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🔍 搜尋結果：docker

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🕸️ 2024 年我們將看到的 Web 開發趨勢 👀

隨著我們已經步入新的一年，現在是了解 2024 年 Web 開發趨勢開始受到關注的最佳時機。 回顧 2023 年以來的旋風式更新，以下是一些熱門話題的概述即將到來的一年。 ![戲法](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t8d7a35t3wvyu1ppj6xc.png) 返回自架 ---- ![噗](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3zlko5f6tojse2ypqq2w.jpg) 多年來，自架是網頁開發人員和公司託管其應用程式的最初和預設方式。開發人員必須更深入地了解 IIS、Nginx 或類似工具的內部工作原理才能託管其 Web 應用程式。隨後出現了雲端服務，與「自己動手做」的方法相比，雲端服務的出現使部署變得輕而易舉。不再有伺服器維護的惡夢，對吧？ 與「標準」自託管解決方案相比，更便宜、更方便的雲端部署意味著在其他地方更容易學習和維護部署。畢竟，你必須擁有一台伺服器，維護它、更新它、解決錯誤等。在生產環境中執行」開始出現就像過去的事情一樣。 但是，這還不足以取代僅將應用程式傳送到某些外部提供者的便利性。不必被迫學習太多有關網路、管理和虛擬機器處理的便利性仍然不存在。更便宜的家庭伺服器的興起，使用網路附加儲存（NAS）及其廣泛的選項，使得處理輕量級使用的自託管需求變得更加容易。我們現在擁有 Proxmox 和 Portainer 等工具，它們使自架您自己的 Docker 容器變得輕而易舉。我們甚至看到 DHH（他是 Ruby on Rails 等產品的建立者）公司[完全轉向](https://world.hey.com/dhh/why-we-re-leaving-the-cloud-654b47e0)自託管模式，這引發了一場大爭論。 重回自有伺服器 ----- ![伺服器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xjxxcr4n3kjlhh72ikvn.png) 在 React 的世界中，有一種強烈的推動力將伺服器作為渲染應用程式的方式。 [React Server Components](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/rendering/server-components)主要透過 Next.js 帶頭，儘管是一項非常新技術，但在公眾討論中獲得了很大的空間。這些工具正在攪局——一些開發人員認為它們具有開創性，而另一些開發人員則認為它們只是重新發明輪子。無論如何，承諾是更快的頁面加載、更少的客戶端程式碼和更流暢的開發體驗。 React 元件可以在伺服器上專門執行和渲染 React 程式碼，這應該會帶來一些好處，例如更快的頁面載入、更少的發送到客戶端的程式碼以及更好的開發人員體驗。 DX 的一大優點是直接從元件本身安全地存取資料庫層，而不需要 API。 [HTMX](https://htmx.org/)是另一個因其伺服器優先的資料渲染方法而受到歡迎的程式庫，儘管它正在尋求一種更簡單的方法來吸引開發人員。 重回 SPA ------ ![水療圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uugl165hh4465tekfn6g.png) 等等，這不是有點矛盾嗎？雖然伺服器端渲染正在蓬勃發展，但也有一個堅實的陣營正在完善優秀的單頁應用程式 (SPA) 方法。主要原因是我們在嘗試伺服器優先方法方面走得太遠，以至於我們忘記了並非所有應用程式都應該駐留在伺服器上。有些可能是高度動態的，帶有大量複雜的用戶端驗證，或者您只是想將舊的 Create-React-App 架構遷移到 Vite。 順便說一句，如果您想知道 SPA 到底是什麼以及我什麼時候應該使用它而不是 React 伺服器元件，請讓我快速解釋一下。單頁應用程式 (SPA) 是一種 Web 應用程式，它最初僅加載單個 Web 文件，然後動態更新同一頁面上的內容，而無需重新加載整個頁面。 SPA 透過重寫現有網頁而不是從伺服器載入全新頁面來與使用者互動。 Remix SPA 模式是較新的 SPA 方法的範例之一。它使用 Vite 建立基本上是 React Router 和 Vite 的設置，並具有附加的 Remix 特定功能，例如基於文件的路由等。 利用 Vite 為使用者提供 SPA 體驗的 React 框架的另一個例子是[Wasp——一個針對 React 和 Node.js 的全端框架，大大減少了樣板檔案](https://github.com/wasp-lang/wasp)。儘管它是一個全端框架，但它專注於使用 Node.js 伺服器部署客戶端 React 應用程式的標準化方法，以盡可能實現可移植。透過這種方法，您幾乎可以在任何地方部署您的應用程式，也可以自行託管它，這也是我們之前在本文中提到的一件事。 ![OpenSaaS 橫幅](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pzwgvd7wm3i04gia4zrk.png) 為了更快啟動，它還具有[Open SaaS - 一個適用於 React 和 Node.js 的 100% 免費開源樣板啟動器](https://github.com/wasp-lang/open-saas)。只需克隆它，即可獲得具有身份驗證、計費、開放 AI API、用戶儀表板等功能的工作應用程式！ ### 覺得這篇文章有用嗎？ 我們在[Wasp](https://wasp.sh/)正在努力建立這樣的內容，更不用說建立一個現代的開源 React/NodeJS 框架了。 表達您支援的最簡單方法就是為 Wasp 儲存庫加註星標！ 🐝 但如果您可以查看[儲存庫](https://github.com/wasp-lang/wasp)（用於貢獻，或只是測試產品），我們將不勝感激。點擊下面的按鈕給黃蜂星一顆星並表示您的支持！ ![wasp_arnie_handshake](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/axqiv01tl1pha9ougp21.gif) https://github.com/wasp-lang/wasp ⭐️ 感謝您的支持 💪 低級語言的興起 ------- ![銹病](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/61wil1pr8jfv72p17hec.png) 暫時離開 JavaScript 的世界，我們發現許多低階語言進入主流的例子，尤其是在 JavaScript 工具方面。這一趨勢在過去幾年中已經開始，並且應該會持續到 2024 年及以後。當 JavaScript 生態系統開始蓬勃發展時，出現了許多使用 JavaScript 建立的出色工具，這使得開發人員可以更輕鬆地為它們做出貢獻，並允許他們建立自己的插件並根據自己的喜好進行自訂。 我們應該對此感到興奮的一個重要原因是，與基於 JS 的工具相比，這些工具為開發人員帶來的效能。 SWC（Speedy Web Compiler）和 Turbopack（Vercel 自稱為 Webpack 的繼承者）等工具都是用 Rust 建構的。另一方面，Bun，它是一個帶有 Zig 的一體化 JavaScript 工具包。它不僅使用戶能夠將其用作預設的 JavaScript 執行時，還可以用作捆綁器、測試執行器和與 Node.js 相容的套件管理器。很棒的是，許多新工具不會消除與預先存在的概念的兼容性，這使得轉換相對容易。 結論 -- 與所有事情一樣，我們應該對所有預測和潛在趨勢持保留態度。人們很容易被當今不斷出現的新技術和工具的炒作沖昏頭。如果你仔細閱讀這篇文章，你可能會想「好吧，人工智慧在哪裡？」。我故意不包含任何基於人工智慧的預測，以提高人們對行業中被忽視的其他酷發展和趨勢的認識。 您如何看待這些趨勢？你也注意到他們了嗎？或者更好，自己做一些這樣的事情？請在下面的評論部分告訴我們並分享您的意見！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/web-development-trends-we-will-see-in-2024-55pi

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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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我用新的程式語言微調了我的模型。你也可以做到！ 🚀

我使用 OpenAI ChatGPT-4 一段時間了。 對此我沒什麼好說的。 但有時，這還不夠。 在[Winglang](https://github.com/winglang/wing)中，我們希望使用 OpenAI 和 ChatGPT-4 根據我們的文件回答人們的問題。 您的選擇是： - 使用[OpenAI 助理](https://platform.openai.com/docs/assistants/overview?context=with-streaming)或任何其他基於向量的資料庫 (RAG)。由於 Wing 看起來像 JS，所以效果很好，但仍然有很多錯誤。 - 將整個文件傳遞到上下文視窗的成本非常高。 很快，我們意識到這是行不通的。 是時候舉辦我們自己的法學碩士課程了。 ![問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o9x9ng6feh6x739djcb0.gif) --- 您的 LLM 資料集 ========== 在訓練模型之前，我們需要建立用於訓練模型的資料。在我們的例子中，是 Winglang 文件。我會做一些非常簡單的事情。 1. 從網站地圖中提取所有 URL，設定 GET 請求並收集內容。 2. 解析它；我們希望將所有 HTML 轉換為可讀內容。 3. 使用 ChatGPT 4 執行它，將內容轉換為 CSV 作為資料集。 它應該是這樣的： ![法學碩士資料集](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e2xq8lm4b31k8pop4gmc.png) 完成後，儲存包含一列名為`text`的 CSV 並新增問題和答案。我們稍後會用到它。它應該看起來像這樣： ``` text <s>[INST]How to define a variable in Winglang[/INST] let a = 'Hello';</s> <s>[INST]How to create a new lambda[/INST] bring cloud; let func = new cloud.Function(inflight () => { log('Hello from the cloud!'); });</s> ``` 將其保存在電腦上名為`data`新資料夾中。 --- Autotrain，您的模型 ============== 我的電腦很弱，所以我決定使用更小的模型 - 7b 參數： `mistralai/Mistral-7B-v0.1` 訓練模型的方法有數百萬種。我們將使用 Huggingface Autotrain。我們將使用他們的 CLI，而不執行任何 Python 程式碼🚀 當您使用 Huggingface 的 Autotrain 時，您可以在電腦上訓練它（這裡是我的方法）或在他們的伺服器上訓練它（付費）並訓練更大的模型。 我的舊 Macbook Pro M1 2021 沒有 GPU。 讓我們安裝自動訓練。 ``` pip install -U autotrain-advanced autotrain setup > setup_logs.txt ``` 然後，我們需要做的就是執行 autotrain 指令： ``` autotrain llm \ --train \ --model "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2" \ --project-name "autotrain-wing" \ --data-path data/ \ --text-column text \ --lr "0.0002" \ --batch-size "1" \ --epochs "3" \ --block-size "1024" \ --warmup-ratio "0.1" \ --lora-r "16" \ --lora-alpha "32" \ --lora-dropout "0.05" \ --weight-decay "0.01" \ --gradient-accumulation "4" \ --quantization "int4" \ --mixed-precision "fp16" \ --peft ``` 完成後，您將擁有一個名為“autotrain-wing”的新目錄，其中包含新的微調模型🚀 --- 玩模型 --- 要使用模型，請先執行： ``` pip install transformers torch ``` 完成後，使用以下程式碼建立一個名為 invoke.py 的新 Python 檔案： ``` from transformers import pipeline # Path to your local model directory model_path = "./autotrain-wing" # Load the model and tokenizer from the local directory classifier = pipeline("text-classification", model=model_path, tokenizer=model_path) # Example text to classify text = "Example text to classify" result = classifier(text) print(result) ``` 然後您可以透過執行 CLI 命令來執行它： ``` python invoke.py ``` 你就完成了🚀 --- 繼續攻讀法學碩士 -------- 我仍在學習法學碩士。 我意識到的一件事是追蹤模型的變化並不容易。 你不能真正將它與 Git 一起使用，因為模型可以達到非常大的大小 &gt; 100 GB；這沒有多大意義——git 不能很好地處理它。 更好的方法是使用名為[KitOps 的](https://github.com/jozu-ai/kitops/)工具。 我認為它很快就會成為法學碩士世界的標準，所以請確保你給這個庫加註星標，以便以後可以使用它。 1. 下載最新的[KitOps 版本](https://github.com/jozu-ai/kitops/releases/tag/v0.1.3)並[安裝它](https://kitops.ml/docs/cli/installation.html)。 2. 轉到模型資料夾並執行命令來打包您的 LLM： ``` kit pack . ``` 3. 您也可以透過執行將其推送到 Docker hub ``` kit pack . -t [your registry address]/[your repository name]/mymodelkit:latest ``` > 💡 要了解如何使用 DockerHub，[請檢查此](https://kitops.ml/docs/quick-start.html) {% cta https://github.com/jozu-ai/kitops %}⭐️ Star KitOps，以便您稍後可以再次找到它⭐️{% endcta %} [![星庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/362tc5831i5ozbsau2o3.png)](https://github.com/jozu-ai/kitops) --- 我建立了一個新的 YouTube 頻道，主要是關於開源行銷:) （例如如何獲得星星、叉子和客戶端） 如果您對此感興趣，請隨時在這裡訂閱： https://www.youtube.com/@nevo-david?sub\_confirmation=1 --- 原文出處：https://dev.to/github20k/i-fine-tuned-my-model-on-a-new-programming-language-you-can-do-it-too-449

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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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🥇第一個讓你視覺化你的 React/NodeJS 應用程式的框架🤯

視覺化獎品 ===== 想像一下，您正在開發全端應用程式，並且想要實作一項新功能。這是一個複雜的過程，因此您拿出筆和紙，或轉到[tldraw](https://www.tldraw.com/) ，並開始繪製應用程式目前的樣子的圖表，從資料庫到伺服器，再到客戶端。 但是，如果您有一個**工具可以為您可視化整個全端應用程式，**那該有多酷？如果該工具有潛力做更偉大的事情，例如立即為您在整個堆疊中加入有用的功能，或者與人工智慧和大型語言模型配合用於程式碼生成，會怎麼樣？ 嗯，這個想法已經成為現實，它被稱為`wasp studio` 。在這裡查看： {% 嵌入 https://youtu.be/SIAhAvDEoMw %} 黃蜂工作室是這個名字 ========== 首先， [Wasp 是一個具有超能力的全端 React、NodeJS 和 Prisma 框架](https://github.com/wasp-lang/wasp)。它[在 GitHub 上的星數剛剛突破 10,000 個](https://github.com/wasp-lang/wasp)，並已被用來建立超過 50,000 個專案。 為什麼它很特別？它使用設定檔和自己的編譯器來為您管理一系列功能，例如身份驗證、cron 作業、路由和電子郵件發送，為您節省大量時間並讓您專注於有趣的事情。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ugko7ycnjkfwwuool3vj.png) [Wasp 的中央設定檔](https://wasp-lang.dev/docs)（充當應用程式的一組指令）和編譯器的組合還允許 Wasp 透過單行命令為您執行一系列複雜且有趣的任務，例如： - 全端部署 → `wasp deploy` - 使用 Docker 啟動開發資料庫 → `wasp start db` - 建立整個範例應用程式，例如 SaaS 入門 → `wasp new` - 為您提供整個全端應用程式的視覺示意圖 → `wasp studio` 如果你想親自嘗試一下，你所要做的就是： 1. 使用`curl -sSL https://get.wasp-lang.dev/installer.sh | sh`[安裝Wasp](https://wasp-lang.dev/docs/quick-start) https://get.wasp-lang.dev/installer.sh | `curl -sSL https://get.wasp-lang.dev/installer.sh | sh` 2. 使用`wasp new -t todo-ts`在 TypeScript 中建立一個新的待辦事項應用程式 3. 然後要獲得下面螢幕截圖中的視覺化工具，請執行`wasp studio` ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l34peqp9t60ftu3d1g32.png) 讓我們快速分解一下我們在這裡看到的內容： - 中間藍色的主應用程式元件顯示了應用程式的名稱、我們正在使用的資料庫及其身份驗證方法 - 左邊的黃色實體向我們展示了我們定義的資料庫模型 - 最左邊的紅色和綠色的操作和查詢向我們展示了作用於資料庫實體的伺服器操作 - 右側的路由和頁面向我們展示了 React 元件所在的位置以及它們是否需要授權（以 🔒 表示） 如果您想知道更複雜的應用程式會是什麼樣子，以下是在[Open SaaS（我們的免費開源 SaaS 樣板啟動器）](https://OpenSaaS.sh)上執行時的樣子。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/scdj3khkybrk30579hij.png) 這樣做的好處是，我們可以概覽所有資料庫實體以及它們所依賴的伺服器功能（也稱為「操作」）。在上圖的左上角，您甚至會看到一個 cron 作業`dailyStatsJob` ，它每小時執行一次 ( `0 * * * *` )。 例如，這使得開發後端邏輯變得輕而易舉，特別是如果您不是經驗豐富的後端開發人員。考慮一下讓您到達那裡的程式碼就像這樣簡單： ``` job dailyStatsJob { executor: PgBoss, perform: { fn: import { calculateDailyStats } from "@src/calculateDailyStats" }, schedule: { cron: "0 * * * *" }, entities: [User, DailyStats, Logs, PageViewSource] } ``` 是的，這就是您在伺服器上取得非同步作業所需的全部內容。現在你的`calculateDailyStats`函數將每小時執行一次——不需要第三方服務🙂 這是派對把戲嗎！ ======== 好的。您可能會想，視覺化工具很酷，但它真的有用途嗎，還是只是一個不錯的「派對把戲」？老實說，*目前*這只是派對上的把戲。 但這是一個具有**很大潛力的**派對技巧。讓我解釋。 ![https://media2.giphy.com/media/WsNIwVzVEZKnhkEBc1/giphy.gif?cid=7941fdc6akodg2p40uvpuw0ocqn3b0ek94bpdjudqn428rc3&ep=v1_gifs_search&ct=gifm&rid;](https://media2.giphy.com/media/WsNIwVzVEZKnhkEBc1/giphy.gif?cid=7941fdc6akodg2p40uvpuw0ocqn3b0ek94bpdjudqn428rc3&ep=v1_gifs_search&rid=giphy.gif&ct=g) 當然，您可以以當前形式使用它來更好地了解您的應用程式，或者計劃一些新功能，但將來您將能夠使用它做更多事情，例如： - 只需點擊幾下即可新增新的身份驗證方法 - 透過伺服器操作快速搭建功能性客戶端元件 - 立即為您的整個應用程式新增新的全端功能，例如 Stripe 支付 - 與大型語言模型 (LLM) 輕鬆協作，即時產生功能！ 同樣，這一切都是可能的，因為中央設定檔充當了應用程式的一組「指令」。透過這個文件，Wasp 確實知道您的應用程式是如何建置的，因此它可以輕鬆地以視覺形式向您顯示您的應用程式。它還使您可以更輕鬆地以令人興奮的新方式建立應用程式的新部分。 看看下面 Wasp 設定檔中的另一個片段。這就是為您的網頁應用程式獲得全端身份驗證所需的一切！這是因為 Wasp 編譯器正在為您管理樣板程式碼。 ``` app todoVisualize { title: "todo-visualize", auth: { userEntity: User, methods: { usernameAndPassword: {}, google: {}, }, } } entity User {=psl id Int @id @default(autoincrement()) tasks Task[] psl=} ``` 一張圖值一千枚代幣 ========= 現在我們已經了解了 Wasp 的工作原理，接下來讓我們更深入地探討 Wasp 和`wasp studio`與 LLM 結合作為未來用例的潛力。 目前，人工智慧輔助程式碼產生的最大限制之一是上下文。現在，我們都知道LLM喜歡產生幻覺，[但他們的「記憶力」也很差](https://glazkov.com/2023/05/18/ai-developer-experience-asymptotes/)。因此，如果您試圖讓他們為您的應用程式建立功能，以確保新功能適用於您的應用程式，您必須不斷「提醒」他們應用程式的工作方式、結構和依賴項。 但是，透過 Wasp 的設定檔（本質上只是全端應用程式及其功能的更高層次抽象），我們為法學碩士提供了成功為手頭上的應用程式建立新功能所需的上下文。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xtk0u2g8cxtymf713om5.png) 這非常有效，因為我們不僅為 LLM 提供了所需的上下文，而且 Wasp 的編譯器還承擔了為我們編寫大部分樣板文件的責任（謝謝，朋友），為 LLM 提供了更簡單的任務的寫作，例如： - 修改Wasp設定檔 - 在伺服器上執行的函數 - 使用 Wasp 程式碼的 React 元件 從這個意義上說，法學碩士必須掌握的上下文要少得多，並且其糟糕的記憶力是可以原諒的，因為黃蜂是確保一切都很好地粘在一起的人！ 為了進一步說明這一點，讓我們再看看上面介紹的授權碼： ``` auth: { userEntity: User, methods: { usernameAndPassword: {}, google: {}, }, ``` 請考慮此程式碼在整個堆疊中提供身份驗證。因此，您不僅可以在伺服器上獲得為您產生和管理的所有身份驗證邏輯，還[可以在客戶端上獲得可供您使用的 UI 元件和身份驗證掛鉤](https://wasp-lang.dev/docs/auth/ui)！ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8agd8cch9vtnx9a85xyr.gif) 另一方面，如果沒有 Wasp 給我們的抽象，我們最終只能依靠 LLM，它的記憶力很差，容易產生幻覺，一遍又一遍地為我們編寫一堆樣板文件，如下圖所示的 JWT 中間件： ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1uywfi0ww42r0rntez05.png) 法學碩士非常擅長單獨編寫樣板程式碼、重複性任務。但期望他們將其作為有凝聚力的全端應用程式的一部分來完成，這意味著我們有更多的表面積來暴露可能的錯誤。 另一方面，對於 Wasp，**只需幾行程式碼**。如果人類寫起來很容易，那麼法學碩士也很容易寫。 順便說一句，這不僅為我們省去了很多麻煩，還可以為我們節省很多錢，因為[AI 生成的 Wasp 應用程式使用的令牌（即輸入和輸出文字）比同類工具少約 10-40 倍](https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/17/how-we-built-gpt-web-app-generator)，因此他們以一小部分的價格產生程式碼。 幫助計算機幫助我們 ========= 隨著技術的不斷改進，專業知識較少的用戶將更容易進行編程，因為更多的專業知識將嵌入我們的工具中。 但這意味著我們需要抽象，使我們人類能夠輕鬆地使用這些工具。 就像上面的 LLM 範例一樣，我們可以建立工具，讓人工智慧一遍又一遍地為我們編寫所有樣板文件，但問題是，當他們*可以*做其他更有用的事情時，我們*是否應該*讓他們這樣做？法學碩士擅長快速產生大量新想法。為什麼不建構讓人工智慧在這方面幫助我們的工具呢？ 這正是我們對`wasp studio`未來的規劃。一個視覺化介面，讓您在有或沒有法學碩士的幫助下拼湊應用程式的新功能，然後快速對這些不同的想法進行 A/B 測試。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=ERwtJtNQL28 %} 不僅如此，我們還可以使用一個抽象來與不太懂科技的使用者輕鬆協作。在這些工具的幫助下，甚至您的產品經理也可以從中獲得樂趣並開始建立新功能以供開發人員簽署。 Wasp 及其功能集的強大之處在於，我們獲得的程式碼對於人和機器來說都**更容易閱讀、除錯和維護**。與視覺化介面相結合，我們將能夠快速迭代整個堆疊中的新功能，將其用作我們自己的規劃和編排工具，或者作為更輕鬆地除錯和監督法學碩士可能為我們所做的工作的一種方式。 這是對 Web 開發未來的令人興奮的展望，這些新工具將帶來許多利用它們的新方法。 您認為像`wasp studio`這樣的工具有哪些使用方法？您能想像人工智慧與人類協作領域即將出現哪些其他發展嗎？請在下面的評論中告訴我們，感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/the-first-framework-that-lets-you-visualize-your-reactnodejs-app-1d63

