的整體架構提供了高階指南和策略。架構模式的範例包括模型-視圖-控制器 (MVC)、模型-視圖-視圖模型 (MVVM)、分層架構、微服務和事件驅動架構模式。 設計模式在系統設計中非常重要，因為它們提供了經過驗證的標準化方法來解決常見的設計挑戰、提高程式碼品質並確保軟體系統的可維護性和可擴展性。 它們促進程式碼的可重複使用性、關注點分離和功能封裝，從而更容易管理複雜的系統並使其適應不斷變化的需求。 透過使用設計模式，開發人員可以利用現有知識和最佳實踐來設計強大而高效的系統，以滿足使用者和利害關係人的需求。 在過去的幾篇文章中，我還討論了常見的微服務設計模式，如[**事件來源**](https://medium.com/javarevisited/what-is-event-sourcing-design-pattern-in-microservices-architecture-how-does-it-work-b38c996d445a)**、** [**CQRS**](https://medium.com/javarevisited/what-is-cqrs-command-and-query-responsibility-segregation-pattern-7b1b38514edd) \*\*、SAGA\*\*、 [**每個微服務的資料庫**](https://medium.com/javarevisited/what-is-database-per-microservices-pattern-what-problem-does-it-solve-60b8c5478825)**、** [**API 閘道**](https://medium.com/javarevisited/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-microservices-8c8b552a024)、 [**斷路器**](https://medium.com/javarevisited/what-is-circuit-breaker-design-pattern-in-microservices-java-spring-cloud-netflix-hystrix-example-f285929d7f68)，並分享了[*設計微服務的最佳實踐*](https://medium.com/javarevisited/10-microservices-design-principles-every-developer-should-know-44f2f69e960f)，您也可以查看這些文章以了解有關微服務通訊的更多訊息，包括同步和非同步通訊。 --- ### 10. 性能 雖然我們已經知道效能意味著什麼，但還記得速度慢的筆記型電腦嗎？在系統設計中，效能是指軟體系統處理資料和交付結果的速度、反應能力和效率。 透過高效的演算法、快取、索引和其他技術來優化系統效能對於建立能夠處理大規模資料處理並提供最佳回應時間的系統至關重要。 系統設計中的效能是指軟體系統或應用程式有效率且有效地執行其預期功能或任務，同時滿足效能要求和期望的能力。它涵蓋了系統的回應時間、吞吐量、資源利用率、可擴展性和效率等各個方面。 效能是系統設計中的關鍵因素，因為它直接影響使用者體驗、系統可靠性和整體系統效率。效能不佳的系統可能會導致反應時間慢、吞吐量低、資源利用率高以及系統資源使用效率低下，導致系統效能下降和使用者不滿意。 系統設計人員在設計過程中需要考慮各種與效能相關的因素，例如選擇適當的演算法和資料結構、最佳化程式碼、最大限度地減少不必要的開銷、有效管理系統資源以及確保正確的系統配置和調優。 效能測試和分析技術還可用於辨識和解決效能瓶頸並優化系統效能。 優化系統設計中的效能需要在功能、複雜性和資源利用率之間進行仔細的平衡。它涉及做出明智的設計決策、使用最佳實踐以及持續監控和優化系統性能，以確保系統滿足其性能要求並提供流暢高效的用戶體驗。 ### 結論 這就是面試的基本系統設計概念。理解和掌握這些關鍵的系統設計概念對於程式設計師建立健壯、可擴展且高效的軟體系統至關重要。 這些概念，包括容錯、可靠性、可用性、快取策略、負載平衡、安全性、可擴展資料管理、設計模式和效能，在確保軟體系統滿足其預期目標、最佳執行並提供卓越的效能方面發揮著關鍵作用。 透過對這些系統設計概念的深入理解，您可以做出明智的設計決策，選擇適當的技術和技巧，並優化系統效能。 它還允許您設計具有彈性、可擴展、安全和高效的系統，能夠應對現代軟體開發的挑戰並滿足最終用戶的期望。 順便說一句，如果您正在*準備系統設計面試*並想要深入學習系統設計，那麼您還可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**DesignGuru**](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，如果您需要免費的系統設計課程您也可以查看下面的文章。 --- 原文出處：https://dev.to/somadevtoo/10-must-know-system-design-concepts-for-interviews-2fii

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成長最快的 5 個 JavaScript Repo

1億個 Repo ======= GitHub 儲存庫數量龐大，實際上超過 1 億個。 ![https://media3.giphy.com/media/26ufdipQqU2lhNA4g/giphy.gif?cid=7941fdc6opu42na4bummzjiknliafzb2p1jiqj8y008lvjce&ep=v1_jiknliafzb2p1jiqj8y008行](https://media3.giphy.com/media/26ufdipQqU2lhNA4g/giphy.gif?cid=7941fdc6opu42na4bummzjiknliafzb2p1jiqj8y008lvjce&ep=v1_gifs_search&rid=giphy.gif&ct=g) 那你怎麼知道哪些值得一看呢？ 嗯，就像我們好奇的任何事情一樣，我們通常會向同行詢問他們看重什麼。 *你好朋友，* - *最近有聽什麼好聽的新音樂嗎？* - *您最喜歡城裡哪些餐廳？我需要嘗試一些新的地方。* - *我很快就要去健行，我需要一些好的鞋子推薦！* 因此，當嘗試對成長最快的 GitHub 儲存庫進行排名時，了解開發人員最感興趣的儲存庫是有意義的。這正是[ROSS 指數](https://runacap.com/ross-index/)。這是過去一年成長最快的開源新創公司的綜合清單！ 下面讓我們深入探討一下。 誰上榜了？ ===== ![羅斯_頂部_50](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c3ripm7am46ljul6nssp.png) ROSS Index 在將儲存庫新增至其喜歡的清單時使用一些標準： - 今年年初就有超過 1000 顆星 - 它不是 10 年前建立的 - 它背後的公司仍然是一家新創公司（不是微軟或其他大公司） ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/znfb3nk7j2rxrrb0r2pb.png) 制定此標準的原因是因為他們正在開發者世界中尋找令人興奮的新發展和趨勢以及投資機會。 很酷的是，這也讓我們的開發人員能夠很好地了解我們的環境和工具正在如何變化，以及哪些新趨勢開始真正獲得動力。 我們已經繼續瀏覽了列表並挑選了頂級 JavaScript/TypeScript 存儲庫，並了解了一些關於它們是什麼以及它們如何工作的訊息，因此您不必這樣做。 順便說一句，根據 GitHub Star 計數，下面所有這些 JS/TS 儲存庫去年**增長了至少 400%** 。這是巨大的，這意味著開發人員真的很喜歡它們！ 1. [LangChain](https://langchain.com) — 建構強大的人工智慧聊天機器人 ====================================================== ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s44qj4xi31dauqisitsg.png) 去年榜單上的大贏家是[浪鏈](https://js.langchain.com/)。您可能已經嘗試過使用OpenAI 的API 在自己的應用程式中獲取ChatGPT 的答案，但如果您想開始在像ChatGPT 這樣的LLM（大型語言模型）之上建立真正複雜的應用程式，那麼您應該查看LangChain ！ LangChain 是一個完整的庫和框架，可以更有效地與法學碩士合作。假設您想要授予 ChatGPT 存取維基百科文章、當前天氣和您的 Gmail 帳戶的權限，以便您可以讓它根據所有這些資訊為您編寫和發送電子郵件。嗯，LangChain 擁有建造這個所需的所有元件！ --- 順便提一句。如果您對學習如何在自己的應用程式中使用 LLM 感到好奇，請查看[CoverLetterGPT，這是一個很棒的開源儲存庫](https://github.com/vincanger/coverlettergpt)，它向您展示如何將工作描述和簡歷的PDF 轉換為可立即自訂的求職信！ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/33h1jj9aof35g380hobd.png) 2. [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) — 使用 React 和 Node.js 建立全端 Web 應用程式的最快方法 ==================================================================================== ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nvqj3vx1kpvk7l92zc9f.png) [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) （嘿，這就是我們！）一直致力於讓全端 Web 應用程式開發變得更簡單、更快速、更有趣，讓大量開發人員受益。 ![黃蜂見證](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h3mcpbfbbrmqd8ixory3.png) Wasp 允許開發人員只在設定檔中定義某些功能，從而使他們免於編寫大量樣板檔案。一旦完成，Wasp 就會處理剩下的事情。 這意味著 Wasp 用戶可以免費獲得所有這些以及更多內容： - 🔐 電子郵件驗證、Google 或 GitHub Auth 以及 UI 元件 - 🧷 全端式安全， - 📧 電子郵件發送， - ⛏ 非同步（cron）作業， - 📝 React Query 支援資料獲取， - 🚨 安全最佳實踐， - 🧭 客戶端和伺服器路由 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/385i7biizded02qwbw0u.png) 如果您正在尋找一種很酷的方式來開始使用 Wasp，請查看[Open SaaS](https://github.com/wasp-lang/open-saas) ，這是一個使用 Wasp 建置的完全免費、開源的 SaaS 入門工具。或者，您可以嘗試[MAGE](https://usemage.ai) ，這是一個 AI 應用程式生成器，它利用 Wasp 的強大功能，透過簡單的提示即可建立全端 Web 應用程式程式碼庫！ 3.[重新發送](https://resend.com)－重新思考開發者電子郵件發送 ========================================== ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ouqdejzdcmj8jyatiz9k.png) Resend 是一個非常靈活的開發人員電子郵件API 和儀表板，允許用戶管理交易和行銷電子郵件，這意味著他們可以做很酷的事情，例如檢查他們發送的電子郵件是否已被收件人打開，或移至垃圾郵件！ Resend 也是非常流行的[React Email 儲存庫的](https://github.com/resend/react-email)幕後黑手，該儲存庫擁有超過 12k 顆星，並且是一個客戶端元件庫，可以使樣式設計和發送漂亮的電子郵件變得更加容易。 現在，您不必從您的應用程式發送看起來像是 1995 年編碼的電子郵件！ ![https://media1.giphy.com/media/lcYkeZa1gBCzS/giphy.gif?cid=7941fdc6zjvxaju8vklzbp67owj0qve9yxtkglufhjtxvv6x&ep=v1_gifs_search&rid&rid=giphy.](https://media1.giphy.com/media/lcYkeZa1gBCzS/giphy.gif?cid=7941fdc6zjvxaju8vklzbp67owj0qve9yxtkglufhjtxvv6x&ep=v1_gifs_search&rid=giphy.gif&ct=g) 4. [Nebuly](https://www.nebuly.com/) — AI 聊天機器人的使用者體驗訊息 ======================================================= ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uudvu9g07tjmz5cghi14.png) 隨著法學碩士和人工智慧聊天機器人的興起，出現了一系列與它們相關的有趣工具。 [Nebuly](https://www.nebuly.com/)就是這樣一種工具，它允許開發人員和團隊監控使用者如何與聊天機器人互動。 作為一個開源專案，它可以自行部署並整合到您的應用程式（可能是您使用 LangChain 建立的）中，以便您可以看到： - 您的用戶問得最多的是什麼 - 深入探討對話主題 - 建立實驗和 A/B 測試 - 查看哪些內容不適合您的用戶 這種工具幫助企業和 SaaS 應用程式深入了解客戶需求的潛力是巨大的，因此難怪這是另一個成長最快的儲存庫！ ### 5. [Formbricks](https://formbricks.com/) — 輕鬆獲得使用者的回饋 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/znogvgouf3idge592084.png) [Formbricks](https://formbricks.com/)將自己定位為開源 Typeform 替代品，它允許您輕鬆建立表單並將其嵌入到您的應用程式中。 作為一個開源產品，您可以獲得慷慨的免費套餐，允許您建立與您的應用程式風格相匹配的專業表單，允許您監控您的調查資料，甚至將其整合到您可能使用的其他工具中，例如Notion、 Zapier，或Google表格。 如果您想收集使用者體驗資訊並正在尋找開源解決方案，這非常有用！ 成長快、成長強 ======= 開源新創公司和解決方案的世界正在快速發展，隨著人們對開源解決方案的興趣越來越大，生態系統也變得越來越強大。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gfiduc03hfxb5qhe7xse.gif) 我們希望您喜歡這篇對 2023 年以來增長最快的 5 個開源 JavaScript/TypeScript 存儲庫的總結。如果有您了解並喜愛但此處未提及的開源解決方案，請告訴我們！誰知道呢，也許開發者也會喜歡它，並且它會出現在明年的清單中 🙂 --- 原文出處：https://dev.to/wasp/top-5-fastest-growing-javascript-repos-92n

