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⭐ Github Desktop 新手入門教學 —— 用漂亮的 GUI 介面來學習 Git 基本觀念
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⭐ 邁向資深之路：後端 JS 訓練（一）—— 玩玩看 Node，做做看老派 CLI 應用程式

🔍 搜尋結果：taipy

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為開源做出貢獻將使您獲得新工作的機會增加 10 倍 🚀

最近我一直在嘗試讓一些程式設計師在 Upwork 上為我工作。每個申請者都提出了很多關於他們是否能夠真正處理我的專案的問題。 我還沒有僱用任何人。 ![沒有技能](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bps04cekis2pasb07w07.gif) --- 將作業新增至 Upwork ------------- 我做了一個非常簡單的職位描述，並回答了幾個問題： ![問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8krynn1qyxy0fpifel23.png) 並開始收到許多無用的申請。如果其中許多是使用 ChatGPT 建立的，我不會感到驚訝。 ![無益的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/swlrnc124ryte61zozh1.png) 然後收到了很多帶有未解決問題的申請： - 我怎麼知道他們可以處理我的專案？ - 我怎麼知道他們沒有說謊？ - 我如何知道他們是否能夠以高品質的貢獻來應對？ - 我怎麼知道他們知道如何與我正確溝通？ ![大聲哭](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mg3dva9mc5zxeal24kka.png) 如此多的懸而未決的問題給聘用任何候選人帶來了巨大的風險。如果他們做得不好，我可以： - 失去時間 - 賠錢 - 浪費了我的時間（因為我需要教他們） 我需要面試和測試每個候選人（很頭痛） --- 開源閃耀 ---- 現在，假設有人為我的開源儲存庫做出了貢獻。 現在我明白了： - 他們的水平 - 他們處理大型專案的能力 - 他們如何溝通 我可以告訴你，在[Novu](https://novu.co/) ，很多貢獻者已經從貢獻者轉變為員工。 大多數開發人員常犯的錯誤 ------------ 我透過 GitHub 收到了一個人的申請。這是他們的 GitHub 個人資料： ![輪廓](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9jd2ktb7tjb3e8r85ast.png) 他們沒有為不同的開源儲存庫做出很多貢獻，而是嘗試建立和應用自己的演示。 這是一個很大的錯誤。 每個擁有1年以上經驗的開發者都可以從0開始；在受控環境中要容易得多。 實際上，為大型程式碼庫做出貢獻（並進行合併）是一個不同的層次。 以下是我從 HackSquad 不和諧中收到的一條訊息： ![黑客小隊不和諧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8rlz8fl98vr9bsc1zrrh.png) > “但是初學者無法為他們龐大的程式碼庫做出貢獻” 這就是您在申請工作時降低風險的方法。 因此，不要建立 100 個演示專案，而是專注於為更大的程式碼庫專案做出 1-2 個貢獻。 對您的貢獻具有戰略意義 ----------- 在為任何大型程式碼庫專案做出貢獻之前，請檢查： - 是一家公司嗎？ - 他們在招人嗎？ - 他們有空缺職位來滿足我正在尋找的職位嗎？ - 我可以向類似公司或 Upwork 展示這項貢獻嗎？ --- 您應該貢獻的專案 ======== 所有列出的專案都是完全遠端的公司，到處招募。 [1.Gitroom](https://github.com/gitroomhq/gitroom/) -------------------------------------------------- 我沒有太多的預算，但我正在努力減輕一些工作。如果您想：這是一個很好的專案： - 從一個中型專案開始 - 使用最先進的技術，例如 NextJS 和 NestJS - 接觸更多支援許多開源公司的開源公司（因為 Gitroom）。 我還打開了一系列很酷的問題，您可以從這裡開始！ [![吉特魯姆](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zlcqtrvpmjr03c96bydd.png)](https://github.com/gitroomhq/gitroom/) 2.[Copilotkit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit/) ---------------------------------------------------- 如今，出現了一個新概念「AI工程師」。它主要適合那些有興趣用人工智慧建立東西而不自己建立人工智慧的人。 Copilotkit 正在建立包裝現有法學碩士的聊天機器人。如果您想：這是一個很好的專案： - 與法學碩士合作 - 使用 NextJS 以及未來更多的框架 - 做一些很酷的人工智慧狗屎:) [![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d9ps9yyn60w9xqx3e1ie.png)](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit/) 3.[Wing](https://github.com/winglang/wing/) ----------------------------------------- 雖然許多人去學習電腦科學，但他們是作為開發人員而不是工程師來編寫全端軟體的；你不必學習CS（我剛從高中畢業）。如果您想從事工程師職業，那麼這是一個很好的專案，如果您想： - 建造一個轉譯器，接受程式碼並最後將其轉換為 JS - 編寫複雜的演算法 - 打造深度基礎設施 ![翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/krrlly1b3x6rqc3w1ki4.png) 4.[LLMWare](https://github.com/llmware-ai/llmware) ------------------------------------------------- 我問[聖地牙哥](https://twitter.com/svpino)當今人工智慧最大的趨勢是什麼。他表示，RAG 和 LLM 是最大的炒作或主要是未來。 LLMWare 是與 RAG 相關的一切的殺手。如果您想：這是一個很好的專案： - 與 RAG 一起玩 - 播放和微調模型 - 成為 Python 專業人士 ![法學碩士軟體](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8az6baig5ctii4l64rgx.png) 5.[Novu](https://github.com/novuhq/novu) ------------------------------------- 我在 Novu 工作過，所以我可以告訴你這是一家很好的公司:) 他們的程式碼庫相當大（3 年的編碼）。如果您想：這是一個很好的專案： - 他們已經聘請了許多社區成員 - 簡單的程式碼庫全端 javascript - 巨大的社區（很有趣） ![新的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ku2dva54034m8wq6abhp.png) 6.[Taipy](https://github.com/avaiga/taipy) --------------------------------------- 我愛泰比。他們建立了一個獨特的 Python 應用程式建構器；這是一個很酷的專案，因為它不像全端 JavaScript 應用程式那麼容易。如果您想：這是一個很好的專案： - 學習Python - 炫耀對大型程式碼庫的出色貢獻 - 成為大社區的一份子。 ![類型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ajd52xb20zu8zy8fsgzt.png) --- 如果您是一家也在招聘的開源公司，請在評論中加入您的儲存庫:) --- 原文出處：https://dev.to/github20k/contributing-to-open-source-will-10x-your-chances-to-land-a-new-job-433f

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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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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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2024 年 7 個最佳 Python 視覺化函式庫

我的 LinkedIn 網路中的許多新聯絡人向我尋求一些資源來開始他們的資料科學之旅🤓。我不想分享結構化的系列，但從現在開始，我將分享一些令人興奮的資源，這些資源是我在個人技能提升之旅中使用的，以達到今天的水平。 Python是目前最好的程式語言。所以我將從這些開始。 --- 我一直最喜歡資料中的兩個步驟： 🧹🧤🧽𝗗𝗮𝘁𝗮𝗰𝗹𝗲𝗮𝗻𝘀𝗶𝗻𝗴 📊📉📈📊 你呢？您喜歡哪些步驟？ --- 從原始資料到富有洞察力、引人注目的視覺化的過程在資料科學中至關重要，它將複雜的資料集轉化為引人入勝且具有教育意義的敘述。 Python 仍然處於這一轉變的最前沿，提供了一套程式庫來滿足不同的視覺化需求，無論是學術研究、商業智慧還是互動式 Web 應用程式。步入 2024 年，讓我們探索定義資料視覺化未來的頂級 Python 庫。 --- ### 1. Taipy：簡化的動態視覺化 Taipy 以其以使用者為中心的資料視覺化方法脫穎而出，使那些具有最少 Web 開發經驗的人可以存取動態和互動式視覺化。 Taipy 在提供建立豐富、引人入勝的資料故事的直接途徑的同時，也鼓勵資料愛好者透過在 GitHub 儲存庫中加入星星來貢獻和支持其發展。這項措施不僅認可了開發人員的努力，還有助於圍繞這項創新工具建立社群。 [](https://github.com/Avaiga/taipy) ![為我們的 GitHub 加註星標](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n00ajzhjqs9w5xsimppa.png) ![類型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mrg9r26iso1hd6vmd1zc.png) --- ### 2.情節： 該圖書館在製作互動式、出版品質的線上圖表方面處於領先地位。 Plotly 的優點在於它能夠產生多種繪圖類型，包括複雜的 3D 視覺化、地理地圖和互動式時間序列。該庫與網路技術的無縫整合允許在網頁中嵌入視覺化效果，從而增強資料洞察的互動性和可存取性。 [情節Github](https://github.com/plotly) ![陰謀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4n7bqkcr69y5pcnx35tw.png) --- ### 3.Matplotlib： 作為 Python 視覺化工具的鼻祖，Matplotlib 對繪圖的每個元素提供了無與倫比的控制，使其成為建立可發布的圖表和圖形的理想選擇。它是建立許多其他視覺化庫的基礎，因其多功能性和使用足夠命令繪製任何內容的能力而受到稱讚。 [Matplotlib GitHub](https://github.com/matplotlib/matplotlib) ![Matplotlib](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m6t4jawl20yfkthx4vcz.png) --- ### 4.海博恩： Seaborn 建構於 Matplotlib 之上，並擴展了其功能，使產生複雜的視覺化變得更加容易。它特別適合統計分析，提供高級介面來繪製有吸引力且資訊豐富的統計圖形。 Seaborn 是任何希望透過超越基本繪圖的優雅視覺化來傳達資料見解的人的首選。 [Seaborn GitHub](https://github.com/seaborn) ![西博恩](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p3l1fabb08w91kjjzi9d.png) --- ### 5. 散景： 該庫擅長直接在網頁瀏覽器中建立互動式圖表和儀表板。其強大的介面允許開發複雜的視覺應用、即時儀表板和複雜的資料驅動的互動式繪圖。 Bokeh 旨在吸引那些需要快速輕鬆地建立互動式資料應用程式而無需深入研究 Web 開發的使用者。 [散景 GitHub](https://github.com/bokeh/bokeh) ![散景](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uo41itzkuvie8ekdi33c.png) --- ### 6. 建造者： Gradio 讓 Python 腳本建立互動式 UI 變得異常簡單，降低了共享機器學習模型和資料分析的障礙。它在可視化模型輸出、比較不同模型或即時演示模型功能至關重要的場景中大放異彩，使人工智慧更易於存取和理解。 [由 GitHub 建置](https://github.com/gradio-app/gradio) ![建成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3itg9dnw0hl8oyi2es5n.png) --- ### 7.流線型： 對於飛行員，請使用 Streamlit。它使用戶能夠建立高度互動的應用程式以進行資料探索和視覺化，強調速度、簡單性和快速迭代的能力。 [Streamlit GitHub](https://github.com/streamlit) ![流線型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z3gwr8wd62nm57s7ec7q.png) --- 到 2024 年，這些 Python 程式庫不僅是工具，而且是以以前難以想像的方式理解資料並與資料互動的入口網站。透過為您的專案選擇合適的庫，您可以釋放新的見解，講述引人入勝的資料故事，並與受眾進行更深層的互動。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/7-best-python-visualization-libraries-for-2024-5h9f

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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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簡化人工智慧整合：Taipy 之旅的見解