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Supabase Storage：現在支持S3協議

Supabase Storage 現已正式成為 S3 相容儲存提供者。這是最受歡迎的功能之一，現已在公共 alpha 版本中提供。可斷點續傳上傳也從測試版過渡到普遍可用。 https://supabase.com/ga-week ⚡️ 了解有關 GA 週的更多資訊 [Supabase 儲存引擎](https://github.com/supabase/storage)是完全開源的，是為數不多的提供 3 種可互通協定來管理檔案的儲存解決方案之一： - [標準上傳](https://supabase.com/docs/guides/storage/uploads/standard-uploads)：上手簡單 - [斷點續傳](https://supabase.com/docs/guides/storage/uploads/resumable-uploads)：適用於大容量斷點續傳 - [S3 上傳](https://supabase.com/docs/guides/storage/s3/compatibility)：相容於多種工具 https://youtu.be/WvvGhcNeSPk S3相容性 ----- 我們始終努力在 Supabase 採用業界標準。支援標準使工作負載可移植，這是一個[關鍵的產品原則](https://supabase.com/docs/guides/getting-started/architecture#everything-is-portable)。 S3 API 無疑是一種儲存標準，我們正在讓各種經驗水平的開發人員都可以使用它。 S3 協定向後相容我們的其他 API。如果您已經透過我們的 REST 或 TUS API 使用存儲，現在您可以使用任何 S3 用戶端與您的儲存桶和檔案進行互動：使用 TUS 上傳、使用 REST 提供服務以及使用 S3 協定管理它們。 該協議適用於雲端、本地開發和自託管。[在我們的文件中](https://supabase.com/docs/guides/storage/s3/compatibility)查看 API 相容性 使用 Supabase S3 進行身份驗證 --------------------- 要使用 Supabase S3 進行身份驗證，您有 2 個選項： 1-**標準**`access_key`**和**`secret_key`憑證。您可以從[儲存設定頁面](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/storage)產生這些。這種身份驗證方法與支援S3協定的工具廣泛相容。它也只能*在伺服器端*使用，因為它提供對儲存資源的完全存取。 我們將在不久的將來加入可以存取特定儲存桶的範圍存取金鑰憑證。 2-**使用 RLS 的使用者範圍憑證**。這利用了所有 Supabase 服務中廣泛採用的概念：[行級安全性](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-deep-dive/auth-row-level-security)。它允許您透過將儲存操作範圍限定到特定的經過身份驗證的使用者或角色來與 S3 協定進行交互，同時尊重您現有的 RLS 策略。此方法是透過使用 S3 協定支援的會話令牌標頭來實現的。您可以在[文件](https://supabase.com/docs/guides/storage/s3/authentication#session-token)中找到有關如何使用會話令牌機制的更多資訊。 S3 相容集成 ------- 在 S3 協定的支援下，您現在可以透過提供一對可以隨時撤銷的憑證將 Supabase Storage 連接到許多第三方工具和服務。 您可以使用流行的工具進行備份和遷移，例如： - [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/s3/) ：官方 AWS CLI - [rclone](https://rclone.org/) ：用於管理雲端儲存上的檔案的命令列程式。 - [Cyberduck](https://cyberduck.io/) ：適用於 Mac 和 Windows 的雲端儲存瀏覽器。 - 以及任何其他 s3 相容工具。 ![工具範例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ore6ttqgo77d7jnv8k1d.png) 請[在此處](https://supabase.com/partners/integrations/cyberduck)查看我們的 Cyberduck 指南。 資料工程師的 S3 --------- S3 相容性為資料工程師提供了一個很好的原語。您可以將它與許多流行的工具一起使用： - ClickHouse 等資料倉儲 - 查詢引擎，如 DuckDB、Spark、Trino 和 Snowflake 外部表 - 資料載入器，例如 Fivetran 和 Airbyte 在此範例中，我們出色的資料分析師 Tyler 示範如何將 Parquet 檔案儲存在 Supabase Storage 中並使用 DuckDB 直接查詢它們： https://youtu.be/diL00ZZ-q50 S3 中的分段上傳 --------- 除了標準上傳和斷點續傳之外，我們現在還支援透過 S3 協定進行分段上傳。這使您可以透過並行上傳區塊來最大化上傳吞吐量，然後將區塊連接到最後。 斷點續傳已普遍可用 --------- 隨著[平台 GA 的發布](https://supabase.com/ga)，我們也很高興地宣布可斷點上傳也普遍可用。 可斷點上傳由[TUS 協定](https://tus.io/)提供支援。與啟迪團隊的密切合作，到達這裡的旅程非常有意義。大力讚揚 TUS 協議的維護者[@murderlon](https://github.com/Murderlon)和[@acconut](https://github.com/Acconut) ，感謝他們在開源方面的協作方式。 Supabase 貢獻了 TUS Spec 的 Node 實現的[一些高級功能，](https://github.com/tus/tus-node-server/pulls?q=is%3Apr+sort%3Aupdated-desc+author%3Afenos)包括[分散式鎖定](https://github.com/tus/tus-node-server/pull/514)、[最大檔案大小](https://github.com/tus/tus-node-server/pull/517)、[過期擴展](https://github.com/tus/tus-node-server/pull/513)和大量錯誤修復： ![bug修復](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/u6psgtxi00cv8e2sdfe8.png) 這些功能對於 Supabase 至關重要，並且由於[TUS 節點伺服器](https://github.com/tus/tus-node-server)是開源的，因此它們也可供您使用。這是另一個核心原則：只要有可能，[我們就會使用和支援現有工具，](https://supabase.com/docs/guides/getting-started/architecture#support-existing-tools)而不是從頭開始開發。 - **跨儲存桶傳輸**：我們新增了跨儲存桶複製和移動物件的功能，而以前您只能在同一個 Supabase 儲存桶中執行這些操作。 - **標準化錯誤程式碼**：錯誤程式碼現已在整個儲存伺服器上標準化，現在可以更輕鬆地針對特定錯誤進行邏輯分支。您可以[在此處](https://supabase.com/docs/guides/storage/debugging/error-codes)找到錯誤程式碼清單。 - **多租戶遷移**：我們對所有租戶中執行的遷移進行了重大改進。這減少了整個佇列的遷移錯誤，並使我們能夠以非同步方式執行長時間執行的遷移。請繼續關注包含更多詳細資訊的單獨部落格文章。 - **解耦依賴**：儲存與其他 Supabase 產品完全解耦，這意味著您可以將儲存作為獨立服務執行。開始使用這個[docker-compose 檔案](https://github.com/supabase/storage/blob/master/docker-compose.yml)。 入門 -- - [在我們的文件中](https://supabase.com/docs/guides/storage/s3/compatibility)查看 S3 API 相容性 - 了解[S3 身份驗證](https://supabase.com/docs/guides/storage/s3/authentication) - 嘗試使用 Cyberduck 進行 S3：遵循我們的[整合指南](https://supabase.com/partners/integrations/cyberduck) - 嘗試使用 DuckDB 進行 S3：按照[YouTube 上的](https://www.youtube.com/watch?v=diL00ZZ-q50)指南進行操作 **更多關於 GA 週的訊息** - [斯帕巴斯威夫特](https://supabase.com/blog/supabase-swift) - [AWS Marketplace 上的 Supabase](https://supabase.com/blog/supabase-aws-marketplace) - [Supabase 開源黑客馬拉松 2024](https://supabase.com/blog/supabase-oss-hackathon) - [Supabase引導程式](https://supabase.com/blog/supabase-bootstrap) - [分支現已公開](https://supabase.com/blog/branching-publicly-available) --- 原文出處：https://dev.to/supabase/supabase-storage-now-supports-the-s3-protocol-3479