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DevOps 基礎知識🚀

背景❔ --- 您是**DevOps**新手還是想學習一些 DevOps 工具？或者您可能已經是**DevOps 工程師，**正在尋找文件和練習技能的空間？ 我在**GitHub**上建立了[**devops-basics**](https://github.com/tungbq/devops-basics)儲存庫來幫助您完成這一切！ 🥳 簡介：波： ----- [**devops-basics**](https://github.com/tungbq/devops-basics)儲存庫將幫助您增強 DevOps 技能，並作為與 DevOps 相關的文件的書籤。主要特點包括： - **主題廣泛**：探索**20 多個**重要的 DevOps 主題，例如`Docker` 、 `Kubernetes` 、 `Terraform` 、 `Ansible` 、 `Jenkins` 、 `ELK` 、 `Cloud services` 、 `System Architecture` 、 `Monitoring`等。 - **有用的資源**：每個主題都附帶概述、官方文件連結、備忘錄和額外資源，以幫助您了解更多資訊。 - **實踐練習**：取得每個主題的基本範例，以便您可以嘗試所學內容。 - **進階範例**：一旦您掌握了基本概念，探索進階範例將進一步提高您的技能。 在以下部分中，我將引導您了解**devops-basics**儲存庫中的關鍵內容。 開始使用：火箭： -------- ### 什麼是 DevOps？ DevOps 將開發 (Dev) 和營運 (Ops) 結合起來，與傳統流程相比，提高軟體開發和交付的效率、速度和安全性。更靈活的軟體開發生命週期可以為企業及其客戶帶來競爭優勢（資料來源：GitLab） ### 入門 - ➡️[入門](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/getting-started/) ### 開發營運圖 ![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/05/Devops-toolchain.svg) ### 開發營運工具鏈 - ➡️ [DevOps 工具鏈](https://en.wikipedia.org/wiki/DevOps_toolchain) ### 開發營運路線圖 - ➡️ [roadmap.sh/devops](https://roadmap.sh/devops) DevOps 主題 🔥 ----------- 我們的內容庫涵蓋了廣泛的 DevOps 主題，請在[**主題**](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/)下探索它們。您也可以參考[**roadmap.sh/devops**](https://roadmap.sh/devops)查看每個主題在工具鏈中的位置 |專案 |內容 |官方文件 |動手實作 | | ：-------------- | :------------------------------------------------- --------------- ----------------------------------- --- | :------------------------------------------------- --------------- ----------------------------------- --------------- -------- | :------------------------------------------------- --------------- ----------------------------------- --------------- ----------------------------------- -------- | |安塞布爾 |[安塞布爾](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/ansible/)| 📖 [docs.ansible.com](https://docs.ansible.com/) | ✔️ [ansible-helloworld.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/ansible/basic/helloworld/ansible-helloworld.sh) | |碼頭工人 |[碼頭工人](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/docker/)| 📖 [docs.docker.com](https://docs.docker.com/) | ✔️ [docker-helloworld.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/docker/basic/docker-helloworld.sh) | | Kubernetes (k8s) | [k8s](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/k8s/) | 📖 [kubernetes.io/docs](https://kubernetes.io/docs/home/) | ✔️ [k8s-helloworld.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/k8s/basic/helloworld/k8s-helloworld.sh) | |伊斯蒂奧 |[伊斯蒂奧](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/istio/)| 📖 [istio.io/latest/docs](https://istio.io/latest/docs/) | ✔️[入門](https://istio.io/latest/docs/setup/getting-started/)| |哎呀| [AWS](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/aws/) | 📖 [docs.aws.amazon.com](https://docs.aws.amazon.com/) | ✔️ [EC2\_GetStarted](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EC2_GetStarted.html) | |頭盔|[掌舵](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/helm/)| 📖 [helm.sh/docs](https://helm.sh/docs/) | ✔️ [helm-helloworld.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/helm/basic/helm-helloworld.sh) | |詹金斯 |[詹金斯](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/jenkins/)| 📖 [www.jenkins.io/doc](https://www.jenkins.io/doc/) | ✔️ [Jenkins-Hello-World.md](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/jenkins/basic/Jenkins-Hello-World.md) | |地形 |[地形](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/terraform/)| 📖 [terraform/文件](https://developer.hashicorp.com/terraform/docs)| ✔️ [terraform-helloworld.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/terraform/basic/terraform-helloworld.sh) | |殼牌|[殼](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/shell/)| 📖 [devdocs.io/bash](https://devdocs.io/bash/) | ✔️ [basic.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/shell/basic/basic.sh) | |去 |[去](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/git/)| 📖 [git-scm.com/doc](https://git-scm.com/doc) | ✔️ [git-helloworld.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/git/basic/hello-world/git-helloworld.sh) | |每個 |[每個](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/elk/)| 📖 [www.elastic.co/guide](https://www.elastic.co/guide/index.html) | ✔️[任何/基本/helloworld](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/elk/basic/helloworld/) | |阿爾戈CD |[阿爾古德](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/argocd/)| 📖 [argo-cd.readthedocs.io](https://argo-cd.readthedocs.io/en/stable/) | ✔️ [argocd/基本](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/argocd/basic/)| | Github-Action | [github 行動](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/github-action/)| 📖 [docs.github.com/actions](https://docs.github.com/actions) | ✔️[建立第一個工作流程](https://docs.github.com/en/actions/quickstart#creating-your-first-workflow)| |亞搏體育appGitlab CI | gitlab-ci | [gitlab-ci](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/gitlabci/) | 📖 [docs.gitlab.com/ee/ci](https://docs.gitlab.com/ee/ci/) | ✔️[建立第一個管道](https://docs.gitlab.com/ee/ci/quick_start/)| |格羅維 |[絕妙](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/groovy/)| 📖 [groovy-lang.org](https://groovy-lang.org/documentation.html) | ✔️[絕妙/基本](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/groovy/basic/)| |普羅米修斯|[普羅米修斯](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/prometheus/)| 📖 [prometheus.io/docs](https://prometheus.io/docs/) | ✔️ [prometheus-helloworld.sh](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/prometheus/basic/prometheus-helloworld.sh) | |蟒蛇 |[蟒蛇](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/python/)| 📖 [www.python.org/doc](https://www.python.org/doc/) | ✔️[蟒蛇/基本](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/python/basic/)| |開放堆疊 |[開放堆疊](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/openstack/)| 📖 [docs.openstack.org](https://docs.openstack.org/2023.2/) | ✔️ [openstack/helloworld](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/openstack/basic/) | | Azure-DevOps |[天藍色](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/azuredevops/)的📖 [learn.microsoft.com](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/devops) | ✔️ [azuredevops/基本](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/azuredevops/basic/)| |編碼 |[編碼](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/coding/)| 📖[編碼](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/coding/)| 🏃 進行中 | |建築|[建築](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/architecture/)| 📖[架構/README.md](https://github.com/tungbq/devops-basic/blob/main/topics/architecture/README.md) | ⏩即將推出 | |包裝機|即將推出 | 📖 [www.packer.io](https://www.packer.io/) | ⏩即將推出 | |微服務|[微服務](https://github.com/tungbq/devops-basics/tree/main/topics/microservices/)| 📖 [AWS/微服務](https://aws.amazon.com/microservices/)| ⏩ 即將推出 | | HashiCorp 金庫 |即將推出 | 📖 [hashcorp/vault](https://developer.hashicorp.com/vault/docs) | ⏩ 即將推出 | - 還有**更多即將推出的主題...⏩**您可以關注此存儲庫以獲取更多最新內容 - 有關練習這些工具的其他資源，請造訪： [**devops-project**](https://github.com/tungbq/devops-project) 結論 -- [**devops-basics**](https://github.com/tungbq/devops-basics)儲存庫是您進行 DevOps 學習和實踐的首選資源。無論您是初學者還是經驗豐富的工程師，此儲存庫都可以提供您增強技能並在 DevOps 中取得成功所需的內容。立即探索並升級您的 DevOps 之旅！ 如果您發現此存儲庫有幫助，請考慮給它一顆星⭐️以表達您的讚賞。你能給我的任何星星都會幫助我更成長❤️ &lt; 表&gt; ``` <tr> ``` ``` <td> ``` ``` <a href="https://github.com/tungbq/devops-basics" style="text-decoration: none;"><strong>Star devops-basics ⭐️ on GitHub</strong></a> ``` ``` </td> ``` ``` </tr> ``` 謝謝您，編碼愉快！ 🔥 --- 原文出處：https://dev.to/tungbq/the-devops-basics-3ecm

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🚀 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