在人工智慧和資料科學的新興領域，從概念到成功實施的過程充滿了複雜性。儘管人工智慧對組織具有變革潛力，但對許多人來說，實現其全部好處的途徑仍然難以捉摸。 作為 Taipy 的執行長和聯合創始人，我在***「智慧軟體」專案***迷宮中的經歷闡明了這些技術提供的巨大價值以及阻礙的重大障礙。 採用人工智慧的障礙： ---------- > 潛力與實施之間的鴻溝...... 人工智慧和資料科學有望徹底改變產業，提供以前無法實現的見解和效率。然而，在精通科技的圈子之外，許多組織都在努力成功地駕馭人工智慧領域。從資料湖到人工智慧試點，追求豐厚的投資回報往往會遇到阻礙進展的障礙。 辨識差距： ----- > 克服孤島並提高使用者接受度 我們在 Taipy 的重點不是專注於挑戰，而是聚焦解決方案。我們的分析確定了兩個主要障礙： - 開發團隊的孤立環境 - 最終用戶難以接受。 這些挑戰不僅顯示負責開發人工智慧解決方案的團隊內部存在脫節，而且這些團隊與這些技術的最終用戶之間也存在脫節。 ![孤立的工作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7a6kx68r4kpmktit969r.png) 彌合鴻溝：統一方法 --------- 克服這些挑戰的第一步是**培育統一的環境和語言**。專業化導致了資料科學家、開發人員和最終用戶孤立運作的碎片化模式。這種差異使協作變得複雜，並阻礙了人工智慧解決方案與業務流程的無縫整合。 在這種背景下，Python 成為了希望的燈塔。它的多功能性和簡單性使其成為彌合技術鴻溝的理想選擇。然而，開發簡易性和性能之間的權衡仍然是一個絆腳石。許多 Python 庫可用並提供簡單的學習曲線（包括低程式碼）；不幸的是，它們經常遇到性能問題和缺乏客製化的問題。 這就是 Taipy 登場的地方，它將 Python 的簡單性與增強的效能和自訂功能結合起來，從而滿足了對平衡方法的關鍵需求。 ![Taipy vs Streamlit 地圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1xkq8otgg200wurnmrpc.gif) ![Taipy vs Streamlit 1M 積分](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wt7ijgsmlk2vs63bre6h.gif) 增強用戶參與度：Taipy 策略 ---------------- 第二個差距需要確保最終用戶的接受度。人工智慧計畫的成功取決於其與旨在幫助的業務用戶的相關性和可用性。在 Taipy，我們引入了「場景」功能等創新概念，促進與人工智慧模型的交互，並實現對各種結果的動態探索，從而豐富用戶體驗並促進接受度。 ![場景管理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mmeox4es7mlqwehihfkl.gif) Taipy：人工智慧難題的解決方案 ----------------- 我們致力於讓 AI 變得易於使用且具有影響力，這促成了**Taipy Designer**的開發。該工具體現了我們對人工智慧民主化的承諾，使其易於資料分析師使用，並將其無縫整合到業務流程中。 請繼續關注幾週後的發布。如果您喜歡我們的產品，請查看我們的[GitHub](github.com/Avaiga/taipy)並為其加註星標。 結論 -- 當我們展望人工智慧潛力得到充分發揮的未來時，很明顯，像 Taipy 這樣的工具將在彌合技術能力和實際應用之間的差距方面發揮關鍵作用。透過解決孤立的開發環境和使用者接受度的關鍵挑戰，我們為人工智慧驅動創新的新時代鋪平了道路。 歡迎加入 Taipy，我們不僅開發技術，還開發技術。我們正在打造智慧軟體的未來。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/simplifying-ai-integration-insights-from-taipys-journey-31i8

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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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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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給女性工程師：10 項增強女性科技能力的線上資源

長話短說 ---- 隨著 3 月 8 日的臨近，我總是會在這個時候反思我作為科技女性的經歷。 我從事科技工作已有五年多了。 我一開始是資料科學家，現在我正在探索並喜歡[Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy)的 DevRel 🥑 角色。 不用說，科技領域的發展充滿了起起落落，以及介於兩者之間的一切。 ![性別差異](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/upvr60s75yue60ebdbff.png) 國際婦女節不僅僅是日曆上的一個日期；它也是一個節日。今天對我們來說至關重要，我們要思考如何改善情況。這是慶祝、反思和改變的一天！ --- 這一天讓我質疑自己的進化。 儘管我必須克服冒名頂替症候群並不斷尋找歸屬感，但科技的進步是有益且令人興奮的。 然而，這些挑戰塑造了今天的我，並磨練了我最大的優勢。 在我的發展過程中，我在各種社區和資源中發現了令人難以置信的支持系統，我很高興與您分享： --- 社群 -- ### PyLadies ![皮拉迪斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a8uky29xpk6n2mfmge5l.png) 身為 Python 愛好者，Pyladies 在我心中佔有特殊的地位。我參加過他們在巴黎和倫敦舉行的聚會，他們也在全球 50 多個城市舉辦了活動。顧名思義，該小組是開源 Python 社群的活躍組成部分。一個了解 Python 最新趨勢的好地方，甚至可以透過他們的研討會提高您的編碼技能。 https://pyladies.com/ --- ### 機器學習和資料科學領域的女性 ![無線MLDS](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/aodbft8fk16d9mmcrj9p.png) 機器學習和資料科學領域的女性支持並促進有興趣在機器學習和資料科學領域取得進步的女性。 參加他們在法國和英國舉行的活動是了解最新趨勢並與其他資料科學愛好者交流的絕佳機會。 https://wimlds.org/ --- ### 科技女性 ![威特](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/inilre39c2idekq9bh2m.png) 這個全球組織致力於幫助女性擁抱科技。他們擁有全球視野，致力於賦權和縮小性別差距。 https://women-in-tech.org/ --- ### 編碼的女性 ![WWC](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z1av53wrxvufpn1vmttv.png) 旨在賦予女性技術職業權力。他們舉辦編碼活動和資源，專注於幫助女性走上職業道路。如果您覺得需要一些職業指導，請不要猶豫查看他們的網站。 https://womenwhocode.com/ --- 會議 -- ### 格蕾絲·霍珀慶祝活動 ![生長激素](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5qltssqxjnvsc40v98el.png) 聚集科技領域女性的最重要活動。該活動以一位鼓舞人心的電腦科學家的名字命名，展示了女性在電腦領域的職業和研究。 https://ghc.anitab.org/ --- ### 女性科技節 ![盛宴](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cggr6cyfcd9mzng2tdsf.png) 這是一個充滿活力的活動，透過鼓舞人心的演講、社交和研討會展示科技領域的女性。 https://ghc.anitab.org/ --- ### 資料和人工智慧領域的女性+ ![華加](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x4jf6of1jozopgqiqefa.png) 這是我去年最喜歡的會議之一。能量是 鼓舞人心－現代會議展示了代表性不足的性別在該領域的貢獻。 https://www.womenintechfestivalglobal.com/womenintechfestivalglobal2024/en/page/home --- podcast ------- ### 女性科技播客 ![特別是](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y6dl4vh8g6lalb3eo4if.png) 該播客將為您講述科技業女性的精彩故事，從她們的旅程到挑戰，以及一些精心建置的建議。 https://podcast.womenintechshow.com/ --- ### 科技女孩演員陣容 ![TC](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0ez1o0kwicb0urqt26ii.png) 另一個勵志播客，它將帶您了解女性的故事，並在日常生活中激勵您。 https://podcasts.apple.com/us/podcast/tech-girls-cast/id1557400427 --- ### She Talks Tech ![她說話](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8bppajq0h7sgs4zp0zsl.png) 該播客與該行業的主要女性進行了強有力的對話。它們涵蓋了領導力和個人成長等主題。 https://wearetechwomen.com/she-talks-tech-podcast/ --- 子版塊 --- ### /girlsgonewired ![有線](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/osdfsw36p2rm08vuuwj9.png) STEM 領域的女性和非二元性別社群。您可以分享您的故事並尋求建議。用作支援系統的 Reddit 子版塊。 https://www.reddit.com/r/girlsgonewired/ --- ### /女性科技 ![機智](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kyleoylj40cdebwb81ar.png) 這是一個很棒的 Reddit 子版塊，用於討論您在科技行業的經歷、挑戰和成就。在 Reddit 子版塊中閃耀並支持女性。 https://www.reddit.com/r/womenintech/ --- ### /科學女士們 ![女士們](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xcej49410cof23q1zaes.png) 這是一個為科技業女性提供支援的 Reddit 子版塊。您會找到證詞、建議和展示。 https://www.reddit.com/r/LadiesofScience/ --- 最後的想法 ----- 我的科技之旅既有時感覺自己像個局外人，又學著擁抱自己的優勢和獨特性。這些社區在這一演變中發揮了作用。 讓我們繼續打破障礙，確保科技世界具有包容性和歡迎性。 不要猶豫，在評論中分享您最喜歡的資源！ --- 原文出處：https://dev.to/marisogo/10-resources-to-empower-women-in-technology-2m6n

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Taipy 3.1：視覺化與資料管理的新時代

社區開發者您好！ 我非常高興與您分享我們旅程中的最新飛躍 - Taipy 3.1 的發布。我們的團隊一直在努力整合回饋並突破我們平台的界限。讓我們深入探討 3.1 為何能改變遊戲規則。 ![我太激動了](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c71osnbbtt7nqlxs9rzd.gif) --- #### 第三方元件集成 您是否曾經希望能夠將您喜愛的 Python 庫無縫整合到您的 Taipy 應用程式中？不再希望了！ 在 3.1 中，我們可以視覺化 Taipy 的多功能**零件物件**中的任何**HTML**或**Python 物件**。 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/)等庫現在觸手可及，隨時可以透過動態且引人入勝的視覺化來豐富您的應用程式。最好的部分是什麼？這一切都被簡化為單一、有凝聚力的使用者體驗。 [閱讀發行說明](https://links.taipy.io/RelNotes) ![Taipy第三方元件集成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1gooc3i0r0czo07ka71s.gif) --- ### 原生情節集成 陰謀愛好者，歡欣鼓舞！ Taipy 3.1 帶來了對[Plotly Python 的](https://plotly.com/python/)原生支持，改變了您將複雜圖表整合到應用程式中的方式。解決方法整合的日子已經一去不復返了。現在，一行程式碼即可嵌入任何 Plotly 圖表，保持 Taipy 聞名的高效能和互動性。這是最好的資料視覺化——直觀、高效且視覺上令人驚嘆。 [閱讀發行說明](https://links.taipy.io/RelNotes) ![原生情節集成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/05slwiwgdcv5sdmsub9p.gif) --- ### 分散式運算 隨著資料集的成長和運算需求的增加，企業需要可擴展的解決方案。認識到這一點，我們在 Taipy 3.1 中引入了分散式計算。此功能允許在多台機器上分配計算任務，從而增強大規模資料專案的效能。它的目的是更快、更有高效，使企業能夠輕鬆處理複雜的運算。 [閱讀發行說明](https://links.taipy.io/RelNotes) ![分散式運算](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eqemztz5kz8gxvtadx4u.gif) --- ### 遙測 保持應用程式的健康和性能至關重要。透過 Taipy 3.1 的遙測功能，管理員和開發人員可以獲得對應用程式效能指標和執行狀況指標的重要見解。這種主動監控工具旨在保持營運平穩並在潛在問題升級之前辨識它們，確保您的應用程式以最佳狀態執行。 [閱讀發行說明](https://links.taipy.io/RelNotes) ![遙測](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q6wdqip7umwq00d1w3lx.png) --- > ### Python 3.12 支持 > 我們也很高興地宣布 Taipy 及其所有依賴項現在與 Python 3.12 完全相容。此更新可確保您使用 Python 提供的最新、最強大的功能，進一步增強資料專案的穩健性和可靠性。 --- 無論您是第一次深入資料專案還是領導複雜的企業解決方案，此版本都旨在提升您的工作。 我們很高興看到我們的社群將利用這些新功能建立創新的應用程式和解決方案。如果您和我們一樣渴望探索可能性，請加入[Discord](https://discord.com/invite/SJyz2VJGxV)上充滿活力的開發人員和資料科學家社群。我們可以共同塑造 Python 應用程式開發的未來。 感謝您一直以來的支持與熱情。讓 Taipy 成為滿足您的資料科學需求的首選框架。 您可以在[GitHub](github.com/Avaiga/taipy)上為我們的儲存庫加註星標 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/taipy-31-a-new-era-of-visualization-and-data-management-1abg

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我正在建立一個全端應用程式：以下是我將要使用的庫......