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30 多個應用程式創意以及完整的源程式碼

這是科技進步的令人興奮的時刻。 作為開發人員，我們所有人都需要從事可以產生收入或幫助建立我們聲譽的副業專案。 今天，我們將介紹 10 個令人興奮的專案，並發現使用每個專案建立的 3-4 個流行應用程式。總共有 30 多個專案，提供程式碼存取供您學習。 這些將讓您編碼一段時間，所以讓我們開始吧！ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4fhpnyrvncqsbultjfk9.gif) --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/769q31e3wi56efcmkx1s.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。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p8i6roafbjxvds26fl35.gif) {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ### 🎯 使用 CopilotKit 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 CopilotKit 建立許多創新應用程式，所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式！ ### ✅ [人工智慧驅動的部落格平台](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp)。 ![部落格平台](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b89eub6whw7kxzbyw1dl.png) 您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `Langchain` 、 `Supabase`和`CopilotKit`來建立這個令人驚嘆的應用程式。 LangChain &amp; Tavily 用於網路搜尋人工智慧代理，Supabase 用於儲存和檢索部落格平台文章資料，而 CopilotKit 用於將人工智慧整合到應用程式中。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog)。 ### ✅ [文字到 Powerpoint 應用程式](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)。 您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`建立 Text to Powerpoint 應用程式。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅ [V0.dev 複製](https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb)。 ![v0](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pyutbegrv571lp3i6081.png) 如果您不熟悉，Vercel 的 V0 是一款人工智慧驅動的工具，可讓您根據提示產生 UI，以及許多其他有用的功能。 您可以使用`Next.js` 、 `GPT4`和`CopilotKit`建立 V0 的克隆。這篇文章名列前 7 名，總的來說，這是一個值得加入到您的作品集中的偉大專案。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)。 ### ✅[與您的履歷聊天](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)。 您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`來建立這個很棒的工具。 您不僅可以使用 ChatGPT 產生履歷，還可以將其匯出為 PDF，甚至可以透過與其對話來進一步改進它。多酷啊，對吧:) 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder)。 --- 2. [Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite) - 減少後端的麻煩。 -------------------------------------------------------------- ![應用程式寫入](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8x568uz21seyygw6b72z.png) ![帶有 appwrite 的 sdk 列表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cp7k8qnamsluto7eifpl.png) Appwrite 的開源平台可讓您將身份驗證、資料庫、函數和儲存體新增至您的產品中，並建立任何規模的任何應用程式、擁有您的資料並使用您喜歡的編碼語言和工具。 類似的選項是supabase，但儘管它們有相似之處，但它們在幾個方面有很大不同。 Restack 非常漂亮地涵蓋了[Appwrite 與 Supabase](https://www.restack.io/docs/supabase-knowledge-supabase-vs-appwrite) 。一探究竟！ 他們有很好的貢獻指南，甚至不厭其煩地詳細解釋架構。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install appwrite ``` 您可以像這樣建立一個登入元件。 ``` "use client"; import { useState } from "react"; import { account, ID } from "./appwrite"; const LoginPage = () => { const [loggedInUser, setLoggedInUser] = useState(null); const [email, setEmail] = useState(""); const [password, setPassword] = useState(""); const [name, setName] = useState(""); const login = async (email, password) => { const session = await account.createEmailSession(email, password); setLoggedInUser(await account.get()); }; const register = async () => { await account.create(ID.unique(), email, password, name); login(email, password); }; const logout = async () => { await account.deleteSession("current"); setLoggedInUser(null); }; if (loggedInUser) { return ( <div> <p>Logged in as {loggedInUser.name}</p> <button type="button" onClick={logout}> Logout </button> </div> ); } return ( <div> <p>Not logged in</p> <form> <input type="email" placeholder="Email" value={email} onChange={(e) => setEmail(e.target.value)} /> <input type="password" placeholder="Password" value={password} onChange={(e) => setPassword(e.target.value)} /> <input type="text" placeholder="Name" value={name} onChange={(e) => setName(e.target.value)} /> <button type="button" onClick={() => login(email, password)}> Login </button> <button type="button" onClick={register}> Register </button> </form> </div> ); }; export default LoginPage; ``` 您可以閱讀[文件](https://appwrite.io/docs)。 Appwrite 可以非常輕鬆地建立具有開箱即用的擴充功能的可擴展後端應用程式。 Appwrite 最近推出的「Init」發布了一些令人興奮的功能。對於我們可以用 init 做什麼，我並沒有達到 100% 的標準，所以請發表評論讓我們了解更多資訊。 它有一些很酷的功能，對於將我們的應用程式提升到一個新的水平非常有用。好奇心超載：D ![熱](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yflpzhvz7h0shs0dsrp8.png) 我很高興它可以連接到 Twilio、Vonage 和 Mailgun。更多選擇意味著更好的產品。 Appwrite 在 GitHub 上擁有 40k+ Stars，並且發布了`v1.5`版本。 {% cta https://github.com/appwrite/appwrite %} Star Appwrite ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Appwrite 建立的熱門應用程式。 Appwrite 非常受歡迎，尤其是因為它的易用性。這些是一些很酷的專案，您可以從中獲得靈感。 ### ✅ [FoodMagic](https://github.com/Sameerkash/FoodMagic) - 擴增實境食品應用程式。 ![食物魔法](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/verpfy365uzrdyhopgdu.png) FoodMagic 是使用擴增實境和令人驚嘆的使用者介面的獨特食品配送服務。 它是使用`Appwrite`和 Flutter 建立的。 涉及 Appwrite 函數、資料庫、儲存和更多概念，因此您可以使用它學到很多東西。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅[回購評級員](https://github.com/EddieHubCommunity/RepoRater)。 此專案可讓您從開發者體驗 (DX) 的角度對 GitHub 儲存庫進行評分。 它是使用`Appwrite` 、 `Headless UI (React)` 、 `Next.js`和`Tailwind CSS`建立的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)並查看[即時執行情況](https://repo-rater.eddiehub.io/)。 ### ✅ [Twitter 克隆](https://www.youtube.com/watch?v=njLEDvoDjtk)- FreeCodeCamp (YouTube)。 它具有各種功能，例如使用電子郵件和密碼註冊和登入、發送文字、圖像和連結、辨識和儲存主題標籤、顯示推文、喜歡推文、轉發、評論/回應、關注用戶、搜尋用戶、顯示追蹤者、追蹤和最近的推文、編輯用戶個人資料、顯示帶有特定主題標籤的推文以及名為「Twitter Blue」的高級功能。 講師還實現了一個通知選項卡，當有人回覆您、追蹤您、喜歡您的推文或轉發時，該選項卡將顯示通知。在本教程結束時，您將擁有一個功能齊全的 Twitter 克隆，您可以對其進行進一步自訂和改進。意味著一切:) 他使用過`Flutter` 、 `Appwrite`和`Riverpod` ，並且教學超過 9 個小時，所以這是一個很長的教學。 ### ✅ [Dart 線上編譯器](https://github.com/aadarshadhakalg/Dart-Playground) ![飛鏢編譯器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pfazlnc0j33nrlybsngr.png) 一個應用程式，用戶可以編寫和執行小型 dart 程序，而無需在系統中安裝 dart SDK。該應用程式使用 Appwrite 函數來執行 dart 程式碼。 它是使用`Appwrite`和`Flutter`建構的。 這使用了 Appwrite Auth、函數和資料庫來進行工作。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/aadarshadhakalg/Dart-Playground)。 --- 3.[重新發送](https://github.com/resend)- 為開發人員提供的電子郵件 API。 ------------------------------------------------------ ![重發](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x3auhh3hbxjmmzehe5v0.png) 您可以使用 React 建立和傳送電子郵件。 2023 年最受炒作的產品之一。 他們提供了大量的 SDK 選項，因此您不必從您首選的技術堆疊進行切換。 ![開發工具包](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1e8qmaxzk00t7etu4f0z.png) Resend 非常值得信賴，許多公司（例如 Payload 和 Dub）都使用它。您可以看到[客戶](https://resend.com/customers)清單。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @react-email/components -E ``` 這是將其與 next.js 專案整合的方法。 ``` import { EmailTemplate } from '@/components/email-template'; import { Resend } from 'resend'; const resend = new Resend(process.env.RESEND_API_KEY); export async function POST() { const { data, error } = await resend.emails.send({ from: '[email protected]', to: '[email protected]', subject: 'Hello world', react: EmailTemplate({ firstName: 'John' }), }); if (error) { return Response.json({ error }); } return Response.json(data); } ``` 您可以閱讀[文件](https://resend.com/docs/introduction)。 ![重發](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rer9ym187e4i9l11afkg.png) 如果您是教學人員，我推薦 YouTube 上的這個[播放清單系列](https://www.youtube.com/playlist?list=PL8HkCX2C5h0VVXsgSXtj2KXpoPATnMFeF)，它涵蓋了大部分內容並且易於理解。 基本理念是一個簡單、優雅的介面，使您能夠在幾分鐘內開始發送電子郵件。它可以透過適用於您最喜歡的程式語言的 SDK 直接融入您的程式碼中。 出於顯而易見的原因，React email 在 GitHub 上擁有最高的星數（12k+），並且超過 5000 名開發人員在他們的應用程式中使用它。 {% cta https://github.com/resend %} 星標重新發送 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用重新發送發送電子郵件的熱門應用程式。 讓我們看看一些使用重新發送來發送電子郵件的應用程式。 ### ✅ [gitroom](https://github.com/gitroomhq/gitroom) 。 提前安排所有社群媒體貼文和文章。您也可以與其他團隊成員合作交換或購買貼文。 它是使用`NX (Monorepo)` 、 `NextJS (React)` 、 `NestJS` 、 `Prisma (Default to PostgreSQL)` 、 `Redis`和`Resend`建構的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/gitroomhq/gitroom)和[網站](https://gitroom.com/)。 Gitroom 在 GitHub 上有 3k+ Stars。 ### ✅[任何郵件](https://github.com/anymail/django-anymail)。 Anymail 可讓您使用您選擇的交易電子郵件服務提供者 (ESP) 在 Django 中傳送和接收電子郵件。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/anymail/django-anymail)和[網站](https://anymail.dev/en/stable/)。他們在 GitHub 上有超過 1,500 個 Stars，並且正在發布 v10 版本。 ### ✅[徽章](https://github.com/projectx-codehagen/Badget)。 ![徽章](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xmfd2wzpfj0c0qmxkt22.png) Badget 旨在透過使用者友善的介面和強大的後端來簡化財務管理。 它是使用`Next.js 14` 、 `Turborepo` 、 `Drizzle ORM` 、 `Planetscale` 、 `Clerk` 、 `Resend` 、 `React Email` 、 `Shadcn/ui`和`Stripe`建置的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/projectx-codehagen/Badget)。 這個專案很快就會在 GitHub 上達到 2k Stars。 --- 4. [Shadcn UI](https://ui.shadcn.com/docs) - 您可以將其複製並貼上到應用程式中的元件。 ----------------------------------------------------------------- ![shadcn使用者介面](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0xhp1p50dd3b51weao3b.png) 這個開源專案無需介紹。 由於其簡單性、自訂選項和靈活性，它一推出就受到了熱烈歡迎。 然而，我確實同意它並不像看起來那麼簡單，特別是如果您不熟悉它的語法和結構。 開始使用以下命令（Next.js 應用程式）。 ``` npx shadcn-ui@latest init ``` 其餘的將自動完成，您可以匯入[元件](https://ui.shadcn.com/docs/components/accordion)並相應地使用它們。 您可以根據您使用的框架閱讀[文件](https://ui.shadcn.com/docs)和[安裝指南](https://ui.shadcn.com/docs/installation)。 Shadcn UI 在 GitHub 上擁有超過 55,000 顆星，並被超過 3,000 名開發者使用。 {% cta https://ui.shadcn.com/docs %} Star Shadcn UI ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Shadcn UI 建立的熱門應用程式。 我不會介紹非常簡單的專案，所以不用擔心。 ### ✅ [10000+ shadcn/ui 主題](https://github.com/jln13x/ui.jln.dev/)。 ![10000+ 主題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ywbrkhizpjqogtrk7svm.png) 有了這個，您可以探索、保存、產生新主題，甚至對隨機主題進行投票。您可以使用的好專案之一。 使用者介面也很糟糕。 它是使用很多套件建構的，例如`react-query` 、 `Framer` 、 `Zod` ，當然還有`shadcn ui` 。 您可以查看[GitHub 儲存庫](https://github.com/jln13x/ui.jln.dev/)和[現場演示](https://ui.jln.dev/)。 它在 GitHub 上有 600 多個 Star。 ### ✅[開啟 v0](https://github.com/raidendotai/openv0) 。 ![開放v0](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rubuowp2oerrexy9adp1.png) 我正在報道 v0.dev 但意識到它不是開源的。 我不會放棄這個想法。 Openv0 是另一個使用 AI 產生 UI 元件的專案。元件產生是一個多通道管道 - 每個通道都是一個完全獨立的插件。 它支援 React、Next.js 和 Svelte 等前端框架。使用 Flowbite、NextUI 和 Shadcn 建置。 檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/raidendotai/openv0)並閱讀[安裝指南](https://github.com/raidendotai/openv0?tab=readme-ov-file#install)。 您也可以在[Replit](https://replit.com/@n-raidenai/openv0-react)上執行它。它在 GitHub 上有 3k+ Stars。 很多專案都使用Shadcn，請自行探索。 --- 5. [Buildship](https://buildship.com/) - 低程式碼視覺化後端建構器。 ------------------------------------------------------ ![建造船](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rzlrynz5xephv4t9layd.png) 對於您正在使用無程式碼應用程式建構器（FlutterFlow、Webflow、Framer、Adalo、Bubble、BravoStudio...）或前端框架（Next.js、React、Vue...）建立的應用程式，您需要一個後端來支援可擴展的 API、安全工作流程、自動化等。 BuildShip 為您提供了一種完全視覺化的方式，可以在易於使用的完全託管體驗中可擴展地建立這些後端任務。 這意味著您無需在雲端平台上爭論或部署事物或執行 DevOps。只需立即建造和發貨 🚀 他們甚至與 TypeSense 合作並且發展得非常快！ ![建造船](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6oc3rc713mjg9cwqj7d4.png) 我嘗試過Buildship，它很強大。 {% cta https://github.com/rowyio/buildship %} 明星建造 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Buildship 建立的熱門應用程式。 大多數資源都是影片，但值得一看。 YouTube 官方頻道上有很多教程，但以下是一些有趣的教程。 ### ✅[使用低程式碼和 AI 建立旅遊 WebApp](https://www.youtube.com/watch?v=Pj08uTOzNPQ) 。 ![旅行應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8c179msfljpnesbrf4vi.png) 它是使用`Buildship`和`Locofy`建構的。 Locofy.ai 用於從設計到應用程式前端的過渡，而 BuildShip.com 用於應用程式的後端。 它還計算實時距離和旅程成本。他們使用 Figma 來源進行設計。 ### ✅ [Telegram 上的人工智慧助理](https://www.youtube.com/watch?v=Pz1t1KCnrbs)。 您可以使用 OpenAI Assistant 和 BuildShip 建立智慧型 Telegram 機器人，而無需編碼。這將幫助您與資料聊天。看起來很令人興奮，對吧:) ### ✅ [AI YouTube 時間戳產生器](https://www.youtube.com/watch?v=7DkLUY6kfTg)。 ![時間戳生成器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b2wv0s9mz9wpuez4egee.png) 相信我，使用本教程您會學到很多東西。您可以查看開發人員上[未發布的有關自訂提示的帖子](https://dev.to/jamesmurdza/building-a-fcg-temp-slug-4578922?preview=4210cdff8fea25a8cd4d81363155c451b20e6484504a41fa0f0d992a272c21a3a707c0cb6ddac2f740234c032a02af5ce442841ad4033efc46424c84)。 您可以檢查[前端程式碼](https://github.com/jamesmurdza/timestamp-generator-app/)。 --- 6. [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 ``` 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/)。 另一個有用的事情是，Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。 ![太皮工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kc1umm5hcxes0ydbuspb.png) 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構，您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 Taipy 在 GitHub 上有 8k+ Stars，並且處於`v3`版本，因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Taipy 建立的熱門應用程式。 嘗試新技術通常很困難，但 Taipy 提供了 10 多個演示教程，其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。我們將看到開發人員建構的其他一些專案。 ### ✅[錢包方面](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE)。 ![錢包明智](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vva4tu9dxrz9fgaiavlb.png) WalletWise 就像是我們財務的友善幫手，幫助我們追蹤收入和支出。它使用 Gemini 進行交易，使用 Taipy 來了解支出。 對使用者的收入和支出進行分析，以數學方式顯示，並顯示 7 個做出更好、更明智的財務決策的提示。 它還具有視覺化工具，您可以在其中查看不同的標題，以了解有關您的支出的更多資訊。 就創造力而言，這是下面提到的所有內容中最好的。 ### ✅[人口普查](https://github.com/SusheelThapa/from_taipy_census)。 透過由 Taipy 提供支持的「人口普查」專案，將資料編織到動態視覺化中，揭開 2021 年尼泊爾的住房和人口故事。 這有很多選擇，所以如果您想用更少的錢學到更多，這是最好的選擇！ ### ✅[太皮象棋](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess)。 ![棋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xasxqldf7z1q5ie3r4nn.png) 所有應用程式中我最喜歡的一個，因為我喜歡國際象棋。哈哈！ 這是一個基於20,000盤棋的國際象棋視覺化工具。您可以查看所有比賽、他們參加的開局、對手、表現最好的開局以及最成功的開局。您可以查看資料的熱圖和圖表。 您還可以查看[Olympic Medals Taipy 應用程式](https://github.com/enarroied/Olympic-Medals-Taipy-App)，該應用程式提供了一個儀表板，其中包含有關奧運獎牌、 [Covid 儀表板](https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country)和[資料視覺化的](https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization)訊息。 --- 7. [xyflow](https://github.com/xyflow/xyflow) - 使用 React 建立基於節點的 UI。 -------------------------------------------------------------------- ![XY流](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yevpzvqpt3u6ahkqdrsl.png) XYFlow 是一個強大的開源程式庫，用於使用 React 或 Svelte 建立基於節點的 UI。它是一個單一的倉庫，提供[React Flow](https://reactflow.dev)和[Svelte Flow](https://svelteflow.dev) 。讓我們更多地了解可以使用 React flow 做什麼。 ![反應流](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8mzezlna4v4bx75z3omr.png) 您可以觀看此影片，在 60 秒內了解 React Flow。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=aUBWE41a900 %} 有些功能在專業模式下可用，但免費層中的功能足以形成一個非常互動的流程。 React 流程以 TypeScript 編寫並使用 Cypress 進行測試。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install reactflow ``` 以下介紹如何建立兩個節點（ `Hello`和`World` ，並透過邊連接。節點具有預先定義的初始位置以防止重疊，並且我們還應用樣式來確保有足夠的空間來渲染圖形。 ``` import ReactFlow, { Controls, Background } from 'reactflow'; import 'reactflow/dist/style.css'; const edges = [{ id: '1-2', source: '1', target: '2' }]; const nodes = [ { id: '1', data: { label: 'Hello' }, position: { x: 0, y: 0 }, type: 'input', }, { id: '2', data: { label: 'World' }, position: { x: 100, y: 100 }, }, ]; function Flow() { return ( <div style={{ height: '100%' }}> <ReactFlow nodes={nodes} edges={edges}> <Background /> <Controls /> </ReactFlow> </div> ); } export default Flow; ``` 這就是它的樣子。您還可以新增標籤、更改類型並使其具有互動性。 ![你好世界](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xzerdd3ng0vtnz5rbgau.png) 您可以在 React Flow 的 API 參考中查看[完整的選項清單](https://reactflow.dev/api-reference/react-flow)以及元件、鉤子和實用程式。 最好的部分是您還可以加入[自訂節點](https://reactflow.dev/learn/customization/custom-nodes)。在您的自訂節點中，您可以渲染您想要的一切。您可以定義多個來源和目標句柄並呈現表單輸入或圖表。您可以查看此[codesandbox](https://codesandbox.io/p/sandbox/pensive-field-z4kv3w?file=%2FApp.js&utm_medium=sandpack)作為範例。 您可以閱讀[文件](https://reactflow.dev/learn)並查看 Create React App、Next.js 和 Remix 的[範例 React Flow 應用程式](https://github.com/xyflow/react-flow-example-apps)。 React Flow 附帶了幾個額外的[插件](https://reactflow.dev/learn/concepts/plugin-components)元件，可以幫助您使用 Background、Minimap、Controls、Panel、NodeToolbar 和 NodeResizer 元件製作更高級的應用程式。 例如，您可能已經注意到許多網站的背景中有圓點，增強了美觀性。要實現此模式，您可以簡單地使用 React Flow 中的後台元件。 ``` import { Background } from 'reactflow'; <Background color="#ccc" variant={'dots'} /> // this will be under React Flow component. Just an example. ``` ![背景元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/en2tl17ef31nydaycw18.png) 如果您正在尋找一篇快速文章，我建議您查看 Webkid 的[React Flow - A Library for Rendering Interactive Graphs](https://webkid.io/blog/react-flow-node-based-graph-library/) 。 React Flow 由 Webkid 開發和維護。 它在 GitHub 上有超過 19k 顆星星，並且在`v11.10.4`上顯示它們正在不斷改進，npm 套件每週下載量超過 40 萬次。您可以輕鬆使用的最佳專案之一。 ![統計資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o99csz9epqmai3ixt859.png) {% cta https://github.com/xyflow/xyflow %} 星 xyflow ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 React Flow 建立的熱門應用程式。 很多公司都使用 React flow，例如 Zapier 和 Stripe。夠可信，可以使用。我不會介紹使用 Svelte Flow 製作的應用程式，因為 React 更受歡迎。 ### ✅[條紋文件](https://docs.stripe.com/payments/checkout/how-checkout-works#lifecycle)。 ![條紋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/crma9z46y0u2m5p3z9wa.png) Stripe 使用它，特別是在展示結帳的工作原理時。 您可以閱讀[完整的文件](https://stripe.com/docs)。 ### ✅[著色蛙](https://shaderfrog.com/2/editor/cln84z4950000pan66v5fcunv)。 ![著色蛙](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4ri9aw9vynoiflkbvclq.png) 我選擇這個是因為這個專案很酷。 ### ✅ [類型](https://www.typeform.com/help/a/use-the-logic-map-to-add-logic-to-your-forms-5514792640916/)。 ![打字機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/48gc4m8ewm4j65luuavs.png) Typeform 使用它來展示如何使用邏輯圖為表單新增邏輯。 您也可以發現它被用於[FlowwiseAI](https://flowiseai.com/)和[Doubleloop](https://app.doubleloop.app/strategy/2236/map) 。想讓您知道，Supabase 是 GitHub 上 XYflow 的贊助商之一。 --- 8. [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) 。 {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 用 Pieces 建置的熱門應用程式。 由於它更像是一個工具，因此不會有那麼多專案，但開發人員仍然使用它來建立很棒的專案。 ### ✅[辦公桌夥伴](https://github.com/ayothekingg/deskbuddy)。 一個社區專案，可透過分析和 Copilot Conversation 幫助您了解、評估和改善您的編碼習慣。 使用的主要語言是 TypeScript。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/ayothekingg/deskbuddy)。 ### ✅ [CLI 代理](https://github.com/pieces-app/cli-agent)。 一個全面的命令列介面 (CLI) 工具，旨在與 Pieces OS 無縫互動。它提供了一系列功能，例如資產管理、應用程式互動以及與各種 Pieces OS 功能的整合。 使用的主要語言是Python。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pieces-app/cli-agent)。 ### ✅ [Streamlit 和碎片](https://github.com/pieces-app/pieces-copilot-streamlit-example)。 Pieces Copilot Streamlit Bot 是一款使用 Streamlit 建立的互動式聊天機器人應用程式，旨在為用戶提供無縫介面來即時提問和接收答案。 使用的主要語言是Python。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pieces-app/pieces-copilot-streamlit-example)。 --- 9. [Typesense](https://github.com/typesense/typesense) - 快速、容錯、記憶體中模糊搜尋引擎。 -------------------------------------------------------------------------- ![類型感](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4uc2r5owew7bkeckc81n.png) Typesense 是一款開源、容錯的搜尋引擎，針對即時（通常低於 50 毫秒）的即輸入即搜尋體驗和開發人員工作效率進行了最佳化。 如果您聽說過 ElasticSearch 或 Algolia，那麼考慮 Typesense 的一個好方法是，它是 Algolia 的開源替代品，解決了一些關鍵問題，並且是 ElasticSearch 的更易於使用、包含電池的替代品。 您可以在[Algolia vs ElasticSearch vs Meilsearch vs Typesense](https://typesense.org/typesense-vs-algolia-vs-elasticsearch-vs-meilisearch/)中對它們進行比較。 它是一個快速、容錯、內存中模糊搜尋引擎，用於建置令人愉快的搜尋體驗 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dj1dov237eyg662vqw6y.png) 您可以使用此指令安裝 Typesense 的 python 用戶端。 ``` pip install typesense ``` 根據文件，在這些情況下不應使用 Typesense。 A。 Typesense 不應用作主資料存儲，它存儲資料的唯一副本。 b. Typesense 通常不太適合搜尋應用程式日誌。 您可以閱讀[文件](https://typesense.org/docs/)和[安裝指南](https://github.com/typesense/typesense?tab=readme-ov-file#install)。 ![類型感](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bwf0c9jgjrju1xtrwfqv.png) 我建議您閱讀快速入門[指南](https://typesense.org/docs/guide/#quick-start)，該指南將逐步指導您如何安裝和建立搜尋 UI。他們還提供了高達 28M 的資料集的明確[基準測試](https://typesense.org/docs/overview/benchmarks.html#typesense-benchmarks)，以便您可以檢查將獲得的效能。 如果您更喜歡教程，那麼我建議您觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=kwtHOkf7Jdg)。您將獲得 Typesense 的概述，作者將向您展示端到端演示。 TypeSense 在 GitHub 上有 17k+ Stars，而且版本為 26，這真是太瘋狂了。它是使用 C++ 建構的。 {% cta https://github.com/typesense/typesense?tab=readme-ov-file %} 明星 Typesense ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Typesense 建立的熱門應用程式。 一些使用 Typesense 的現場演示和應用程式。 ### ✅ 現場示範。 他們還提供現場演示，展示 Typesense 在大型資料集上的實際應用，例如： - [從 Linux 核心搜尋 1M Git 提交訊息](linux-commits-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-linux-commits-search) - [從 MusicBrainz 搜尋 3200 萬首歌曲資料集](songs-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-songs-search) - [具有預先輸入功能的拼字檢查器，包含 333K 英文單字](spellcheck.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-spellcheck) - [從 OpenLibrary 搜尋 28M 圖書資料集](books-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-books-search) - [GeoSearch / 瀏覽體驗](airbnb-geosearch.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-airbnb-geosearch) - [電子商務瀏覽與搜尋體驗](https://ecommerce-store.typesense.org/)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-ecommerce-store) - [搜尋 2M 烹飪食譜](https://recipe-search.typesense.org/)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-recipe-search) 其他一些公司使用 Typesense 雲端來完成整個工作。 ![類型感知雲](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0kn37bf908emr04ahilo.png) 這些公司包括 Codecademy、Logitech、Buildship、n8n 和 Storipress CMS。 --- 10. [Payload](https://github.com/payloadcms/payload) - 建立未來網路的最快方式。 ------------------------------------------------------------------- ![有效負載](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h79j0zte5eo7n32639jy.png) 建立現代後端 + 管理 UI 的最佳方式。 Payload 沒有黑魔法，全是 TypeScript，並且完全開源，它既是一個應用程式框架，也是一個無頭 CMS。我全心全意欽佩的少數專案之一。 他們的網站擁有最乾淨的使用者介面之一，我看過 1000 多個網站，其中包括非常瘋狂的網站。快去看看吧！ ![有效負載客戶](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6ep8brjas1iaptifw97e.png) 您可以觀看這段 YouTube 影片，其中 James（聯合創始人）談論了 Payload CMS 簡介以及它如何縮小 Headless CMS 和應用程式框架之間的差距。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=In\_lFhzmbME %} 簡而言之，Payload 是一個無頭 CMS 和應用程式框架。它旨在為您的開發過程提供巨大的推動力，但重要的是，當您的應用程式變得更加複雜時，請不要妨礙您。 開始使用以下命令。 ``` npx create-payload-app@latest ``` 您可以閱讀 Payload 與普通 CMS 不同的完整[功能清單](https://github.com/payloadcms/payload?tab=readme-ov-file#-features)。 如果您是 next.js 的粉絲，我建議您閱讀[The Ultimate Guide To Use Next.js with Payload](https://payloadcms.com/blog/the-ultimate-guide-to-using-nextjs-with-payload) 。 您可以閱讀[文件](https://payloadcms.com/docs)和[安裝指南](https://payloadcms.com/docs/getting-started/installation)。 v3 beta 版本的有效負載也變得很困難，所以請密切注意。 Payload 在 GitHub 上擁有 19k+ Stars，並被 8k+ 開發者使用。 {% cta https://github.com/payloadcms/payload %} 明星有效負載 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Payload 的熱門應用程式 + 模板。 我們將看到可協助您將 Payload 用於特定用例的範本和應用程式。 ### ✅[混音和有效負載](https://github.com/payloadcms/remix-server) 帶有 Remix 和 Payload 的單聲道儲存庫範本。 這可以幫助您設定 Payload CMS 與 Remix 一起進行內容管理，從而將每個應用程式分為其套件（包括 Express 伺服器應用程式）。 ### ✅ [Astro 和有效負載](https://github.com/mooxl/astroad) 這是 Astro 和 Payloadcms 的預先配置設置，旨在讓您輕鬆開始建立網站。借助 Astroad，您將擁有一個可以使用 Docker 在本地執行的完整開發環境。此設定簡化了將網站部署到生產環境之前的測試和開發。 ### ✅[電子商務範本](https://github.com/payloadcms/payload/tree/main/templates/ecommerce)。 他們還提供了一個電子商務模板，可幫助您更專注於業務策略而不是技術。您的 API 是您自己的，您的資料也屬於您。您無需依賴第三方服務，這些服務可能會在每月費用之外向您收取 API 超額費用，並可能限制您對資料庫的存取。經營線上商店的成本永遠不會超過伺服器的成本（加上支付處理費）。 開始做一些我們不喜歡的事情總是感覺很奇怪，因此您可以閱讀[如何使用使用此範本的 Next.js 建立電子商務網站](https://payloadcms.com/blog/how-to-build-an-e-commerce-site-with-nextjs)。 使用 Payload 的一些流行公司包括[Speechify](https://speechify.com/) 、 [Bizee](https://bizee.com/)等。 閱讀以下案例研究。他們將告訴您 Payload 的功能以及它如何奠定堅實的基礎。 ### ✅[快速犁](https://miquikplow.com/) ![快犁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j4k2rlwzf1u3vnfe1yxr.png) Quikplow 是一個創新的隨選服務平台，通常被稱為「掃雪機的 Uber」。 Quikplow 為其應用程式開發和部署功能齊全的後端的速度不僅是無與倫比的，而且幾乎是聞所未聞的。整個應用程式涵蓋身份驗證、基於位置的搜尋、電子商務功能等，開發時間不到 120 天。 前所未有的速度歸功於 Payload 的身份驗證、CRUD 操作和管理面板生成功能，為 Quikplow 節省了寶貴的開發時間和預算資源。 ### ✅[紙三角形](https://www.papertriangles.com/) ![紙三角形](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/73t78tva710qj5owgos1.png) Paper Triangles 需要在線展示，以反映其著名的沉浸式體驗，但發現自己受到過時且緩慢的內容管理系統的限制。 與他們的代理商合作夥伴 Old Friends 合作，面臨的挑戰是建立一個能夠反映他們尖端工作的網站 - 需要自動播放影片、動態動畫、整合式相機庫等，而不犧牲內容更新的速度或便利性。 有效負載成為完美的選擇。它的開源特性以及 TypeScript 和 React 的強大基礎使其成為開發高度客製化的互動式前端的理想選擇。 對於像 Old Friends 這樣的代理商來說，Payload 是向 Paper Triangles 這樣的客戶兌現承諾的最佳選擇。 「Payload 為我們的客戶提供了易於使用的介面，並為我們提供了執行客製化設計所需的開發自由度，」Old Friends 的設計工程師 James Clements 說。 ### ✅[比茲](https://bizee.com/) ![比西](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1mai4bkcu4vdi3138gqm.png) 他們需要在短短三個月內遷移和檢修 2,500 個頁面，同時重新建立新的 CMS 平台，並在全面品牌重塑下實施全面的網站重新設計。 為了兌現對 Bizee 的承諾，Ritters（代理商）依靠 Payload 乾淨的、TypeScript 驅動的架構，事實證明該架構具有變革性，簡化了設計整合並確保了無錯誤、可維護的程式碼。這加速了內容遷移並保留了 SEO 和用戶體驗。 它甚至促進了從設計到開發的過程，幫助 Riotters 將 Figma 概念轉化為實際實施。 至關重要的是，Payload 與 Next.js 的天然協同作用促進了開發人員、設計師、UX 專業人員、QA 團隊和行銷人員之間的跨職能協作。 有許多公司決定使用 Payload，這是他們做出的最佳決定之一。不管怎樣，去探索你能用它做什麼。 --- 哇！ 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我得到它！ 建立良好的長期副專案可能很困難，但即使是一個簡單的用例也可以帶來顯著的成果。誰知道？從長遠來看，您甚至可能會獲得對您有幫助的直接機會。 我試圖涵蓋每個專案製作的最好和最有用的應用程式。 不管怎樣，請讓我們知道您的想法以及您計劃在未來建立任何可擴展的副專案嗎？ 祝你有美好的一天！直到下一次。 請在 Twitter 上關注我，我將非常感激。 |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/) | |------------|----------| 請關注 CopilotKit 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/copilotkit %} --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/30-app-ideas-with-complete-source-code-5f76