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21 個正在改變世界的人工智慧工具

世界上充滿了有前景的人工智慧工具，如 Sora、ChatGPT 以及更多即將推出的工具。 我收集了一些你必須使用的令人興奮的人工智慧工具。 該清單包括 Devin AI 的開源替代品、Notion、5 秒內的語音克隆、電子郵件自動化軟體以及您從未聽說過的工具。好奇心超載！ 別忘了給他們加星號🌟 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](https://plotly.com/python/)的原生支持，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，一些現場演示範例和專案想法： - [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/) - [國際象棋大師](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess) Taipy 在 GitHub 上有 7k+ Stars，並且處於`v3`版本，因此它們正在不斷改進。 https://github.com/Avaiga/taipy Star Taipy ⭐️ --- 2. [PR Agent](https://github.com/Codium-ai/pr-agent) - 自動拉取請求分析、回饋、建議的工具。 ------------------------------------------------------------------------- ![公關代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6sq9u9ktdhdu4pax9u7i.gif) 這是一個開源工具，可幫助有效地審查和處理拉取請求。它有許多獨特的選項，並提供跨各種 git 提供者的廣泛的拉取請求功能。 每天有數百萬個開源專案和數百個 Pull 請求，因此有一個可以幫助您的朋友是非常好的事情。 我是開源維護者，所以我知道有時會變得多麼困難，特別是每天都要審查這麼多的 Pull 請求。 無論如何，這就是公關代理商的幕後工作方式。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0kkd9vxxqhu99f2elv8c.png) 您必須使用`@CodiumAI-Agent /review`對拉取請求發表評論，代理商將透過對 PR 的審查進行回應。有很多可用的選項，例如`describe`和`improve` 。 他們也提供了 [PR-Agent 工具](https://pr-agent-docs.codium.ai/tools/)，每個頁面都有一個專門的頁面來解釋如何使用它。 您可以閱讀[文件](https://pr-agent-docs.codium.ai/installation/)並查看[範例結果](https://github.com/Codium-ai/pr-agent?tab=readme-ov-file#example-results)。 最好的部分是您甚至可以將其作為[GitHub Action](https://pr-agent-docs.codium.ai/installation/github/#run-as-a-github-action)執行。他們還提供了一個專業版本，有更多的選擇，但免費套餐足以開始使用。 如果您正在尋找好的文章，我推薦[使用 CodiumAI PR-Agent 自動進行拉取請求審查和](https://rnemet.dev/posts/ai/codium-pragent/)[CodiumAI PR-Agent 讓開發人員的生活更輕鬆的 5 個原因](https://medium.com/@mengineer/5-reasons-why-codiumai-pr-agent-is-making-developers-lives-easier-e040be0f6a36)。這些提供了有關 PR Agent 的大量概述。 它們在 GitHub 上有大約 3800 個 Star，被 300 多名開發人員使用，並且是使用 Python 建構的。雖然它們可能不是非常受歡迎，但它們的用例非常好。 https://github.com/Codium-ai/pr-agent 明星公關代理人 ⭐️ --- 3. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 -------------------------------------------------------------- ![精簡](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gvk07kmn8p48cpssogov.png) Mintlify 是一款由人工智慧驅動的文件編寫器，您只需 1 秒鐘即可編寫程式碼文件 :D 幾個月前我發現了 Mintlify，從那時起我就一直是它的粉絲。我見過很多公司使用它，甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件，結果證明這是非常簡單和體面的。如果您需要詳細的文件，Mintlify 就是解決方案。 另一個用例是根據我們將在這裡討論的程式碼產生文件。 您可以安裝[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document)或將其安裝在[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18606-mintlify-doc-writer)上。 您只需突出顯示程式碼或將遊標放在要記錄的行上。然後點選「編寫文件」按鈕（或按 ⌘ + 。） 您可以閱讀[文件](https://github.com/mintlify/writer?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-mintlify-writer)和[安全指南](https://writer.mintlify.com/security)。 如果您更喜歡教程，那麼您可以觀看[Mintlify 的工作原理](https://www.loom.com/embed/3dbfcd7e0e1b47519d957746e05bf0f4)。它支援 10 多種程式語言，並支援許多文件字串格式，例如 JSDoc、reST、NumPy 等。 順便說一句，他們的網站連結是[writer.mintlify.com](https://writer.mintlify.com/) ；回購協議中目前的似乎是錯誤的。 它在 GitHub 上有大約 2.4k 顆星，受到許多開發人員的喜愛，並且是使用 TypeScript 建構的。 https://github.com/mintlify/writer Star Mintlify ⭐️ --- 4.[螢幕截圖到程式碼](https://github.com/abi/screenshot-to-code)- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。 --------------------------------------------------------------------------- ![截圖到程式碼](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5akiyz5telxqqsj32ftu.png) 這是一個非常受歡迎的開源專案，但我可以肯定地說，很多開發人員仍然沒有意識到這一點。使用此功能，您可以將使用者介面的建置速度提高 10 倍。 這是一個簡單的工具，可以使用 AI 將螢幕截圖、模型和 Figma 設計轉換為乾淨、實用的程式碼。 該應用程式有一個 React/Vite 前端和一個 FastAPI 後端。如果您想使用 Claude Sonnet 或實驗性視訊支持，您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/)，並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 47k 顆星星，並支援許多技術堆疊，例如 React 和 Vue，以及不錯的 AI 模型，例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 https://github.com/abi/screenshot-to-code 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ --- 5. [FaceSwap](https://github.com/deepfakes/faceswap) - 適合所有人的 Deepfakes 軟體。 --------------------------------------------------------------------------- ![換臉](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ps8nidwchglscdrk0117.png) 我總是對 Deepfakes 著迷，因為這就是某些人工智慧的工作原理，尤其是使用影片的人工智慧。 相信我！我們中的許多人甚至不使用它來建立影片，我們只是修改程式碼來看看它的作用，不道德的使用並不能代表它的建立原因、我們現在如何使用它，或者我們對它的未來的看法。 您應該觀看此影片以了解電腦如何辨識臉！觀看[此影片](https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk)以了解神經網路的基本功能。 https://www.youtube.com/watch?v=R9OHn5ZF4Uo 您可以閱讀[INSTALL.md](https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/INSTALL.md)以取得詳細的安裝指南。根據文件，您需要具有 CUDA 支援的現代 GPU 才能獲得最佳效能。許多 AMD GPU 透過 DirectML (Windows) 和 ROCm (Linux) 支援。 您可以閱讀<a href="">文件</a>、觀看[演示影片](https://www.dailymotion.com/video/x810mot)並存取他們的[部落格](https://faceswap.dev/blog/)以觀看具有其他用例的會議影片。 我最喜歡的事實是，他們有一個非常簡單的部分，介紹任何人如何為該專案做出貢獻，包括對生成模型感興趣的人、開發人員、非開發高級用戶、最終用戶，當然還有討厭者:) 他們在 GitHub 上有 48k+ Stars，這使得他們足夠可信。 https://github.com/deepfakes/faceswap 明星 FaceSwap ⭐️ --- 6. [Amica](https://github.com/semperai/amica) - 讓您可以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 ⭐️ --- 7. [Bark](https://github.com/suno-ai/bark) - 文字提示的生成音訊模型。 --------------------------------------------------------- ![吠](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pt8h5filcsk9pcxsx0ky.png) Bark 是 Suno 建立的基於轉換器的文本到音訊模型。 Bark 可以產生高度逼真的多語言語音以及其他音訊 - 包括音樂、背景噪音和簡單的音效。 該模型還可以產生非語言交流，如笑、嘆息和哭泣。哇！ 它擁有 MIT 許可證，這意味著它現在可用於商業用途。 Bark 支援超過 100 種語言的揚聲器預設。您可以[在此處](https://suno-ai.notion.site/8b8e8749ed514b0cbf3f699013548683?v=bc67cff786b04b50b3ceb756fd05f68c)查看支援的語音預設庫。 根據文件，Bark 嘗試匹配給定預設的語氣、音高、情緒和韻律，但目前不支援自訂語音複製。該模型還嘗試保留音樂、環境噪音等。這超出了任何人的需要。 您可以這樣使用它。如果您想將其與 Transformers 庫一起使用，請閱讀[本文](https://github.com/suno-ai/bark?tab=readme-ov-file#-transformers-usage)。 ``` from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models from scipy.io.wavfile import write as write_wav from IPython.display import Audio # download and load all models preload_models() # generate audio from text text_prompt = """ Hello, my name is Suno. And, uh — and I like pizza. [laughs] But I also have other interests such as playing tic tac toe. """ audio_array = generate_audio(text_prompt) # save audio to disk write_wav("bark_generation.wav", SAMPLE_RATE, audio_array) # play text in notebook Audio(audio_array, rate=SAMPLE_RATE) ``` Bark 開箱即用支援各種語言，並自動根據輸入文字確定語言。當提示使用程式碼轉換文字時，Bark 將嘗試使用相應語言的本地口音。 您可以在[Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1eJfA2XUa-mXwdMy7DoYKVYHI1iTd9Vkt?usp=sharing) & [Replicate](https://replicate.com/suno-ai/bark)閱讀<a href="">文件</a>並查看演示。 您也可以在筆記本部分閱讀有關語音一致性增強和其他形式的[範例](https://github.com/suno-ai/bark/tree/main/notebooks)。 ![聲音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zirh2dimya9yt8p0e7ry.png) 它們支援多種語言，如英語、印地語、德語、法語等。 他們在 GitHub 上擁有 30k+ Stars，並且經營超過 300,000 人的社區，這使他們成為值得選擇的選擇。 https://github.com/suno-ai/bark 星樹 ⭐️ --- 8. [GPTDiscord](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord) - Discord 的一體化 GPT 介面。 --------------------------------------------------------------------------- ![概述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kknaijkgi2rr7b0kefo7.png) 我是 Discord 上多個社群的成員，具有出色用例的機器人可以改善整體最終用戶體驗。 這個機器人的功能與 ChatGPT 網路相當，甚至在某些事情上做得更好！ 它們支援一切，從多模態圖像理解、程式碼解釋、高級資料分析、文件問答、與 Wolfram Alpha 的網路連接聊天和 Google 存取、AI 審核、使用 DALL-E 生成圖像等等！ 您可以閱讀 GPTDiscord 的所有高效[功能](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord?tab=readme-ov-file#features)。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord/blob/main/detailed_guides/INSTALLATION.md)。 您可以查看[螢幕截圖](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord?tab=readme-ov-file#screenshots)並查看不同目的的[詳細指南](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord/tree/main/detailed_guides)清單。 他們在 GitHub 上有大約 1.8k+ Stars，而且肯定在進步。 https://github.com/Kav-K/GPTDiscord 星 GPTDiscord ⭐️ --- 9. [Upscayl](https://github.com/upscayl/upscayl) - 開源 AI 影像擴大機。 --------------------------------------------------------------- ![高級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2c1837rev5jb260ro2sd.png) 適用於 Linux、MacOS 和 Windows 的免費開源 AI Image Upscaler 採用 Linux 優先概念建構。 它可能與全端無關，但它對於升級圖像很有用。 ![高級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9vyo1eqfz3hh0rg3lmkz.png) ![高級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a4qq1wm3wey3vihn9al4.png) 透過最先進的人工智慧，Upscayl 可以幫助您將低解析度影像變成高解析度。清脆又鋒利！ 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/upscayl/upscayl?tab=readme-ov-file#-installation)，並查看 Upscayl 之前/之後的[比較](https://github.com/upscayl/upscayl/blob/main/COMPARISONS.MD)。 ![比較](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3f14g2vv58ljhayluh8l.png) 它在 GitHub 上有 23k+ Stars，並且基於 TypeScript 建置。 https://github.com/upscayl/upscayl 明星 Upscayl ⭐️ --- 10. [AppFlowy](https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy) - Notion 的開源替代品。 ------------------------------------------------------------------------ ![應用程式串流](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dovisje3bh7ec1h9uqau.png) AppFlowy 是一個由人工智慧驅動的安全工作空間，類似於您在不失去資料控制的情況下實現更多目標的概念。 ![產品](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ul096wqbsxrs8shvwp6c.png) 他們還提供行動應用程式，這是一個優點。 您可以閱讀[文件](https://docs.appflowy.io/docs)並了解[安裝方法](https://docs.appflowy.io/docs/appflowy/install-appflowy/installation-methods)。 他們還支援[使用 Supabase 自託管 AppFlowy](https://docs.appflowy.io/docs/guides/appflowy) 。對於喜歡 Supabase 功能或使用 Supabase 作為其基礎設施的用戶來說，這是理想的選擇。 您還應該檢查[此內容](https://docs.appflowy.io/docs/appflowy/product/data-storage)以了解有關資料儲存、Markdown、捷徑、主題、涉及的人工智慧和插件的更多資訊。 AppFlowy 在 GitHub 上擁有超過 47,000 顆星，發布了 64 個以上版本。 https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy 明星 AppFlowy ⭐️ --- 11. [Leon](https://github.com/leon-ai/leon) - 您的開源個人助理。 ------------------------------------------------------- ![萊昂](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mnv85osce6ps9xodf07t.png) Leon 是一個開源個人助理，可以駐留在您的伺服器上。 當你要求他做事時，他就會做事。 你可以跟他說話，他也可以跟你說話。你也可以給他發短信，他也可以傳簡訊給你。如果您願意，Leon 可以透過離線方式與您溝通，以保護您的隱私。這是萊昂目前可以做的[技能](https://github.com/leon-ai/leon/tree/develop/skills)清單。 你應該讀一下[萊昂背後的故事](https://blog.getleon.ai/the-story-behind-leon/)。您還可以觀看此演示以了解有關 Leon 的更多資訊。 https://www.youtube.com/watch?v=p7GRGiicO1c ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/70mddmgadcbfwzugd1bl.png) 這是Leon的高層架構模式。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a6b9vgj3fagera0bsyur.png) 這是開始使用 npm 指令的方法。 ``` # install leon global cli npm install --global @leon-ai/cli # install leon leon create birth ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.getleon.ai/)。 它在 GitHub 上擁有超過 14k 顆星，並且還在不斷增長。 https://github.com/leon-ai/leon 明星萊昂 ⭐️ --- 12. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) - 工作流程自動化工具。 ----------------------------------------------------- ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4pqsc84nhgj0b9dhfaxo.png) n8n 是一個可擴展的工作流程自動化工具。透過公平程式碼分發模型，n8n 將始終擁有可見的原始程式碼，可用於自託管，並允許您加入自訂函數、邏輯和應用程式。 ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rxnp57kw5szbpj6mfs1p.png) n8n 基於節點的方法使其具有高度通用性，使您能夠將任何事物連接到任何事物。 有[400 多個集成選項](https://n8n.io/integrations)，這幾乎是瘋狂的！ 您可以看到所有[安裝](https://docs.n8n.io/choose-n8n/)選項，包括 Docker、npm 和自架。 開始使用以下命令。 ``` npx n8n ``` 此命令將下載啟動 n8n 所需的所有內容。然後，您可以透過開啟`http://localhost:5678`來存取 n8n 並開始建置工作流程。 在 YouTube 上觀看此[快速入門影片](https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4)！ https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/)，以便根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程，](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 39k+ Stars，並提供兩個包供整體使用。 https://github.com/n8n-io/n8n 明星 n8n ⭐️ --- 13. [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 Star Quivr ⭐️ --- 14. [meilisearch](https://github.com/meilisearch/meilisearch) - 適合您的應用程式、網站和工作流程的搜尋 API。 ---------------------------------------------------------------------------------------- ![搜尋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s1rm66br9fbsa76n2e8i.png) Meilisearch 可協助您快速打造令人愉悅的搜尋體驗，提供開箱即用的功能來加快您的工作流程。 您一定看過可以使用`Ctrl + k`搜尋文件的軟體網站，例如 GitHub 或 Appwrite。那麼，meilisearch 可以幫助您實現相同的功能。 與 Algolia、Typesense 和 Elasticsearch 相比，這是唯一基於 Rust 建構的。您可以閱讀有關可用替代選項的[比較](https://www.meilisearch.com/docs/learn/what_is_meilisearch/comparison_to_alternatives):) Meilisearch 不應該是您的主要資料儲存。它是一個搜尋引擎，而不是一個資料庫。 Meilisearch 應僅包含您希望使用者搜尋的資料。如果您必須加入與搜尋無關的資料，請務必使這些字段不可搜尋，以提高相關性並縮短響應時間。 無論您是在開發網站還是應用程式，Meilisearch 都能提供直覺的即輸入即搜尋體驗，回應時間低於 50 毫秒。 他們提供[SDK 和庫，](https://www.meilisearch.com/docs/learn/what_is_meilisearch/sdks?utm_campaign=oss&utm_source=github&utm_medium=meilisearch&utm_content=sdks-link)用於 Meilsearch 和您喜歡的語言或框架之間的無縫整合。相信我，選擇的數量是瘋狂的。 他們還提供了一個[抓取工具](https://github.com/meilisearch/docs-scraper)來自動讀取文件內容並將其儲存到Meilisearch。 他們展示了許多[有用的功能](https://www.meilisearch.com/docs/learn/what_is_meilisearch/overview#features)，例如即使查詢包含拼寫錯誤和拼寫錯誤（他們將其稱為`typo tolerance` ，您也可以獲得相關匹配。 有很多可用的選項，但讓我們看看如何使用 React 來做到這一點。 開始使用以下命令。 ``` yarn add react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch # or npm install react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch # or pnpm add react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react'; import { InstantSearch, SearchBox, Hits, Highlight } from 'react-instantsearch'; import { instantMeiliSearch } from '@meilisearch/instant-meilisearch'; const { searchClient } = instantMeiliSearch( 'https://ms-adf78ae33284-106.lon.meilisearch.io', 'a63da4928426f12639e19d62886f621130f3fa9ff3c7534c5d179f0f51c4f303' ); const App = () => ( <InstantSearch indexName="steam-video-games" searchClient={searchClient} > <SearchBox /> <Hits hitComponent={Hit} /> </InstantSearch> ); const Hit = ({ hit }) => <Highlight attribute="name" hit={hit} />; export default App ``` 您可以查看此[codesandbox](https://codesandbox.io/p/sandbox/eager-dust-f98w2w)以取得詳細的範例以開始使用。 正如我所說，他們在幕後提供了很多東西。例如，您可以使用這些。 ``` npm install @meilisearch/autocomplete-client npm install @meilisearch/instant-meilisearch npm install meilisearch-docsearch ``` `meilisearch docsearch`的靈感來自 Algolia 搜尋文件元件。另外，非常詳細的文件以及每個 sdk 的範例和選項使它們成為人們的最愛。 您可以閱讀[文件](https://www.meilisearch.com/docs)並觀看[現場演示](https://where2watch.meilisearch.com/?utm_campaign=oss&utm_source=github&utm_medium=meilisearch&utm_content=demo-link)。 ![社區統計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cxou5qe4p0va0h8r52ti.png) 他們在 GitHub 上有超過 42k 顆星，並且`v1.7`版本有 180 多個版本。 https://github.com/meilisearch/meilisearch 星 meilisearch ⭐️ --- 15.[收件匣清除](https://github.com/elie222/inbox-zero)- 幾分鐘內清理您的收件匣。 --------------------------------------------------------------- ![收件匣為零](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jz1krkg9btykpfoiuukd.png) 收件匣歸零是一款開源電子郵件應用程式，其目標是透過 AI 協助幫助您快速實現收件匣歸零。 它們得到了谷歌的批准，因此這是關注隱私的一個很好的部分。 ![經谷歌批准](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9fidgtozaj9y4feo4bbq.png) 它們使用 Postgres 作為資料庫，並基於 TypeScript 建置。 它們有一些瘋狂的功能，例如： > 您的電子郵件人工智慧助理 1. 人工智慧代理將讓您根據您提供的規則自動回覆、轉發或存檔電子郵件。 2. 他們的人工智慧計畫可以幫助你點擊接受或拒絕。一旦您確信人工智慧可以獨立工作，就可以開啟完全自動化。 3. 您可以用簡單的英語進行指導。就像與助手交談或向 ChatGPT 發送提示一樣簡單。 > 您可以自動封鎖冷電子郵件 您可以告訴「收件匣零」什麼對您來說構成冷郵件。它將根據您的指示阻止它們。 > 分析 了解收件匣是處理它的第一步。了解您的收件匣裡裝滿了什麼。它們還為您提供了立即採取行動的方法。 您可以閱讀核心[功能](https://github.com/elie222/inbox-zero?tab=readme-ov-file#key-features)並觀看[演示影片](https://github.com/elie222/inbox-zero?tab=readme-ov-file#demo-video)。您還可以查看他們的[看板](https://github.com/users/elie222/projects/1/views/1)以了解計劃內容。 他們在 GitHub 上擁有超過 1,500 個 Star，並且絕對值得更多。 https://github.com/elie222/inbox-zero 星收件匣零 ⭐️ --- 16. [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 ⭐️ --- 17. [Netron](https://github.com/lutzroeder/netron) - 神經網路、深度學習和機器學習模型的視覺化工具。 ---------------------------------------------------------------------------- ![內創標誌](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uyvww60nqm4jrah526w2.png) Netron 是神經網路、深度學習和機器學習模型的檢視器。 Netron 支援 ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras、Caffe、Darknet、MXNet、PaddlePaddle、ncnn、MNN 和 TensorFlow.js。 Netron 對 PyTorch、TorchScript、TensorFlow、OpenVINO、RKNN、MediaPipe、ML.NET 和 scikit-learn 提供實驗性支援。 您可以閱讀有關[安裝說明](https://github.com/lutzroeder/netron?tab=readme-ov-file#install)。 您可以存取該[網站](https://netron.app/)並打開這些[範例模型文件](https://github.com/lutzroeder/netron?tab=readme-ov-file#models)以使用它來打開。例如，您可以看到這個[演示](https://netron.app/?url=https://github.com/onnx/models/raw/main/validated/vision/classification/squeezenet/model/squeezenet1.0-3.onnx)。 ![模型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z1h4si8oue41x1i7dss5.png) 他們在 GitHub 上有 25k+ Stars，並且是基於 JavaScript 建構的。它們在`v7.5`上只有三個版本，考慮到我只使用了語義版本，這對我來說似乎很困惑。我們都同意這個用例非常出色。 https://github.com/lutzroeder/netron 明星 Netron ⭐️ --- 18. [Cursor](https://github.com/getcursor/cursor) - 以 VSCode 為基礎的人工智慧程式碼編輯器。 ---------------------------------------------------------------------------- ![游標](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k7em09r6owbz35zh8tt0.png) Cursor 是一款專為與 AI 結對程式設計而設計的程式碼編輯器。遊標適用於 Windows、Mac 和 Linux。 Cursor 不僅僅是 Visual Studio Code (VSC) 擴充功能。這是它自己的應用程式。但別擔心！這是VSC前叉。這意味著它擁有 VSC 所擁有的一切，但在此基礎上也建立了更多人工智慧功能。 https://github.com/anysphere/primpt 他們之前開源了[基於 Codemirror 的編輯器](https://github.com/getcursor/old)。 基於 VSCodium 的 Cursor 版本不是開源的，只有它們的[提示庫](https://github.com/anysphere/priompt)是開源的。 選項數量龐大，您可以查看[功能列表](https://docs.cursor.sh/features/chat)，例如選擇用於聊天的 AI 模型、程式碼庫索引和自動終端偵錯。聽起來很酷，對吧：D 您應該檢查的一些功能是： - 允許您透過編輯程式碼庫的「偽程式碼」版本來進行編碼。 - 一旦錯誤出現在您的終端機中，就會自動修復錯誤。 - 要求 AI 更改程式碼區塊，查看編輯的內聯差異。 您也可以閱讀他們官方網站的[變更日誌](https://changelog.cursor.sh/?)。 您可以閱讀有關如何從[VSCode 遷移到 Cursor 的](https://docs.cursor.sh/get-started/moving-from-vsc-to-cursor)資訊。 他們也有定價模型，但免費套餐足以讓您進行測試！ 他們在 GitHub 上擁有超過 19k+ 的 Star，並將繼續成長。正如我所說，這不是開源的，但將來可能會改變。 https://github.com/getcursor/cursor 星形遊標 ⭐️ --- 19. [VSCode 除錯視覺化工具](https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer)- VS Code 的擴展，可在偵錯期間可視化資料。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- ![VSCode 除錯視覺化工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7hzgtqb6396zx73d3y62.png) 這個專案相當令人印象深刻。它不僅有助於高效除錯，還有助於透過視覺化學習基本概念，從長遠來看，這是無價的。 這是一個 VS Code 擴展，用於在偵錯時可視化資料結構。與 VS Code 的監視視圖類似，但具有豐富的監視值視覺化效果。 他們支援許多語言，如 Dart/Flutter、JS/TS、Go、Python、C#、Java、C++、Ruby、Rust 和 Swift，儘管它很基礎，所以這是一個優點。 其他語言和除錯器也可能有效。對於有基本支援的語言，只能視覺化 JSON 字串。您需要實作邏輯來為您的資料結建置立此 JSON。完全支援的語言提供資料提取器，可將一些眾所周知的資料結構轉換為 JSON。 安裝擴充功能後，您可以使用命令`Debug Visualizer: New View`開啟新的視覺化工具視圖。 您可以[在 market 上](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=hediet.debug-visualizer)查看所有可用的[演示](https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer/blob/master/extension/README.md#selected-demos)並查看擴展。 您還可以查看他們的[視覺化遊樂場](https://hediet.github.io/visualization/?darkTheme=1)，其中包含眾多選項。 他們在 GitHub 上擁有超過 7800 顆星，而且還在不斷增長。 https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer 明星 VSCode 除錯視覺化工具 ⭐️ --- 20. [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 ⭐️ --- 21.[即時語音克隆](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning)－5秒克隆語音，即時產生任意語音。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![即時語音克隆](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ftnuelce5cwng0nunp2h.png) 該專案是透過即時工作的聲碼器實現從說話者驗證到多說話者文字到語音合成 (SV2TTS) 的遷移學習。 SV2TTS是一個分為三個階段的深度學習架構。 在第一階段，人們從幾秒鐘的音訊中建立聲音的數位表示。 在第二和第三階段，該表示被用作參考來產生給定任意文字的語音。 您可以閱讀[如何設定](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning?tab=readme-ov-file#setup)專案，其中包括安裝要求、下載預訓練模型、測試配置、下載資料集和啟動工具箱。 觀看下面所示的影片示範！ https://www.youtube.com/watch?v=-O\_hYhToKoA 我一直喜歡開源專案的最好的部分是，他們甚至非常清楚地提到了替代方案，並且像往常一樣，他們推薦了一些[專案](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning?tab=readme-ov-file#heads-up)，這些專案將為您克隆的聲音提供更好的保真度及其表現力。 他們在 GitHub 上擁有 50k+ Stars，並且僅基於 Python 建置。到目前為止使用起來還是非常可信的。 https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning Star 即時語音克隆 ⭐️ --- 請在評論中告訴我您在此列表中發現了哪些有用的人工智慧工具：D 人工智慧正在改變世界，最好讓人工智慧成為你的朋友，而不是簡單地忽略它。 使用這些工具來提高工作效率並抓住機會創造非凡的東西。 祝你有美好的一天！直到下一次。 在 GitHub 和[Twitter](https://twitter.com/Anmol_Codes)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/21-ai-tools-that-are-changing-the-world-1o54