您可以使用無數的框架和函式庫來改進您的全端應用程式。 我們將介紹令人興奮的概念，例如應用程式內通知、使用 React 製作影片、從為開發人員提供的電子郵件 API 到在瀏覽器中建立互動式音樂。 那我們就開始吧。 （不要忘記為這些庫加註星標以表示您的支持）。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qqoipyuoxgb83swyoo4a.gif) https://github.com/CopilotKit/CopilotKit --- 1. [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 --- 2. [Storybook](https://github.com/storybookjs/storybook) - UI 開發、測試和文件變得簡單。 --------------------------------------------------------------------------- ![故事書](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/78rfum1ydisn51qhb408.png) Storybook 是一個用於獨立建立 UI 元件和頁面的前端工作坊。它有助於 UI 開發、測試和文件編制。 他們在 GitHub 上有超過 57,000 次提交、81,000 多個 star 和 1300 多個版本。 這是您為專案建立簡單元件的方法。 ``` import type { Meta, StoryObj } from '@storybook/react'; import { YourComponent } from './YourComponent'; //👇 This default export determines where your story goes in the story list const meta: Meta<typeof YourComponent> = { component: YourComponent, }; export default meta; type Story = StoryObj<typeof YourComponent>; export const FirstStory: Story = { args: { //👇 The args you need here will depend on your component }, }; ``` 您可以閱讀[文件](https://storybook.js.org/docs/get-started/setup)。 如今，UI 除錯起來很痛苦，因為它們與業務邏輯、互動狀態和應用程式上下文糾纏在一起。 Storybook 提供了一個獨立的 iframe 來渲染元件，而不會受到應用程式業務邏輯和上下文的干擾。這可以幫助您將開發重點放在元件的每個變體上，甚至是難以觸及的邊緣情況。 https://github.com/storybookjs/storybook --- 3. [Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite) - 您的後端減少麻煩。 --------------------------------------------------------------- ![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。 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。 https://github.com/appwrite/appwrite --- 4. [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) - 用於 React、node.js 和 prisma 的類似 Rails 的框架。 --------------------------------------------------------------------------------------- ![黃蜂](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fi2mwazueoc3ezjx8a9q.png) 使用 React 和 Node.js 開發全端 Web 應用程式的最快方法。這不是一個想法，而是一種建立瘋狂快速全端應用程式的不同方法。 這是將其整合到元件中的方法。 ``` import getRecipes from "@wasp/queries/getRecipes"; import { useQuery } from "@wasp/queries"; import type { User } from "@wasp/entities"; export function HomePage({ user }: { user: User }) { // Due to full-stack type safety, `recipes` will be of type `Recipe[]` here. const { data: recipes, isLoading } = useQuery(getRecipes); // Calling our query here! if (isLoading) { return <div>Loading...</div>; } return ( <div> <h1>Recipes</h1> <ul> {recipes ? recipes.map((recipe) => ( <li key={recipe.id}> <div>{recipe.title}</div> <div>{recipe.description}</div> </li> )) : 'No recipes defined yet!'} </ul> </div> ); } ``` 您可以閱讀[文件](https://wasp-lang.dev/docs)。 https://github.com/wasp-lang/wasp --- 5. [Novu](https://github.com/novuhq/novu) - 將應用程式內通知新增至您的應用程式！ -------------------------------------------------------------- ![再次](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/716b7biilet4auudjlcu.png) Novu 提供開源通知基礎架構和功能齊全的嵌入式通知中心。 這就是如何使用`React`建立 novu 元件以用於應用程式內通知。 ``` import { NovuProvider, PopoverNotificationCenter, NotificationBell, } from "@novu/notification-center"; function App() { return ( <> <NovuProvider subscriberId={process.env.REACT_APP_SUB_ID} applicationIdentifier={process.env.REACT_APP_APP_ID} > <PopoverNotificationCenter> {({ unseenCount }) => <NotificationBell unseenCount={unseenCount} />} </PopoverNotificationCenter> </NovuProvider> </> ); } export default App; ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.novu.co/getting-started/introduction)。 https://github.com/novuhq/novu --- 6. [Remotion](https://github.com/remotion-dev/remotion) - 使用 React 以程式設計方式製作影片。 ------------------------------------------------------------------------------- ![遠端](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wmnrxhsc7b9mm5oagflm.png) 使用 React 建立真正的 MP4 影片，使用伺服器端渲染和參數化擴展影片製作。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init video ``` 它為您提供了一個幀號和一個空白畫布，您可以在其中使用 React 渲染任何您想要的內容。 這是一個範例 React 元件，它將當前幀渲染為文字。 ``` import { AbsoluteFill, useCurrentFrame } from "remotion";   export const MyComposition = () => { const frame = useCurrentFrame();   return ( <AbsoluteFill style={{ justifyContent: "center", alignItems: "center", fontSize: 100, backgroundColor: "white", }} > The current frame is {frame}. </AbsoluteFill> ); }; ``` 您可以閱讀[文件](https://www.remotion.dev/docs/)。 過去兩年，remotion 團隊因製作 GitHub Wrapped 而聞名。 https://github.com/remotion-dev/remotion --- [7.NocoDB](https://github.com/nocodb/nocodb) - Airtable 的替代品。 ------------------------------------------------------------- ![諾科資料庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iw3tchfgyzehye5c39xq.png) Airtable 的免費開源替代品是 NocoDB。它可以使用任何 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、SQLite 或 MariaDB 資料庫製作智慧型電子表格。 其主要目標是讓強大的計算工具得到更廣泛的使用。 開始使用以下 npx 指令。 ``` npx create-nocodb-app ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.nocodb.com/)。 NocoDB 的建立是為了為世界各地的數位企業提供強大的開源和無程式碼資料庫介面。 您可以非常快速地將airtable資料匯入NocoDB。 https://github.com/nocodb/nocodb --- 8.[新穎](https://github.com/steven-tey/novel)- 所見即所得編輯器，具有人工智慧自動完成功能。 ------------------------------------------------------------------- ![小說](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uo34vd9twpxcpbpzgchi.png) 它使用`Next.js` 、 `Vercel AI SDK` 、 `Tiptap`作為文字編輯器。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i novel ``` 您可以這樣使用它。有多種選項可用於改進您的應用程式。 ``` import { Editor } from "novel"; export default function App() { return <Editor />; } ``` https://github.com/steven-tey/novel --- 9. [Blitz](https://github.com/blitz-js/blitz) - 缺少 NextJS 的全端工具包。 ----------------------------------------------------------------- ![閃電戰](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vz6ineg1o7xyv7pwbuqn.png) Blitz 繼承了 Next.js 的不足，為全球應用程式的交付和擴展提供了經過實戰考驗的函式庫和約定。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g blitz ``` 這就是您如何使用 Blitz 建立新頁面。 ``` const NewProjectPage: BlitzPage = () => { const router = useRouter() const [createProjectMutation] = useMutation(createProject) return ( <div> <h1>Create New Project</h1> <ProjectForm submitText="Create Project" schema={CreateProject} onSubmit={async (values) => { // This is equivalent to calling the server function directly const project = await createProjectMutation(values) // Notice the 'Routes' object Blitz provides for routing router.push(Routes.ProjectsPage({ projectId: project.id })) }} /> </div> ); }; NewProjectPage.authenticate = true NewProjectPage.getLayout = (page) => <Layout>{page}</Layout> export default NewProjectPage ``` 您可以閱讀[文件](https://blitzjs.com/docs/get-started)。 它使建築物改善了數倍。 ![閃電戰](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cc4mb5wdksjv1ybx71co.png) https://github.com/blitz-js/blitz --- 10. [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/ksfygjhrzhmsg9cnvobs.png) 我們大多數人都已經預料到 SUPABASE 會出現在這裡，因為它實在是太棒了。 開始使用以下 npm 指令 (Next.js)。 ``` npx create-next-app -e with-supabase ``` 這是使用 supabase 建立用戶的方法。 ``` 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 user const { user, error } = await supabase.auth.signUp({ email: '[email protected]', password: 'example-password', }) ``` 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！ 他們還提供了一些入門套件，例如 AI 聊天機器人和 Stripe 訂閱。 https://github.com/supabase/supabase --- [11.Refine](https://github.com/refinedev/refine) - 企業開源重組工具。 ------------------------------------------------------------ ![精煉](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qx0kd6t2jzdtf90k5ke3.png) 建立具有無與倫比的靈活性的管理面板、儀表板和 B2B 應用程式 您可以在一分鐘內使用單一 CLI 命令進行設定。 它具有適用於 15 多個後端服務的連接器，包括 Hasura、Appwrite 等。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create refine-app@latest ``` 這就是使用 Refine 新增登入資訊的簡單方法。 ``` import { useLogin } from "@refinedev/core"; const { login } = useLogin(); ``` 您可以閱讀[文件](https://refine.dev/docs/)。 https://github.com/refinedev/refine --- 12. [Zenstack](https://github.com/zenstackhq/zenstack) - 資料庫到 API 和 UI 只需幾分鐘。 ----------------------------------------------------------------------------- ![禪斯塔克](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3b6n2ea3jeeva6uujoex.png) TypeScript 工具包，透過強大的存取控制層增強 Prisma ORM，並釋放其全端開發的全部功能。 開始使用以下 npx 指令。 ``` npx zenstack@latest init ``` 這是透過伺服器適配器建立 RESTful API 的方法。 ``` // pages/api/model/[...path].ts import { requestHandler } from '@zenstackhq/next'; import { enhance } from '@zenstackhq/runtime'; import { getSessionUser } from '@lib/auth'; import { prisma } from '@lib/db'; // Mount Prisma-style APIs: "/api/model/post/findMany", "/api/model/post/create", etc. // Can be configured to provide standard RESTful APIs (using JSON:API) instead. export default requestHandler({ getPrisma: (req, res) => enhance(prisma, { user: getSessionUser(req, res) }), }); ``` 您可以閱讀[文件](https://zenstack.dev/docs/welcome)。 https://github.com/zenstackhq/zenstack --- 13. [Buildship](https://github.com/rowyio/buildship) - 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。 這意味著您不需要在雲端平台上爭論或部署東西、執行 DevOps 等。只需立即建置和交付 🚀 https://github.com/rowyio/buildship --- 14. [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/ohv3johuz92lsaux52oq.png) Taipy 是一個開源 Python 庫，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。 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 這是一個典型的Python函數，也是過濾器場景中使用的唯一任務。 ``` def filter_genre(initial_dataset: pd.DataFrame, selected_genre): filtered_dataset = initial_dataset[initial_dataset['genres'].str.contains(selected_genre)] filtered_data = filtered_dataset.nlargest(7, 'Popularity %') return filtered_data ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 他們還有很多可供您建立的[演示應用程式教學](https://docs.taipy.io/en/latest/knowledge_base/demos/)。 https://github.com/Avaiga/taipy --- 15. [LocalForage](https://github.com/localForage/localForage) - 改進了離線儲存。 ------------------------------------------------------------------------ ![當地飼料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4hlrka5pybvmgmo2djel.png) LocalForage 是一個 JavaScript 函式庫，它透過使用非同步資料儲存和簡單的、類似 localStorage 的 API 來改善 Web 應用程式的離線體驗。它允許開發人員儲存多種類型的資料而不僅僅是字串。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install localforage ``` 只需包含 JS 檔案並開始使用 localForage。 ``` <script src="localforage.js"></script> ``` 您可以閱讀[文件](https://localforage.github.io/localForage/#installation)。 https://github.com/localForage/localForage --- 16. [Zod](https://github.com/colinhacks/zod) - 使用靜態類型推斷的 TypeScript-first 模式驗證。 ------------------------------------------------------------------------------- ![佐德](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1s6zvmqr0lv93vsrhofs.png) Zod 的目標是透過最大限度地減少重複的類型聲明來對開發人員友好。使用 Zod，您聲明一次驗證器，Zod 將自動推斷靜態 TypeScript 類型。將更簡單的類型組合成複雜的資料結構很容易。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install zod ``` 這是您在建立字串架構時自訂一些常見錯誤訊息的方法。 ``` const name = z.string({ required_error: "Name is required", invalid_type_error: "Name must be a string", }); ``` 您可以閱讀[文件](https://zod.dev/)。 它適用於 Node.js 和所有現代瀏覽器 https://github.com/colinhacks/zod --- 17.[多普勒](https://github.com/DopplerHQ)- 管理你的秘密。 ----------------------------------------------- ![多普勒](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gycxnuiiwsvibryrytlc.png) 您可以透過在具有開發、暫存和生產環境的專案中組織機密來消除機密蔓延。 開始使用以下指令 (MacOS)。 ``` $ brew install dopplerhq/cli/doppler $ doppler --version ``` 這是安裝 Doppler CLI[的 GitHub Actions 工作流程](https://github.com/DopplerHQ/cli-action)。 您可以閱讀[文件](https://docs.doppler.com/docs/start)。 ``` name: Example action on: [push] jobs: my-job: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Install CLI uses: dopplerhq/cli-action@v3 - name: Do something with the CLI run: doppler secrets --only-names env: DOPPLER_TOKEN: ${{ secrets.DOPPLER_TOKEN }} ``` https://github.com/DopplerHQ --- 18. [FastAPI](https://github.com/tiangolo/fastapi) - 高效能、易於學習、快速編碼、可用於生產。 ------------------------------------------------------------------------- ![快速API](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h2awncoia6255ycl95lk.png) FastAPI 是一個現代、快速（高效能）的 Web 框架，用於基於標準 Python 類型提示使用 Python 3.8+ 建立 API。 開始使用以下命令。 ``` $ pip install fastapi ``` 這是您開始使用 FastAPI 的方式。 ``` from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` 您的編輯器將自動完成屬性並了解它們的類型，這是使用 FastAPI 的最佳功能之一。 您可以閱讀[文件](https://fastapi.tiangolo.com/)。 https://github.com/tiangolo/fastapi --- 19. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 ---------------------------------------------------------------------------- ![流動](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ct732wv07pvwx0nmavp5.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!" )} ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。 https://github.com/FlowiseAI/Flowise --- 20. [Scrapy](https://github.com/scrapy/scrapy) - Python 的快速進階網頁爬行和抓取框架.. ------------------------------------------------------------------------ ![鬥志旺盛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k1b2y1hzdsphw43b6v7b.png) Scrapy 是一個快速的高級網路爬行和網頁抓取框架，用於爬行網站並從頁面中提取結構化資料。它可用於多種用途，從資料探勘到監控和自動化測試。 開始使用以下命令。 ``` pip install scrapy ``` 建造並執行您的網路蜘蛛。 ``` pip install scrapy cat > myspider.py <<EOF import scrapy class BlogSpider(scrapy.Spider): name = 'blogspider' start_urls = ['https://www.zyte.com/blog/'] def parse(self, response): for title in response.css('.oxy-post-title'): yield {'title': title.css('::text').get()} for next_page in response.css('a.next'): yield response.follow(next_page, self.parse) EOF scrapy runspider myspider.py ``` 您可以閱讀[文件](https://scrapy.org/doc/)。 它擁有大約 50k+ 的星星，因此對於網頁抓取來說具有巨大的可信度。 https://github.com/scrapy/scrapy --- 21. [Tone](https://github.com/Tonejs/Tone.js) - 在瀏覽器中製作互動式音樂。 ------------------------------------------------------------- ![音調.js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fokxsoblaohgs4tx75g3.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install tone ``` 這是您開始使用 Tone.js 的方法 ``` // To import Tone.js: import * as Tone from 'tone' //create a synth and connect it to the main output (your speakers) const synth = new Tone.Synth().toDestination(); //play a middle 'C' for the duration of an 8th note synth.triggerAttackRelease("C4", "8n"); ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/Tonejs/Tone.js?tab=readme-ov-file#installation)。 https://github.com/Tonejs/Tone.js --- 22. [Spacetime](https://github.com/spencermountain/spacetime) - 輕量級 javascript 時區庫。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![時空](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/abfyfuzt4nw4h7b8usab.png) 您可以計算遠端時區的時間；支持夏令時、閏年和半球。按季度、季節、月份、週來定位時間.. 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install spacetime ``` 您可以這樣使用它。 ``` <script src="https://unpkg.com/spacetime"></script> <script> var d = spacetime('March 1 2012', 'America/New_York') //set the time d = d.time('4:20pm') d = d.goto('America/Los_Angeles') d.time() //'1:20pm' </script> ``` https://github.com/spencermountain/spacetime --- 23. [Mermaid](https://github.com/mermaid-js/mermaid) - 從類似 markdown 的文字產生圖表。 ---------------------------------------------------------------------------- ![美人魚](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ggubn86xv7fznxol6fw7.png) 您可以使用 Markdown with Mermaid 等文字產生流程圖或序列圖等圖表。 這就是建立圖表的方法。 ``` sequenceDiagram Alice->>John: Hello John, how are you? loop Healthcheck John->>John: Fight against hypochondria end Note right of John: Rational thoughts! John-->>Alice: Great! John->>Bob: How about you? Bob-->>John: Jolly good! ``` 它將做出如下圖。 ![圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bbuo2ey5q2x3sjwywizg.png) 您可以閱讀[VS Code](https://docs.mermaidchart.com/plugins/visual-studio-code)的[文件](https://mermaid.js.org/intro/getting-started.html)和外掛程式。 請參閱[即時編輯器](https://mermaid.live/edit#pako:eNpVkE1PwzAMhv9KlvM-2AZj62EIxJd24ADXXLzEbaKlcUkdUDX1v5MONomcnNevXz32UWoyKAvZ4mfCoPHRQRWhVuHeO42T7XZHNhTiFb0nMdRjYelbQETRUbpTwRM1uQ2erbaoDyqI_AbnZfjZVZYFVOBCy8J2DWlLwUQHKmAwKrwRo4gnF5Xid-gd2FEAL9hSyp12pMIpNcee2ArxEhH4LG-3D7TPoAPcnhL_4WVxcgHZkfedqIjMSI5ljbEGZ_LyxwFaSbZYo5JFLg3Eg5Iq9NkHiemjC1oWHBOOZWoM8PlQ_8Un45iiLErwbRY9gcH8PUrumuHKlWs5J2oKpasGPUWfZcvctMVsNrSnlWOb9lNN9ax1xkJk-7VZzVaL1RoWS1zdLuFmuTR6P9-sy8X1vDS3V_MFyL7vfwD_bJ1W)中的範例。 https://github.com/mermaid-js/mermaid --- 24.[公共 API](https://github.com/public-apis/public-apis) - 20 多個類別的 1400 多個 API。 ------------------------------------------------------------------------------- ![公共API](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sjapk9rwlzdl6bcyqdnl.png) 我們主要使用外部 API 來建立應用程式，在這裡您可以找到所有 API 的清單。網站連結在最後。 它在 GitHub 上擁有大約 279k+ 顆星。 ![公共API](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rld5i88smezo1naawz7a.png) 從儲存庫取得網站連結非常困難。所以，我把它貼在這裡。 網址 - [Collective-api.vercel.app/](https://collective-api.vercel.app/) https://github.com/public-apis/public-apis --- 25. [Framer Motion](https://github.com/framer/motion) - 像魔法一樣的動畫。 ----------------------------------------------------------------- ![成幀器運動](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hn4ecqkrhs8f4729bzps.png) 可用的最強大的動畫庫之一。 Framer 使用簡單的聲明性語法意味著您編寫的程式碼更少。更少的程式碼意味著您的程式碼庫更易於閱讀和維護。 您可以建立事件和手勢，並且使用 Framer 的社區很大，這意味著良好的支援。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install framer-motion ``` 您可以這樣使用它。 ``` import { motion } from "framer-motion" <motion.div whileHover={{ scale: 1.2 }} whileTap={{ scale: 1.1 }} drag="x" dragConstraints={{ left: -100, right: 100 }} /> ``` 您可以閱讀[文件](https://www.framer.com/motion/introduction/)。 https://github.com/framer/motion --- 26.[順便說一句](https://github.com/btw-so/btw)- 在幾分鐘內建立您的個人部落格。 ---------------------------------------------------------- ![順便提一句](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gnne3lrfpolotmxkdz2m.png) 順便說一句，您可以註冊並使用，而無需安裝任何東西。您也可以使用開源版本自行託管。 ![順便提一句](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2rli7hpoccqwpvba29b4.png) 使用順便說一句建立的[範例部落格](https://www.siddg.com/about)。 https://github.com/btw-so/btw --- 27. [Formbricks](https://github.com/formbricks/formbricks) - 開源調查平台。 -------------------------------------------------------------------- ![成型磚](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tp6ggyom33vdifd3m1vt.png) Formbricks 提供免費、開源的測量平台。透過精美的應用程式內、網站、連結和電子郵件調查收集用戶旅程中每個點的回饋。在 Formbricks 之上建置或利用預先建置的資料分析功能。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @formbricks/js ``` 這就是您開始使用 formbricks 的方法。 ``` import formbricks from "@formbricks/js"; if (typeof window !== "undefined") { formbricks.init({ environmentId: "claV2as2kKAqF28fJ8", apiHost: "https://app.formbricks.com", }); } ``` 您可以閱讀[文件](https://formbricks.com/docs/getting-started/quickstart-in-app-survey)。 https://github.com/formbricks/formbricks --- 28. [Stripe](https://github.com/stripe) - 支付基礎設施。 ------------------------------------------------- ![條紋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/79yvcgsi4744cmryh15j.png) 數以百萬計的各種規模的公司在線上和親自使用 Stripe 來接受付款、發送付款、自動化財務流程並最終增加收入。 開始使用以下 npm 指令 (React.js)。 ``` npm install @stripe/react-stripe-js @stripe/stripe-js ``` 這就是使用鉤子的方法。 ``` import React, {useState} from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import {loadStripe} from '@stripe/stripe-js'; import { PaymentElement, Elements, useStripe, useElements, } from '@stripe/react-stripe-js'; const CheckoutForm = () => { const stripe = useStripe(); const elements = useElements(); const [errorMessage, setErrorMessage] = useState(null); const handleSubmit = async (event) => { event.preventDefault(); if (elements == null) { return; } // Trigger form validation and wallet collection const {error: submitError} = await elements.submit(); if (submitError) { // Show error to your customer setErrorMessage(submitError.message); return; } // Create the PaymentIntent and obtain clientSecret from your server endpoint const res = await fetch('/create-intent', { method: 'POST', }); const {client_secret: clientSecret} = await res.json(); const {error} = await stripe.confirmPayment({ //`Elements` instance that was used to create the Payment Element elements, clientSecret, confirmParams: { return_url: 'https://example.com/order/123/complete', }, }); if (error) { // This point will only be reached if there is an immediate error when // confirming the payment. Show error to your customer (for example, payment // details incomplete) setErrorMessage(error.message); } else { // Your customer will be redirected to your `return_url`. For some payment // methods like iDEAL, your customer will be redirected to an intermediate // site first to authorize the payment, then redirected to the `return_url`. } }; return ( <form onSubmit={handleSubmit}> <PaymentElement /> <button type="submit" disabled={!stripe || !elements}> Pay </button> {/* Show error message to your customers */} {errorMessage && <div>{errorMessage}</div>} </form> ); }; const stripePromise = loadStripe('pk_test_6pRNASCoBOKtIshFeQd4XMUh'); const options = { mode: 'payment', amount: 1099, currency: 'usd', // Fully customizable with appearance API. appearance: { /*...*/ }, }; const App = () => ( <Elements stripe={stripePromise} options={options}> <CheckoutForm /> </Elements> ); ReactDOM.render(<App />, document.body); ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/stripe/react-stripe-js?tab=readme-ov-file#minimal-example)。 您幾乎可以整合任何東西。它有一個巨大的選項清單。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/67f3pb2i8xolt635rp2p.png) https://github.com/stripe --- 29. [Upscayl](https://github.com/upscayl/upscayl) - 開源 AI 影像升級器。 ---------------------------------------------------------------- ![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/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！ https://github.com/upscayl/upscayl --- 30.[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。 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) 基本概念是一個簡單、優雅的介面，讓您可以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。 https://github.com/resend --- 哇！如此長的專案清單。 我知道您有更多想法，分享它們，讓我們一起建造：D 如今建立全端應用程式並不難，但每個應用程式都可以透過有效地使用優秀的開源專案來解決任何問題來增加這一獨特因素。 例如，您可以建立一些提供通知或建立 UI 流來抓取資料的東西。 我希望其中一些內容對您的開發之旅有用。他們擁有一流的開發人員經驗；你可以依賴他們。 由於您將要建造東西，因此您可以在這裡找到一些[瘋狂的想法](https://github.com/florinpop17/app-ideas)。 祝你有美好的一天！直到下一次。 --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/im-building-a-full-stack-app-here-are-the-libraries-im-going-to-use-51nk