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遙測如何拯救我的開源平台

一開始是因為無法與使用者取得聯繫而感到沮喪，但很快就發展成了對平台流程的重新設計。 我和我的團隊正在開發一個開源平台，幫助開發人員在 Kubernetes 中部署和管理他們的應用程式。我們一直在努力擴大我們的用戶群，並且努力已經開始顯現成效。 安裝數量的不斷增加令人欣喜。然而，這是我們唯一能夠觀察到的事情。我們想了解更多。我們想知道用戶在我們的平台上做了什麼以及他們遇到了什麼困難。 下面的短篇故事可以被認為是我們新創公司的#building-in-public條目，但我只是覺得它很有趣，想與你分享。 ### 支持我們🙏 我們知道 Kubernetes 可能很困難。這就是我們建立 Cyclops 的原因，這是一個**真正**面向開發人員的 Kubernetes 平台。抽象化 Kubernetes 的複雜性，並透過 UI 部署和管理您的應用程式。由於其平台性質，UI 本身是高度可自訂的 - 您可以更改它以滿足您的需求。 ![github 明星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cfxdeq76dosfzv6ai5rb.gif) 我們正在將 Cyclops 開發為開源專案。如果您熱衷於嘗試一下，我們的[儲存庫](https://github.com/cyclops-ui/cyclops)中提供了快速入門指南。如果您喜歡所看到的內容，請考慮給我們一顆星來表示您的支持⭐ 使用者回饋🗣️ ------- 從一開始，我們就一直在努力與用戶交談並收集盡可能多的回饋。然而，事實證明這是一個問題。我們知道人們正在下載 Cyclops；在我們的 DockerHub 上，我們可以看到拉取的映像數量一天比一天多。 問題是我們無法聯絡我們的用戶。**我們只能看到拉動的次數，而看不到拉動的人。** 為了與我們的用戶取得聯繫，我們建立了一個[Discord 伺服器](https://discord.com/invite/8ErnK3qDb3)。 Discord 是讓您的社群與您保持密切聯繫的好方法，正因為如此，我們才有辦法了解我們的用戶。 所以我們開始和他們交談。回饋並不總是有建設性的… ![不滿意的用戶](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hpxp6hyw5a469yvze904.png) ……但大部分都是正面的。然而，有一個警告；我們得到的許多正面回饋來自與用戶的一對一會議。在這些會議中，我們可以比使用者自己更好地展示 Cyclops 的功能。事實證明，這是一個比我們想像的更大的問題。 最近，我們實施了遙測，以便更好地了解我們的用戶如何使用 Cyclops。統計資料一開始出現，天哪，我們感到很驚訝。 問題❗ --- 我們對 Cyclops 的安裝數量感到非常滿意。事實證明，我們認為 Cyclops 的安裝非常簡單且直接，這是正確的。但當我們開始使用它時，超過 60% 的用戶迷失了方向。 那麼問題出在哪裡呢？ 問題是，當您想要將應用程式部署到 Kubernetes 叢集時，您必須提供 Helm 圖表形式的範本。我們建立了一些此類圖表的範例，並將它們發佈到我們的[開放儲存庫](https://github.com/cyclops-ui/templates)中。在我們所有的文件和部落格中，我們在開始使用 Cyclops 時向人們指出了該儲存庫。然而，它似乎並沒有流行起來。**已部署的應用程式數量仍然遠低於 Cyclops 啟動實例的數量。** 一個理論🧑‍🔬 ------- 親愛的讀者，這是一個有趣的事實：大多數線上讀者在網頁上花費的時間不到 15 秒（[來源](https://time.com/12933/what-you-think-you-know-about-the-web-is-wrong/)）。知道了這一點，我們的大多數用戶是否會瀏覽部落格和文件而錯過對我們模板存儲庫的引用？ 我們想測試這個理論。在我們的上一篇[部落格](https://cyclops-ui.com/blog/2024/03/26/devs-perspective)中，我們做了另一個關於 Cyclops 的教程，展示了它的好處。然而，對於這篇特定的文章，我們建立了一個特殊版本的 Cyclops。這個版本有什麼特別之處？**我們在建立新模組時為模板新增了預設值。** ![小變化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/olpsmu9d7ep7spkppe83.png) 經過一段時間的統計，結果出來了。 結果📊 --- 透過一個簡單的改變，我們看到用戶行為的**改善**，他們不再在使用我們平台的第一步中迷失方向！然而，它並沒有我們最初希望的那麼大的改進，但它肯定是在正確的方向上。我們問自己如何進一步改進這個問題。我們認為我們做到了🙌 自最新版本 (v0.3.0) 以來，我們重新設計了平台的流程。選擇模板不再是一個**輸入字段**，而是一個**下拉式選單**。 Cyclops 的每個實例都附帶幾個預製模板（儲存在我們的[模板儲存庫](https://github.com/cyclops-ui/templates)中），您可以自由使用和濫用。我們認為這將大大有助於向我們的用戶展示 Cyclops 的可自訂特性。 ![v0.3.0 下拉式選單](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pftn298lhl3nt9sexh0v.png) 但 Cyclops 的一個重要部分是它**能夠使用您自己的模板**，我們不准備在這一點上妥協！這就是為什麼我們新增了一個新的`Templates`選項卡，您可以在其中新增範本並管理現有範本。新增後，您的新範本將在下次部署應用程式時顯示在下拉清單中。 學分🦔 --- 我們在本週早些時候發布了 v0.3.0，所以現在說它對我們的用戶有多大影響還為時過早，但我們對此抱有很高的期望！一旦足夠的時間過去，我們可能會分享統計資料，所以請務必關注我們來找出答案！ 如果不提及[PostHog](https://posthog.com/)作為我們正在使用的遙測提供程序，那就太可惜了，因為事實證明它非常有用。由於很難找到願意與您談論產品的人，因此收集統計資料可以讓我們更深入地了解用戶。 如果您是為數不多的閱讀這篇文章超過前面提到的 15 秒的讀者之一，我希望您至少覺得它很有趣 😁 如果您有興趣為我們的專案做出貢獻，無論是透過編碼還是提供回饋，請加入我們的[Discord 社群](https://discord.com/invite/8ErnK3qDb3)並與我們交談！ --- 原文出處：https://dev.to/cyclops-ui/how-telemetry-saved-my-open-source-platform-30f5

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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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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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在 Docker 容器中執行 React 應用程式

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

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2024 年你需要了解的 Python 函式庫

長話短說 ---- 你正在學習Python嗎？這是一片叢林！ 您可以擁有任何您能想到的庫 - 從建立遊戲到建立 Web 應用程式。 透過此列表，無論您是剛剛入門還是想要深化 Python 遊戲，都可以快速了解 50 個標準 Python 庫及其用途。 ![介紹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/at6swte9i2adqyeni03w.gif) --- 1.**Taipy** -------- Taipy 旨在加快應用程式開發，從最初的原型到生產就緒的應用程式。 這個開源 Python 函式庫專為輕鬆開發前端 (GUI) 和 ML/資料管道而設計。 它程式碼量低，專為任何 pythonista 設計。 ![口服](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/scksaelbdhxsyzkv0bdq.png) https://github.com/Avaiga/taipy Star ⭐ Taipy 儲存庫 您的支持意義重大🌱，並在許多方面幫助我們，例如寫文章！ 🙏 --- **2.NumPy** ----------- 對於數值計算至關重要，支援大型多維陣列和矩陣。該函式庫是 Python 版稅的一部分。 https://github.com/numpy/numpy Star ⭐ Numpy 儲存庫 --- 3.**Pandas** -------- 資料操作和分析的基石，提供直覺的資料結構和操作來操作數值表和時間序列。又一個Python不可或缺的函式庫，必知的函式庫。 https://github.com/pandas-dev/pandas Star ⭐ Pandas 儲存庫 --- **4.Matplotlib** ---------------- 一種多功能工具，用於建立各種靜態、最小和互動式視覺化。有很多參數可供使用，這個函式庫在繪製 ML 和 AI 圖表時非常有用。 https://github.com/matplotlib/matplotlib Star ⭐ Matplotlib 儲存庫 --- **5.SciPy** ----------- 專注於技術和科學計算，使用 Scipy，您可以進行最佳化、整合、插值等。 https://github.com/scipy/scipy Star ⭐ SciPy 儲存庫 --- **6.Scikit-learn** -------------- 機器學習的首選庫，提供廣泛的監督和無監督學習演算法。開始機器學習時您應該了解的唯一庫。 https://github.com/scikit-learn/scikit-learn Star ⭐ Scikit-learn 儲存庫 --- **7.TensorFlow** ---------------- 機器學習的綜合框架提供了各種工具、庫和社區資源。學習曲線可能有點陡峭，但在 Python 和 ML 領域中了解 TF 很重要。 https://github.com/tensorflow/tensorflow Star ⭐ TensorFlow 儲存庫 --- **8.PyTorch** ------------- 由於其靈活性，提供動態神經網路建立和操作，因此受到學術研究和生產的青睞。 https://github.com/pytorch/pytorch Star ⭐ PyTorch 儲存庫 --- 9.**Keras** -------- 用於建立和訓練深度學習模型的高級 API，旨在促進神經網路的建構和使用。 https://github.com/keras-team/keras Star ⭐ Keras 儲存庫 --- 10.**requests** --------- 簡化了發出 HTTP 請求的過程，使 Web 抓取和 API 消費更容易存取。 https://github.com/psf/requests Star ⭐ 請求儲存庫 --- 11.**Beautiful Soup** ----------- 一種網頁抓取工具，有助於從 HTML 和 XML 文件中提取資料。 https://github.com/waylan/beautifulsoup Star ⭐ Beautiful Soup 儲存庫 --- 12.**Flask** --------- 一個輕量級且可擴展的 Web 框架，非常適合建立中小型 Web 應用程式。 https://github.com/pallets/flask Star ⭐ Flask 儲存庫 --- 13.**Django** --------- 這個高級框架專為快速開發和簡潔、實用的設計而設計。 https://github.com/django/django Star ⭐ Django 儲存庫 --- 14.**Selenium** -------- 該程式庫使 Web 瀏覽器自動化，從而能夠模擬實際使用者操作以測試 Web 應用程式。 https://github.com/SeleniumHQ/selenium Star ⭐ Selenium 儲存庫 --- **15.Pygame** ------------- 提供用於編寫視訊遊戲的 Python 模組，包括圖形和聲音庫。 https://github.com/pygame/pygame Star ⭐ Pygame 儲存庫 --- 16.**Pillow** --------------- 擴充Python圖像庫功能，支援各種圖像檔案格式。 https://github.com/python-pillow/Pillow Star ⭐ Pillow 儲存庫 --- 17.SQL**Alchemy** ------------- 本函式庫提供了一整套透過 Python 處理資料庫的工具，提供了強大的 ORM 層和 SQL 表達式語言。 https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy Star ⭐ SQLAlchemy 儲存庫 --- **18.PySpark** -------------- 從名稱中可以看出，該程式庫將 Apache Spark 的強大功能引入了 Python，透過 Pythonic 方法促進大資料處理和分析。 https://github.com/apache/spark Star ⭐ PySpark 儲存庫 --- 19.**dash** --------- 允許直接在 Python 中建立分析 Web 應用程式，無需深入了解 Web 開發。 https://github.com/plotly/dash Star ⭐ dash 儲存庫 --- 20.**Plotly** --------- 專注於建立適合網路和行動應用程式的互動式且具有視覺吸引力的圖形和圖表。 https://github.com/plotly/plotly.py Star ⭐ Plotly 儲存庫 --- 21. **Nltk** ------------ 該庫使自然語言處理變得易於存取且易於使用。 https://github.com/nltk/nltk Star ⭐ Nltk 儲存庫 --- 22.**SpaCy** ---------- 提供工業級自然語言處理能力以及針對多種語言的預訓練模型。 https://github.com/explosion/spaCy Star ⭐ SpaCy 儲存庫 --- **23.Gensim** ------------- 專注於無監督主題建模和自然語言處理，您可以使用該程式庫來分析文件相似性。 https://github.com/RaRe-Technologies/gensim Star ⭐ Gensim 儲存庫 --- 24.Py**Test** ----------- 一個強大的框架，用於編寫小型到複雜的功能測試，增強測試的可讀性和可維護性。 https://github.com/pytest-dev/pytest Star ⭐ PyTest 儲存庫 --- 25.**單元測試** ----------- 用於建置和執行測試的內建框架，反映了其他語言中的 xUnit 架構。 Unitest 是內建的。 --- 26.**Fabric** --------- 簡化應用程式部署或系統管理任務的 SSH，自動執行遠端 shell 命令。 https://github.com/fabric/fabric Star ⭐ Fabric 儲存庫 --- 27.**Vizzu** -------- Vizzu 旨在動畫資料視覺化和講故事，是建立動態和互動式圖表的首選庫。 https://github.com/vizzuhq/vizzu-lib Star ⭐ Vizzu 儲存庫 --- 28.**Polars** --------- 針對效能和效率進行最佳化的 DataFrame 庫，能夠輕鬆處理大型資料集。 https://github.com/pola-rs/polars Star ⭐ Polars 儲存庫 --- 29.Docker **-Py** ----------------- 提供對 Docker Remote API 的 Pythonic 存取，從而實現 Docker 容器管理的自動化。 https://github.com/docker/docker-py Star ⭐ Docker-Py 儲存庫 --- **30.OpenCV** ------------- 電腦視覺和影像處理的主要內容，提供一整套演算法和工具。 https://github.com/opencv/opencv Star ⭐ OpenCV 儲存庫 --- 31.Scikit**-image** --------------- 它致力於影像處理，將 SciPy 和 NumPy 的功能擴展到視覺領域。 https://github.com/scikit-image/scikit-image Star ⭐ Scikit-image 儲存庫 --- 32.**SymPy** --------- 該庫專為符號計算而設計，提供從代數求解到微積分的各種功能。 https://github.com/sympy/sympy Star ⭐ SymPy 儲存庫 --- 33.**Virtualenv** ----------- 對於建立隔離的 Python 環境和乾淨地管理專案依賴至關重要。 https://github.com/pypa/virtualenv Star ⭐ Virtualenv 儲存庫 --- 34.**Click** --------- 簡化命令列介面的建立，促進可組合且易於擴展的程式碼。 https://github.com/pallets/click 為 Click 儲存庫加註星標 --- 35. **argparse** ---------------- 促進命令列參數的解析，這對於 CLI 應用程式開發至關重要。 Argparse 是內建的。 --- 36.**日誌記錄** ----------- 提供靈活的日誌記錄系統，從簡單的日誌記錄到複雜的每個模組配置。 日誌記錄是內建的。 --- **37.PyYAML** ------------- 處理 YAML 文件，支援 Python 物件與 YAML 之間的序列化和反序列化。 https://github.com/yaml/pyyaml Star ⭐ PyYAML 儲存庫 --- 38.xlrd **/xlwt** ----------------- 非常適合讀取和寫入 Excel 文件，彌補了 Python 和 Excel 文件之間的差距。 https://github.com/python-excel/xlrd Star ⭐ xlrd 儲存庫 https://github.com/python-excel/xlwt Star ⭐ xlwt 儲存庫 --- 39. **Pandas 分析** ----------------- 從 pandas 產生全面的配置文件報告 https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling Star ⭐ Pandas-Profiling 儲存庫 --- 40.**全面品質管理** ------------- Tqdm 是任何循環的包裝器，它將透過進度條追蹤進度。 https://github.com/tqdm/tqdm Star ⭐ TQDM 儲存庫 --- 41.**Faker** --------- 需要看起來真實的假資料嗎？ Faker 為你提供支援。 https://github.com/joke2k/faker Star ⭐ Faker 儲存庫 --- 42.**Flake8** ---------- 一個必備的庫，可以使您的程式碼保持簡潔，並輕鬆實現樣式檢查。 https://github.com/PyCQA/flake8 Star ⭐ Flake8 儲存庫 --- 43.**Black** --------- 將您的程式碼格式提升到一個新的水平。 https://github.com/psf/black Star ⭐ Black 儲存庫 --- 44.**Mypy** ---------- 這就像有一位文法老師來教你的程式碼，但教你的類型。 https://github.com/python/mypy Star ⭐ Mypy 儲存庫 --- 45.**Pydantic** ----------- 驗證 Python 腳本所需的函式庫。 https://github.com/samuelcolvin/pydantic Star ⭐ Pydantic 儲存庫 --- **46.FastAPI** -------------- FastAPI 是一個用於建立 RESTful API 的 Web 框架。 https://github.com/tiangolo/fastapi Star ⭐ FastAPI 儲存庫 --- 47.**Catboost** ---------- 為您的機器學習模型提供處理分類資料的方法。 https://github.com/catboost/catboost Star ⭐ Catboost 儲存庫 --- 48.**Seaborn** ---------- 提高資料可視化水準。 https://github.com/mwaskom/seaborn Star ⭐ Seaborn 儲存庫 --- 49.**Turtle graphics ** --------- 透過酷炫的圖形和動畫將程式設計帶入生活。學習並開始使用 Python 的好方法。 Turtle graphics 是內建的。 --- 50.**Asciimatics** ------------ Asciimatics 是一個可讓您建立全螢幕文字 UI 的程式庫。 https://github.com/peterbrittain/asciimatics Star ⭐ Asciimatics 儲存庫 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/python-libraries-you-need-to-know-in-2024-37ka

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讲讲前端工程化

## 前言 在2010年前，前端只是一个项目的“附赠品”，对于整个项目来说他显得无关紧要，甚至没有前后端之分，但后来为了提升用户体验，工程师们不得不把界面和交互做的更加优美和便捷，于是前端慢慢地脱离出来变成了一个单独地岗位和方向。 随着前端项目复杂度的提升，传统的前端开发方式（html+css+js）已经无法满足复杂多变的开发需求，因为无论是从开发效率、心智负担、时间成本等各个方面来看都是非常不划算的，于是工程师们为了解决这个问题，经过不断地探索和事件慢慢地形成了前端工程化的开发理念和实践方法。 ## 什么是前端工程化？ 开局讲了这么多，但到底什么是前端工程化呢？请先看下面这个示意图： ![前端工程化.png][1] 简单来说，前端工程化就是指通过工具、流程和方法来提高前端开发效率、降低维护成本、增强代码质量的一种开发方式。 ## 如何实践前端工程化？ ### 1. 项目构建时 使用如Vite、vue-cli、Create React App等开源前端脚手架，或者使用自己公司内部脚手架统一构建项目基础框架； ### 2. 项目开发时 - 协作开发&版本控制：我们可以使用git、svn等控制代码版本的迭代，也可以合理利用分支实现多人协作开发。 - 代码风格：在项目中配置Lint工具（如ESLint、Stylelint等），并定义一套符合团队规范的Lint规则，以保证代码风格的一致性。代码风格精确到命名规则、语言版本规范等。 - 模块化：将一些项目中通用的函数、类等代码单独封装到一个公共模块，并且区分出每个模块的职责，有利于代码维护，避免大多数冗余代码。 - 组件化：将一些高度可复用的组件尽量解耦封装成公共组件，实现一套组件多次使用，更有甚者可以单独抽离到组件库，可在多个项目重复利用。 ### 3. 测试阶段 - 单元测试：合理使用单元测试可以避免大多数bug的产生，尤其是在一些特殊场景下，比如涉及到支付等场景，单元测试尤为重要。 ### 4. 打包构建 使用打包工具，使用构建工具（如Webpack、Rollup等）对项目进行自动化构建，包括代码打包、压缩、转译、资源管理等，这样不仅可以有效减小代码体积，还可以利用babel对代码进行转译到兼容性最高的语言版本，减少设备兼容性问题。 ### 5. 自动化部署 - 持续集成/持续部署工具（CI/CD）：CI/CD工具（如Jenkins、GitLab CI/CD等）可以在代码提交后自动触发构建、测试和部署流程，实现代码的自动化集成和部署。 - 容器化部署：使用容器化技术（如Docker、Kubernetes）可以将应用程序与其依赖项打包成一个容器，实现环境的统一和隔离，便于部署和管理。 - 自动化部署脚本：编写自动化部署脚本（如Shell脚本、Python脚本等），实现自动化地将代码从源代码库中拉取并部署到目标环境中。 以上就是简单的前端工程化内容了，希望能帮到你！ [1]: https://www.zowlsat.com/usr/uploads/2024/02/3774073632.png