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我使用 Next.js、GPT4 和 CopilotKit 建立了 v0.dev 克隆

長話短說 ---- 在本文中，您將了解如何建立 Vercel 的 V0.dev 的克隆。這是一個很棒的專案，可以加入到您的投資組合中並磨練您的人工智慧能力。 我們將介紹使用： - 用於應用程式框架的 Next.js 🖥️ - 法學碩士 OpenAI 🧠 - v0 👾 的應用程式邏輯 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到您的應用程式中 🪁 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/shhjdu2k5s02gzoby3p0.gif) --- CopilotKit：應用內人工智慧的作業系統框架 ========================= CopilotKit 是[開源人工智慧副駕駛平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i8gltoave8490fg234ro.gif) {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} （原諒人工智慧的拼字錯誤並給一顆星：） 現在回到文章。 --- 先決條件 ---- 要開始學習本教程，您需要具備以下條件： - 文字編輯器（VS Code、遊標） - React、Next.js、Typescript 和 Tailwind CSS 的基本知識。 - Node.js 安裝在您的 PC/Mac 上 - 套件管理器 (npm) - [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/overview) API 金鑰 - [CopilotKit](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)安裝在您的 React 專案中 v0是什麼？ ------ **v0**是[Vercel 開發的](https://vercel.com/blog/announcing-v0-generative-ui)生成式使用者介面 (UI) 工具，允許使用者給予提示並描述他們的想法，然後將其轉換為用於建立 Web 介面的 UI 程式碼。它利用[生成式 AI](https://medium.com/data-science-at-microsoft/generative-ai-openai-and-chatgpt-what-are-they-3c80397062c4)以及[React](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Tools_and_testing/Client-side_JavaScript_frameworks/React_getting_started) 、 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com/)和[Shadcn UI](https://ui.shadcn.com/)等開源工具，根據使用者提供的描述產生程式碼。 *這是使用 v0 產生的 Web 應用程式 UI 的範例* https://v0.dev/t/nxGnMd1uVGc 了解專案要求 ------ 在本逐步教程結束時，克隆將具有以下專案要求： 1. **使用者輸入：**使用者輸入文字作為提示，描述他們想要產生的 UI。這將使用 CopilotKit 聊天機器人來完成，該聊天機器人由[CopilotSidebar](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotSidebar)提供。 2. **CopilotKit 整合：** CopilotKit 將用於為 Web 應用程式提供 AI 功能以產生 UI。 3. **渲染 UI：**在 UI React/JSX 程式碼和渲染 UI 之間切換的切換開關。 使用 CopilotKit 建立 v0 克隆 ---------------------- **第 1 步：建立一個新的 Next.JS 應用程式** 在終端機中開啟工作區資料夾並執行以下命令建立新的 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app@latest copilotkit-v0-clone ``` 這將建立一個名為`copilotkit-v0-clone`新目錄，其中包含 Next.JS 專案結構，並安裝了所需的依賴項。它將在您的終端中顯示這一點，並對除最後一個之外的所有選項都選擇**“是”** ，因為建議使用預設`import alias` 。其他提示安裝我們將在專案中使用的 Typescript 和 TailwindCSS。 ![終端](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o6l07dxihdi8hw68kv4e.png) 使用`cd`指令導航到專案目錄，如下所示： ``` cd copilotkit-v0-clone ``` **步驟 2：設定 CopilotKit 後端端點。閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)以了解更多資訊。** 執行以下命令來安裝 CopilotKit 後端軟體包： ``` npm i @copilotkit/backend ``` 然後造訪 https://platform.openai.com/api-keys 以取得您的**GPT 4** OpenAI API 金鑰。 ![開放伊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ise7y3qnb3cyg4j0mjr6.png) 取得 API 金鑰後，在根目錄中建立一個`.env.local`檔案。 `.env.local`檔案應該是這樣的： ``` OPENAI_API_KEY=Your OpenAI API key ``` 在**app**目錄下建立該目錄； `api/copilot/openai`並建立一個名為`route.ts`的檔案。該檔案用作 CopilotKit 請求和 OpenAI 互動的**後端**端點。它處理傳入的請求，使用 CopilotKit 處理它們，並傳回適當的回應。 我們將在`route.ts`檔案中建立一個POST請求函數，在post請求內部建立一個`CopilotBackend`類別的新實例，該類別提供了處理CopilotKit請求的方法。 然後，我們呼叫`CopilotBackend`實例的`response`方法，並傳遞請求物件 ( `req` ) 和`OpenAIAdapter`類別的新實例作為參數。此方法使用 CopilotKit 和 OpenAI API 處理請求並回傳回應。 如下面的程式碼所示，我們從`@copilotkit/backend`套件導入`CopilotBackend`和`OpenAIAdapter`類別。這些類別對於與 CopilotKit 和 OpenAI API 互動是必需的。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const copilotKit = new CopilotBackend(); return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` **步驟 3：為 v0 克隆建立元件** 我們將使用 Shadcn UI 庫中的元件。要處理這個問題，讓我們透過執行`shadcn-ui init`命令來設定 Shadcn UI 庫來設定您的專案 ``` npx shadcn-ui@latest init ``` 然後我們將用這個問題來配置components.json ``` Which style would you like to use? › Default Which color would you like to use as base color? › Slate Do you want to use CSS variables for colors? › no / yes ``` 我們在 Shadcn UI 中使用的元件是**按鈕**和**對話框**。那麼讓我們來安裝它們吧！ 對於[按鈕](https://ui.shadcn.com/docs/components/button)，執行此命令 ``` npx shadcn-ui@latest add button ``` 若要安裝[對話](https://ui.shadcn.com/docs/components/dialog)方塊元件，請執行以下命令 ``` npx shadcn-ui@latest add dialog ``` **第 4 步：設定 CopilotKit 前端。閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)以了解更多資訊。** 若要安裝 CopilotKit 前端軟體包，請執行以下命令： ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` 根據[CopilotKit 文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)，要使用 CopilotKit，我們必須設定前端包裝器以透過 Copilot 傳遞任何 React 應用程式。當提示傳遞到 CopilotKit 時，它會透過 URL 將其傳送到 OpenAI，後者會回傳回應。 在**應用程式**目錄中，讓我們更新`layout.tsx`檔案。該文件將定義我們應用程式的佈局結構並將 CopilotKit 整合到前端。 輸入以下程式碼： ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; // also import this if you want to use the CopilotTextarea component import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { Inter } from "next/font/google"; import "./globals.css"; import { CopilotSidebar, } from "@copilotkit/react-ui"; const inter = Inter({ subsets: ["latin"] }); export default function RootLayout({ children, }: Readonly<{ children: React.ReactNode; }>) { return ( <html lang="en"> <body className={inter.className}> <CopilotKit url="/api/copilotkit/openai/"> <CopilotSidebar defaultOpen>{children}</CopilotSidebar> </CopilotKit> </body> </html> ); } ``` 該元件代表我們應用程式的根佈局。它使用 CopilotKit 包裝整個應用程式，根據我們在**步驟 2**中為後端建立的內容指定 CopilotKit 後端端點的 URL ( `/api/copilotkit/openai/` )。此外，它還包括一個 CopilotSidebar 元件，可作為 CopilotKit 的側邊欄，並將 Children 屬性作為其內容傳遞。 **第 5 步：設定主應用程式** 讓我們建立應用程式的結構。它將有一個標題、側邊欄和預覽畫面。 對於**Header** ，導航到**元件**目錄，如下所示， `src/components`然後建立一個`header.tsx`檔案並輸入以下程式碼： ``` import { CodeXmlIcon } from "lucide-react"; import { Button } from "./ui/button"; const Header = (props: { openCode: () => void }) => { return ( <div className="w-full h-20 bg-white flex justify-between items-center px-4"> <h1 className="text-xl font-bold">Copilot Kit</h1> <div className="flex gap-x-2"> <Button className=" px-6 py-1 rounded-md space-x-1" variant={"default"} onClick={props.openCode} > <span>Code</span> <CodeXmlIcon size={20} /> </Button> </div> </div> ); }; export default Header; ``` 對於**側欄，**建立一個`sidebar.tsx`檔案並輸入以下程式碼： ``` import { ReactNode } from "react"; const Sidebar = ({ children }: { children: ReactNode }) => { return ( <div className="w-[12%] min-h-full bg-white rounded-md p-4"> <h1 className="text-sm mb-1">History</h1> {children} </div> ); }; export default Sidebar; ``` 然後對於**預覽**螢幕，建立一個`preview-screen.tsx`檔案並輸入程式碼： ``` const PreviewScreen = ({ html_code }: { html_code: string }) => { return ( <div className="w-full h-full bg-white rounded-lg shadow-lg p-2 border"> <div dangerouslySetInnerHTML={{ __html: html_code }} /> </div> ); }; export default PreviewScreen; ``` 現在讓我們將它們放在一起，打開`page.tsx`檔案並貼上以下程式碼： ``` "use client"; import { useState } from "react"; import { Dialog, DialogContent, DialogDescription, DialogHeader, DialogTitle, } from "@/components/ui/dialog"; import Header from "@/components/header"; import Sidebar from "@/components/sidebar"; import PreviewScreen from "@/components/preview-screen"; import { Input } from "@/components/ui/input"; export default function Home() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [showDialog, setShowDialog] = useState<boolean>(false); const [codeCommand, setCodeCommand] = useState<string>(""); return ( <> <main className="bg-white min-h-screen px-4"> <Header openCode={() => setShowDialog(true)} /> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <Sidebar> <div className="space-y-2"> {code.map((c, i) => ( <div key={i} className="w-full h-20 p-1 rounded-md bg-white border border-blue-600" onClick={() => setCodeToDisplay(c)} > v{i} </div> ))} </div> </Sidebar> <div className="w-10/12"> <PreviewScreen html_code={readableCode || ""} /> </div> </div> <div className="w-8/12 mx-auto p-1 rounded-full bg-primary flex my-4 outline-0"> <Input type="text" placeholder="Enter your code command" className="w-10/12 p-6 rounded-l-full outline-0 bg-primary text-white" value={codeCommand} onChange={(e) => setCodeCommand(e.target.value)} /> <button className="w-2/12 bg-white text-primary rounded-r-full" onClick={() => generateCode.run(context)} > Generate </button> </div> </main> <Dialog open={showDialog} onOpenChange={setShowDialog}> <DialogContent> <DialogHeader> <DialogTitle>View Code.</DialogTitle> <DialogDescription> You can use the following code to start integrating into your application. </DialogDescription> <div className="p-4 rounded bg-primary text-white my-2"> {readableCode} </div> </DialogHeader> </DialogContent> </Dialog> </> ); } ``` 我們來分解一下上面的程式碼： `const [code, setCode] = useState<string[]>([]);`將用於保存生成的程式碼 `const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || "");`將用於保存預覽畫面上顯示的程式碼。 `const [showDialog, setShowDialog] = useState<boolean>(false);`這將保持對話框的狀態，該對話框顯示您可以複製的生成程式碼。 在下面的程式碼中，我們循環產生的程式碼（一串陣列）將其顯示在側邊欄上，這樣當我們選擇一個程式碼時，它就會顯示在預覽畫面上。 ``` <Sidebar> <div className="space-y-2"> {code.map((c, i) => ( <div key={i} className="w-full h-20 p-1 rounded-md bg-white border border-blue-600" onClick={() => setCodeToDisplay(c)} > v{i} </div> ))} </div> </Sidebar> ``` `<PreviewScreen html_code={codeToDisplay} />`在這裡，我們發送要在預覽畫面上顯示的程式碼。預覽畫面元件採用 CopilotKit 產生的程式碼字串，並使用`dangerouslySetInnerHTML`來呈現產生的程式碼。 下面我們有一個`Dialog`元件，它將顯示 CoplilotKit 產生的程式碼，可以將其複製並加入到您的程式碼中。 ``` <Dialog open={showDialog} onOpenChange={setShowDialog}> <DialogContent> <DialogHeader> <DialogTitle>View Code.</DialogTitle> <DialogDescription> You can use the following code to start integrating into your application. </DialogDescription> <div className="p-4 rounded bg-primary text-white my-2"> {readableCode} </div> </DialogHeader> </DialogContent> </Dialog> ``` **步驟6：實作主要應用程式邏輯** 在這一步驟中，我們將 CopilotKit 整合到我們的 v0 克隆應用程式中，以促進人工智慧驅動的 UI 生成。我們將使用 CopilotKit 的 React hook 來管理狀態，使元件可供 Copilot 讀取和操作，並與 OpenAI API 互動。 在您的`page.tsx`檔案中，匯入以下內容： ``` import { CopilotTask, useCopilotContext, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 然後我們在`Home`元件中使用`CopilotTask`定義一個`generateCode`任務： ``` const readableCode = useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); const generateCode = new CopilotTask({ instructions: codeCommand, actions: [ { name: "generateCode", description: "Create Code Snippet with React.js, tailwindcss.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, ], handler: async ({ code }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); }, }, ], }); const context = useCopilotContext(); ``` 我們使用`useMakeCopilotReadable`來傳遞現有程式碼並確保可讀性。然後我們使用`CopilotTask`產生UI，並將`generateCode`任務綁定到**生成**按鈕，這樣就可以透過與按鈕元件互動來產生程式碼片段。 此操作由使用者互動觸發，並在呼叫時執行非同步`handler`函數。 `handler`將產生的程式碼新增至程式碼陣列中，更新應用程式狀態以包含新產生的程式碼片段，並將產生的程式碼傳送到預覽畫面上顯示和呈現，預覽畫面也可以複製。 此外， `instructions`屬性指定提供給 Copilot 的命令，該命令儲存在`codeCommand`狀態變數中。 有關`CopilotTask`運作方式的完整說明，請查看此處的文件：https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotTask **第 6 步：執行 v0 克隆應用程式** 至此，我們已經完成了 v0 克隆設置，然後可以透過執行來啟動開發伺服器 ``` npm run dev ``` ![終端](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6wm5oddqlzewca34ko0g.png) 可以使用此 URL 在瀏覽器中存取該 Web 應用程式 [http://本地主機:3000](http://localhost:3000/) 然後您可以輸入提示並點擊**“生成”。**這裡有些例子： - **定價頁面：**如下所示，這是產生的UI，有一個切換按鈕可以在UI和React程式碼之間切換： ![在](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cm3gyodvbl0x9i0uvxp9.png) 如果點擊右上角的**Code** &lt;/&gt; 按鈕，它會切換到產生的 UI 的 React 程式碼，如下所示： ![在](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1b5sruonnxl7x42ad8y1.png) - 註冊頁面 UI 範例： ![報名](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/350l7o66l6lq5d4kxiav.png) - 還有一個結帳頁面 ![查看](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dpj6j338fp2gavsvgtti.png) 要克隆專案並在本地執行它，請打開終端並執行以下命令： ``` git clone https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next ``` 然後執行`npm install`以安裝專案所需的所有依賴項，並`npm run dev`來執行 Web 應用程式。 結論 -- 總而言之，您可以使用[CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)建立 v0 克隆，為您的設計提供 UI 提示。 CopilotKit 不僅適用於 UI 提示，它還可以用於建立[AI 驅動的 PowerPoint 生成器](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)、 [AI 簡歷產生器](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)等應用程式。 可能性是無限的，立即查看 CopilotKit，將您的 AI 想法變為現實。 在[GitHub](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)上取得完整原始碼。 從[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)中了解有關如何使用 CopilotKit 的更多資訊。 另外，別忘了[Star CopilotKit！](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) ⭐ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb