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2024 年適合您的資料科學簡歷的 Python 庫

**長話短說** -------- 到 2024 年，Python 仍然是資料科學的主要語言，因為它簡單，而且還擁有用於資料清理、特徵工程、視覺化和機器學習的各種函式庫。 如果您想開始或將您的職業生涯轉向更加以資料科學為導向的方向，此列表將為您提供您需要了解的庫。 ![動圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wkuszl36ow451qqonbc5.gif) --- 1-太皮 ---- **領域：全面應用** ![類型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j6z61hrjtov7vjymjt5d.png) 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。 主要特徵： - 邁向資料科學：筆記本相容並與機器學習平台（Dataiku、Databricks 等......）輕鬆集成 - Taipy 隨著應用程式用戶的增加而擴展 - Taipy 適用於大型資料集 - 非同步模式：非常適合處理高負載應用程式 ![皇后樂團 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0un08vhstrk6zpst5yti.gif) {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ Taipy 儲存庫 {% endcta %} 您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- 2-Matplotlib ------------ **領域：資料視覺化** ![隨著](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mspnyvvpbi9vk5qw9dp1.png) Matplotlib 是最著名的視覺化小工具庫。 借助該庫，您可以利用其廣泛的圖表和自訂功能輕鬆繪製任何 2D 圖形。 一個很棒的庫，可以透過簡單快速的圖表檢查模型的效能。 {% cta https://github.com/matplotlib/matplotlib %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 3- 熊貓 ----- **領域：資料處理與分析** ![貓熊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p2xnkvuwpwzok4o1zpci.png) 如何在不了解 Pandas 的情況下使用 Python 進行編碼？熊貓是Python皇室！ 該庫的兩個資料結構是： - 資料框 - 系列 該庫允許快速且有效率地載入、清理和準備資料。 主要功能包括： - 載入資料中 - 重塑資料框 - 基礎統計 {% cta https://github.com/pandas-dev/pandas %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 4-Numpy ------- **領域：數值計算** ![麻木](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hjpcse69no86muy2lpd9.png) Numpy 不如 Pandas 通用，但它是科學計算和資料預處理的重要工具。 使用 Numpy 時，您將熟悉陣列並知道如何有效地進行資料操作和數學函數。 這個庫對於您的資料科學專案絕對是必不可少的。 {% cta https://github.com/numpy/numpy %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 5-Scikit-學習 ----------- **領域：機器學習** ![學習](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9a14zmbtz9xx9wwgx4ck.png) 另一個 Python 函式庫，這一次，您在 Python 中進行機器學習的首選。 該庫有多種演算法： - K-均值聚類 - 回歸 - 分類 但它還透過例如資料分割和降維技術來設定您的機器學習專案。 {% cta https://github.com/scikit-learn/scikit-learn %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 6-西伯恩 ----- **領域：統計資料視覺化** ![西博恩](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/afzvf6tgmbp3v90p0res.png) Seaborn 將為 Matplotlib 帶來一些附加功能。 當 Matplotlib 強調精確性和簡單性時，該程式庫帶來了複雜且有吸引力的視覺化效果。 {% cta https://github.com/mwaskom/seaborn %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 7-TensorFlow 或 Pytorch ---------------------- **領域：深度學習** ![深度學習](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i3yn7zvjiut485x5ni4o.png) Pytorch 還是 TensorFlow 這就是問題所在。 這兩個庫提供了神經網路的介面。 它們非常靈活，可為您提供高效的 API 來建立和建立神經網路模型。 選擇取決於您，但這裡有一些區別： - PyTorch 具有更自然語言處理的角度 - Pytorch 更具 Python 風格 {% cta https://github.com/tensorflow/tensorflow %} Star ⭐ TensorFlow 儲存庫 {% endcta %} {% cta https://github.com/pytorch/pytorch %} Star ⭐ PyTorch 儲存庫 {% endcta %} --- 8-硬 --- **領域：深度學習** ![難的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/51dvps6qkwilxfttge85.png) Keras 是開始深度學習的好方法，因為它在 TensorFlow 之上執行，但實作過程得到簡化。 {% cta https://github.com/keras-team/keras %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 9-狀態模型 ------ **領域：統計建模** ![統計資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hzzy1arx88hr6404r79j.png) 該庫有一系列統計模型。 它是機器學習專案探索性資料分析階段的絕佳工具。 一系列功能涵蓋從描述性分析到統計測試；它也是一個適合處理時間序列資料、單變數和多元統計等的函式庫。 {% cta https://github.com/statsmodels/statsmodels %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 10-極地 ----- **領域：快速資料操作** ![極性](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/psrc89710z73zechouya.png) Polars 是一個為處理大型資料集而建立的 DataFrame 函式庫。 它的靈感來自 Python 的頂級庫 - Pandas，但進行了（快速）調整，速度提高了 10 到 100 倍。處理大型資料集時必須了解的工具。 {% cta https://github.com/pola-rs/polars %} Star ⭐ 儲存庫 {% endcta %} --- 結論 -- 這十個函式庫對於任何機器學習專案都是必不可少的，掌握它們將增強您的資料科學履歷。 請隨時評論您最喜歡的 ML/AI 庫！ --- 原文出處：https://dev.to/taipy/python-libraries-for-your-datascience-cv-in-2024-5cl7

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🐍 Python Playground：16 種入門方法📚

## 簡介 本文是一份指南，旨在透過易於使用且引人入勝的資源來幫助 Python 程式設計新手。從適合初學者的庫到互動式編碼平台，您應該找到最適合您的！ ![介紹 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t9my6x9r0e94l27b92o5.gif) --- # 圖書館 以下 Python 函式庫易於使用，非常適合 Python 入門。 ![Python 函式庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h692caetdehj9360jceg.png) ## 1- [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) Taipy 是 Python 領域的一個新程式庫，非常適合用最少的程式碼建立強大的 Web 應用程式。使用 Taipy 開始使用 Web 應用程式。 🔑特點： - 豐富的互動性 - 為您的佈局、樣式等提供更多自訂功能（無需 CSS） - 多頁和多用戶應用程式 --- ![QueenB GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0un08vhstrk6zpst5yti.gif) 您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- ## 2- [海龜圖形](https://docs.python.org/3/library/turtle.html) 絕對初學者的起點。這個預先安裝的 Python 程式庫以有趣且直覺的方式教您 Python 程式設計的基礎知識。 --- ## 3- [EasyGUI](https://easygui.sourceforge.net/) 開始使用此庫的圖形使用者介面 (GUI)。 它的簡單性使其成為初學者建立基本 GUI 的首選。 --- ## 4- [Matplotlib](https://github.com/matplotlib/matplotlib) 這個小部件庫成為 Python 領域的首選是有充分理由的。憑藉廣泛的圖表類型，您可以繪製任何 2D 圖表。 該庫允許透過細粒度的圖形元素進行顯著的客製化。 --- ## 5- [Pandas](https://github.com/pandas-dev/pandas) 即使所有 Pythonista 都使用 Pandas，這個函式庫也很容易理解，並且允許您做很多事情。 您可以了解資料框和系列以及如何有效地處理資料。 🔑特點： - 從各種來源載入資料 - 重塑資料框 - 透過基本統計進行基本資料分析 --- ## 6-[桑尼](https://thonny.org/) Thonny 對於初學者來說是一個很棒的 IDE。 它具有幫助理解程式設計過程以及直接編寫和除錯 Python 程式碼的出色功能。您可以在這個輕鬆的環境中嘗試以前的庫。 --- # 編碼平台 程式設計平台提供類似學術的環境，非常適合快速、結構化的學習。 ![編碼平台](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oqkaqb15vava1iuwg42l.png) ## 7- [Datacamp](https://www.datacamp.com/) 這是我開始使用Python的平台，怎麼能不包括它呢？ Datacamp 是一個互動式學習平台，專注於圍繞資料科學和分析進行程式設計。他們有不同程度的課程，使其成為開始學習 Python 和資料分析概念的好地方。 --- ## 8-【程式碼實戰】(https://codecombat.com/) Code Combat 讓學習變得有趣，就像您在玩遊戲的同時學習 Python 一樣。 這個平台有一個世界，您可以在遊戲中提升角色，同時學習如何編碼。 這個網站適合年輕一代，但我建議任何年齡的初學者嘗試！ --- ## 9- [Sololearn](https://www.sololearn.com/) 這個平台透過他們的社區旋轉和發展。 Sololearn 專注於簡短的 Python 課程，是隨時隨地學習 Python 的絕佳工具。 --- # 教學與挑戰 教學和挑戰是透過小型且可管理的專案來增強和測試 Python 技能的絕佳方法。 ![教學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v195zko860x4d3bffznm.png) ## 10- [Codechef](https://www.codechef.com/) 該網站以程式設計競賽為特色。 對於那些透過競賽學得更好的人來說，Codechef 適合您。它們提供各種挑戰來滿足所有程式設計等級的需求。 --- ## 11- [Codewars](https://www.codewars.com/) 該社區網站還提供程式設計挑戰。 這是使用 Python 學習和挑戰自己的好方法。 --- ## 12- [精通機器學習](https://machinelearningmastery.com/) Machine Learning Mastery 提供機器學習和 Python 的教學和書籍。 這些教程對我的一些機器學習專案很有幫助，我仍然不時回顧它們！ --- # 完整專案 使用 Python 建立整個專案是在現實場景中測試您的技能的好方法。一般來說，這些專案是對你的投資組合的一個很好的補充。 ![完整專案](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/la3zqq1e7kr7gmncblxa.png) ## 13- [Kaggle](https://www.kaggle.com/) 這個平台是我測試 Python 和機器學習技能的首選平台。該平台展示資料科學專案。 Kaggle 也是加入到您的履歷中的一個很好的資源。 --- ## 14- [freeCodeCamp](https://www.freecodecamp.org/) 儘管 freeCodeCamp 專注於 Web 開發，但該平台也使用 Python 專案。邊做邊學的好方法。 --- # 黑客松 黑客馬拉松是在動態和協作的環境中學習的好方法。參加黑客馬拉鬆在學術和專業上都很有價值。 ![黑客松](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w9xcuqaoj7tsw7a7ri0b.png) ## 15- [駭客大聯盟](https://mlh.io/) MLH 為來自世界各地的學生舉辦黑客馬拉松。他們的黑客馬拉松可以在現場進行，也可以在網路上進行。 黑客馬拉松非常適合將 Python 技能應用到實際專案中。 此外，這是在面試或履歷中展示專案的好方法。 --- ## 16- [Devpost](https://devpost.com/) Devpost 是一個線上黑客馬拉松網站。他們提供的活動<在主題和獎品方面有很多選擇！ --- ## 結論 這些資源提供了多種方式來透過這些易於使用的函式庫、互動式學習平台和實際挑戰來啟動您的 Python 程式設計之旅。 --- ![GIF 結束](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rvimkpxsq91d6m1jfei1.gif) 如果您有任何問題或回饋，請隨時與我們聯繫！ --- 原文出處：https://dev.to/taipy/python-playground-16-ways-to-get-started-4fgg

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我們用於建立人工智慧/資料全端應用程式的開源專案獲得了資助！ 🎉🎉

𝗛𝗶𝗖𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝘁𝘆， 我們很高興與您分享這個好訊息：我們上個月完成了 500 萬美元的種子輪融資，以幫助開發人員建立 AI/資料全端應用程式。 𝗧𝗵𝗲 𝗧𝗮𝗶𝗽𝘆 𝗦𝘁𝗼𝗿𝘆 幾年前，Albert 和我在為大型組織領導人工智慧專案多年後，決定是時候過渡到完整的 Python 開發並停止使用傳統的 Java、JS、.Net 堆疊等。 我們非常清楚我們正在尋找哪些功能，但令我們驚訝的是，我們在許多現有的 Python 套件中找不到它們。 我們的使命既簡單又雄心勃勃：提供缺少的磚塊，阻止如此多的人工智慧/資料試點成功部署專案。 特別是，我們希望將最終用戶帶回「人工智慧/資料」畫面。今天我仍然驚訝地發現，關於最終用戶的提及如此之少：從資料科學家到資料工程師，都是關於資料流、公開演算法等？沒有提及人類將如何與人工智慧/資料模型互動......我們想改變這一切！ 所以我們決定建造 Taipy… 𝗧𝗮𝗶𝗽𝘆𝗰𝗼𝗺𝗯𝗶𝗻𝗲𝘀： - 功能強大的互動式前端應用程式產生器，但學習/使用非常簡單。 - 「場景」是最終用戶（以及資料科學家）輕鬆與資料和演算法互動的可能性。 2022 年，我們首次推出了 Taipy 作為開源專案（請查看我們的 [GitHub 頁面](https://github.com/Avaiga/taipy)），隨後於當年稍後推出了企業版本。 感謝這個令人驚嘆的社區的大力支持和興趣，我們的 GitHub 計畫不僅流行，而且受歡迎程度也顯著上升，在幾週內從 100 顆星增加到 3,000 多顆星！我們非常感謝您的支持和熱情。 [隨意 ⭐ Taipy 儲存庫](https://github.com/Avaiga/taipy) 我還要感謝我們早期的企業採用者，他們在驗證和測試新技術方面非常重要。感謝麥當勞、KnowledgeTouch、Groupe Les Mousquetaires、Total Energies、Textil Apparel Limited、IFP-EN 等提供的特價。 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗦𝘁𝗮𝘁𝘂𝘀 我們最近發布了： - [Taipy Cloud](https://www.taipy.io/posts/introducing-taipy-cloud-the-easiest-way-to-deploy-your-taipy-applications)允許社群使用者部署、託管和與世界其他地方分享他們的應用程式 - 重要的後端功能：Taipy Studio、應用程式版本控制、任務排程、Python API、用於場景管理的視覺化元件、新的 CLI 等等... - 在前端方面：一個新的樣式套件、一組用於即時應用程式建立的預設樣式表範本、新圖表... - [TalkToTaipy](https://talk-to-taipy.tapy.cloud/)，基於 LLM 的應用程式，僅使用自然語言探索資料集 𝗧𝗮𝗶𝗽𝘆’𝘀𝗳𝘂𝘁𝘂𝗿𝗲 這項重大投資使我們能夠繼續全職致力於改進 Taipy。這筆資金也是實現我們願景的關鍵一步，將 Taipy 定位為 Python 人工智慧/資料專案的領先平台。 𝗧𝗵𝗲 𝗻𝗲𝘅𝘁 𝗿𝗲𝗹𝗲𝗮𝘀𝗲 (𝗽𝗹𝗮𝗻 𝟰） 即將（本季）推出的精彩版本包含主要新功能： - 全新的**無程式碼 GUI 設計器**：您無需編碼即可建立 GUI 頁面！抱歉劇透，但這位新設計師是個殺手！ - **分散式計算：** 在遠端叢集上執行以並行場景/任務執行。 - **與主要平台整合**：如 Databricks、Dataiku 等。 所有這一切，同時忠於我們的開源根源！ 𝗢𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘀𝗙 - 我們現在出現在多個社群平台：[Discord](https://discord.com/invite/SJyz2VJGxV)、[LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/taipy-io)、[ X](https://twitter.com/Taipy_io) 和[YouTube](https://www.youtube.com/@taipy_io)。 - 我們贊助了多項活動：會議（PyData、Pycon、ODSC...）、黑客馬拉松、派對、網路研討會... - 我們也計劃很快開始定期舉辦 Taipy 技術講座。 。 是的，所有這些都是開源的！ 我們總是渴望收到您的來信，因此，如果您認為 Taipy 需要改進或加入哪些內容，請告訴我們。您的意見對於制定我們的路線圖非常寶貴。 謝謝大家的支持。沒有您，我們不可能達到這個里程碑！ 文森特·戈塞林和阿爾伯特·安托萬 太皮聯合創辦人 還沒看過 Taipy 嗎？歡迎造訪我們的[GitHub頁面](https://github.com/Avaiga/taipy ）。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/our-open-source-project-for-building-ai-data-full-stack-apps-got-funded-4e68