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只需 5 個簡單步驟即可在 Raspberry Pi 上安裝 Docker 和 Docker Compose

你知道[Docker](https://www.docker.com/)是什麼。你知道什麼是[樹莓派](https://www.raspberrypi.org/)。讓我確保他們一拍即合。 😎🤝🏽 這可能是在 Raspberry Pi 上執行 Docker 和 Docker Compose 的最快、最簡單的方法之一。 （使用[Raspberry Pi B+ Rev 1.2](https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b/)和[Raspberry Pi 4](https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4-model-b/)進行測試） 在網路上搜尋了幾個小時後，發現有幾件事對我不起作用，我決定需要對此採取一些措施。 腳步 == ### 1.安裝Docker `curl -sSL https://get.docker.com | sh` ### 2.為Pi用戶新增執行Docker指令的權限 `sudo usermod -aG docker pi` *在此重新啟動或使用 \*sudo\* 執行下一個命令* ### 3.測試Docker安裝 `docker run hello-world` ### 4. 重要！安裝適當的依賴項 `sudo apt-get install -y libffi-dev libssl-dev` `sudo apt-get install -y python3 python3-pip` `sudo apt-get remove python-configparser` ### 5.安裝Docker Compose `sudo pip3 -v install docker-compose` 繁榮！ 🔥 完成了！ ---------- > 關於 Raspberry Pi 上 Docker 的重要通知 > Raspberry Pi 使用 ARM 架構，因此無法與所有開箱即用的容器相容。鏡像需要從 ARM 基礎鏡像建置。但是，大多數這些映像都可以在[Docker Hub](https://hub.docker.com/)上輕鬆找到 --- 原文出處：https://dev.to/rohansawant/installing-docker-and-docker-compose-on-the-raspberry-pi-in-5-simple-steps-3mgl

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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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為初學者到專家提供的 101 個 Bash 指令和提示