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如果我可以重新開始，我會這樣學習 DevOps 🐳

你好，我是拉拉。我是 EngioTech 的高級 DevOps 和雲端工程師和架構師。如果您想成為 DevOps 和雲端工程師，請按照以下步驟操作。他們肯定會受益匪淺。 如果我有機會重新開始我的 DevOps 和雲端之旅，我會這樣做 😻 ![我們走吧 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jw6easshgt9niiucxrda.gif) --- 1. 透過免費的 Microsoft 課程學習並獲得認證 ---------------------------- ![微軟學習](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hlbedpirx5qvf6zgbf0f.jpeg) 我首先要採取的步驟之一是透過獲得**雲端和 DevOps**認證來**鞏固我的知識**和技能。 Microsoft Learn 等平台提供了大量量身訂製的資源和課程，可協助您掌握這些技術。透過註冊此類課程，您可以獲得對 DevOps 和雲端世界的堅實基礎和實用見解。查看這些[有關 DevOps 和雲端的免費 Microsoft Learn 課程](https://learn.microsoft.com/training?wt.mc_id=studentamb_366508)。 --- 2. 實際專案實踐 --------- 通過認證建立了堅實的理論基礎後，我將深入實踐。從事現實世界的專案，無論是個人還是透過實習，對於應用所學和獲得實務經驗至關重要。這種實踐方法不僅可以加深您的理解，還可以幫助您培養 DevOps 和雲端領域中必不可少的解決問題的技能。 4. 一切自動化 -------- 自動化是 DevOps 的核心。我會盡可能專注於流程自動化，以簡化工作流程、提高效率並減少錯誤。 Ansible、Puppet 和 Jenkins 等工具對於自動化任務和部署、騰出時間進行更具策略性的工作來說非常寶貴。 --- 概括 -- 就是這個。我們傾向於把事情複雜化。透過實踐學習。參加[這些課程](https://learn.microsoft.com/training?wt.mc_id=studentamb_366508)，您就已經做好了 10 倍的準備，成為工程師。 ![再見表情符號](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w1vhhdpw0nk4babg7r6r.gif) --- 原文出處：https://dev.to/larastewart_engdev/how-i-would-learn-devops-if-i-could-start-over-5amp

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以有趣的方式學習 CSS 的 8 個遊戲

我必須承認，我很難記住事情。尤其是當涉及到 CSS 時。例如 Flexbox 佈局。 Flex 容器的`justify-content`屬性可以有[超過**12 個**不同的值](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/justify-content)，其中許多值可以與關鍵字*safe*或*unsafe*組合。要閱讀[CSS Tricks 上的 Flexbox 完整指南](https://css-tricks.com/snippets/css/a-guide-to-flexbox/)，您必須滾動瀏覽高度超過 20k 像素的兩列頁面 - 儘管標題暗示了這一點，但它們並沒有涵蓋所有內容。 我最近偶然發現了一款塔防遊戲教學 Flexbox，這真的... **等等，什麼？** 是的，事實證明，有很多遊戲可以幫助教授 CSS。我收集了一些對我有用的免費 CSS 遊戲，也許可以幫助您再次享受 CSS 的樂趣！ 1.Flexbox防禦 ----------- ![CSS 遊戲 Flexbox 防禦](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/2vnb6l1fqlqk73z3afyh.jpg) 我剛剛提到了這個遊戲。它涵蓋了 12 個不同等級的 Flex 屬性`align-items` 、 `justify-content` 、 `flex-direction` 、 `align-self`和`order` 。尤其是最後 4 個關卡真的很有趣，而且有點棘手。 - 遊戲：http://www.flexboxdefense.com - 貢獻：https://github.com/channingallen/tower-defense - 創作者：[查寧·艾倫](https://github.com/channingallen) 2. Flexbox 青蛙 ------------- ![CSS 遊戲 Flexbox 青蛙](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/lziu8dcnkgm86mtc1683.jpg) 這個遊戲也是關於[Flexbox的](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/CSS_Flexible_Box_Layout/Basic_Concepts_of_Flexbox)，它涵蓋了更多的flex屬性： `align-items` ， `justify-content` ， `align-content` ， `flex-direction` ， `align-self` ， `flex-wrap` ， `flex-flow`和`order`在24個不同的級別。如果您解決了最後一關，請發表評論。 - 遊戲：https://flexboxfroggy.com - 貢獻：https://github.com/thomaspark/flexboxfroggy - 建立者： [Codepip](https://codepip.com) 3.網格花園 ------ ![CSS 遊戲網格花園](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/ju1bq6ht2zs4fqb88yov.jpg) 在 28 個不同的層級中，您可以學習[CSS 網格佈局](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/CSS_Grid_Layout)。它涵蓋以下網格屬性： `grid-column-start` ， `grid-column-end` ， `grid-column` ， `grid-row-start` ， `grid-row-end` ， `grid-row` `grid-area` ， `order` ， `grid-template-columns` 、 `grid-template-rows`和`grid-template` 。 - 遊戲：https://cssgridgarden.com - 貢獻：https://github.com/thomaspark/gridgarden - 建立者： [Codepip](https://codepip.com) 4. CSS 餐廳 --------- ![CSS 遊戲 CSS 餐廳](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/ibbrkia8ogt6xbrigfpu.jpg) 這是一個關於各種[CSS 選擇器](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/CSS_Selectors)的小遊戲。嘗試掌握所有 32 個級別，稱自己為 CSS 選擇器專家 - 並且很餓😋。 - 遊戲：http://flukeout.github.io - 貢獻：https://github.com/flukeout/css-diner - 創作者：[路克‧帕科爾斯基](https://github.com/flukeout) 5.展開 ---- ![CSS 互動式演示展開](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/kvr5id64j0lv5a0glgun.jpg) 這並不完全是一個遊戲，而是一個關於[CSS 3D 變換的](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/transform)互動式演示。你可能會認為這很無聊，但相信我：動畫很棒，你不會認為這用純 CSS 是不可能的。 - 遊戲：https://rupl.github.io/unfold - 貢獻：https://github.com/rupl/unfold - 創作者：[克里斯魯佩爾](https://chrisruppel.com) 6. 路線圖 ------ ![CSS 遊戲路線圖](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/naexo9csmav1g7i6aq7z.jpg) 解決這個僅用 CSS 和 HTML 製作的小遊戲需要技巧和速度。它不是直接教CSS，而是透過查看原始碼教授了很多關於`clip-path` 、 `transform`和`animation` with `@keyframes`的內容！ 請發表評論，你需要嘗試多少次才能獲勝 - 我需要 8 次！ 😅 - 遊戲：http://victordarras.fr/cssgame - 創作者：[維克多·達拉斯](https://twitter.com/victordarras) 7. 嘉年華 ------ ![CSS遊戲嘉年華](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/p3f4wq9svwcqrq4blscb.jpg) 你只有 8 秒的時間來擊中所有目標！一個不錯的 CSS 小遊戲，使用複選框和 CSS 動畫。 - 遊戲：https://codepen.io/una/pen/NxZaNr - 創作者：[烏娜·克拉維茨](https://github.com/una) 8. 井字遊戲 ------- ![CSS 遊戲井字棋](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/emap9r60aek4bh1hv3pi.jpg) 最後成為經典。 Tic-Tac-Toe 是純 CSS 遊戲，有 2 個難度級別，也使用複選框和 CSS 動畫。 - 遊戲：https://codepen.io/alvaromontoro/pen/BexWOw - 創作者：[阿爾瓦羅·蒙托羅](https://github.com/alvaromontoro) 獎金 -- 這是獎勵部分，其中包含評論中的建議： ### 9. Flexbox 殭屍 ![CSS 遊戲 Flexbox 殭屍](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/s5u3myogm364poa7ei4i.jpg) 這是一個故事情節驅動的訓練課程，您可以在其中學習使用 Flexbox 和弩來獵殺殭屍。*需要註冊。* - 遊戲：https://mastery.games/flexboxzombies/ - 價格：179 美元（但在撰寫本文時**免費**） - 創作者：[戴夫·格迪斯](https://twitter.com/geddski) ### 10. 服務工程 ![CSS 遊戲服務 Workies](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/o4y5rgj3mupmdwyadvx6.jpg) 在這次冒險中，您將學習如何避免 PWA 陷阱。您將提升您的技能並與 Service Workers 一起成長。也許甚至可以殺死幾個世紀以來困擾貧窮鄉村工人的野蠻野獸！*需要註冊。* - 遊戲：https://serviceworkies.com - 價格：179 美元（但在撰寫本文時**免費**） - 創作者：[戴夫·格迪斯](https://twitter.com/geddski) ### 11. 網格小動物 ![CSS 遊戲網格小動物](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/530ltd6ab4azvxqwqkh9.jpg) 您掌握 CSS Grid 的旅程從神秘的 Grideros 星球開始。你的任務是使用你的飛船強大的網格工具來拯救外星生物免於滅絕。*需要註冊。* - 遊戲：https://gridcritters.com - 價格：179 美元 - 創作者：[戴夫·格迪斯](https://twitter.com/geddski) ### 12.CSS戰鬥 ![CSS 遊戲 CSSBattle](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h4ivx0vr8ipc9blugnij.png) 在這款線上 CSS 程式碼高爾夫遊戲中，來自世界各地的玩家嘗試用盡可能小的 CSS 程式碼直觀地複製“目標”，並通過戰鬥力爭登上排行榜的榜首。 - 遊戲：https://cssbattle.dev - 創作者： [Kushagra Gour](https://twitter.com/chinchang457)和[Kushagra Agarwal](https://twitter.com/kushsolitary) 把它包起來 ----- 無論您是初學者還是專家，都沒關係 - 我希望您在玩遊戲時玩得開心，同時學習一些有關 CSS 的知識！特別是在 Codepen 上，您可以找到許多人們僅使用 HTML 和 CSS 建立的精彩遊戲。 如果您知道其他很棒的 CSS 學習遊戲，請在下面的評論中告訴大家。 --- *編輯：2021 年 7 月 2 日*（修復 Flexbox 殭屍連結，加入 cssbattle） *編輯：2019 年 10 月 29 日*（加入 Dave Geddes 在評論中推薦的 3 個獎勵遊戲） *編輯：2019 年 10 月 28 日*（從錯誤的 Flexbox 範例`justify-items`切換到`justify-content` ） *原文發佈於：2019 年 10 月 24 日， [Medium](https://medium.com/@devmount/8-games-to-learn-css-the-fun-way-9b0b8b581d91)* --- 原文出處：https://dev.to/devmount/8-games-to-learn-css-the-fun-way-4e0f