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✨2024 我的決心：更以開源專案為中心思想！

## 簡介 當（幾乎）總是有一個開源替代品可以完成同樣的工作（如果不是更好的話）時，為什麼還要依賴專有軟體和服務呢？ 以下是我一直在使用的 10 個開源替代方案，涵蓋從專案管理和通訊到資料分析的所有內容。 ![Gif 簡介](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ypv9s82s7843ecb1a36t.gif) --- ## 1- [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) 而不是 Tableau Tableau 可能是資料視覺化領域的頂級參與者之一，但 Taipy 提供了強大的替代方案。 Taipy 是一個開源 Python 程式庫，可讓您建立全面的 Web 應用程式來展示資料視覺化。 Taipy 程式碼量低、高度可自訂，並且在建立儀表板時提供更大的靈活性。 ![Taipy](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lai9u2uqawun2j5mf7ur.gif) --- ![QueenB GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0un08vhstrk6zpst5yti.gif) 您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- ## 2- [Cal.com](http://Cal.com) 而非 Calendly Calendly 是簡化日程安排的變革者，但 [Cal.com](http://Cal.com) 成功地將其提升到了一個新的水平。這個開源 gem 有以下功能： - 團隊調度 - 整合視訊會議 - 自動時區偵測 ![Cal](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9bjea3cr44s86z5deirt.gif) --- ## 3- [Plausible](https://github.com/plausible/analytics) 而非 Google Analytics 當然，Google Analytics 是一個大牌，但有時較小的工具也能提供同樣多的功能，一個很好的例子就是 Plausible。 這個開源工具提供像Google一樣的網站分析功能，不，他們不會損害資料隱私。 ![看似合理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cmonhrmf5gch5kn6fe0e.gif) --- ## 4- [AppFlowy](https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy) 而非 Notion Notion 是一個非常適合做筆記和專案管理的工作空間，但如果您想要一個更簡單的選項，請嘗試 AppFlowy。 該工具提供了一種極簡主義的替代方案，專注於簡單地建立和組織清單、註釋和任務。 介面非常人性化；您很快就會成為專業人士。 ![AppFlowy](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wko5i9mphadcq1pa6bsh.gif) --- ## 5- [Penpot](https://github.com/penpot/penpot) 而非 Figma Figma 是一個設計巨頭，但它的開源表弟 Penpot 在過去一年中一直在增長勢頭。 以下是 Penpot 的主要功能： - 協同設計能力 - 向量編輯 - 互動式原型 - 成本效益 ![Penpot](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pkg8ayeuw0y1q0tme50t.gif) --- ## 6- [Fonoster](https://github.com/fonoster) 而非 Twilio Twilio 是一個通訊平台，提供簡訊、語音、視訊和身份驗證 API，並提供無縫的客戶體驗。 讓我向您介紹 Fonoster，這是一種經濟高效的替代方案。 Fonoster 提供類似的語音和訊息服務。 Fonoster 專注於可擴展性，同時為您提供無縫的客戶體驗。 ![Fonoster](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1jk20ziqppgcpbfr6e37.gif) --- ## 7- [NextCloud](https://github.com/nextcloud/server) 而不是 Dropbox NextCloud 是 Dropbox 的開源競爭對手。 它提供文件託管、協作和同步功能，同時保持資料的隱私性並處於您的控制之下。 ![NextCloud](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/szichu2pjf9xzah9v64y.gif) --- ## 8- [Jitsi](https://github.com/jitsi/jitsi-meet) 而非 Google Meets Jitsi 是 Google Meets 的替代品，提供類似的視訊會議功能。 他們的主要特徵： - 端對端加密 - 螢幕分享 - 並且無需註冊！ ![Jitsi](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xwnxa8hy6a0svqb4yo1d.gif) --- ## 9- [Padloc](https://github.com/padloc/padloc) 與 1Password 1Password 在密碼管理領域享有盛譽，但開源工具 Padloc 同樣注重隱私和安全性。 您可以使用 Padloc 安全地儲存和管理您的敏感和私人訊息，就像 1Password 一樣。 ![Padloc](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4st8nymwlf3wlslz029k.gif) --- ## 10- [Crowd.dev](https://github.com/CrowdDotDev/crowd.dev) 而非公共房間 Common Room 在社區建設領域一直勢頭強勁，但不要忽視他們的開源替代方案「crowd.dev」。 無論是專案管理、資金還是協作，「crowd.dev」對於建立和發展線上社群都是不可忽視的。 ![人群](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9j3mxkbk6wuwyt2g1fdh.gif) --- ## 結論 選擇工具時，請記住查看開源選項。 開源帶來了透明度、可自訂性和成本效益，在大多數情況下都是不錯的選擇。 ![GIF 結束](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rvimkpxsq91d6m1jfei1.gif) 恭喜你，你已經走到最後了！如果您有任何疑問，請隨時諮詢。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/2024-resolution-be-more-open-source-centric-1jje

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全端工具箱🧰：Python🐍版

## 簡介 以下是專注於全端開發不同面向的 Python 函式庫；有些專注於 Web 應用程式開發，有些專注於後端，有些則兩者兼而有之。 ![Gif引言](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8eodxlxdlgr0xh6lrvhz.gif) --- ## 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) Taipy 是一個開源 Python 庫，用於建立生產就緒的應用程式前端和後端。 它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。 🔑特點： - 豐富的互動性 - 為您的佈局、樣式等提供更多自訂功能（無需 CSS） - 多頁和多用戶應用程式 - 圖形管道編輯器 - 與 Taipy 前端功能整合以實現端到端部署 - 日程安排 - 筆記型電腦相容 ![Taipy](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1rk0w837hwaq0akybw6o.png) --- ![QueenB GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0un08vhstrk6zpst5yti.gif) https://github.com/Avaiga/taipy 您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- ## 2.[Prefect](https://github.com/PrefectHQ/prefect) Prefect 是一個提供資料管道開發的框架。 它透過注重簡單性和用戶友好性而與 Airflow 等競爭對手區分開來。 如果您想要一個具有各種功能但比 Airflow 更容易學習的成熟產品，Prefect 是一個很好的中間產品。 🔑特點： - 直覺且使用者友好的控制面板 - 快取等智慧功能 - 以流程為基礎的架構，可輕鬆融入工作流程組織 - 動態參數化與依賴管理 - 混合執行（本地/雲端） ![完美](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p94g40hwv04gkfmvklda.png) --- ## 3. [Streamlit](https://github.com/streamlit/streamlit) Streamlit 是一個遊戲規則改變者，可以快速、簡單地建立 Web 應用程式。 此資料應用程式框架將其從更完整、更複雜的解決方案轉變為快速、用戶友好的解決方案。 🔑特點： - Pythonic框架 - 互動式小部件 - 使用者友善性 ![Streamlit](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ddntytwa95tgp37kykcc.png) --- ## 4.[氣流](https://github.com/apache/airflow) Apache Airflow 是一個開源平台，專為調度和監控工作流程而設計。 它是編排複雜資料管道和 ETL 流程的絕佳選擇，因為它在過去十年中一直是管道領域的重要參與者。 該庫的完整性與陡峭的學習曲線有關。 🔑特點： - 基於DAG的工作流程定義 - 包括 DAG 視覺化的完整介面，可追蹤故障並管理重試。 - 各種集成 - 動態任務執行和調度 - 以Python為中心的設計 - 社區支持 ![氣流](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lm89iyieg07c2rgzm2jb.png) --- ## 5. [Brython](https://github.com/brython-dev/brython) Brython 將 Python 帶到了前端，因為這個名字重新組合了「瀏覽器」和「Python」。 它引入了直接在 Web 應用程式中執行 Python 程式碼的獨特概念。 這種創新方法可讓您使用 Python 建立互動式 Web 體驗。 🔑特點： - 易於集成，因為它將 Python 邏輯直接整合到瀏覽器中 - 相容於不同的網頁瀏覽器 ![Brython](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9a7w7lqd9b5rtpahnolr.png) --- ## 6. [達世幣](https://github.com/plotly/dash) Dash 由 Plotly 建立，是一個利用 Plotlys 元件完整性的 Web 應用程式框架。 眾所周知，它是一個完整的解決方案，因此需要更長的時間來掌握。 🔑特點： - 基於元件的架構 - 強大的互動式儀表板 - 即時資料更新 ![破折號](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yp5xw24ulak6mnwwos69.png) --- ## 7. [Dagster](https://github.com/dagster-io/dagster) Dagster 是本次編譯中較新的函式庫之一，它是一個雲端原生資料管道編排，旨在統一資料整合、工作流程編排和監控。 與其他工具相比，Dagster 強調工作流程建立和管理的 DataOps 面向。 🔑特點： - 聲明式管道設置 - 固執己見的結構 - 版本控制 - 與 Hadoop 集成 - 全面的元資料跟踪 ![Dagster](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hz78m7rein4asbyp9buf.png) --- ## 8. [SQLAlchemy](https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy) SQLAlchemy 是一個用於處理資料庫互動的 Python 函式庫。 它是一個連接Python程式設計和關係資料庫的多功能工具包。 掌握這個庫的時間較長，但好處是實實在在的。 🔑特點： - SQL 表達式語言 - 物件關係映射（ORM） - 對資料庫的廣泛支持 - 複雜查詢支持 ![SQL](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/owtvt0kv5gt45r33ulra.png) --- ## 9. [芹菜](https://github.com/celery/celery) Celery 是一個 Python 函式庫，用作建立後端應用程式的框架。 它處理分散式任務處理、作業執行和工作流程。 它是一個完整的解決方案和廣泛的功能集，具有更陡峭的學習曲線。 🔑特點： - 平行處理 - 可擴展性 - 任務調度 - 非同步處理 ![芹菜](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p50my0xtbncfskb4y1ga.png) --- ## 10. [Peewee](https://github.com/coleifer/peewee) 與 SQAlchemy 一樣，Peewee 是一個簡化資料庫互動的 Python 函式庫。 它與競爭對手的不同之處在於用戶友好且簡單的設定。 該庫是中小型專案的最佳選擇。 🔑特點： - 輕量級框架 - 資料庫支持 - Python式文法 ![Peewee](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8tmvc7y9vkb2mdpj88jq.png) --- ## 11. [Kedro](https://github.com/kedro-org/kedro) Kedro 是一個開源 Python 框架。 它為生產就緒的資料科學管道提供了一個工具箱。 事實上，Kedro 可以輕鬆地與成熟的 Python ML 庫集成，並提供統一的方法來實現端到端框架。 🔑特點： - 資料目錄 - 筆記本集成 - 專案模板 - 有自己的觀點，因為它強制執行特定的約定 ![Kedro](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x2z12ofiibpd5c9ggs7s.png) --- ## 結論 Python 被認為是人工智慧和機器學習應用程式的首選語言。 為了簡化和自動化這些應用程式，Python 見證了框架庫的出現。 這些程式庫有助於 Web 應用程式開發、後端服務以及開源全端應用程式的建立。 --- ![新秀圖片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/25oebh36ha622u74kpli.gif) 我剛開始我的內容創作之旅；如果您有任何問題或回饋，請隨時與我們聯繫！ --- 原文出處：https://dev.to/taipy/full-stack-toolbox-python-edition-20h2