> **2019 年 9 月 25 日更新：**感謝[ラナ・kuaru](https://twitter.com/rana_kualu)的辛勤工作，本文現已提供日文版。請點擊下面的連結查看他們的工作。如果您知道本文被翻譯成其他語言，請告訴我，我會將其發佈在這裡。 [🇯🇵 閱讀日語](https://qiita.com/rana_kualu/items/7b62898d373901466f5c) > **2019 年 7 月 8 日更新：**我最近發現大約兩年前發佈在法語留言板上的[這篇非常相似的文章](https://bookmarks.ecyseo.net/?EAWvDw)。如果您有興趣學習一些 shell 命令——並且您*會說 français* ，那麼它是對我下面的文章的一個很好的補充。 直到大約一年前，我幾乎只在 macOS 和 Ubuntu 作業系統中工作。在這兩個作業系統上， `bash`是我的預設 shell。在過去的六、七年裡，我對`bash`工作原理有了大致的了解，並想為那些剛入門的人概述一些更常見/有用的命令。如果您認為您了解有關`bash`所有訊息，請無論如何看看下面的內容 - 我已經提供了一些提示和您可能忘記的標誌的提醒，這可以讓您的工作更輕鬆一些。 下面的命令或多或少以敘述風格排列，因此如果您剛開始使用`bash` ，您可以從頭到尾完成操作。事情到最後通常會變得不那麼常見並且變得更加困難。 <a name="toc"></a> 目錄 -- - [基礎](#the-basics) ``` - [First Commands, Navigating the Filesystem](#first-commands) ``` ``` - [`pwd / ls / cd`](#pwd-ls-cd) ``` ``` - [`; / && / &`](#semicolon-andand-and) ``` ``` - [Getting Help](#getting-help) ``` ``` - [`-h`](#minus-h) ``` ``` - [`man`](#man) ``` ``` - [Viewing and Editing Files](#viewing-and-editing-files) ``` ``` - [`head / tail / cat / less`](#head-tail-cat-less) ``` ``` - [`nano / nedit`](#nano-nedit) ``` ``` - [Creating and Deleting Files and Directories](#creating-and-deleting-files) ``` ``` - [`touch`](#touch) ``` ``` - [`mkdir / rm / rmdir`](#mkdir-rm-rmdir) ``` ``` - [Moving and Copying Files, Making Links, Command History](#moving-and-copying-files) ``` ``` - [`mv / cp / ln`](#mv-cp-ln) ``` ``` - [Command History](#command-history) ``` ``` - [Directory Trees, Disk Usage, and Processes](#directory-trees-disk-usage-processes) ``` ``` - [`mkdir –p / tree`](#mkdir--p-tree) ``` ``` - [`df / du / ps`](#df-du-ps) ``` ``` - [Miscellaneous](#basic-misc) ``` ``` - [`passwd / logout / exit`](#passwd-logout-exit) ``` ``` - [`clear / *`](#clear-glob) ``` - [中間的](#intermediate) ``` - [Disk, Memory, and Processor Usage](#disk-memory-processor) ``` ``` - [`ncdu`](#ncdu) ``` ``` - [`top / htop`](#top-htop) ``` ``` - [REPLs and Software Versions](#REPLs-software-versions) ``` ``` - [REPLs](#REPLs) ``` ``` - [`-version / --version / -v`](#version) ``` ``` - [Environment Variables and Aliases](#env-vars-aliases) ``` ``` - [Environment Variables](#env-vars) ``` ``` - [Aliases](#aliases) ``` ``` - [Basic `bash` Scripting](#basic-bash-scripting) ``` ``` - [`bash` Scripts](#bash-scripts) ``` ``` - [Custom Prompt and `ls`](#custom-prompt-ls) ``` ``` - [Config Files](#config-files) ``` ``` - [Config Files / `.bashrc`](#config-bashrc) ``` ``` - [Types of Shells](#types-of-shells) ``` ``` - [Finding Things](#finding-things) ``` ``` - [`whereis / which / whatis`](#whereis-which-whatis) ``` ``` - [`locate / find`](#locate-find) ``` ``` - [Downloading Things](#downloading-things) ``` ``` - [`ping / wget / curl`](#ping-wget-curl) ``` ``` - [`apt / gunzip / tar / gzip`](#apt-gunzip-tar-gzip) ``` ``` - [Redirecting Input and Output](#redirecting-io) ``` ``` - [`| / > / < / echo / printf`](#pipe-gt-lt-echo-printf) ``` ``` - [`0 / 1 / 2 / tee`](#std-tee) ``` - [先進的](#advanced) ``` - [Superuser](#superuser) ``` ``` - [`sudo / su`](#sudo-su) ``` ``` - [`!!`](#click-click) ``` ``` - [File Permissions](#file-permissions) ``` ``` - [File Permissions](#file-permissions-sub) ``` ``` - [`chmod / chown`](#chmod-chown) ``` ``` - [User and Group Management](#users-groups) ``` ``` - [Users](#users) ``` ``` - [Groups](#groups) ``` ``` - [Text Processing](#text-processing) ``` ``` - [`uniq / sort / diff / cmp`](#uniq-sort-diff-cmp) ``` ``` - [`cut / sed`](#cut-sed) ``` ``` - [Pattern Matching](#pattern-matching) ``` ``` - [`grep`](#grep) ``` ``` - [`awk`](#awk) ``` ``` - [Copying Files Over `ssh`](#ssh) ``` ``` - [`ssh / scp`](#ssh-scp) ``` ``` - [`rsync`](#rsync) ``` ``` - [Long-Running Processes](#long-running-processes) ``` ``` - [`yes / nohup / ps / kill`](#yes-nohup-ps-kill) ``` ``` - [`cron / crontab / >>`](#cron) ``` ``` - [Miscellaneous](#advanced-misc) ``` ``` - [`pushd / popd`](#pushd-popd) ``` ``` - [`xdg-open`](#xdg-open) ``` ``` - [`xargs`](#xargs) ``` - [獎勵：有趣但大多無用的東西](#bonus) ``` - [`w / write / wall / lynx`](#w-write-wall-lynx) ``` ``` - [`nautilus / date / cal / bc`](#nautilus-date-cal-bc) ``` --- <a name="the-basics"></a> 基礎 == <a name="first-commands"></a> 第一個指令，瀏覽檔案系統 ------------ 現代檔案系統具有目錄（資料夾）樹，其中目錄要么是*根目錄*（沒有父目錄），要么是*子目錄*（包含在單一其他目錄中，我們稱之為“父目錄”）。向後遍歷檔案樹（從子目錄到父目錄）將始終到達根目錄。有些檔案系統有多個根目錄（如 Windows 的磁碟機： `C:\` 、 `A:\`等），但 Unix 和類別 Unix 系統只有一個名為`\`的根目錄。 <a name="pwd-ls-cd"></a> ### `pwd / ls / cd` [\[ 返回目錄 \]](#toc) 在檔案系統中工作時，使用者始終*在*某個目錄中工作，我們稱之為當前目錄或*工作目錄*。使用`pwd`列印使用者的工作目錄： ``` [ andrew@pc01 ~ ]$ pwd /home/andrew ``` 使用`ls`列出該目錄的內容（檔案和/或子目錄等）： ``` [ andrew@pc01 ~ ]$ ls Git TEST jdoc test test.file ``` > **獎金：** > > 使用`ls -a`顯示隱藏（“點”）文件 > > 使用`ls -l`顯示文件詳細訊息 > > 組合多個標誌，如`ls -l -a` > > 有時您可以連結諸如`ls -la`之類的標誌，而不是`ls -l -a` 使用`cd`更改到不同的目錄（更改目錄）： ``` [ andrew@pc01 ~ ]$ cd TEST/ [ andrew@pc01 TEST ]$ pwd /home/andrew/TEST [ andrew@pc01 TEST ]$ cd A [ andrew@pc01 A ]$ pwd /home/andrew/TEST/A ``` `cd ..`是「 `cd`到父目錄」的簡寫： ``` [ andrew@pc01 A ]$ cd .. [ andrew@pc01 TEST ]$ pwd /home/andrew/TEST ``` `cd ~`或只是`cd`是「 `cd`到我的主目錄」的簡寫（通常`/home/username`或類似的東西）： ``` [ andrew@pc01 TEST ]$ cd [ andrew@pc01 ~ ]$ pwd /home/andrew ``` > **獎金：** > > `cd ~user`表示「 `cd`到`user`的主目錄 > > 您可以使用`cd ../..`等跳轉多個目錄等級。 > > 使用`cd -`返回到最近的目錄 > > `.`是「此目錄」的簡寫，因此`cd .`不會做太多事情 <a name="semicolon-andand-and"></a> ### `; / && / &` [\[ 返回目錄 \]](#toc) 我們在命令列中輸入的內容稱為*命令*，它們總是執行儲存在電腦上某處的一些機器碼。有時這個機器碼是一個內建的Linux命令，有時它是一個應用程式，有時它是你自己寫的一些程式碼。有時，我們會想依序執行一個指令。為此，我們可以使用`;` （分號）： ``` [ andrew@pc01 ~ ]$ ls; pwd Git TEST jdoc test test.file /home/andrew ``` 上面的分號表示我首先 ( `ls` ) 列出工作目錄的內容，然後 ( `pwd` ) 列印其位置。連結命令的另一個有用工具是`&&` 。使用`&&`時，如果左側命令失敗，則右側命令將不會執行。 `;`和`&&`都可以在同一行中多次使用： ``` # whoops! I made a typo here! [ andrew@pc01 ~ ]$ cd /Giit/Parser && pwd && ls && cd -bash: cd: /Giit/Parser: No such file or directory # the first command passes now, so the following commands are run [ andrew@pc01 ~ ]$ cd Git/Parser/ && pwd && ls && cd /home/andrew/Git/Parser README.md doc.sh pom.xml resource run.sh shell.sh source src target ``` ....但是與`;` ，即使第一個命令失敗，第二個命令也會執行： ``` # pwd and ls still run, even though the cd command failed [ andrew@pc01 ~ ]$ cd /Giit/Parser ; pwd ; ls -bash: cd: /Giit/Parser: No such file or directory /home/andrew Git TEST jdoc test test.file ``` `&`看起來與`&&`類似，但實際上實現了完全不同的功能。通常，當您執行長時間執行的命令時，命令列將等待該命令完成，然後才允許您輸入另一個命令。在命令後面加上`&`可以防止這種情況發生，並允許您在舊命令仍在執行時執行新命令： ``` [ andrew@pc01 ~ ]$ cd Git/Parser && mvn package & cd [1] 9263 ``` > **額外的好處：**當我們在命令後使用`&`來「隱藏」它時，我們說該作業（或「進程」；這些術語或多或少可以互換）是「後台的」。若要查看目前正在執行的背景作業，請使用`jobs`指令： > ````bash \[ andrew@pc01 ~ \]$ 職位 \[1\]+ 執行 cd Git/Parser/ && mvn package & ``` <a name="getting-help"></a> ## Getting Help <a name="minus-h"></a> ### `-h` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Type `-h` or `--help` after almost any command to bring up a help menu for that command: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ du --help 用法：你\[選項\]...\[檔案\]... 或： du \[選項\]... --files0-from=F 對目錄遞歸地總結文件集的磁碟使用情況。 長期權的強制性參數對於短期權也是強制性的。 -0, --null 以 NUL 結束每個輸出行，而不是換行符 -a, --all 計算所有檔案的寫入計數，而不僅僅是目錄 ``` --apparent-size print apparent sizes, rather than disk usage; although ``` ``` the apparent size is usually smaller, it may be ``` ``` larger due to holes in ('sparse') files, internal ``` ``` fragmentation, indirect blocks, and the like ``` -B, --block-size=SIZE 在列印前按 SIZE 縮放大小；例如， ``` '-BM' prints sizes in units of 1,048,576 bytes; ``` ``` see SIZE format below ``` … ``` <a name="man"></a> ### `man` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Type `man` before almost any command to bring up a manual for that command (quit `man` with `q`): ``` LS(1) 使用者指令 LS(1) 姓名 ``` ls - list directory contents ``` 概要 ``` ls [OPTION]... [FILE]... ``` 描述 ``` List information about the FILEs (the current directory by default). ``` ``` Sort entries alphabetically if none of -cftuvSUX nor --sort is speci- ``` ``` fied. ``` ``` Mandatory arguments to long options are mandatory for short options ``` ``` too. ``` … ``` <a name="viewing-and-editing-files"></a> ## Viewing and Editing Files <a name="head-tail-cat-less"></a> ### `head / tail / cat / less` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `head` outputs the first few lines of a file. The `-n` flag specifies the number of lines to show (the default is 10): ``` 列印前三行 ===== \[ andrew@pc01 ~ \]$ 頭 -n 3 c 這 文件 有 ``` `tail` outputs the last few lines of a file. You can get the last `n` lines (like above), or you can get the end of the file beginning from the `N`-th line with `tail -n +N`: ``` 從第 4 行開始列印文件末尾 ============== \[ andrew@pc01 ~ \]$ tail -n +4 c 確切地 六 線 ``` `cat` concatenates a list of files and sends them to the standard output stream (usually the terminal). `cat` can be used with just a single file, or multiple files, and is often used to quickly view them. (**Be warned**: if you use `cat` in this way, you may be accused of a [_Useless Use of Cat_ (UUOC)](http://bit.ly/2SPHE4V), but it's not that big of a deal, so don't worry too much about it.) ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 貓 a 歸檔一個 \[ andrew@pc01 ~ \]$ 貓 ab 歸檔一個 文件b ``` `less` is another tool for quickly viewing a file -- it opens up a `vim`-like read-only window. (Yes, there is a command called `more`, but `less` -- unintuitively -- offers a superset of the functionality of `more` and is recommended over it.) Learn more (or less?) about [less](http://man7.org/linux/man-pages/man1/less.1.html) and [more](http://man7.org/linux/man-pages/man1/more.1.html) at their `man` pages. <a name="nano-nedit"></a> ### `nano / nedit` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `nano` is a minimalistic command-line text editor. It's a great editor for beginners or people who don't want to learn a million shortcuts. It was more than sufficient for me for the first few years of my coding career (I'm only now starting to look into more powerful editors, mainly because defining your own syntax highlighting in `nano` can be a bit of a pain.) `nedit` is a small graphical editor, it opens up an X Window and allows point-and-click editing, drag-and-drop, syntax highlighting and more. I use `nedit` sometimes when I want to make small changes to a script and re-run it over and over. Other common CLI (command-line interface) / GUI (graphical user interface) editors include `emacs`, `vi`, `vim`, `gedit`, Notepad++, Atom, and lots more. Some cool ones that I've played around with (and can endorse) include Micro, Light Table, and VS Code. All modern editors offer basic conveniences like search and replace, syntax highlighting, and so on. `vi(m)` and `emacs` have more features than `nano` and `nedit`, but they have a much steeper learning curve. Try a few different editors out and find one that works for you! <a name="creating-and-deleting-files"></a> ## Creating and Deleting Files and Directories <a name="touch"></a> ### `touch` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `touch` was created to modify file timestamps, but it can also be used to quickly create an empty file. You can create a new file by opening it with a text editor, like `nano`: ``` \[ andrew@pc01 前 \]$ ls \[ andrew@pc01 ex \]$ 奈米 a ``` _...editing file..._ ``` \[ andrew@pc01 前 \]$ ls A ``` ...or by simply using `touch`: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ touch b && ls ab ``` > **Bonus**: > > Background a process with \^z (Ctrl+z) > > ```bash > [ andrew@pc01 ex ]$ nano a > ``` > > _...editing file, then hit \^z..._ > > ```bash > Use fg to return to nano > > [1]+ Stopped nano a > [ andrew@pc01 ex ]$ fg > ``` > > _...editing file again..._ --- > **Double Bonus:** > > Kill the current (foreground) process by pressing \^c (Ctrl+c) while it’s running > > Kill a background process with `kill %N` where `N` is the job index shown by the `jobs` command <a name="mkdir-rm-rmdir"></a> ### `mkdir / rm / rmdir` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `mkdir` is used to create new, empty directories: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ ls && mkdir c && ls ab ABC ``` You can remove any file with `rm` -- but be careful, this is non-recoverable! ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ rm a && ls 西元前 ``` You can add an _"are you sure?"_ prompt with the `-i` flag: ``` \[ andrew@pc01 前 \]$ rm -ib rm：刪除常規空文件“b”？ y ``` Remove an empty directory with `rmdir`. If you `ls -a` in an empty directory, you should only see a reference to the directory itself (`.`) and a reference to its parent directory (`..`): ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ rmdir c && ls -a 。 .. ``` `rmdir` removes empty directories only: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ cd .. && ls 測試/ \*.txt 0.txt 1.txt a a.txt bc \[ andrew@pc01 ~ \]$ rmdir 測試/ rmdir：無法刪除“test/”：目錄不為空 ``` ...but you can remove a directory -- and all of its contents -- with `rm -rf` (`-r` = recursive, `-f` = force): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ rm –rf 測試 ``` <a name="moving-and-copying-files"></a> ## Moving and Copying Files, Making Links, Command History <a name="mv-cp-ln"></a> ### `mv / cp / ln` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `mv` moves / renames a file. You can `mv` a file to a new directory and keep the same file name or `mv` a file to a "new file" (rename it): ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ ls && mv ae && ls A B C D BCDE ``` `cp` copies a file: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ cp e e2 && ls BCDE E2 ``` `ln` creates a hard link to a file: ``` ln 的第一個參數是 TARGET，第二個參數是 NEW LINK ================================= \[ andrew@pc01 ex \]$ ln bf && ls bcde e2 f ``` `ln -s` creates a soft link to a file: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ ln -sbg && ls BCDE E2 FG ``` Hard links reference the same actual bytes in memory which contain a file, while soft links refer to the original file name, which itself points to those bytes. [You can read more about soft vs. hard links here.](http://bit.ly/2D0W8cN) <a name="command-history"></a> ### Command History [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `bash` has two big features to help you complete and re-run commands, the first is _tab completion_. Simply type the first part of a command, hit the \<tab\> key, and let the terminal guess what you're trying to do: ``` \[ andrew@pc01 目錄 \]$ ls 另一個長檔名 這是一個長檔名 一個新檔名 \[ andrew@pc01 目錄 \]$ ls t ``` _...hit the TAB key after typing `ls t` and the command is completed..._ ``` \[ andrew@pc01 dir \]$ ls 這是檔名 這是長檔名 ``` You may have to hit \<TAB\> multiple times if there's an ambiguity: ``` \[ andrew@pc01 目錄 \]$ ls a \[ andrew@pc01 目錄 \]$ ls an 一個新檔名另一個長檔名 ``` `bash` keeps a short history of the commands you've typed previously and lets you search through those commands by typing \^r (Ctrl+r): ``` \[ andrew@pc01 目錄 \] ``` _...hit \^r (Ctrl+r) to search the command history..._ ``` （反向搜尋）``： ``` _...type 'anew' and the last command containing this is found..._ ``` (reverse-i-search)`anew': 觸碰新檔名 ``` <a name="directory-trees-disk-usage-processes"></a> ## Directory Trees, Disk Usage, and Processes <a name="mkdir--p-tree"></a> ### `mkdir –p / tree` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `mkdir`, by default, only makes a single directory. This means that if, for instance, directory `d/e` doesn't exist, then `d/e/f` can't be made with `mkdir` by itself: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ ls && mkdir d/e/f ABC mkdir：無法建立目錄「d/e/f」：沒有這樣的檔案或目錄 ``` But if we pass the `-p` flag to `mkdir`, it will make all directories in the path if they don't already exist: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ mkdir -pd/e/f && ls A B C D ``` `tree` can help you better visualise a directory's structure by printing a nicely-formatted directory tree. By default, it prints the entire tree structure (beginning with the specified directory), but you can restrict it to a certain number of levels with the `-L` flag: ``` \[ andrew@pc01 前 \]$ 樹 -L 2 。 |-- 一個 |-- b |-- c `--d ``` `--e ``` 3個目錄，2個文件 ``` You can hide empty directories in `tree`'s output with `--prune`. Note that this also removes "recursively empty" directories, or directories which aren't empty _per se_, but which contain only other empty directories, or other recursively empty directories: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ 樹 --prune 。 |-- 一個 `--b ``` <a name="df-du-ps"></a> ### `df / du / ps` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `df` is used to show how much space is taken up by files for the disks or your system (hard drives, etc.). ``` \[ andrew@pc01 前 \]$ df -h 已使用的檔案系統大小 可用 使用% 安裝於 udev 126G 0 126G 0% /dev tmpfs 26G 2.0G 24G 8% /執行 /dev/mapper/ubuntu--vg-root 1.6T 1.3T 252G 84% / … ``` In the above command, `-h` doesn't mean "help", but "human-readable". Some commands use this convention to display file / disk sizes with `K` for kilobytes, `G` for gigabytes, and so on, instead of writing out a gigantic integer number of bytes. `du` shows file space usage for a particular directory and its subdirectories. If you want to know how much space is free on a given hard drive, use `df`; if you want to know how much space a directory is taking up, use `du`: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ 你 4 ./d/e/f 8./d/e 12 ./天 4./c 20 . ``` `du` takes a `--max-depth=N` flag, which only shows directories `N` levels down (or fewer) from the specified directory: ``` \[ andrew@pc01 ex \]$ du -h --max-深度=1 12K./天 4.0K./c 20K。 ``` `ps` shows all of the user's currently-running processes (aka. jobs): ``` \[ andrew@pc01 前 \]$ ps PID TTY 時間 CMD 16642 分/15 00:00:00 ps 25409 點/15 00:00:00 重擊 ``` <a name="basic-misc"></a> ## Miscellaneous <a name="passwd-logout-exit"></a> ### `passwd / logout / exit` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Change your account password with `passwd`. It will ask for your current password for verification, then ask you to enter the new password twice, so you don't make any typos: ``` \[ andrew@pc01 目錄 \]$ 密碼 更改安德魯的密碼。 （目前）UNIX 密碼： 輸入新的 UNIX 密碼： 重新輸入新的 UNIX 密碼： passwd：密碼更新成功 ``` `logout` exits a shell you’ve logged in to (where you have a user account): ``` \[ andrew@pc01 目錄 \]$ 註銷 ────────────────────────────────────────────────── ── ────────────────────────────── 會話已停止 ``` - Press <return> to exit tab ``` ``` - Press R to restart session ``` ``` - Press S to save terminal output to file ``` ``` `exit` exits any kind of shell: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 退出 登出 ────────────────────────────────────────────────── ── ────────────────────────────── 會話已停止 ``` - Press <return> to exit tab ``` ``` - Press R to restart session ``` ``` - Press S to save terminal output to file ``` ``` <a name="clear-glob"></a> ### `clear / *` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Run `clear` to move the current terminal line to the top of the screen. This command just adds blank lines below the current prompt line. It's good for clearing your workspace. Use the glob (`*`, aka. Kleene Star, aka. wildcard) when looking for files. Notice the difference between the following two commands: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ls Git/Parser/source/ PArrayUtils.java PFile.java PSQLFile.java PWatchman.java PDateTimeUtils.java PFixedWidthFile.java PStringUtils.java PXSVFile.java PDelimitedFile.java PNode.java PTextFile.java Parser.java \[ andrew@pc01 ~ \]$ ls Git/Parser/source/PD\* Git/Parser/source/PDateTimeUtils.java Git/Parser/source/PDelimitedFile.java ``` The glob can be used multiple times in a command and matches zero or more characers: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ls Git/Parser/source/P *D* m\* Git/Parser/source/PDateTimeUtils.java Git/Parser/source/PDelimitedFile.java ``` <a name="intermediate"></a> # Intermediate <a name="disk-memory-processor"></a> ## Disk, Memory, and Processor Usage <a name="ncdu"></a> ### `ncdu` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `ncdu` (NCurses Disk Usage) provides a navigable overview of file space usage, like an improved `du`. It opens a read-only `vim`-like window (press `q` to quit): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ncdu ncdu 1.11 ~ 使用箭頭鍵導航，按 ?求助 \--- /home/安德魯 ------------------------------------------- ------------------ 148.2 MiB \[##########\] /.m2 91.5 MiB \[######\] /.sbt 79.8 MiB \[######\] /.cache 64.9 MiB \[####\] /.ivy2 40.6 MiB \[##\] /.sdkman 30.2 MiB \[##\] /.local 27.4 MiB \[#\] /.mozilla 24.4 MiB \[#\] /.nanobackups 10.2 MiB \[ \] .confout3.txt ``` 8.4 MiB [ ] /.config ``` ``` 5.9 MiB [ ] /.nbi ``` ``` 5.8 MiB [ ] /.oh-my-zsh ``` ``` 4.3 MiB [ ] /Git ``` ``` 3.7 MiB [ ] /.myshell ``` ``` 1.7 MiB [ ] /jdoc ``` ``` 1.5 MiB [ ] .confout2.txt ``` ``` 1.5 MiB [ ] /.netbeans ``` ``` 1.1 MiB [ ] /.jenv ``` 564.0 KiB \[ \] /.rstudio-desktop 磁碟使用總量：552.7 MiB 表觀大小：523.6 MiB 專案：14618 ``` <a name="top-htop"></a> ### `top / htop` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `top` displays all currently-running processes and their owners, memory usage, and more. `htop` is an improved, interactive `top`. (Note: you can pass the `-u username` flag to restrict the displayed processes to only those owner by `username`.) ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ htop 1 \[ 0.0%\] 9 \[ 0.0%\] 17 \[ 0.0%\] 25 \[ 0.0%\] 2 \[ 0.0%\] 10 \[ 0.0%\] 18 \[ 0.0%\] 26 \[ 0.0%\] 3 \[ 0.0%\] 11 \[ 0.0%\] 19 \[ 0.0%\] 27 \[ 0.0%\] 4 \[ 0.0%\] 12 \[ 0.0%\] 20 \[ 0.0%\] 28 \[ 0.0%\] 5 \[ 0.0%\] 13 \[ 0.0%\] 21 \[| 1.3%\] 29 \[ 0.0%\] 6 \[ 0.0%\] 14 \[ 0.0%\] 22 \[ 0.0%\] 30 \[| 0.6%\] 7 \[ 0.0%\] 15 \[ 0.0%\] 23 \[ 0.0%\] 31 \[ 0.0%\] 8 \[ 0.0%\] 16 \[ 0.0%\] 24 \[ 0.0%\] 32 \[ 0.0%\] Mem\[|||||||||||||||||||1.42G/252G\] 任務：188、366 個； 1 執行 交換電壓\[| 2.47G/256G\]平均負載：0.00 0.00 0.00 ``` Uptime: 432 days(!), 00:03:55 ``` PID USER PRI NI VIRT RES SHR S CPU% MEM% TIME+ 指令 9389 安德魯 20 0 23344 3848 2848 R 1.3 0.0 0:00.10 htop 10103 根 20 0 3216M 17896 2444 S 0.7 0.0 5h48:56 /usr/bin/dockerd ``` 1 root 20 0 181M 4604 2972 S 0.0 0.0 15:29.66 /lib/systemd/syst ``` 533 根 20 0 44676 6908 6716 S 0.0 0.0 11:19.77 /lib/systemd/syst 546 根 20 0 244M 0 0 S 0.0 0.0 0:01.39 /sbin/lvmetad -f 1526 根 20 0 329M 2252 1916 S 0.0 0.0 0:00.00 /usr/sbin/ModemMa 1544 根 20 0 329M 2252 1916 S 0.0 0.0 0:00.06 /usr/sbin/ModemMa F1Help F2Setup F3SearchF4FilterF5Tree F6SortByF7Nice -F8Nice +F9Kill F10Quit ``` <a name="REPLs-software-versions"></a> ## REPLs and Software Versions <a name="REPLs"></a> ### REPLs [[ Back to Table of Contents ]](#toc) A **REPL** is a Read-Evaluate-Print Loop, similar to the command line, but usually used for particular programming languages. You can open the Python REPL with the `python` command (and quit with the `quit()` function): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ python Python 3.5.2（默認，2018 年 11 月 12 日，13:43:14）... > > > 辭職（） ``` Open the R REPL with the `R` command (and quit with the `q()` function): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ R R版3.5.2（2018-12-20）--「蛋殼冰屋」... > q() 儲存工作區影像？ \[是/否/c\]: 否 ``` Open the Scala REPL with the `scala` command (and quit with the `:quit` command): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ scala 歡迎使用 Scala 2.11.12 ... 斯卡拉>：退出 ``` Open the Java REPL with the `jshell` command (and quit with the `/exit` command): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ jshell |歡迎使用 JShell——版本 11.0.1 ... jshell> /退出 ``` Alternatively, you can exit any of these REPLs with \^d (Ctrl+d). \^d is the EOF (end of file) marker on Unix and signifies the end of input. <a name="version"></a> ### `-version / --version / -v` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Most commands and programs have a `-version` or `--version` flag which gives the software version of that command or program. Most applications make this information easily available: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ls --version ls (GNU coreutils) 8.25 ... \[ andrew@pc01 ~ \]$ ncdu -版本 NCDU 1.11 \[ andrew@pc01 ~ \]$ python --version Python 3.5.2 ``` ...but some are less intuitive: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sbt scalaVersion … \[資訊\]2.12.4 ``` Note that some programs use `-v` as a version flag, while others use `-v` to mean "verbose", which will run the application while printing lots of diagnostic or debugging information: ``` SCP(1) BSD 通用指令手冊 SCP(1) 姓名 ``` scp -- secure copy (remote file copy program) ``` … -v 詳細模式。導致 scp 和 ssh(1) 列印偵錯訊息 ``` about their progress. This is helpful in debugging connection, ``` ``` authentication, and configuration problems. ``` … ``` <a name="env-vars-aliases"></a> ## Environment Variables and Aliases <a name="env-vars"></a> ### Environment Variables [[ Back to Table of Contents ]](#toc) **Environment variables** (sometimes shortened to "env vars") are persistent variables that can be created and used within your `bash` shell. They are defined with an equals sign (`=`) and used with a dollar sign (`$`). You can see all currently-defined env vars with `printenv`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ printenv SPARK\_HOME=/usr/local/spark 術語=xterm … ``` Set a new environment variable with an `=` sign (don't put any spaces before or after the `=`, though!): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ myvar=你好 ``` Print a specific env var to the terminal with `echo` and a preceding `$` sign: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo $myvar 你好 ``` Environment variables which contain spaces or other whitespace should be surrounded by quotes (`"..."`). Note that reassigning a value to an env var overwrites it without warning: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ myvar="你好，世界！" && 回顯 $myvar 你好世界！ ``` Env vars can also be defined using the `export` command. When defined this way, they will also be available to sub-processes (commands called from this shell): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ export myvar="另一" && echo $myvar 另一個 ``` You can unset an environment variable by leaving the right-hand side of the `=` blank or by using the `unset` command: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 取消設定 mynewvar \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo $mynewvar ``` <a name="aliases"></a> ### Aliases [[ Back to Table of Contents ]](#toc) **Aliases** are similar to environment variables but are usually used in a different way -- to replace long commands with shorter ones: ``` \[ andrew@pc01 apidocs \]$ ls -l -a -h -t 總計 220K drwxr-xr-x 5 安德魯 安德魯 4.0K 12 月 21 日 12:37 。 -rw-r--r-- 1 安德魯 安德魯 9.9K 十二月 21 12:37 help-doc.html -rw-r--r-- 1 安德魯 安德魯 4.5K 12 月 21 日 12:37 script.js … \[ andrew@pc01 apidocs \]$ 別名 lc="ls -l -a -h -t" \[ andrew@pc01 apidocs \]$ lc 總計 220K drwxr-xr-x 5 安德魯 安德魯 4.0K 12 月 21 日 12:37 。 -rw-r--r-- 1 安德魯 安德魯 9.9K 十二月 21 12:37 help-doc.html -rw-r--r-- 1 安德魯 安德魯 4.5K 12 月 21 日 12:37 script.js … ``` You can remove an alias with `unalias`: ``` \[ andrew@pc01 apidocs \]$ unalias lc \[ andrew@pc01 apidocs \]$ lc 目前未安裝程式“lc”。 … ``` > **Bonus:** > > [Read about the subtle differences between environment variables and aliases here.](http://bit.ly/2TDG8Tx) > > [Some programs, like **git**, allow you to define aliases specifically for that software.](http://bit.ly/2TG8X1A) <a name="basic-bash-scripting"></a> ## Basic `bash` Scripting <a name="bash-scripts"></a> ### `bash` Scripts [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `bash` scripts (usually ending in `.sh`) allow you to automate complicated processes, packaging them into reusable functions. A `bash` script can contain any number of normal shell commands: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo "ls && touch file && ls" > ex.sh ``` A shell script can be executed with the `source` command or the `sh` command: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 源 ex.sh 桌面 Git TEST c ex.sh 專案測試 桌面 Git TEST c ex.sh 檔案專案測試 ``` Shell scripts can be made executable with the `chmod` command (more on this later): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo "ls && touch file2 && ls" > ex2.sh \[ andrew@pc01 ~ \]$ chmod +x ex2.sh ``` An executable shell script can be run by preceding it with `./`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ./ex2.sh 桌面 Git TEST c ex.sh ex2.sh 檔案專案測試 桌面 Git TEST c ex.sh ex2.sh 檔案 file2 專案測試 ``` Long lines of code can be split by ending a command with `\`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo "for i in {1..3}; do echo \\ > \\"歡迎\\$i次\\";完成” > ex3.sh ``` Bash scripts can contain loops, functions, and more! ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 源 ex3.sh 歡迎1次 歡迎2次 歡迎3次 ``` <a name="custom-prompt-ls"></a> ### Custom Prompt and `ls` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Bash scripting can make your life a whole lot easier and more colourful. [Check out this great bash scripting cheat sheet.](https://devhints.io/bash) `$PS1` (Prompt String 1) is the environment variable that defines your main shell prompt ([learn about the other prompts here](http://bit.ly/2SPgsmT)): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ printf "%q" $PS1 $'\\n\\\[\\E\[1m\\\]\\\[\\E\[30m\\\]\\A'$'\\\[\\E\[37m\\\]|\\\[\\E\[36m\\\]\\u\\\[\\E\[37m \\\]@\\\[\\E\[34m\\\]\\h'$'\\\[\\E\[32m\\\]\\W\\\[\\E\[37m\\\]|'$'\\\[\\E(B\\E\[m\\\] ' ``` You can change your default prompt with the `export` command: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ export PS1="\\n此處指令> " 此處指令> echo $PS1 \\n此處指令> ``` ...[you can add colours, too!](http://bit.ly/2TMbEit): ``` 此處指令> export PS1="\\e\[1;31m\\n程式碼: \\e\[39m" （這應該是紅色的，但在 Markdown 中可能不會這樣顯示） =============================== 程式碼：回顯$PS1 \\e\[1;31m\\n程式碼: \\e\[39m ``` You can also change the colours shown by `ls` by editing the `$LS_COLORS` environment variable: ``` （同樣，這些顏色可能不會出現在 Markdown 中） =========================== 程式碼：ls 桌面 Git TEST c ex.sh ex2.sh ex3.sh 檔案 file2 專案測試 程式碼：匯出 LS\_COLORS='di=31:fi=0:ln=96:or=31:mi=31:ex=92' 程式碼：ls 桌面 Git TEST c ex.sh ex2.sh ex3.sh 檔案 file2 專案測試 ``` <a name="config-files"></a> ## Config Files <a name="config-bashrc"></a> ### Config Files / `.bashrc` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) If you tried the commands in the last section and logged out and back in, you may have noticed that your changes disappeared. _config_ (configuration) files let you maintain settings for your shell or for a particular program every time you log in (or run that program). The main configuration file for a `bash` shell is the `~/.bashrc` file. Aliases, environment variables, and functions added to `~/.bashrc` will be available every time you log in. Commands in `~/.bashrc` will be run every time you log in. If you edit your `~/.bashrc` file, you can reload it without logging out by using the `source` command: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ nano ~/.bashrc ``` _...add the line `echo “~/.bashrc loaded!”` to the top of the file_... ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 源 ~/.bashrc ~/.bashrc 已載入！ ``` _...log out and log back in..._ ``` 最後登入：2019 年 1 月 11 日星期五 10:29:07 從 111.11.11.111 ~/.bashrc 已加載！ \[ 安德魯@pc01 ~ \] ``` <a name="types-of-shells"></a> ### Types of Shells [[ Back to Table of Contents ]](#toc) _Login_ shells are shells you log in to (where you have a username). _Interactive_ shells are shells which accept commands. Shells can be login and interactive, non-login and non-interactive, or any other combination. In addition to `~/.bashrc`, there are a few other scripts which are `sourced` by the shell automatically when you log in or log out. These are: - `/etc/profile` - `~/.bash_profile` - `~/.bash_login` - `~/.profile` - `~/.bash_logout` - `/etc/bash.bash_logout` Which of these scripts are sourced, and the order in which they're sourced, depend on the type of shell opened. See [the bash man page](https://linux.die.net/man/1/bash) and [these](http://bit.ly/2TGCwA8) Stack Overflow [posts](http://bit.ly/2TFHFsf) for more information. Note that `bash` scripts can `source` other scripts. For instance, in your `~/.bashrc`, you could include the line: ``` 來源~/.bashrc\_addl ``` ...which would also `source` that `.bashrc_addl` script. This file can contain its own aliases, functions, environment variables, and so on. It could, in turn, `source` other scripts, as well. (Be careful to avoid infinite loops of script-sourcing!) It may be helpful to split commands into different shell scripts based on functionality or machine type (Ubuntu vs. Red Hat vs. macOS), for example: - `~/.bash_ubuntu` -- configuration specific to Ubuntu-based machines - `~/.bashrc_styles` -- aesthetic settings, like `PS1` and `LS_COLORS` - `~/.bash_java` -- configuration specific to the Java language I try to keep separate `bash` files for aesthetic configurations and OS- or machine-specific code, and then I have one big `bash` file containing shortcuts, etc. that I use on every machine and every OS. Note that there are also _different shells_. `bash` is just one kind of shell (the "Bourne Again Shell"). Other common ones include `zsh`, `csh`, `fish`, and more. Play around with different shells and find one that's right for you, but be aware that this tutorial contains `bash` shell commands only and not everything listed here (maybe none of it) will be applicable to shells other than `bash`. <a name="finding-things"></a> ## Finding Things <a name="whereis-which-whatis"></a> ### `whereis / which / whatis` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `whereis` searches for "possibly useful" files related to a particular command. It will attempt to return the location of the binary (executable machine code), source (code source files), and `man` page for that command: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ whereis ls ls: /bin/ls /usr/share/man/man1/ls.1.gz ``` `which` will only return the location of the binary (the command itself): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 其中 ls /bin/ls ``` `whatis` prints out the one-line description of a command from its `man` page: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 什麼是哪裡是哪個什麼是 whereis (1) - 尋找指令的二進位、原始檔和手冊頁文件 which (1) - 定位指令 Whatis (1) - 顯示一行手冊頁描述 ``` `which` is useful for finding the "original version" of a command which may be hidden by an alias: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 別名 ls="ls -l" “original” ls 已被上面定義的別名“隱藏” =========================== \[ andrew@pc01 ~ \]$ ls 總計 36 drwxr-xr-x 2 安德魯 andrew 4096 Jan 9 14:47 桌面 drwxr-xr-x 4 安德魯 安德魯 4096 十二月 6 10:43 Git … 但我們仍然可以使用返回的位置來呼叫「原始」ls ======================= \[ andrew@pc01 ~ \]$ /bin/ls 桌面 Git TEST c ex.sh ex2.sh ex3.sh 檔案 file2 專案測試 ``` <a name="locate-find"></a> ### `locate / find` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `locate` finds a file anywhere on the system by referring to a semi-regularly-updated cached list of files: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 找到 README.md /home/andrew/.config/micro/plugins/gotham-colors/README.md /home/andrew/.jenv/README.md /home/andrew/.myshell/README.md … ``` Because it's just searching a list, `locate` is usually faster than the alternative, `find`. `find` iterates through the file system to find the file you're looking for. Because it's actually looking at the files which _currently_ exist on the system, though, it will always return an up-to-date list of files, which is not necessarily true with `locate`. ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ find ~/ -iname "README.md" /home/andrew/.jenv/README.md /home/andrew/.config/micro/plugins/gotham-colors/README.md /home/andrew/.oh-my-zsh/plugins/ant/README.md … ``` `find` was written for the very first version of Unix in 1971, and is therefore much more widely available than `locate`, which was added to GNU in 1994. `find` has many more features than `locate`, and can search by file age, size, ownership, type, timestamp, permissions, depth within the file system; `find` can search using regular expressions, execute commands on files it finds, and more. When you need a fast (but possibly outdated) list of files, or you’re not sure what directory a particular file is in, use `locate`. When you need an accurate file list, maybe based on something other than the files’ names, and you need to do something with those files, use `find`. <a name="downloading-things"></a> ## Downloading Things <a name="ping-wget-curl"></a> ### `ping / wget / curl` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `ping` attempts to open a line of communication with a network host. Mainly, it's used to check whether or not your Internet connection is down: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ping google.com PING google.com (74.125.193.100) 56(84) 位元組資料。 使用 32 位元組資料 Ping 74.125.193.100： 來自 74.125.193.100 的回覆：位元組=32 時間<1ms TTL=64 … ``` `wget` is used to easily download a file from the Internet: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ wget \\ > http://releases.ubuntu.com/18.10/ubuntu-18.10-desktop-amd64.iso ``` `curl` can be used just like `wget` (don’t forget the `--output` flag): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 捲曲 \\ > http://releases.ubuntu.com/18.10/ubuntu-18.10-desktop-amd64.iso \\ > \--輸出ubuntu.iso ``` `curl` and `wget` have their own strengths and weaknesses. `curl` supports many more protocols and is more widely available than `wget`; `curl` can also send data, while `wget` can only receive data. `wget` can download files recursively, while `curl` cannot. In general, I use `wget` when I need to download things from the Internet. I don’t often need to send data using `curl`, but it’s good to be aware of it for the rare occasion that you do. <a name="apt-gunzip-tar-gzip"></a> ### `apt / gunzip / tar / gzip` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Debian-descended Linux distributions have a fantastic package management tool called `apt`. It can be used to install, upgrade, or delete software on your machine. To search `apt` for a particular piece of software, use `apt search`, and install it with `apt install`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ apt 搜尋漂白位 ...bleachbit/bionic、bionic 2.0-2 全部 從系統中刪除不需要的文件 您需要“sudo”來安裝軟體 ============== \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo apt installbleachbit ``` Linux software often comes packaged in `.tar.gz` ("tarball") files: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ wget \\ > https://github.com/atom/atom/releases/download/v1.35.0-beta0/atom-amd64.tar.gz ``` ...these types of files can be unzipped with `gunzip`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$gunzipatom-amd64.tar.gz && ls 原子 amd64.tar ``` A `.tar.gz` file will be `gunzip`-ped to a `.tar` file, which can be extracted to a directory of files using `tar -xf` (`-x` for "extract", `-f` to specify the file to "untar"): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ tar -xfatom-amd64.tar && mv \\ 原子-beta-1.35.0-beta0-amd64 原子 && ls 原子atom-amd64.tar ``` To go in the reverse direction, you can create (`-c`) a tar file from a directory and zip it (or unzip it, as appropriate) with `-z`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ tar -zcf 壓縮.tar.gz 原子 && ls 原子atom-amd64.tar壓縮.tar.gz ``` `.tar` files can also be zipped with `gzip`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ gzipatom-amd64.tar && ls 原子 原子-amd64.tar.gz 壓縮.tar.gz ``` <a name="redirecting-io"></a> ## Redirecting Input and Output <a name="pipe-gt-lt-echo-printf"></a> ### `| / > / < / echo / printf` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) By default, shell commands read their input from the standard input stream (aka. stdin or 0) and write to the standard output stream (aka. stdout or 1), unless there’s an error, which is written to the standard error stream (aka. stderr or 2). `echo` writes text to stdout by default, which in most cases will simply print it to the terminal: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 回顯“你好” 你好 ``` The pipe operator, `|`, redirects the output of the first command to the input of the second command: ``` 'wc'（字數）傳回檔案中的行數、字數、位元組數 ======================== \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo "範例文件" |廁所 ``` 1 2 17 ``` ``` `>` redirects output from stdout to a particular location ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo "test" > 文件 && 頭文件 測試 ``` `printf` is an improved `echo`, allowing formatting and escape sequences: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ printf "1\\n3\\n2" 1 3 2 ``` `<` gets input from a particular location, rather than stdin: ``` 'sort' 依字母/數字順序對檔案的行進行排序 ======================== \[ andrew@pc01 ~ \]$ sort <(printf "1\\n3\\n2") 1 2 3 ``` Rather than a [UUOC](#viewing-and-editing-files), the recommended way to send the contents of a file to a command is to use `<`. Note that this causes data to "flow" right-to-left on the command line, rather than (the perhaps more natural, for English-speakers) left-to-right: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ printf "1\\n3\\n2" > 文件 && 排序 < 文件 1 2 3 ``` <a name="std-tee"></a> ### `0 / 1 / 2 / tee` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) 0, 1, and 2 are the standard input, output, and error streams, respectively. Input and output streams can be redirected with the `|`, `>`, and `<` operators mentioned previously, but stdin, stdout, and stderr can also be manipulated directly using their numeric identifiers: Write to stdout or stderr with `>&1` or `>&2`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 貓測試 回顯“標準輸出”>&1 回顯“標準錯誤”>&2 ``` By default, stdout and stderr both print output to the terminal: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ./測試 標準錯誤 標準輸出 ``` Redirect stdout to `/dev/null` (only print output sent to stderr): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ./test 1>/dev/null 標準錯誤 ``` Redirect stderr to `/dev/null` (only print output sent to stdout): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ./test 2>/dev/null 標準輸出 ``` Redirect all output to `/dev/null` (print nothing): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ./test &>/dev/null ``` Send output to stdout and any number of additional locations with `tee`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ls && echo "測試" | tee 文件1 文件2 文件3 && ls 文件0 測試 文件0 文件1 文件2 文件3 ``` <a name="advanced"></a> # Advanced <a name="superuser"></a> ## Superuser <a name="sudo-su"></a> ### `sudo / su` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) You can check what your username is with `whoami`: ``` \[ andrew@pc01 abc \]$ whoami 安德魯 ``` ...and run a command as another user with `sudo -u username` (you will need that user's password): ``` \[ andrew@pc01 abc \]$ sudo -u 測試觸摸 def && ls -l 總計 0 -rw-r--r-- 1 次測試 0 Jan 11 20:05 def ``` If `–u` is not provided, the default user is the superuser (usually called "root"), with unlimited permissions: ``` \[ andrew@pc01 abc \]$ sudo touch ghi && ls -l 總計 0 -rw-r--r-- 1 次測試 0 Jan 11 20:05 def -rw-r--r-- 1 root root 0 Jan 11 20:14 ghi ``` Use `su` to become another user temporarily (and `exit` to switch back): ``` \[ andrew@pc01 abc \]$ su 測試 密碼： test@pc01:/home/andrew/abc$ whoami 測試 test@pc01:/home/andrew/abc$ 退出 出口 \[ andrew@pc01 abc \]$ whoami 安德魯 ``` [Learn more about the differences between `sudo` and `su` here.](http://bit.ly/2SKQH77) <a name="click-click"></a> ### `!!` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) The superuser (usually "root") is the only person who can install software, create users, and so on. Sometimes it's easy to forget that, and you may get an error: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ apt 安裝 ruby E：無法開啟鎖定檔案 /var/lib/dpkg/lock-frontend - 開啟（13：權限被拒絕） E: 無法取得 dpkg 前端鎖定 (/var/lib/dpkg/lock-frontend)，您是 root 嗎？ ``` You could retype the command and add `sudo` at the front of it (run it as the superuser): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo apt install ruby 正在閱讀包裝清單... ``` Or, you could use the `!!` shortcut, which retains the previous command: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ apt 安裝 ruby E：無法開啟鎖定檔案 /var/lib/dpkg/lock-frontend - 開啟（13：權限被拒絕） E: 無法取得 dpkg 前端鎖定 (/var/lib/dpkg/lock-frontend)，您是 root 嗎？ \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo !! sudo apt 安裝 ruby 正在閱讀包裝清單... ``` By default, running a command with `sudo` (and correctly entering the password) allows the user to run superuser commands for the next 15 minutes. Once those 15 minutes are up, the user will again be prompted to enter the superuser password if they try to run a restricted command. <a name="file-permissions"></a> ## File Permissions <a name="file-permissions-sub"></a> ### File Permissions [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Files may be able to be read (`r`), written to (`w`), and/or executed (`x`) by different users or groups of users, or not at all. File permissions can be seen with the `ls -l` command and are represented by 10 characters: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ls -lh 總計 8 drwxr-xr-x 4 安德魯 安德魯 4.0K 1 月 4 日 19:37 品嚐 -rwxr-xr-x 1 安德魯 安德魯 40 Jan 11 16:16 測試 -rw-r--r-- 1 安德魯 安德魯 0 一月 11 16:34 tist ``` The first character of each line represents the type of file, (`d` = directory, `l` = link, `-` = regular file, and so on); then there are three groups of three characters which represent the permissions held by the user (u) who owns the file, the permissions held by the group (g) which owns the file, and the permissions held any other (o) users. (The number which follows this string of characters is the number of links in the file system to that file (4 or 1 above).) `r` means that person / those people have read permission, `w` is write permission, `x` is execute permission. If a directory is “executable”, that means it can be opened and its contents can be listed. These three permissions are often represented with a single three-digit number, where, if `x` is enabled, the number is incremented by 1, if `w` is enabled, the number is incremented by 2, and if `r` is enabled, the number is incremented by 4. Note that these are equivalent to binary digits (`r-x` -> `101` -> `5`, for example). So the above three files have permissions of 755, 755, and 644, respectively. The next two strings in each list are the name of the owner (`andrew`, in this case) and the group of the owner (also `andrew`, in this case). Then comes the size of the file, its most recent modification time, and its name. The `–h` flag makes the output human readable (i.e. printing `4.0K` instead of `4096` bytes). <a name="chmod-chown"></a> ### `chmod / chown` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) File permissions can be modified with `chmod` by setting the access bits: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ chmod 777 測試 && chmod 000 tit && ls -lh 總計 8.0K drwxr-xr-x 4 安德魯 安德魯 4.0K 1 月 4 日 19:37 品嚐 -rwxrwxrwx 1 安德魯 安德魯 40 Jan 11 16:16 測試 \---------- 1 安德魯 安德魯 0 一月 11 16:34 tist ``` ...or by adding (`+`) or removing (`-`) `r`, `w`, and `x` permissions with flags: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ chmod +rwx Tist && chmod -w 測試 && ls -lh chmod：測試：新權限是 r-xrwxrwx，而不是 r-xr-xr-x 總計 8.0K drwxr-xr-x 4 安德魯 安德魯 4.0K 1 月 4 日 19:37 品嚐 -r-xrwxrwx 1 安德魯 安德魯 40 Jan 11 16:16 測試 -rwxr-xr-x 1 安德魯 安德魯 0 一月 11 16:34 tist ``` The user who owns a file can be changed with `chown`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo chown 碼頭測試 ``` The group which owns a file can be changed with `chgrp`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo chgrp hadoop tit && ls -lh 總計 8.0K drwxr-xr-x 4 安德魯 安德魯 4.0K 1 月 4 日 19:37 品嚐 \-----w--w- 1 瑪麗娜·安德魯 2011 年 1 月 40 日 16:16 測試 -rwxr-xr-x 1 安德魯 hadoop 0 一月 11 16:34 tist ``` <a name="users-groups"></a> ## User and Group Management <a name="users"></a> ### Users [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `users` shows all users currently logged in. Note that a user can be logged in multiple times if -- for instance -- they're connected via multiple `ssh` sessions. ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 用戶 安德魯·科林·科林·科林·科林·科林·克里希納·克里希納 ``` To see all users (even those not logged in), check `/etc/passwd`. (**WARNING**: do not modify this file! You can corrupt your user accounts and make it impossible to log in to your system.) ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ alias au="cut -d: -f1 /etc/passwd \\ > |排序| uniq”&& au \_易於 一個廣告 安德魯... ``` Add a user with `useradd`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo useradd aardvark && au \_易於 土豚 一個廣告... ``` Delete a user with `userdel`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo userdel aardvark && au \_易於 一個廣告 安德魯... ``` [Change a user’s default shell, username, password, or group membership with `usermod`.](http://bit.ly/2D4upIg) <a name="groups"></a> ### Groups [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `groups` shows all of the groups of which the current user is a member: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 組 andrew adm cdrom sudo dial plugdev lpadmin sambashare hadoop ``` To see all groups on the system, check `/etc/group`. (**DO NOT MODIFY** this file unless you know what you are doing.) ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ alias ag=“cut -d: -f1 /etc/group \\ > |排序”&& ag 管理員 一個廣告 安德魯... ``` Add a group with `groupadd`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo groupadd aardvark && ag 土豚 管理員 一個廣告... ``` Delete a group with `groupdel`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ sudo groupdel aardvark && ag 管理員 一個廣告 安德魯... ``` [Change a group’s name, ID number, or password with `groupmod`.](https://linux.die.net/man/8/groupmod) <a name="text-processing"></a> ## Text Processing <a name="uniq-sort-diff-cmp"></a> ### `uniq / sort / diff / cmp` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `uniq` can print unique lines (default) or repeated lines: ``` \[ andrew@pc01 man \]$ printf "1\\n2\\n2" > a && \\ > printf "1\\n3\\n2" > b \[ andrew@pc01 人 \]$ uniq a 1 2 ``` `sort` will sort lines alphabetically / numerically: ``` \[ andrew@pc01 man \]$ 排序 b 1 2 3 ``` `diff` will report which lines differ between two files: ``` \[ andrew@pc01 人 \]$ diff ab 2c2 < 2 --- > 3 ``` `cmp` reports which bytes differ between two files: ``` \[andrew@pc01 人\]$ cmp ab ab 不同：字元 3，第 2 行 ``` <a name="cut-sed"></a> ### `cut / sed` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `cut` is usually used to cut a line into sections on some delimiter (good for CSV processing). `-d` specifies the delimiter and `-f` specifies the field index to print (starting with 1 for the first field): ``` \[ andrew@pc01 人 \]$ printf "137.99.234.23" > c \[ andrew@pc01 man \]$ cut -d'.' c-f1 137 ``` `sed` is commonly used to replace a string with another string in a file: ``` \[ andrew@pc01 man \]$ echo "舊" | sed s/舊/新/ 新的 ``` ...but `sed` is an extremely powerful utility, and cannot be properly summarised here. It’s actually Turing-complete, so it can do anything that any other programming language can do. `sed` can find and replace based on regular expressions, selectively print lines of a file which match or contain a certain pattern, edit text files in-place and non-interactively, and much more. A few good tutorials on `sed` include: - [https://www.tutorialspoint.com/sed/](https://www.tutorialspoint.com/sed/) - [http://www.grymoire.com/Unix/Sed.html](http://www.grymoire.com/Unix/Sed.html) - [https://www.computerhope.com/unix/used.htm](https://www.computerhope.com/unix/used.htm) <a name="pattern-matching"></a> ## Pattern Matching <a name="grep"></a> ### `grep` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) The name `grep` comes from `g`/`re`/`p` (search `g`lobally for a `r`egular `e`xpression and `p`rint it); it’s used for finding text in files. `grep` is used to find lines of a file which match some pattern: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ grep -e " *.fi.* " /etc/profile /etc/profile：Bourne shell 的系統範圍 .profile 檔案 (sh(1)) =================================================== ``` # The file bash.bashrc already sets the default PS1. ``` ``` fi ``` ``` fi ``` … ``` ...or contain some word: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ grep "andrew" /etc/passwd 安德魯:x:1000:1000:安德魯,,,:/home/andrew:/bin/bash ``` `grep` is usually the go-to choice for simply finding matching lines in a file, if you’re planning on allowing some other program to handle those lines (or if you just want to view them). `grep` allows for (`-E`) use of extended regular expressions, (`-F`) matching any one of multiple strings at once, and (`-r`) recursively searching files within a directory. These flags used to be implemented as separate commands (`egrep`, `fgrep`, and `rgrep`, respectively), but those commands are now deprecated. > **Bonus**: [see the origins of the names of a few famous `bash` commands](https://kb.iu.edu/d/abnd) <a name="awk"></a> ### `awk` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `awk` is a pattern-matching language built around reading and manipulating delimited data files, like CSV files. As a rule of thumb, `grep` is good for finding strings and patterns in files, `sed` is good for one-to-one replacement of strings in files, and `awk` is good for extracting strings and patterns from files and analysing them. As an example of what `awk` can do, here’s a file containing two columns of data: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ printf "A 10\\nB 20\\nC 60" > 文件 ``` Loop over the lines, add the number to sum, increment count, print the average: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ awk 'BEGIN {sum=0;計數=0； OFS=“”} {sum+=$2; count++} END {print "平均值:", sum/count}' 文件 平均：30 ``` `sed` and `awk` are both Turing-complete languages. There have been multiple books written about each of them. They can be extremely useful with pattern matching and text processing. I really don’t have enough space here to do either of them justice. Go read more about them! > **Bonus**: [learn about some of the differences between `sed`, `grep`, and `awk`](http://bit.ly/2AI3IaN) <a name="ssh"></a> ## Copying Files Over `ssh` <a name="ssh-scp"></a> ### `ssh / scp` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `ssh` is how Unix-based machines connect to each other over a network: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ssh –p安德魯@137.xxx.xxx.89 上次登入：2019 年 1 月 11 日星期五 12:30:52，來自 137.xxx.xxx.199 ``` Notice that my prompt has changed as I’m now on a different machine: ``` \[ andrew@pc02 ~ \]$ 退出 登出 與 137.xxx.xxx.89 的連線已關閉。 ``` Create a file on machine 1: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ echo "你好" > 你好 ``` Copy it to machine 2 using `scp` (secure copy; note that `scp` uses `–P` for a port #, `ssh` uses `–p`) ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ scp –P你好安德魯@137.xxx.xxx.89:~ 你好 100% 0 0.0KB/秒 00:00 ``` `ssh` into machine 2: ``` \[ andrew@pc02 ~ \]$ ssh –p安德魯@137.xxx.xxx.89 上次登入：2019 年 1 月 11 日星期五 22:47:37，來自 137.xxx.xxx.79 ``` The file’s there! ``` \[ andrew@pc02 ~ \]$ ls 你好多xargs \[ andrew@pc02 ~ \]$ 貓你好 你好 ``` <a name="rsync"></a> ### `rsync` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `rsync` is a file-copying tool which minimises the amount of data copied by looking for deltas (changes) between files. Suppose we have two directories: `d`, with one file, and `s`, with two files: ``` \[ andrew@pc01 d \]$ ls && ls ../s f0 f0 f1 ``` Sync the directories (copying only missing data) with `rsync`: ``` \[ andrew@pc01 d \]$ rsync -off ../s/\* . 正在發送增量文件列表... ``` `d` now contains all files that `s` contains: ``` \[ andrew@pc01 d \]$ ls f0 f1 ``` `rsync` can be performed over `ssh` as well: ``` \[ andrew@pc02 r \]$ ls \[ andrew@pc02 r \]$ rsync -avz -e "ssh -p “ [email protected]:~/s/\* 。 接收增量檔案列表 f0 f1 發送 62 位元組 接收 150 位元組 141.33 位元組/秒 總大小為 0 加速率為 0.00 \[ andrew@pc02 r \]$ ls f0 f1 ``` <a name="long-running-processes"></a> ## Long-Running Processes <a name="yes-nohup-ps-kill"></a> ### `yes / nohup / ps / kill` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) Sometimes, `ssh` connections can disconnect due to network or hardware problems. Any processes initialized through that connection will be “hung up” and terminate. Running a command with `nohup` insures that the command will not be hung up if the shell is closed or if the network connection fails. Run `yes` (continually outputs "y" until it’s killed) with `nohup`: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ nohup 是 & \[1\]13173 ``` `ps` shows a list of the current user’s processes (note PID number 13173): ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ps | sed -n '/是/p' 13173 分/10 00:00:12 是 ``` _...log out and log back into this shell..._ The process has disappeared from `ps`! ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ ps | sed -n '/是/p' ``` But it still appears in `top` and `htop` output: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 頂部 -bn 1 | sed -n '/是/p' 13173 安德魯 20 0 4372 704 636 D 25.0 0.0 0:35.99 是 ``` Kill this process with `-9` followed by its process ID (PID) number: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 殺死 -9 13173 ``` It no longer appears in `top`, because it’s been killed: ``` \[ andrew@pc01 ~ \]$ 頂部 -bn 1 | sed -n '/是/p' ``` <a name="cron"></a> ### `cron / crontab / >>` [[ Back to Table of Contents ]](#toc) `cron` provides an easy way of automating regular, scheduled tasks. You can edit your `cron` jobs with `crontab –e` (opens a text editor). Append the line: ``` - - - - - 日期 >> ~/datefile.txt ``` This will run the `date` command every minute, appending (with the `>>` operator) the output to a file: ``` \[ andrew@pc02 ~ \]$ head ~/datefile.txt 2019 年 1 月 12 日星期六 14:37:01 GMT 2019 年 1 月 12 日星期六