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✌️我在日常生活中使用的 4 個核心開發工具🚀😎

長話短說 ---- 本文列出了 2024 年我作為開發人員在日常生活中最常使用的 4 個工具。✅ 這些工具旨在提高您的編輯技能、終端導航、筆記以及在應用程式容器化之外使用 Docker。另外，最後我還幫大家準備了一個小驚喜。 😉 > 如果您沒有使用本文中至少提到的 1-2 個工具，那麼我告訴您，朋友，您就錯過了。絕對至少嘗試其中的一些。以後你會感謝我的。 😎 ![贓物人](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/66ivyn1gsm2s1393lclg.gif) --- 1. [Tmux——](https://github.com/tmux/tmux/wiki)**終端復用器** ------------------------------------------------------- > ℹ️我認為沒有任何理由不使用Tmux。只要您必須在航站樓工作，相信我，這會讓您的生活變得更加輕鬆。 ![終端機多工器 - Tmux](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wnmx0h067f1se6qmzkah.png) 每次需要在終端機中處理其他事情時，您是否都會開啟新選項卡，並且目前的終端視窗已被佔用？相信我，這件事會讓你大吃一驚。 🤯 您可以將選項卡/視窗分割為多個窗格。此外，還有一個會話的概念，它允許您打開多個窗口，完全獨立於其他會話，從而可以輕鬆地同時處理多個專案。 看到圖片了嗎？我的筆記在另一個視窗中，點檔案配置在另一個視窗中。它們之間的切換非常簡單和方便。 **劇透警告**：在終端機中工作時，您將永遠不想使用滑鼠。 😉 > 我開始使用 Tmux 的時間並不長，但現在它已經成為我離不開的主要核心實用程式。 🔥 --- 2. [Neovim](https://neovim.io/) **- 首選程式碼編輯器** --------------------------------------------- > ❓ 你喜歡在航站樓工作嗎？如果是，那麼您可能不知道您需要這個程式碼編輯器。試一試。 ![Neovim 程式碼編輯器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4sk4o3tpc8lp68po6rj5.png) 我是 VSCode 的忠實粉絲，現在仍然如此。幾個月前我對 Vim 和 Neovim 一無所知。但現在，請相信我，在這幾個月裡，我一次都沒有碰過 VSCode。 🫠 也許您和我一樣是 VSCode 的忠實粉絲，但請嘗試將自己切換到 Vim 動作。這是您可以為自己做的提高生產力的最佳事情。一旦您將編輯器轉移到終端，您將慢慢開始生活在終端本身。 儘管終端中的編輯器可能不適合每個人的口味，但至少嘗試使用一次，看看它是否是您的選擇。 --- 3. [Obsidian](https://obsidian.md) **- 很棒的筆記** ---------------------------------------------- > 🧠 我的第二個大腦，如果你現在開始使用它，它也會是你的。 ![黑曜石筆記工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g9a5qjgzbo3515434s8j.png) 我知道您可能正在使用一些很酷的筆記工具，例如 Notion、Evernote 等。但是，您還記得上次打開這些筆記應用程式來實際參考您幾個月前寫的東西是什麼時候嗎？ 🤔 看，你們大多數人沒有答案。所以卸載這些，現在就做！ ![就去做吧 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/07t80j71gyn2txgyyica.gif) 這正是 Obsidian 解決的問題。將其視為您的**第二個大腦**。這個工具非常好，我可以在虛擬桌面上一直打開 GUI，或者在 Tmux 視窗中打開它，這樣每當我編寫程式碼並需要引用我的筆記時，我都可以使用**obsidian.nvim**輕鬆完成此操作來自我的編輯。 🔥 在[obsidian.nvim](https://github.com/epwalsh/obsidian.nvim)上了解更多。 > 我也從 Notion 切換到 Obsidian。相信我，這是我做出的最好的轉變之一，我將終生珍惜這一轉變。別擔心，您可以輕鬆地將現有筆記從筆記工具匯入到 Obsidian。 --- 4. [Docker](https://docker.com) **- 超越容器化** ------------------------------------------- > 🐳 它不僅僅用於容器化您的應用程式嗎？如果沒有，我想是時候了。 ![碼頭工人](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2m5r0gsamq2rbevq43hh.png) 大多數情況下，當我們想到 Docker 時，我們只是將其視為容器化應用程式的一種方式。我們知道使用 Docker 的方法有很多，但我們只是忽略它們。但是，更像是您的日常司機，而不僅僅是為了一個目的。 最近，我想嘗試使用 Arch，所以我可以說，「**我使用 Arch，順便說一句！** 」 😉 但我不想從頭開始安裝一個全新的 Linux 發行版，只是為了看看我是否不想繼續使用 Arch。為此，我只是用 Arch 映像啟動了一個 Docker 容器並開始使用它。如果我將來不喜歡它，我會簡單地刪除該死的圖像及其容器。就這樣，我恢復正常了。🔥 > ⁉️**為什麼不針對該用例使用虛擬機器？** 在虛擬機器中，你必須分配所有資源，說實話，這會感覺更臃腫。但透過這種方法，您將擁有一個完整、完全流暢的作業系統，而無需從頭開始手動執行任何操作。 另外，最近我必須處理透過 SSH 連接到遠端伺服器的問題，而我的基於金鑰的身份驗證不起作用。為了除錯問題是否出在我這邊，我只需使用 Alpine 啟動一個 Docker 容器，在那裡設定我的 SSH 金鑰，然後它就成功連接了。主要問題是`ssh-daemon`錯誤配置，由於`/etc/ssh/sshd_config`檔案中`PubKeyAuthentication no`因此伺服器本身不接受基於金鑰的身份驗證。 Docker 太漂亮了😻，試著經常使用它。 --- 只為您帶來驚喜！ 😉 ---------- Microsoft 提供有關雲端、DevOps 和開發的免費認證課程！ ✅ 無需付款、無需訂閱、無需註冊。剛開始學習！ 🚀 > ⚠️**注意**：您將被重定向到 Microsoft 官方網站。 https://learn.microsoft.com/training?wt.mc\_id=studentamb\_366508 感謝您的閱讀！我希望你至少嘗試其中的一些。 🫡 https://dev.to/shricodev --- 原文出處：https://dev.to/shricodev/4-core-developer-tools-i-use-in-my-daily-life-2524

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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