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您需要了解的 42 個 🐍 Python 函式庫 🦾

## 簡介 透過這份備忘清單深入了解 Python，其中包含任何 Pythonista 都需要了解的唯一函式庫。 從資料操作到機器學習和建立 Web 應用程式，這些程式庫在您的 Python 編碼之旅中至關重要。 ![介紹 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6s1cu1kjpp4xae20gvpt.gif) --- ## 網路應用程式 ![Web 應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t532en00kn1s788ndnnt.png) ### 1. [太皮](https://github.com/Avaiga/taipy) Taipy 是這個街區的新來者。 它專為輕鬆開發前端 (GUI) 和 ML/資料管道而設計。 建立您夢想的應用程式得益於： - 完整的客製化和互動 - 多頁和多用戶應用程式 - 管道圖形編輯器 - 還有更多！ --- ![QueenB](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ovcc5kqd8xr9uihrggbb.gif) 您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- ### 2. [Streamlit](https://github.com/streamlit/streamlit) Streamlit 是一個完善的函式庫，可用於為飛行員快速建立 Web 應用程式。非常容易使用！ --- ## 要點 ![要點](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f4ui7ramgta16rsnwm6s.png) ### 3. [熊貓](https://github.com/pandas-dev/pandas) 該庫帶來了兩個核心概念：資料幀和系列，使資料清理和準備成為一個輕鬆的過程。 ### 4. [Numpy](https://github.com/numpy/numpy) Pandas 有資料框，而 Numpy 有陣列。 它們以允許快速資料操作而聞名，使 Numpy 成為科學計算的重要工具。 ### 5. [請求](https://github.com/psf/requests) 該程式庫使處理 HTTPS 請求變得輕而易舉。 Requests 提供與 Web API 互動和管理 HTTP 回應的功能。 ### 6. [Scipy](https://github.com/scipy/scipy) Scipy 基於 Numpy，核心功能專注於數學計算，具有最佳化、訊號處理和插值等功能。 --- ## 約會時間 ![日期時間](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9k1rcy4cduac7r77zkmc.png) ### 7. [日期時間](https://docs.python.org/3/library/datetime.html) DateTime 是一個標準的 Python 函式庫，對於處理任何 DateTime 格式都是必不可少的。 ### 8. [擺](https://github.com/sdispater/pendulum) Pendulum 具有更高級的日期和時間處理所需的附加功能。 他們有更好的時區支援以及更好的格式選項。 --- ## 機器學習 ![機器學習](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o34j1iqk4hipnvtqc3l6.png) ### 9. [Scikit-Learn](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn) 這個庫不再需要介紹了，這是理所當然的。 Scikit Learn 是機器學習的參考，包含從聚類到分類的演算法。 它還包括從資料驗證到資料選擇的所有功能。 ### 10. [XGboost](https://github.com/dmlc/xgboost) 該庫以其回歸和分類演算法的高效結果而聞名。 ### 11. [Catboost](https://github.com/catboost/catboost) Catboost 是一個機器學習庫，專門設計用於處理主要顯示分類資料的資料集。 --- ## 深度學習 ![深度學習](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oc0hnfiemtkc74lk981j.png) ### 12. [TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) TensorFlow 是一個成熟的深度學習庫，專門從事自然語言處理和影像分類。 ### 13. [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch) Pytorch 還是 TensorFlow，這就是問題所在。 最終，您可以選擇自己的團隊，但 PyTorch 的與眾不同之處在於它更注重自然語言處理，並且更具 Python 風格，從而減少了眾所周知的 TensorFlow 陡峭的學習曲線。 ### 14. [Keras](https://github.com/keras-team/keras) Keras 是開始深度學習的好方法，因為它在 TensorFlow 之上執行，但實作過程得到簡化。 ### 15. [OpenCV](https://github.com/opencv/opencv) OpenCV 提供了各種圍繞即時電腦視覺的演算法。 您可以處理多種格式，包括物件、人類，甚至手寫體。 --- ## 自然語言處理 ![NLP](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i2vh6hm8ambihevofx3t.png) ### 16. [NLTK](https://github.com/nltk/nltk) NLTK 是自然語言處理的首選函式庫。 NLTK 的主要功能包括：處理和操作文本（標記化、詞幹提取等）以及使用 NLP 任務進行分類以進行情緒分析。 ### 17. [SpaCy](https://github.com/explosion/spaCy) 是這個領域的新人，專注於讓 NLP 更容易存取和用戶友好。 該圖書館優化了流程，以確保更高的速度和效率。 --- ## 測試 ![測試](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7711x9xwpfi249kgj1iy.png) ### 18. [Pytest](https://github.com/pytest-dev/pytest) Pytest 是一個簡化測試編寫和執行的框架。它的語法簡潔，使用者友善。 ### 19. [Unitest](https://docs.python.org/3/library/unittest.html) Unistest 是 Python 內建的測試框架。 其主要功能是：測試發現、夾具支援、輕鬆組織和測試套件管理。 --- ## 聲音的 ![音訊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zrsy4w7kye7q71g7ugld.png) ### 20. [AudioFlux](https://github.com/libAudioFlux/audioFlux) Python 中用於音訊訊號處理的首選庫，但很簡單。 AudioFlux 具有大量功能，包括聲音分析，可用於深度學習訓練。 ### 21. [Librosa](https://github.com/librosa/librosa) 此 Python 程式庫允許從音訊來源中分析和提取特徵。 --- ## 程式碼分析 ![程式分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dhbzed8w9wadmdptd4yd.png) ### 22.[黑色](https://github.com/psf/black) 它是一個自動程式碼格式化程式。 它將自動格式化您的程式碼，以在整個專案中保持一致的風格。 ### 23. [Pylint](https://github.com/pylint-dev/pylint) 顧名思義，Pylint 是一個 linter。 它是一個靜態程式碼分析工具，用於檢查程式碼品質和錯誤。 ### 24. [Flake8](https://github.com/PyCQA/flake8) 這是另一個 linting 函式庫，可以根據 PEP8 編碼約定檢查您的程式碼。 ### 25. [Ruff](https://github.com/astral-sh/ruff) Ruff 是等效 linter 的最快選擇。 它提高了效率和速度，使流程加快了十倍。 --- ## 分散式計算 ![分散式計算](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/foog7hfgk5r01vpfu7nl.png) ### 26. [Dask](https://github.com/dask/dask) Dask 是一個流行的分散式運算 Python 包，因為它在處理大型資料集時特別有用。 Dask 整合了 Pandas、Numpy 和 Scikit-learn API，因此易於使用。 ### 27. [PySpark](https://github.com/apache/spark/tree/master) 顧名思義，PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，讓我們可以直接在 Python 中利用 Spark 的功能。 ### 28. [極地](https://github.com/pola-rs/polars) Polars 是一個為處理大型資料集而建立的 DataFrame 函式庫。 它的靈感來自蟒蛇皇室 - 熊貓，但有一個（快速）扭曲，它的速度快了 10 到 100 倍。 --- ## 文件 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tmv4jhi7w8oo3hrr3adp.png) ### 29. [Mkdocs](https://github.com/mkdocs/mkdocs) Mkdocs 是產生簡單文件的最易於存取的庫。 適合較小的專案，幾乎沒有學習曲線。 ### 30. [獅身人面像](https://github.com/sphinx-doc/sphinx) Sphinx 通常是大型專案的首選。 它包括對多種格式的支援並允許特定的自訂。 ### 31. [Pydoc](https://docs.python.org/3/library/pydoc.html) Pydoc 已整合到 Python 生態系統中。它直接從您的模組產生文件。 --- ## 地理資料 ![地理資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zq7xis1kydzgxu7h1pm2.png) ### 32. [Geopy](https://github.com/geopy/geopy) Geopys 的主要功能是：距離計算、地理編碼和反向地理編碼。 ### 33. [表](https://github.com/python-visualization/sheet) 該庫允許您使用 Python 建立互動式地圖。改變遊戲規則的人。 ### 34. [Geopandas](https://github.com/geopandas/geopandas) 當您擁有地理空間資料時，您應該採取的方法。 如標題所述，Geopandas 是 Pandas，但用於地理空間資料。該庫具有輕鬆操作和分析地理資料的功能。 --- ## 遊戲 ![遊戲](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xdsaapo3h5bo2dhcj8fs.png) ### 35. [Pygame](https://github.com/pygame/pygame) Pygame 是首選、簡單的函式庫，可以輕鬆使用 Python 建立 2D 和互動式視訊遊戲。 ### 36. [街機](https://github.com/pythonarcade/arcade) 就像 PyGame 一樣，Arcade 使 Python 中建立影片遊戲成為一個有趣的過程。 它們對經典 Pygame 進行了更現代的改造，因此選擇實際上取決於個人喜好。 --- ## 網頁抓取 ![網路搜尋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kt6wd4ytgpdvuys1mytg.png) ### 37. [Scrapy](https://github.com/scrapy/scrapy) Scrapy 是一個成熟的函式庫，以網頁抓取而聞名。 一些關鍵功能包括：支援非同步/同步操作、HTTPS 請求處理等。 它具有廣泛的功能，這可能證明該庫具有陡峭的學習曲線。 ### 38. [美麗湯](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/#Download) Beautiful Soup 是您處理從 XML 和 HTML 檔案中提取資料所需的一切。 由於其 Python 風格，它受到了開發人員的讚賞。 --- ## 視覺化 ![視覺化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j8sawtir7wvwzmtns78i.png) ### 39. [Matplotlib](https://github.com/matplotlib/matplotlib) Matplotlib 是 Python 中主要的元件庫，這是有充分理由的。 Matplotlib 允許使用多種圖表類型繪製 2D 圖形，並且還允許進行大量自訂。 元素的細粒度控制是該庫的真正優勢。 ### 40. [散景](https://github.com/bokeh/bokeh) 與 Matplotlib 相反，Bokeh 專注於互動式圖表。 ### 41. [Seaborn](https://github.com/mwaskom/seaborn) Seaborn 建構在 Matplotlib 之上。 雖然 Matplolib 強調精確性和簡單性，但 Seaborn 在建立複雜的統計視覺化的同時，其時尚的視覺效果具有真正的附加價值。 ### 42. [Vizzu](https://github.com/vizzuhq/vizzu-lib) Vizzu 在視覺化領域找到了自己的定位，並且做得非常好。 他們將講故事和圖表與高度動畫的視覺化融為一體，這是一種獲得更多動態圖表的好方法。 --- ## 結論 無論您是高級 Python 專家還是正在嘗試 Python，有了這份不可或缺的函式庫列表，您將能夠應對任何挑戰。祝你編碼愉快！ --- 我是一名新手作家，歡迎任何改進建議！ ![新秀圖片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/25oebh36ha622u74kpli.gif) 如果您有任何疑問，請隨時與我們聯繫。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/top-42-python-libraries-you-need-to-know-1omo

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Pipeline 🛠️Repos 對決⚔️：Python 🐍 版