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高階端對端 DevOps 專案：使用 Terraform、Helm、Jenkins 和 ArgoCD 將微服務應用程式部署到 AWS EKS（第一部分）

DevOps 是 IT 產業中一個快速發展的領域。作為一名 DevOps 工程師，跟上開發空間以避免落後至關重要。 GitOPs 是該領域已經發展成熟的流行範例。 **GitOps**是一種 DevOps 框架或實踐，透過它，我們使 Git 儲存庫成為單一事實來源，同時將 CI/CD 和版本控制應用於基礎設施自動化。 [紅帽](https://www.redhat.com/en/topics/devops/what-is-gitops)將其定義為「使用 Git 儲存庫作為單一事實來源來交付基礎設施即程式碼」。 另一方面， **[DevSecOps](https://aws.amazon.com/what-is/devsecops/#:~:text=DevSecOps%20is%20the%20practice%20of,is%20both%20efficient%20and%20secure.)**是 DevOps 的新改進版本，它在 SDLC（軟體開發生命週期）中灌輸安全工具和控制措施。 devsecops 方法的主要目標是“將安全性左移”，即安全性應該從一開始就成為開發生命週期的一部分，而不是事後才想到。 在本專案指南中，我們將應用 GitOps 實踐，同時實作包含許多工具的高階端對端 DevSecOps 管道。 專案概況 ==== 這是一個由兩部分組成的專案。在第一部分中，我們將設定執行 CI 管道的 EC2 執行個體。 **若要了解如何使用 jenkins 建立標準的持續整合管道，請按[此處](https://dev.to/kelvinskell/a-practical-guide-to-building-a-standard-continuous-integration-pipeline-with-jenkins-2kp9)。** 在第二部分中，我們將設定 EKS 叢集、ArgoCD 用於持續交付，並配置 Prometheus 和 Grafana 用於應用程式監控。 在這個專案中，我們將涵蓋以下內容： **- 基礎架構即程式碼：**我們將使用 terraform 來設定我們的 EC2 執行個體以及 EKS 叢集。 **- Jenkins 伺服器設定：**在 Jenkins 伺服器上安裝和設定基本工具，包括 Jenkins 本身、Docker、OWASP 相依性檢查、Sonarqube 和 Trivy。 **- EKS 叢集部署：**利用 Terraform 建立 Amazon EKS 叢集，這是 AWS 上的託管 Kubernetes 服務。 **- 負載平衡器配置：**為 EKS 叢集配置 AWS 應用程式負載平衡器 (ALB)。 **- ArgoCD 安裝：**安裝並設定 ArgoCD 以實現持續交付和 GitOps。 **- Sonarqube 整合：**整合 Sonarqube 以在 DevSecOps 管道中進行程式碼品質分析。 **- 監控設定：**使用 Helm、Prometheus 和 Grafana 實現對 EKS 叢集的監控。 **- ArgoCD應用程式部署：**使用ArgoCD部署微服務應用程式，包括資料庫和入口元件。 第一部分：設定 CI 管道 ============= **- 第 1 步：設定 EC2 執行個體** 克隆[Git 儲存庫](https://github.com/Kelvinskell/microservices-devops-1)。 `cd`進入 terraform 目錄。 執行`terraform init` ，然後執行`terraform plan`以查看建議的基礎架構變更。 執行`terraform apply`來實作這些變更並配置實例。 此實例使用使用者資料進行引導，一旦配置完畢，將自動安裝 jenkins、sonarqube、trivy 和 docker。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7bpfkke1mp7k5xnvdhjw.png) **- 步驟2：修改應用程式程式碼** 這是一個簡單但關鍵的步驟。在您剛剛複製的儲存庫中包含的**Jenkinsfile**中，您必須將所有出現的「 **kelvinskell** 」變更為您的 DockerHub 使用者名稱。如果您想自己實施這個專案，這是非常有必要的。 **- 第 3 步：設定 Jenkins 伺服器** - 在瀏覽器上登入jenkins伺服器。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cryly0tf1nzxwbdlha9o.png) - 安裝建議的插件並完成註冊。 - 前往“管理Jenkins”、“插件”，然後安裝以下插件：Docker、Docker Commons、Docker pipeline、SonarQube Scanner、Sonar 品質門、SSH2 Easy、OWASP 依賴項檢查、OWASP Markup Formatter 插件、GitHub API pluin 和GitHub pipeline插件。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r12a2xjz5p9svyii685e.png) - 設定工具：前往 Dashborad > 管理 jenkins > 工具 **git安裝** ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qvhas5tzgkmdbokqkz2a.png) **聲納掃描器安裝** ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oil2k0fymyutyttuqljn.png) **依賴性檢查** ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8xvuiz5hxndem72wce9j.png) **Docker安裝** ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6dgt502xm5qxpmgpeof5.png) **- 第 4 步：配置 SonarQube** - 在瀏覽器上，連接到連接埠 9000 上的 Jenkins 伺服器 IP 位址並登入伺服器。 預設使用者名稱和密碼是“admin”。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v6f84jf2phosumnfnt4v.png) 登入後，按一下“手動”。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dz4r3d83eitw5hbyb0x8.png) 請按照上圖中的說明操作，然後按一下「設定」。 **注意：**您的專案金鑰必須完全是**newsread-microservices-application** 。這樣，您就不必編輯 Jenkinsfile。 - 選擇**“With Jenkins”**並選擇 GitHub 作為 DevOps 平台。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4bnnbea6j43tvj0h3ljw.png) - 點擊**“配置分析”** ，在步驟3中，複製“sonar.projectKey”，稍後您將需要它。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wdcus7h1uzotllmnnuq6.png) - 點選「帳戶」>「我的帳戶」>「產生令牌」。 為其命名並點擊“生成”。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0tz5qe7ooadml77g0cu4.png) - 前往“管理 Jenkins”>“憑證” - 選擇 Secret tex 並貼上您剛剛複製的令牌。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cz59t3tbuhckci2fxgt0.png) - 現在前往 Jenkins 儀表板 > 設定 Jenkins > 系統 > Sonarqube 伺服器 > 新增 Sonarqube - 將其命名為“SonarQube Server”，輸入秘密令牌的伺服器 URL 和憑證 ID。 請注意，我們的伺服器 url 是 localhost，因為 SonarQube 與 jenkins 託管在同一台伺服器上。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2a770dmbbjbbbg66pbft.png) - 點選“儲存”。 **- 第 5 步：整合您的 DockerHub 憑證** 此階段對於 Jenkins 存取您的 DockerHub 帳戶至關重要。 - 前往“管理 Jenkins”>“憑證”>“新增憑證” ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0oi45zq6c0wmtl08u53v.png) **- 第 6 步：設定 Jenkins 管道** - 從 Jenkins 的儀表板中，按一下「新專案」並建立管道作業。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wxwu61m452794k2crxqp.png) - 在“建置觸發器”下，選擇“觸發遠端建置”。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gqu6svazhn7zjyotm9yk.png) 在「身份驗證令牌」方塊下設定秘密令牌。我們將在建立 GitHub Webhook 時使用它。 - 在管道下，確保參數設定如下： - 定義：來自 SCM 的管道腳本 - SCM：設定您的 SCM。確保只建立您的主分支。例如，如果您的主分支名為“main”，請將“\*/main”放在要建置的分支下。 - 腳本路徑：Jenkinsfile ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sqy8e5uicfpwm523701p.png) **注意：**您必須將我的[儲存庫](https://github.com/Kelvinskell/microservices-devops-1)分叉到您自己的 GitHub 帳戶。這是您存取儲存庫並能夠對其進行配置所必需的。 完成此操作後，建立 GitHub 個人存取權杖。 我們將使用 GitHub PAT 從 Jenkins 向我們的儲存庫進行身份驗證。 - 連接到 EC2 實例，切換到 jenkins 用戶，建立 SSH 金鑰對。公鑰將作為您的 PAT 上傳到 GitHub，而私鑰將加入到我們的 Jenkins 配置中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2dy0fk403lqv50eeh1nd.png) - 返回 Jenkins 伺服器，點擊“新增憑證” ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b9t7mfdbdun64k7n80m6.png) 錯誤訊息現已消失。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8cwoepv5sgkzaq16u5f4.png) - 點選“儲存”。 **- 第 7 步：建立 GitHub WebHook** 這對於遠端觸發我們的詹金斯建置是必要的。 - 前往儲存庫的 GitHub Webhook 建立頁面並輸入以下資訊： URL：輸入以下 URL，根據需要替換 \*\*\* 之間的值： ``` ***JENKINS_SERVER_URL***/job/***JENKINS_JOB_NAME***/build?token=***JENKINS_BUILD_TRIGGER_TOKEN*** ``` ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0qb14f6bp78i03f2jbs9.png) **- 第 8 步：執行管道** 現在，我們已經完成了該管道的配置。是時候檢驗我們的工作了。 您可以透過進行變更並推送到 GitHub 儲存庫來觸發管道。如果正確配置了 Web hook 觸發器，這將自動啟動管道。 或者，您只需點擊“立即建置”即可執行管道。 如果一切都按預期配置，您將得到以下輸出： ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kzesc1d3m2wtebg5z9al.png) 結論 -- 我們現在已經結束了這個專案的第一部分。在第一部分中，我們配置並設定了持續整合管道。第二部分將涉及使用 ArgoCD 實施 GitOps。 我們將使用 terraform 配置 EKS 集群，然後使用 ArgoCD 持續部署到 EKS 集群。 這裡的想法是，您可以讓單獨的團隊管理流程的兩個部分 - 持續整合和持續部署。從而進一步解耦和簡化整個過程，同時使用 Git 作為我們的單一事實來源。 **PS：**我願意接受遠距 DevOps、雲端和科技寫作機會。 在[LinkedIn](https://linkedin.com/in/kelvin-onuchukwu-3460871a1)上與我聯絡。 --- 原文出處：https://dev.to/kelvinskell/advanced-end-to-end-devops-project-deploying-a-microservices-app-to-aws-eks-using-terraform-helm-jenkins-and-argocd-part-i-3a53

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適合初學者的 Docker 基礎知識

在我最新的文章中，我談到了 Vagrant 以及它如何幫助我們在幾分鐘內建立虛擬機，但如果可以做得更快、更好、更可自訂呢？讓我們學習如何使用 Docker 輕鬆開發、部署和執行應用程式！ **目錄**[介紹](#intro)[Docker 與虛擬機](#docker-vs-vm)[安裝](#installation)[基本指令](#basic-commands)[範例：Jenkins 容器](#example-jenkins)[資料持久化](#data-persistence)[資料持久化-卷](#data-persistence-volumes)[最後的想法](#final-thoughts)[資源](#resources) 介紹 -- 如果你谷歌一下*Docker* ，你會發現 Docker 是一個使用作業系統級虛擬化來建立自包含容器的軟體平台。 幸運的是，我會用簡單的英語向您解釋這意味著什麼。 您可能已經使用 Oracle VM 或[Vagrant](https://letslearnabout.net/devops/vagrant-tutorial-beginners/)建立了多個虛擬機器。 Docker 就是類似的東西（但更好，稍後會詳細介紹）。 使用 Docker，我們選擇一個映像（將 Docker 映像視為配方）並下載它。然後，我們建立該映像或容器的實例，與虛擬機器非常相似。 #### 影像： 用於建立一個或多個容器的套件或模板 #### 容器： 影像的實例彼此隔離，有自己的環境。 但讓我們看看它的實際效果。這是一個docker映像程式碼： ``免費：23.04 執行 apt-get update 執行 apt-get install -y curl nginx` 還記得我說過 Docker 鏡像是一個食譜嗎？在此映像或*配方*中，Docker 取得 Ubuntu 23.04 版本，更新 SO，然後安裝*curl*和*nginx* 。 誠然，這是一個簡短的 Docker 映像版本，但它幫助我們直觀地了解了 Docker 的含義。 現在，使用這個鏡像，我們可以建立一個容器（想像一個虛擬機），它將建立一個類似 Linux Ubuntu 的虛擬機，已經更新，帶有curl和nginx。 我們公司的所有開發人員都可以使用相同的映像來安裝相同的程式、軟體包和版本。不再有「但是…但它可以在我的電腦上執行！」；現在每台計算機都有相同的規格。 Docker 與虛擬機 ----------- 但是…如果 Docker 建立了一個類似 VM 的容器，為什麼我們不只使用虛擬機器呢？ 我可以從低層次的角度解釋Docker 容器如何比虛擬機器更好，甚至可以從另一個網站（如本網站）獲取一些很酷的資訊圖表，並解釋Docker 對每個容器使用相同的內核，使其輕量且快速，只需幾秒鐘即可旋轉一個容器： ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9mlbr5g7cd1h655ftjlm.jpg) 但使用 Docker 和 Docker 容器有一個很大的優點： 想像一下，您想要開發一個 21.1 NodeJS：您建立自己的 Docker 映像，在其中取得 Ubuntu 映像，更新它，安裝所有 NodeJS 相關的東西，然後將該映像分發給開發團隊。 在正常設定中，您必須上傳 NodeJS 應用程式，將其部署到您的伺服器上，並且您必須確保伺服器具有所有依賴項並且其 NodeJS 與您的伺服器相容。 而且你不想為此打賭。 使用 Docker，我們可以建立 Docker 映像，將其上傳到 Docker 相容的伺服器，僅此而已。 Docker 伺服器不在乎你使用什麼 Linux、安裝什麼軟體包或你的應用程式的語言是什麼：它只需要執行映像。就是這樣。 讓我強調這一點：我們不關心伺服器安裝了什麼。我們上傳並執行 Docker 映像。這就是我們所要做的。 安裝 -- 您可以安裝 Docker Desktop，這是一個 GUI Docker 應用程式，但我們這些強大的開發人員使用適當的終端工具，因此您將安裝 Docker Engine，即 Docker 的終端版本。 拋開笑話不談，您可以安裝任何您想要的內容： [Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/)或[Docker Engine](https://docs.docker.com/engine/install/) ，只需確保遵循作業系統的說明即可。例如，對於基於 Debian 的發行版（例如 Ubuntu）： 解除安裝先前的 Docker 版本 `sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin docker-ce-rootless-extras sudo rm -rf /var/lib/docker sudo rm -rf /var/lib/containerd` 安裝 Docker `curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh ./get-docker.sh` 檢查 Docker 是否已安裝 `sudo docker version` 讓我們進行一個測試。在終端機中執行以下命令： `sudo docker run docker/whalesay cowsay boo` ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kubznaemm0o0mwfxgyur.png) **重要提示：**每個 Docker 指令都需要 sudo 權限。您可以將使用者新增至*docker*群組，但儘管如此，它仍然不斷要求 sudo 權限。我發現透過執行命令`sudo chmod 666 /var/run/docker.sock` ，您不再被要求提供 sudo 權限（您可以使用類似的命令，例如*chmod +x* ）。 基本指令 ---- 我們已經啟動並執行了 Docker。讓我們看看一些基本指令。如果你想要的話，你的麵包和黃油： 列出所有圖像 `docker images` 從鏡像下載或執行容器 `docker run <IMAGE_NAME>` 下載特定版本 `docker run <IMAGE_NAME>:<VERSION>` 在背景執行容器 `docker run -d <IMAGE_NAME>` 將容器從後台帶到前台 `docker run attach <ID>` 執行命令 `docker run ubuntu cat /etc/ *release* docker執行ubuntu睡眠15` 下載鏡像以便稍後執行 `docker pull <IMAGE_NAME>` 在docker容器內執行指令 `docker exec <COMMAND>` 連接到容器的 bash `docker run -it <IMAGE_NAME> bash` 列出所有正在執行的容器 `docker ps` 列出所有容器，無論是否執行 `docker ps -a` 執行一個帶有其他容器連結的容器： `docker 執行 -p ： - 關聯： docker run -p 5000:80 --link redis:redis 投票應用` 從 JSON 格式的圖像或容器中獲取詳細訊息 `docker inspect <NAME_OR_ID>` 從背景執行的容器取得日誌 `docker logs <NAME_OR_ID>` 取得影像的所有圖層 `docker history <IMAGE_NAME>` 停止容器 `docker stop <IMAGE_NAME_OR_ID>` 永久刪除容器 `docker rm <IMAGE_NAME_OR_ID>` 永久刪除未使用的影像 `docker rmi <IMAGE_NAME>` 從 Dockerfile 建置映像 `docker build . -t <NAME>` 環境變數 `docker 執行 -e = docker run -e APP\_COLOR=blue simple-webapp-color` 範例：Jenkins 容器 ------------- 讓我們使用一個現實生活中的範例：使用 Jenkins 容器。 在以後的文章中，我將更深入地討論 Jenkins 及其功能，但 Jenkins 是一個很棒的 DevOps CI/CD 工具。讓我們下載 Jenkins 並在我們的電腦上執行它： `docker run jenkins/jenkins # 這會下載並執行 jenkins docker ps # 取得容器ID和端口 碼頭工人檢查\# 取得容器IP` 使用以下命令在虛擬機器中開啟瀏覽器： `docker run -p 8080:8080 jenkins/jenkins # Map the port` 使用以下命令在主機中開啟瀏覽器： 在這裡，我們在 Ubuntu 虛擬機器中安裝並下載 Docker 映像並執行它。我們可以透過開啟瀏覽器並使用 Docker 容器的 IP 和連接埠來查看虛擬機器中的 Jenkins，但透過映射端口，我們可以在主機中開啟 Jenkins。 結構是： 使用 Windows 主機 -&gt; Linux VM -&gt; 在 Linux 中執行的 Docker 容器 現在，Linux 正在執行一個輕量級 Docker 容器，我們可以從 Windows 電腦存取它。那不是很好嗎？ 資料持久化 ----- 我們停止 Jenkins 容器，第二天我們恢復它以繼續工作。但我們已經失去了一切。發生了什麼事？？？？ 僅 Docker 不具備資料持久性。 容器使用自己的資料夾（Jenkins 上的*/var/jenkins\_home* 、MySQL 上的*/var/lib/mysql*等），但是當您停止容器並再次執行映像時，您將從頭開始建立容器。我們對於它可以做些什麼呢？ 我們可以透過連結執行Docker的作業系統中的資料夾和容器的資料夾來實現*資料持久化*。 `mkdir my\_jenkins\_data docker run -p 8080:8080 -v /home/ /my\_jenkins\_data:/var/jenkins\_home jenkins/jenkins` 在這裡，我們建立了一個名為*my\_jenkins\_data*的資料夾，並將其與 Jenkins 資料夾*/var/jenkins\_home*連結，Docker 在其中儲存所有變更。 因此，如果我們再次執行該命令，我們將建立一個新容器，連結儲存的訊息，就像我們正在恢復容器一樣。 資料容量的持久性 -------- 我們可以簡化這個過程。我們可以讓 Docker 透過在*/var/lib/docker/volumes/\**中建立磁碟區來管理磁碟區，而不是為我們的資料夾提供長字串。 建立卷 `docker volume create test_volume` 這會在 /var/lib/docker/volumes/test\_volume 中建立一個磁碟區 `docker run -v test_volume:var/lib/mysql mysql` 我們也可以使用現代的方式，它更長但更聲明性和冗長： `docker run / --mount type=bind, source=/data/mysql, target=/var/lib/mysql mysql` 最後的想法 ----- 正如我們剛剛看到的，Docker 之所以出色，有以下幾個原因： 1. **隔離性**：Docker允許應用程式與底層系統隔離，確保不同環境下的一致性。 3. **效率**：透過容器化優化資源利用率，更有效率地利用系統資源。 5. **可移植性**：Docker容器可以在任何安裝了Docker的機器上執行，從而可以輕鬆地在不同環境中部署應用程式。 7. **可擴展性**：使用 Docker，可以根據需求透過增加或減少容器數量來輕鬆擴展應用程式。 9. **一致性**：Docker確保開發、測試和生產環境的一致性，減少「它在我的機器上執行」的問題。 11. **生態系統**：Docker 擁有豐富的生態系統，提供廣泛的工具和服務來補充容器化，使其成為應用程式部署和管理的多功能平台。 13. **部署**：Docker 讓部署變得更容易、更安全。我們不是管理套件及其版本，而是將 Docker 映像上傳到伺服器。 資源 -- [原帖](https://letslearnabout.net/devops/docker-tutorial-beginners/) [Vagrant 初學者教程](https://letslearnabout.net/devops/vagrant-tutorial-beginners/) [Docker 桌面](https://docs.docker.com/desktop/) [Docker引擎](https://docs.docker.com/engine/install/) [Docker 在 DevOps 中的作用](https://kodekloud.com/blog/role-of-docker-in-devops/) [碼頭工人中心](https://hub.docker.com/) --- 原文出處：https://dev.to/davidmm1707/docker-basics-for-beginners-49l9

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