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100 多個專案創意

**編輯**：大家好！在對本文做出驚人反應後，我建立了一個名為「每週專案俱樂部」的專案。每週您的收件匣都會收到需要解決的問題。你可以努力解決問題，並且你將得到整個俱樂部的幫助，讓你走上正軌。了解更多並[在這裡](https://weeklyproject.club)註冊！ 有一天我注意到一個模式。我注意到很多人都在努力 學習編程，但他們心中沒有特定的目標。我已經討論過如何了解您想要學習程式設計的原因可以幫助您選擇要學習的語言[！](https://pickaframework.com/articles/why/) ，以及如何實際做出決定（[在這裡！](https://pickaframework.com/feature_fishing/) ）但是專案有什麼幫助呢？ 當我指導程式設計師時，我發現有一個專案可以幫助排除其他一些幹擾，例如想知道你是否使用了正確的語言。透過專注於一個特定的目標，你就不用那麼費力去擔心*這*是否正是你應該使用的語言。結果是你建立了一些簡潔的東西，並且一路上你學到了一些東西！ 2隻鳥，1塊石頭。 這就是為什麼我為初學者程式設計師策劃了這個專案清單。許多人列出了大量的專案來學習編程，但很少按照難度進行組織。我瀏覽了幾個流行的程式設計專案想法清單。如果您想查看完整列表，可以在頁面底部找到來源。 我將其分為教程和想法。教程包含資源連結，而想法只是專案的一般描述。我還列出了我最喜歡的初學者清單。 看看，看看是否有什麼啟發你！ 教學 == 我的最愛 ---- - [透過 30 個教學在 30 天內建立 30 個東西](https://javascript30.com) - [在 30 分鐘內建立一個簡單的搜尋機器人](https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-a-simple-search-bot-in-30-minutes-eb56fcedcdb1) - [使用 Xamarin 和 Visual Studio 建立 iOS 照片庫應用程式](https://www.raywenderlich.com/134049/building-ios-apps-with-xamarin-and-visual-studio) - [建立 Android 手電筒應用程式](https://www.youtube.com/watch?v=dhWL4DC7Krs)（影片） - [製作聊天應用程式](https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-a-chat-application-using-react-redux-redux-saga-and-web-sockets-47423e4bc21a) - [使用 React Native 建立 ToDo 應用程式](https://blog.hasura.io/tutorial-fullstack-react-native-with-graphql-and-authentication-18183d13373a) 簡單的 --- - [使用 C# 和 Xamarin 建立空白應用程式（正在進行中）](https://www.intertech.com/Blog/xamarin-tutorial-part-1-create-a-blank-app/) - [使用 Xamarin 和 Visual Studio 建立 iOS 照片庫應用程式](https://www.raywenderlich.com/134049/building-ios-apps-with-xamarin-and-visual-studio) - [建立加載畫面](https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-a-delightful-loading-screen-in-5-minutes-847991da509f) - [使用 JS 建立 HTML 計算器](https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-an-html-calculator-app-from-scratch-using-javascript-4454b8714b98) - [建立 React Native Todo 應用程式](https://egghead.io/courses/build-a-react-native-todo-application) - 使用 Node.js 編寫 Twitter 機器人 ``` - [Part 1](https://codeburst.io/build-a-simple-twitter-bot-with-node-js-in-just-38-lines-of-code-ed92db9eb078) ``` ``` - [Part 2](https://codeburst.io/build-a-simple-twitter-bot-with-node-js-part-2-do-more-2ef1e039715d) ``` - [建立一個簡單的 RESTFUL Web 應用程式](https://closebrace.com/tutorials/2017-03-02/creating-a-simple-restful-web-app-with-nodejs-express-and-mongodb) - [在 30 分鐘內建立一個簡單的搜尋機器人](https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-a-simple-search-bot-in-30-minutes-eb56fcedcdb1) - [建立一個工作抓取 Web 應用程式](https://medium.freecodecamp.org/how-i-built-a-job-scraping-web-app-using-node-js-and-indreed-7fbba124bbdc) - [使用 Python 挖掘 Twitter 資料](https://marcobonzanini.com/2015/03/02/mining-twitter-data-with-python-part-1/) - [使用 Scrapy 和 MongoDB 抓取網站](https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/) - [如何使用 Python 和 Selenium WebDriver 進行抓取](http://www.byperth.com/2018/04/25/guide-web-scraping-101-what-you-need-to-know-and-how-to-scrape-with-python-selenium-webdriver/) - [我應該使用 BeautifulSoup 觀看哪部電影](https://medium.com/@nishantsahoo.in/which-movie-should-i-watch-5c83a3c0f5b1) - [使用 Flask 建立微博](https://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world) - 在 Django 中建立部落格 Web 應用程式 ``` - [Part I : Introduction](https://tutorial.djangogirls.org/en/) ``` ``` - [Part II : Extension To Add More Features](https://legacy.gitbook.com/book/djangogirls/django-girls-tutorial-extensions/details) ``` - [選擇您自己的冒險演示](https://www.twilio.com/blog/2015/03/choose-your-own-adventures-presentations-wizard-mode-part-1-of-3.html) - [使用 Flask 和 RethinkDB 建立待辦事項列表](https://realpython.com/blog/python/rethink-flask-a-simple-todo-list-powered-by-flask-and-rethinkdb/) 中等的 --- - [透過建立簡單的 RPG 遊戲來學習 C#](http://scottlilly.com/learn-c-by-building-a-simple-rpg-index/) - [用 C# 創作 Rogue-like 遊戲](https://roguesharp.wordpress.com/) - [使用 Clojure 建構 Twitter 機器人](http://howistart.org/posts/clojure/1/index.html) - [建立拼字檢查器](https://bernhardwenzel.com/articles/clojure-spellchecker/) - [使用 Java 建立簡單的 HTTP 伺服器](http://javarevisited.blogspot.com/2015/06/how-to-create-http-server-in-java-serversocket-example.html) - [建立 Android 手電筒應用程式](https://www.youtube.com/watch?v=dhWL4DC7Krs)（影片） - [建立具有使用者身份驗證的 Spring Boot 應用程式](https://scotch.io/tutorials/build-a-spring-boot-app-with-user-authentication) - [透過 30 個教學在 30 天內建立 30 個東西](https://javascript30.com) - [使用純 JS 建立應用程式](https://medium.com/codingthesmartway-com-blog/pure-javascript-building-a-real-world-application-from-scratch-5213591cfcd6) - [建立無伺服器 React.js 應用程式](http://serverless-stack.com/) - [建立 Trello 克隆](http://codeloveandboards.com/blog/2016/01/04/trello-tribute-with-phoenix-and-react-pt-1/) - [使用 React、Node、MongoDB 和 SocketIO 建立角色投票應用程式](http://sahatyalkabov.com/create-a-character-voting-app-using-react-nodejs-mongodb-and-socketio/) - [React 教學：克隆 Yelp](https://www.fullstackreact.com/articles/react-tutorial-cloning-yelp/) - [使用 React.js 和 Node.js 建立簡單的中型克隆](https://codeburst.io/build-simple-medium-com-on-node-js-and-react-js-a278c5192f47) - [在 JS 中整合 MailChimp](https://medium.freecodecamp.org/how-to-integrate-mailchimp-in-a-javascript-web-app-2a889fb43f6f) - [使用 React Native 建立 ToDo 應用程式](https://blog.hasura.io/tutorial-fullstack-react-native-with-graphql-and-authentication-18183d13373a) - [製作聊天應用程式](https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-a-chat-application-using-react-redux-redux-saga-and-web-sockets-47423e4bc21a) - [使用 React Native 建立新聞應用程式](https://medium.freecodecamp.org/create-a-news-app-using-react-native-ced249263627) - [學習 React 的 Webpack](https://medium.freecodecamp.org/learn-webpack-for-react-a36d4cac5060) - [建立您自己的 React 樣板](https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-your-own-react-boilerplate-2f8cbbeb9b3f) - [基本 React+Redux 入門教學](https://hackernoon.com/a-basic-react-redux-introductory-tutorial-adcc681eeb5e) - [建立一個預約安排程序](https://hackernoon.com/build-an-appointment-scheduler-using-react-twilio-and-cosmic-js-95377f6d1040) - 使用 Angular 2+ 建立具有離線功能的 Hacker News 用戶端 ``` - [Part 1](https://houssein.me/angular2-hacker-news) ``` ``` - [Part 2](https://houssein.me/progressive-angular-applications) ``` - 帶有 Angular 5 的 ToDo 應用程式 ``` - [Introduction to Angular](http://www.discoversdk.com/blog/intro-to-angular-and-the-evolution-of-the-web) ``` ``` - [Part 1](http://www.discoversdk.com/blog/angular-5-to-do-list-app-part-1) ``` - 帶有 Angular 5 的 ToDo 應用程式 ``` - [Introduction to Angular](http://www.discoversdk.com/blog/intro-to-angular-and-the-evolution-of-the-web) ``` ``` - [Part 1](http://www.discoversdk.com/blog/angular-5-to-do-list-app-part-1) ``` 難的 -- - [建構一個解釋器](http://www.craftinginterpreters.com/)（第 14 章是用 C 寫的） - [用 C 語言寫一個 Shell](https://brennan.io/2015/01/16/write-a-shell-in-c/) - [編寫 FUSE 文件系統](https://www.cs.nmsu.edu/~pfeiffer/fuse-tutorial/) - [建立您自己的文字編輯器](http://viewsourcecode.org/snaptoken/kilo/) - [建立自己的 Lisp](http://www.buildyourownlisp.com/) - [建構 CoreWiki](https://www.youtube.com/playlist?list=PLVMqA0_8O85yC78I4Xj7z48ES48IQBa7p)這是一個 Wiki 風格的內容管理系統，完全用 C# 使用 ASP.NET Core 和 Razor Pages 編寫。您可以[在這裡](https://github.com/csharpfritz/CoreWiki)找到原始程式碼。 - [建構 JIRA 與 Clojure 和 Atlassian Connect 的集成](https://hackernoon.com/building-a-jira-integration-with-clojure-atlassian-connect-506ebd112807) - [建構一個解釋器](http://www.craftinginterpreters.com/)（第 4-13 章是用 Java 寫的） - [使用 Mocha、React、Redux 和 Immutable 透過測試優先開發來建立全端電影投票應用程式](https://teropa.info/blog/2015/09/10/full-stack-redux-tutorial.html) - [使用 React 和 Node 建立 Twitter Stream](https://scotch.io/tutorials/build-a-real-time-twitter-stream-with-node-and-react-js) - 使用 Webtask.io 建立無伺服器 MERN Story 應用程式 ``` - [Part 1](https://scotch.io/tutorials/build-a-serverless-mern-story-app-with-webtask-io-zero-to-deploy-1) ``` ``` - [Part 2](https://scotch.io/tutorials/build-a-serverless-mern-story-app-with-webtask-io-zero-to-deploy-2) ``` - [使用 React + Parcel 建立 Chrome 擴充功能](https://medium.freecodecamp.org/building-chrome-extensions-in-react-parcel-79d0240dd58f) ``` [Testing React App With Pupepeteer and Jest](https://blog.bitsrc.io/testing-your-react-app-with-puppeteer-and-jest-c72b3dfcde59) ``` - [用 React 編寫生命遊戲](https://medium.freecodecamp.org/create-gameoflife-with-react-in-one-hour-8e686a410174) - [建立帶有情感分析的聊天應用程式](https://codeburst.io/build-a-chat-app-with-sentiment-analysis-using-next-js-c43ebf3ea643) - [建立全端 Web 應用程式設置](https://hackernoon.com/full-stack-web-application-using-react-node-js-express-and-webpack-97dbd5b9d708) - 建立隨機報價機 ``` - [Part 1](https://www.youtube.com/watch?v=3QngsWA9IEE) ``` ``` - [Part 2](https://www.youtube.com/watch?v=XnoTmO06OYo) ``` ``` - [Part 3](https://www.youtube.com/watch?v=us51Jne67_I) ``` ``` - [Part 4](https://www.youtube.com/watch?v=iZx7hqHb5MU) ``` ``` - [Part 5](https://www.youtube.com/watch?v=lpba9vBqXl0) ``` ``` - [Part 6](https://www.youtube.com/watch?v=Jvp8j6zrFHE) ``` ``` - [Part 7](https://www.youtube.com/watch?v=M_hFfrN8_PQ) ``` - 使用 Angular 6 建立美麗的現實世界應用程式： ``` - [Part I](https://medium.com/@hamedbaatour/build-a-real-world-beautiful-web-app-with-angular-6-a-to-z-ultimate-guide-2018-part-i-e121dd1d55e) ``` - [使用 BootStrap 4 和 Angular 6 建立響應式佈局](https://medium.com/@tomastrajan/how-to-build-responsive-layouts-with-bootstrap-4-and-angular-6-cfbb108d797b) - [使用 Django 和測試驅動開發建立待辦事項列表](http://www.obeythetestinggoat.com/) - [使用 Python 建立 RESTful 微服務](http://www.skybert.net/python/developing-a-restful-micro-service-in-python/) - [使用 Docker、Flask 和 React 的微服務](https://testdriven.io/) - [使用 Flask 建立簡單的 Web 應用程式](https://pythonspot.com/flask-web-app-with-python/) - [使用 Flask 建立 RESTful API – TDD 方式](https://scotch.io/tutorials/build-a-restful-api-with-flask-the-tdd-way) - [在 20 分鐘內建立 Django API](https://codeburst.io/create-a-django-api-in-under-20-minutes-2a082a60f6f3) 想法 == 簡單的 --- ### 99 瓶 - 建立一個程序，列印歌曲“牆上的 99 瓶啤酒”的每一行。 - 不要使用所有數字的列表，也不要手動輸入所有數字。請改用內建函數。 - 除了短語“取下一個”之外，您不得直接在歌詞中輸入任何數字/數字名稱。 - 請記住，當您還剩下 1 瓶時，「瓶子」一詞將變為單數。 ### 魔術8球 - 模擬神奇的 8 球。 - 允許使用者輸入他們的問題。 - 顯示正在進行的訊息（即“思考”）。 - 建立 20 個回應，並顯示隨機回應。 - 允許用戶提出另一個問題或退出。 - 獎金： ``` - Add a gui. ``` ``` - It must have a box for users to enter the question. ``` ``` - It must have at least 4 buttons: ``` ``` - ask ``` ``` - clear (the text box) ``` ``` - play again ``` ``` - quit (this must close the window) ``` ### 石頭剪刀布遊戲 - 建立一個石頭剪刀布遊戲。 - 讓玩家選擇石頭、剪刀或布。 - 讓計算機選擇它的移動方式。 - 比較選擇並決定誰獲勝。 - 列印結果。 - 子目標： ``` - Give the player the option to play again. ``` ``` - Keep a record of the score (e.g. Player: 3 / Computer: 6). ``` ### 倒數時鐘 - 建立一個程序，允許使用者選擇時間和日期，然後以給定的時間間隔（例如每秒）列印一條訊息，告訴使用者距離所選時間還有多長時間。 - 子目標： ``` - If the selected time has already passed, have the program tell the user to start over. ``` ``` - If your program asks for the year, month, day, hour, etc. separately, allow the user to be able to type in either the month name or its number. ``` ``` - TIP: Making use of built in modules such as time and datetime can change this project from a nightmare into a much simpler task. ``` 中等的 --- ### 番茄計時器 建立一個番茄計時器。 番茄計時器是一種時間管理方法。該技術使用計時器將工作分解為多個時間間隔，通常長度為 25 分鐘，中間間隔短暫的休息。這些間隔被命名為“pomodoros”，是意大利語單字“pomodoro”（番茄）的英文複數形式，以西里洛在大學時使用的番茄形狀的廚房計時器命名。 原始技巧有六個步驟： 決定要完成的任務。 設定番茄計時器（傳統上為 25 分鐘）。 完成任務。 當計時器響起時結束工作並在一張紙上畫上複選標記。 如果您的複選標記少於四個，請短暫休息（3-5 分鐘），然後轉到步驟 2。 四個番茄鐘後，休息較長時間（15-30 分鐘），將複選標記計數重設為零，然後轉到步驟 1。 要了解有關番茄計時器的更多訊息[，請單擊此處](https://en.wikipedia.org/wiki/Pomodoro_Technique) ### 谷歌案例 - 這是一個可以讓你玩英文句子的遊戲。 - 使用者將以任何格式輸入一個句子。（大寫或小寫或兩者的混合） - 程式必須將給定的句子轉換為Google大小寫。什麼是Google大小寫句子風格？\[know\_about\_it\_here:\]（這是一種寫作風格，我們將所有小寫字母替換為大寫字母，留下所有單字的首字母）。 - 子目標： ``` - Program must then convert the given sentence in camel case.To know more about camel case ``` ``` [click_here](https://en.wikipedia.org/wiki/Camel_case) ``` ``` - Sentence can be entered with any number of spaces. ``` ### 擲骰子模擬器 - 允許使用者輸入骰子的面數以及應擲骰子的次數。 - 您的程式應該模擬擲骰子並追蹤每個數字出現的次數（這不必顯示）。 - 最後，列印出每個數字出現的次數。 - 子目標： ``` - Adjust your program so that if the user does not type in a number when they need to, the program will keep prompting them to type in a real number until they do so. ``` ``` - Put the program into a loop so that the user can continue to simulate dice rolls without having to restart the entire program. ``` ``` - In addition to printing out how many times each side appeared, also print out the percentage it appeared. If you can, round the percentage to 4 digits total OR two decimal places. ``` - 獎金： ``` - You are about to play a board game, but you realize you don't have any dice. Fortunately you have this program. ``` ``` - 1. Create a program that opens a new window and draws 2 six-sided dice ``` ``` - 2. Allow the user to quit, or roll again ``` ``` - Allow the user to select the number of dice to be drawn on screen(1-4) 2. Add up the total of the dice and display it ``` ### 計算並修復綠雞蛋和火腿 你們有些人可能還記得蘇博士的故事「綠雞蛋和火腿」。對於那些不記得或從未聽說過的人，[這](http://pastebin.com/XMY48CnN)是這個故事。然而，我給你的故事有一個問題——每次使用「我」這個詞時，它都是小寫的。 由於此問題，您的工作是執行以下操作： - 將我給您的故事複製到常規文字檔案中。 - 建立一個程式來通讀故事並在任何時候將字母 i 變為大寫。 （當它也用在 sam-I-am 的名字中時，請務必更改它。） - 讓你的程式建立一個新文件，並讓它正確地寫出故事。 - 印出有多少錯誤被修正。 - 完成後，您應該已經糾正了[這麼多](https://i.imgur.com/GRkj3yz.jpg)錯誤。 難的 -- ### 隨機維基百科文章 如果您曾造訪維基百科，您可能已經注意到螢幕左側有一個指向隨機文章的連結。雖然看到您被帶到哪篇文章可能很有趣，但有時看到文章的名稱會很好，這樣您就可以在聽起來很無聊時跳過它。幸運的是，維基百科有一個 API，允許我們這樣做[點擊這裡](https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=random&rnnamespace=0&rnlimit=10&format=json)。 然而，有一個困境。由於維基百科擁有有關世界各地主題的文章，其中一些文章的標題中包含特殊字元。例如，關於西班牙畫家[埃拉斯托·科爾特斯·華雷斯 (Erasto Cortés Juárez)](https://en.wikipedia.org/wiki/Erasto_Cort%C3%A9s_Ju%C3%A1rez)的文章中就有 é 和 á。如果您查看這篇特定文章的[API](https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&prop=info&pageids=39608394&inprop=url&format=json) ，您將看到標題是“Erasto Cort\\u00e9s Ju\\u00e1rez”，並且 \\u00e9 和 \\u00e1 正在替換前面提到的兩個字母。 （有關這是什麼的訊息，請首先查看文件中[本頁](https://docs.python.org/2/howto/unicode.html)的前半部分）。為了讓你的程式正常運作，你必須以某種方式處理這個問題。 - 建立一個程序，從官方維基百科 API 中提取標題，然後一一詢問用戶是否願意閱讀該文章。 - 例子： ``` - If the first title is Reddit, then the program should ask something along the lines of "Would you like to read about Reddit?" If the user says yes, then the program should open up the article for the user to read. ``` ``` - HINT: Click [here](https://en.wikipedia.org/wiki?curid=39608394) to see how the article's ID can be used to access the actual article. ``` - 子目標： ``` - As mentioned before, do something about the possibility of unicode appearing in the title. ``` ``` - Whether you want your program to simply filter out these articles or you want to actually turn the codes into readable characters, that's up to you. ``` ``` - Make the program pause once the user has selected an article to read, and allow him or her to continue browsing different article titles once finished reading. ``` ``` - Allow the user to simply press ENTER to be asked about a new article. ``` ### 天氣如何？ 如果您想了解 API 的基礎知識，請查看 iamapizza 的[這篇](http://www.reddit.com/r/explainlikeimfive/comments/qowts/eli5_what_is_api/c3z9kok)文章。 - 建立一個程序，從 OpenWeatherMap.org 提取資料並列印有關當前天氣的訊息，例如您居住的地方的最高氣溫、最低氣溫和雨量。 - 子目標： ``` - Print out data for the next 5-7 days so you have a 5 day/week long forecast. ``` ``` - Print the data to another file that you can open up and view at, instead of viewing the information in the command line. ``` ``` - If you know html, write a file that you can print information to so that your project is more interesting. ``` - 尖端： ``` - APIs that are in Json are essentially lists and dictionaries. Remember that to reference something in a list, you must refer to it by what number element it is in the list, and to reference a key in a dictionary, you must refer to it by its name. ``` ``` - Don't like Celsius? Add &units=imperial to the end of the URL of the API to receive your data in Fahrenheit. ``` ### 來源 - https://github.com/tuvtran/project-based-learning - https://github.com/jorgegonzalez/beginner-projects - https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners/blob/master/README.md - https://github.com/sarahbohr/AbsoluteBeginnerProjects --- 你怎麼認為？您喜歡透過特定專案進行學習還是不喜歡透過特定專案進行學習？ --- 原文出處：https://dev.to/samborick/100-project-ideas-oda

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為什麼事件溯源是微服務通訊的反模式

--- 標題：為什麼事件溯源是一種微服務通訊反模式 發表：真實 描述：這篇文章描述了合理的事件溯源用例，並提供了微服務之間通訊的替代方案。 封面圖片：https://github.com/OLibutzki/blog/raw/master/water-4230596\_1920.jpg 標籤： 事件溯源, 領域驅動設計, 領域事件 --- 一般而言，事件驅動架構，特別是事件溯源，在過去幾年中獲得了廣泛關注。這種趨勢是由於我們努力建構具有彈性和可擴展性的模組化系統而引起的。*微服務*是在這種情況下經常使用的術語。在我看來，微服務只是實現有界脈絡的一種方法。模組化系統的核心是模組的邊界，而如何辨識這些邊界最有前途的想法是 Eric Evans 的領域驅動設計中引入的[戰略設計](https://en.wikipedia.org/wiki/Domain-driven_design#Strategic_domain-driven_design)。它可以幫助您辨識/發現模組及其邊界（[有界上下文](https://martinfowler.com/bliki/BoundedContext.html)），並描述這些有界上下文相互關聯的方式（上下文映射）。 *注意：我會預設某些術語的一些預知，因為我不想第一千次解釋它們。我決定連結到[microservices.io](https://microservices.io/) 、[維基百科](https://en.wikipedia.org)或[Martin Fowler 的 Bliki](https://martinfowler.com/bliki/)的解釋，因此，如果您對自己的知識感到不舒服，則可以更深入地研究某個主題。* 領域事件作為通用語言的核心 ============= 儘管在 Eric 的書中沒有明確提及，但領域事件很好地促進了 DDD 概念的發展。像 Alberto Brandolini 的[事件風暴](https://en.wikipedia.org/wiki/Event_storming)這樣的技術將事件的焦點從技術層面轉移到組織/業務層面。我們不討論一些 UI 層事件，例如*ButtonClickedEvent* ，而是討論領域事件，它們是業務領域的一部分，並由業務專家說出和理解。這些領域事件是一流的概念，並提供了一種形成所有參與者（領域專家、開發人員…）都同意的[通用語言的](https://martinfowler.com/bliki/UbiquitousLanguage.html)好方法。 用於跨界通訊的領域事件 =========== 領域事件可用於促進有界上下文之間的溝通。假設我們有一家具有三個限界上下文的線上商店：訂單、交貨、發票。 訂單上下文的網域事件是*訂單已接受*。發票和交付上下文對此事件的發生感興趣，因為它會導致一些內部流程啟動。 脫鉤神話 ==== 使用領域事件可以幫助您開發解耦的模組。模組可能會暫時離線。領域事件不關心不可用的模組，它們描述過去發生的事情。這取決於其他模組處理事件的速度。您得到的是一個設計上具有彈性的系統。 除了時間解耦之外，領域事件還具有另一個優勢，至少乍看之下是這樣： Order 上下文不必知道 Invoice 和 Delivery 上下文會偵聽其事件。實際上它甚至不需要知道這些上下文的存在。 這很酷，但具有挑戰性的部分是事件負載。哪些資料放入事件中？ 簡單的答案：事件溯源！ =========== 事件很有用，所以為什麼不賦予它們盡可能多的權力（和責任）。這就是[事件溯源](https://microservices.io/patterns/data/event-sourcing.html)的基本思想。您不會透過更新資料 (CRUD) 而是透過套用事件流來儲存聚合的狀態。 除了您可以重播事件以重建應用程式狀態之外，事件來源的一個重要功能是您可以免費獲得完整且可靠的審核日誌。因此，當需要這樣的稽核日誌時，在評估持久性策略時一定要考慮事件溯源。 事件溯源只是一種持久性策略嗎？ =============== 您可能想知道為什麼我從領域事件直接轉向持久化策略，因為這些概念顯然適用於不同的層/抽象層級。 ……這就是我的觀點：事件溯源是由單一限界上下文做出的本地決策！這些事件不該向外界曝光！其他限界上下文則不知道彼此的持久化策略，因此它們不知道也不關心另一個限界上下文是否使用事件溯源。 如果您在全球範圍內使用事件溯源，則會暴露您的持久層。 您的持久性將成為您的公共 API。每次限界上下文調整其持久性資料時，我們都必須處理公共 API 變更。 我很確定每個人都同意，由於開發和執行時耦合，不同的限界上下文[共享（關係）資料庫中的資料](https://microservices.io/patterns/data/shared-database.html)是一個壞主意。但差別在哪裡呢？ 空無一人。我們是否共享事件或資料庫表並不重要。在這兩種情況下，我們都會分享持久性詳細資訊。 有出路 === 我仍然認為領域事件非常適合限界上下文之間的通信，但這些事件不應與用於事件溯源的事件相對應。 我提出的解決方案是合乎邏輯的結果：無論您使用 CRUD 還是事件溯源方法來實現持久性，您都可以將領域事件發佈到全域事件儲存。這些領域事件是有界上下文的公共 API。如果您喜歡在限界上下文中使用事件溯源，則可以將這些事件儲存在本機事件儲存中，該儲存只能從此限界上下文存取 選擇的自由 ===== 在公共 API 中擁有專用領域事件可讓您決定如何對這些事件建模。您不受事件來源事件預先定義的佈局的限制。 對於每次發生的“現實世界事件”，您有兩個選擇： 使用已發布語言的開放主機服務 -------------- 準確發布一個網域事件，其中包含其他限界上下文可能需要的所有資料。在 DDD 術語中，我們將其稱為具有已發布語言的開放主機服務。 ![使用已發布語言的開放主機服務](https://raw.githubusercontent.com/OLibutzki/blog/master/OpenHostService.png) 現實世界事件*Order Accepted*的發生會導致發布一個網域事件*OrderAccepted* 。此事件的有效負載包含 Order 期望其他限界上下文感興趣的所有資料...因此希望 Invoice 和 Delivery 上下文找到它們所需的所有資訊。 客戶/供應商 ------ 發布多個專用領域事件，每個事件使用者一個。您必須與另一方（消費者）討論每個特定的領域事件，而不必定義共享模型。 DDD 將這種關係稱為客戶/供應商。 ![客戶/供應商](https://github.com/OLibutzki/blog/raw/master/CustomerSupplier.png) 現實世界事件*Order Accepted*的發生會導致每個消費限界上下文發布一個網域事件： *InvoiceOrderAccepted*和*DeliveryOrderAccepted* 。每個領域事件都包含消費上下文所請求的資料。 我不想討論這兩種選擇的優缺點。我只是想強調一下，您可以自由選擇領域事件的數量及其有效負載。 這是您不應低估的巨大優勢，因為您可以決定如何發展有界上下文的 API，而不必致力於事件溯源所需的事件。 結論 == 向外界公開持久性細節是一種眾所周知的反模式。在談論持久性時，我們首先想到的是資料庫表，但我解釋了為什麼用於事件來源的事件只是持久性資料的另一種方式。因此，暴露這些事件也是一種反模式。 {% 推特 784691906005635072 %} 如果以適當的（本地）方式使用事件溯源，它會非常強大。乍一看，它似乎是事件驅動架構的靈丹妙藥，但如果您深入研究，您會意識到它可能會引導您進入緊密耦合（分散式）系統……當然，這不是您的目標。 參考 == 除了我的個人經驗之外，我還從不同的摘要和會議演講中獲得了許多靈感。我想重點介紹 Eberhard Wolff 的演講《*基於事件的架構以及使用 Kafka 和 Atom 的實現》* 。特別是[事件溯源](https://youtu.be/Ecg7lvvm8aU?t=1178)和[事件中有什麼？](https://youtu.be/Ecg7lvvm8aU?t=655)與本博文的上下文高度相關。我選擇的線上商店範例是受到這次演講的啟發。 如果您想獲取更多訊息，還可以查閱其他一些資源： - [領域事件與事件溯源，](https://www.innoq.com/en/blog/domain-events-versus-event-sourcing/)作者：Christian Stettler，部落格文章 - [關於事件溯源，他們沒有告訴您的事情](https://medium.com/@hugo.oliveira.rocha/what-they-dont-tell-you-about-event-sourcing-6afc23c69e9a)由 Hugo Rocha 撰寫，部落格文章 - [DDD、CQRS、事件溯源的十年（CQRS/ES 不是頂級架構），](https://youtu.be/LDW0QWie21s?t=1259)作者：Greg Young，會議演講 --- 原文出處：https://dev.to/olibutzki/why-event-sourcing-is-a-microservice-anti-pattern-3mcj

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使用 VS Code 在 JavaScript 專案中設定 ESLINT

*ESLINT* ：你有沒有想過ESLINT 是什麼，當我第一次聽說ESLINT 時，我很好奇它到底是怎麼回事，從那時起我就一直在我的專案中使用它，儘管一開始我錯誤地使用了它，那就是為什麼我發布這篇文章是為了讓人們能夠正確理解。但在深入探討之前，讓我先快速解釋一下什麼是 ESLINT 和 VS Code。 **ESLINT**是用於 Javascript 和 JSX 的可插入 linting 實用程序，它有助於發現可能的錯誤。 **VS Code**是頂級的開發編輯器之一，它由 Microsoft 開發和維護，它有助於提高生產力，並且還具有許多功能，我要強調的功能之一是擴充。擴充功能是 VS Code 中的外部套件，可讓您擴展編輯器的功能 你可以從他們的官方網站下載 VS Code [VS Code Download](https://code.visualstudio.com/) **注意：***我不會深入研究 VS Code。本文中有關 VS Code 的所有內容都只與 ESLINT 相關*。 **腳步**： - 建立一個 JavaScript 專案 - 在 VS Code 編輯器中安裝 eslint 作為擴展 - 使用 npm 將 eslint 安裝為全域包 - 在您的 javascript 專案中初始化 eslint - 修改專案中的 eslint 設定檔。 讓我們使用`npm init --yes`建立一個簡單的 javascript 專案 ![alt text](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/tebfsgkfr3k3h4bl7zvr.PNG "簡單的專案") 操作成功後，它將建立一個*package.json*文件，該文件將管理我們專案的所有配置。 讓我們嘗試在 VS Code 編輯器上安裝 ESLINT 擴充 ![alt text](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/9rmkgbk7nio6ravjm0rx.PNG "ESLINT安裝過程") 一旦我們在 VS Code 編輯器上安裝了 eslint 擴展，然後使用下面的程式碼透過 npm 將 eslint 安裝為全域包 ``` npm install eslint -g ``` 您需要在專案中初始化 eslint，以便可以利用 eslint 的強大功能。從您的根專案輸入以下程式碼來初始化 eslint ``` eslint --init ``` 在初始化期間 eslint 會問你一些問題，更像是設定你的設定檔。 - **您想如何使用 ESLint？** ``` * __To check syntax only__ => it helps you correct your syntax and make sure it conform to standard. ``` ``` * __To check syntax and find problems__ => to help you check for syntax correctness and also help to find any problems in your code base ``` ``` * __To check syntax, find problems, and enforce code style___ => to help you check for syntax, find problem and enforce style, enforcing style means to conforms to a particular coding standard such as Airbnb, Google and other Standard coding style. But I always go for the last option the one with syntax, find problems and enforce code style ``` - **您的專案使用什麼類型的模組？** ``` * __Javascript module (import/export)__ => if your project has babel installed then you definitely need to choose this option. If you are working on a project such as React, Vue, Angular e.t.c they all use babel so you need choose this option. ``` ``` * __CommonJS (require/exports)__ => this option is meant for commonJS that has nothing to do with babel, maybe your nodejs project and any other javascript project ``` - **您的專案使用哪個框架？** ``` * __React__ => if you are using react in/for your project then this option is for you ``` ``` * __Vue__ => if you are using Vue in/for your project then this option is for you ``` ``` * __None of these__ => if you are using neither React or Vue in your project choose this option ``` - **你的程式碼在哪裡執行？** ``` * __Browser__ => if your project runs on browser e.g React, Angular, Vue e.t.c then go for this option ``` ``` * __Node__ => if your project is a node based then gladly choose this option ``` - **您希望如何為您的專案定義風格？** ``` * __Use a popular style guide__ => This allows you to choose from set of popular style such as Airbnb,Standard and Google style guide, it is advisable to choose this option in order for you to follow popular and most used style guide and i will be choosen this option in this post. ``` ``` * Answer questions about your style: _This is for custom style guide_ ``` ``` * Inspect your JavaScript file(s).: _custom style guide_ ``` - **您希望設定檔採用什麼格式？** ``` * __Javascript__ => whether you want your eslint config file to be in *.js* file ``` ``` * __YAML__ => whether you want your eslint config file to be in *.yaml* file ``` ``` * __JSON__ => whether you want your eslint config file to be in *.json* file ``` 您可以選擇此部分中的任何選項 選擇首選設定檔類型後，它將提示您安裝所有必要的依賴項。成功安裝所有必要的依賴項後，它將產生一個帶有“.eslintrc”.“js/json/yaml”的設定檔。 **如下所示的設定檔範例** ![alt text](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/sqyim5m8qoet5lx4bu8o.PNG "eslint設定檔鏡像") 下面是一個小動畫圖像，顯示 VS Code 如何與 eslint 配合使用來通知您 javascript 專案中的錯誤 ![alt text](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*udUEME0YgHCXqD4pjMxpUA.gif "eslint設定檔鏡像") **在專案中設定 ESLINT 規則** 在專案中定義 ESLINT 規則會告知 eslint 您要新增或刪除的規則類型。您可以在設定檔的規則部分修改/設定規則 要設定的規則範例是 ``` "rules" : { no-console: 0; no-empty: 0; no-irregular-whitespace:0; } ``` 您可以定義盡可能多的規則，您可以在其官方文件[ESLINT Rules Documentation](https://eslint.org/docs/rules/)上閱讀有關 ESLINT 規則的更多訊息 最後，我將向您展示如何將 eslint 連結到 javascript 專案編譯器/轉譯器 以下步驟 - 前往`package.json`文件，在文件的腳本段中加入以下內容 ``` script:{ "lint":"eslint" } ``` **注意：** *“lint”只是一個普通單詞，您可以使用任何您喜歡的單詞* 然後在你的根專案中你可以執行你的 linting 腳本 ``` npm run lint ``` > ESLINT 有助於提高工作效率，根據標準編寫程式碼，並在您的程式碼庫違反樣式指南規則時標記錯誤。透過這篇文章，您應該能夠將 ESLINT 整合到您的 Javascript 專案中。 --- 原文出處：https://dev.to/devdammak/setting-up-eslint-in-your-javascript-project-with-vs-code-2amf

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