## **簡介** 在不斷發展的資料工程和自動化領域，Python 已經出現了多種工作流程編排器。在本文中，我將介紹 6 個 Python 函式庫及其一些主要功能。 ![介紹 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d09jxm34esmawmnv93lt.gif) --- ## 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) Taipy 是一個開源 Python 庫，用於建立生產就緒的應用程式前端和後端。 對於 Python 開發人員來說，Taipy 是建立管道最簡單的框架之一，這要歸功於它的管道圖形編輯器 (Taipy Studio)。 然後，您可以透過 Python 腳本輕鬆執行和編排管道。一個非常酷的核心功能是每個管道執行都是註冊的。 這可以輕鬆實現假設分析、KPI 監控、資料沿襲等。 🔑特點： - 圖形管道編輯器 - 與 Taipy 前端功能整合以實現端到端部署 - 日程安排 - 管道的版本控制 - 快取等智慧功能 ![太比圖解](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/28kg5av8pk2sdrvi3bl8.png) --- ![QueenB](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ovcc5kqd8xr9uihrggbb.gif) 您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- ## 2. [Kedro](https://github.com/kedro-org/kedro) Kedro 是一個開源 Python 框架。 它為生產就緒的資料科學管道提供了一個工具箱。 事實上，Kedro 可以輕鬆地與成熟的 Python ML 庫集成，並提供統一的方法來實現端到端框架。 🔑特點： - 資料目錄 - 筆記本集成 - 專案模板 - 有自己的觀點，因為它強制執行特定的約定 ![Kedro 圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w5zfgz36ogrixa1mfqre.png) --- ## 3. [Airflow](https://github.com/apache/airflow) 十多年來，Airflow 一直是管道領域的知名參與者。 Airbnb 建立了 Airflow 來解決資料處理和工作流程需求的內部挑戰。 眾所周知，這個強大的開源平台具有陡峭的學習曲線，但具有廣泛的功能。 該平台允許您透過建立 DAG（有向無環圖）來建立和管理工作流程。 🔑特點： - 基於DAG的定義 - 豐富的基於 Web 的監控 UI：DAG、故障、重試的可視化… - 各種集成 - 動態任務執行和調度 - 由於其以 Python 為中心的特性而具有靈活性。 - 強大的社區 ![氣流圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i7a5qgpcnawim32gudhd.png) --- ## 4. [Prefect](https://github.com/PrefectHQ/prefect) Prefect 是一個資料管道開發框架。 Prefect 在策略上將自己定位在與 Airflow 的直接競爭中，以基於簡單性、用戶友好性和靈活性的獨特身份脫穎而出。 如果您想要一個具有各種功能但比 Airflow 更容易學習的成熟產品，Prefect 是一個很好的中間產品。 🔑特點： - 控制面板 - 快取 - 基於流程的結構 - 動態參數化與依賴管理 - 混合執行（本地/雲端） ![完美插畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ejmhma39rkmpjg1lwu6z.png) --- ## 5. [Dagster](https://github.com/dagster-io/dagster) Dagster 是本次編譯中較新的函式庫之一，它是一個雲端原生資料管道編排，旨在統一資料整合、工作流程編排和監控。 與其他工具相比，Dagster 強調工作流程建立和管理的 DataOps 面向。 🔑特點： - 聲明式管道設置 - 固執己見的結構 - 版本控制 - 與 Hadoop 集成 - 全面的元資料跟踪 ![Dagster 圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/soebsxs4wfwxayzql8wr.png) --- ## 6. [Luigi](https://github.com/spotify/luigi) Luigi 提供了一個資料處理管道框架。 Spotify 與 Airflow 大約在同一時間開發了這個程式庫，以解決其複雜的資料工作流程和管道。 Luigi 專為管理批次作業的複雜通道而設計。如果您正在尋找簡單的東西並且必須快速上手，Luigi 是一個不錯的選擇。 🔑特點： - 內建 Hadoop 支援 - 基於任務的工作流程定義 - 用於依賴管理的中央調度程序 - 任務依賴關係視覺化 ![Luigi 插圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bxx0ty0vsldbk8unyhqv.png) --- ##結論 隨著 Python 工作流程編排環境的不斷發展，這些工具展示了主要的共同特徵和特定的差異化因素。 所有這些工具都有不同程度的複雜性，了解您的專案和團隊的需求至關重要。 我建議使用非常簡單的範例來測試一些選項，以獲得對每個框架可用性的第一手了解。 --- 希望您喜歡這篇文章！ 我是一名新手作家，歡迎任何改進建議！ ![新秀圖片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/25oebh36ha622u74kpli.gif) 如果您有任何疑問，請隨時與我們聯繫。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/the-pipeline-repos-showdown-python-edition-39i5

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在 Python 資料科學領域：🚀⚡新的函式庫⚡ VS 舊的函式庫🦖

## **簡介** 在本文中，我提供了主流 Python 函式庫的替代方案。 儘管主流函式庫得到了更強大的活躍社群的支持，但這些替代方案為 Python 領域增加了一些價值。 選擇您的庫取決於您的用例和個人喜好。 ![甘道夫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7vma2yiy4qhfmaifont1.gif) --- ## 1.[Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) 而非 Streamlit Taipy 是這個街區的新來者。就像 Streamlit 一樣，Taipy 提供了一種建立互動式 GUI 的簡單方法； 然而，Taipy 解決了 Streamlit 的大部分限制/低效率： - 管理同步/非同步呼叫 - 完全筆記型電腦相容性 - 多用戶 - 為您的佈局、樣式等提供更多自訂功能（無需 CSS） - 大資料支持 - 更好的性能 ![太皮](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yglfghfebkae1y253hjg.gif) --- ![QueenB 星星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bvt5qn1yadra3epnb07v.gif) 我們感謝任何幫助我們發展社區的幫助🌱 --- ## 2.[Polars](https://github.com/pola-rs/polars)取代Pandas Polars 的靈感來自於 Python 的皇室成員：Pandas。就像它一樣，它是一個為處理資料而建立的 DataFrame 庫，但在處理大型資料集時它確實表現出色。 Polars 的速度比 Pandas 快 10 到 100 倍，主要原因有二： - Polars 內建平行處理 - 用 Rust 寫 北極熊會取代熊貓嗎？只有時間會給出答案。 ![極地](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pbgyhfcwsa95iwax797o.gif) --- ## 3.[Dask](https://github.com/dask/dask)取代PySpark Dask 可以結合平行計算來處理大於記憶體的計算。 當您希望擴展計算時，它是一個很好的工具。它是用 Python 原生編寫的，使得學習/使用變得輕而易舉（對於 Python 開發人員來說）。 它不是為超大資料（超過 2 TB）而設計的，如果您正在處理類似 SQL 的查詢，它也沒有競爭力（與 Spark）。 非常適合筆記型電腦執行。 ![Dask](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g3qidu9vq95avugbhy3x.gif) --- ## 4.[LightGBM](https://github.com/microsoft/LightGBM)而不是XGBoost XGBoost 和 LightGBM 都是梯度增強函式庫。 XGBoost 是 Kaggle 的最愛，但在處理大型資料集時，LightGBM 針對具有平行計算的大資料進行了最佳化。 ![LGBM](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g5pvww8tk6h9paik65pc.gif) --- ## 5.[PyCaret](https://github.com/pycaret/pycaret)取代Scikit-learn 與 Scikit-learn 一樣，您可以使用 PyCaret 執行機器學習任務。 PyCaret 透過更簡單的程式碼來展示其功能，這是開始 ML 學習專案的好方法。 PyCaret 簡單易學。它的一些高級功能是： - EDA 和資料處理 - 建模/培訓 - 模型可解釋性 - 模型部署 它對各種機器學習步驟的端到端覆蓋使得 PyCaret 成為 ML 愛好者甚至是沒有時間進行更深入分析的高級資料科學家的絕佳工具！ ![Pycaret](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xfneape9r3c28vahkiu9.gif) --- ## 6.[Darts](https://github.com/unit8co/darts) 而非 tsfresh 這兩個庫都致力於時間序列。然而，它們有不同的目的。 Darts 是時間序列的「sklearn」。它涵蓋了 DS 在處理時間序列時所需的所有不同功能： - 資料發現 - 資料預處理 - 預測 - 模型評估/選擇 不再需要使用多個庫；這一切都可以在 Darts 中找到。 tsfresh 旨在自動化為 ML 訓練步驟準備時間序列時最具挑戰性的步驟之一：特徵提取和選擇。 tsfresh 可以從您的時間序列中提取大量特徵，並幫助您辨識相關特徵。 ![飛鏢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b54nvyfh2ac44eayn5zo.gif) --- ## 7.[PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch) 而非 TensorFlow 兩者都是參與深度學習的資料科學家和研究人員的首選庫。 幾年前，TensorFlow 是一個受歡迎的庫，但從 2020 年到 2021 年，PyTorch 已經趕上了 TensorFlow。 您如何在這兩個令人難以置信的庫之間做出選擇？ PyTorch 似乎在研究方面具有優勢，更專注於 NLP。 此外，PyTorch 更具 Python 風格，學習曲線也更容易。 如果您是深度學習遊戲的新手，我建議您嘗試一下 PyTorch；否則，兩個庫都是不相上下的。 ![Pytorch](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z229nfprxz6u13n75jpx.gif) --- ## 8.[Arcade](https://github.com/pythonarcade/arcade) 而非 Pygame 在 Python 2D 遊戲領域，Pygame 獲得了良好的聲譽，而 Arcade 作為一個較新但完善的庫，在以下屬性上脫穎而出： - 內建遊戲循環 - 高效率的事件模型 - 更多功能 - 更人性化 兩個庫都有自己的優點；然而，Arcade 是更適合初學者的選擇。 Pygame 確實提供了一種教育替代方案 Pygame Zero，對於新開發人員來說是一個更好的選擇。 ![街機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bry95jvevermvi8sa1k8.gif) --- ## 9.[spaCy](https://github.com/explosion/spaCy)取代NLTK NLTK 是自然語言處理的主流函式庫，具有豐富的功能。 然而，隨著複雜性的增加，學習曲線也會變得更加陡峭。 SpaCy 是開始該領域的一個不錯的選擇。 SpaCy 的另一個優點是它是為了優化 NLP 應用程式而建構的，專注於更高的速度和效率。 ![Spacy](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ff70gdtyxvk450bqxewx.gif) --- ## 10.[Ruff](https://github.com/astral-sh/ruff) 而非 Pylint Linters 是任何編碼之旅的重要組成部分。 Pylint 被廣泛使用，但 Ruff 提高了過程的有效性和速度。 眾所周知，它比同等的 linter 快 10-100 倍，Ruff 絕對是一個很好的庫，可以作為 Pylint 的替代品。 ![Ruff](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o8j7nqvy3vx5bkvm8q31.gif) --- 我希望你喜歡這篇文章！🙂 我是一名新手作家，歡迎任何改進建議！ 如果您有最喜歡的庫而不是更主流的庫，請隨時分享。 ![新](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dyff4e76az30t2h6506a.gif) --- 原文出處：https://dev.to/taipy/new-open-source-vs-old-open-source-33k7

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🏆Pythonista 必備的 10 個 VSCode 擴展

## **TL；博士** 對於使用 VSCode 的 Python 開發人員、資料科學家和分析師來說，此編譯提供了一些擴展，可以提高 Python 和一般編碼需求的編碼生產力和效率。 ![介紹 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lhcge6eywoumtc7hyuxr.gif) <小時/> ## 1. [Taipy Studio](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Taipy.taipy-studio) Taipy 是一個開源 Python 庫，用於建立 Web 應用程式前端和後端。 您只需使用 Python 即可為您的資料/機器學習用例建立多頁面、多用戶和可自訂的 GUI。 但它不止於此。 Taipy 還可以處理您的後端，因為它允許管道編排和管理。 現在，回到 Taipy Studio 的 VSCode 擴充功能。此擴充功能是兩個工具的包裝器，旨在加速 Taipy 應用程式的建立。 - Taipy Studio Configuration Builder：圖形管道編輯器，全部在點擊環境中； - Taipy Studio GUI 助手：在編寫 GUI 時包括 IntelliSense。 ![太比 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7bju9pbjeaap2tditivf.png) <小時/> ![QueenB](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ovcc5kqd8xr9uihrggbb.gif) {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ Taipy 儲存庫 {% endcta %} 我們已經快有 2000 顆星了，沒有你我們無法做到這一點🙏 <小時/> ## 2. [Github Copilot](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitHub.copilot) 還需要出示副駕駛嗎？這個工具就是您自己的程式碼助手。 利用人工智慧，Copilot 可以無縫地自動完成您的程式碼。 另一個主要功能是能夠提供上下文感知建議。 對於開發人員來說，這是一個偉大的遊戲規則改變者，可以節省時間和提高效率，並且將其直接作為 VSCode 擴展使用是完全有意義的。 ![副駕駛 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6192xn9g47gn2693r4j2.png) <小時/> ## 3. [Rainbow CSV](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mechatroner.rainbow-csv) 光看名字，你就差不多能猜到這個工具的功能了。 Rainbow CSV 將透過以不同顏色突出顯示列來讓您的 CSV 檔案易於閱讀。 就這麼簡單，但對任何處理資料的人來說都很有幫助。真正改變使用者視覺體驗的遊戲規則。 ![RCSV PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tdvs5fyi12tprdc3gch4.png) <小時/> ## 4. [待辦事項樹](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Gruntfuggly.todo-tree) 對於需要在程式碼的待辦事項清單中進行組織的人來說，這個工具非常有用。使用此擴展，只需在需要時在程式碼中加入 TODO 或 FIXME 標記即可。 ToDo Tree 將會尋找這些標籤並將它們組織成樹狀結構。 現在您可以輕鬆返回標籤。 ![TODO 樹 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/csiyv0rnp81lod36ksw7.png) <小時/> ## 5. [Jupyter](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter) 如果您想使用類似筆記本的 IDE 來啟動資料/ML 專案以促進探索和實驗，VSCode 透過 Jupyter 擴充功能提供此功能。 當筆記型電腦的限制（例如擴展、部署、測試和維護）使得有必要轉向更傳統的編碼實踐時，在 VSCode 上進行所有設定只會讓事情變得更容易。 ![Jupyter PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dbw6rqi4y2sls2466r02.png) <小時/> ## 6. [Markdown 表情符號](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=bierner.markdown-emoji) 這裡並沒有什麼真正令人驚訝的地方。此 VSCode 擴展為 VSCode Markdown 預覽提供表情符號支持，這是為任何 Markdown 專案加入表現和可讀性的好方法。 ![MKD 表情符號 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7oaj92h9s95e2mtt0vr0.png) <小時/> ## 7. [Pylint](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.pylint) Pylint 與 Python linter 同名，是其在 VSCode 中的擴充。它透過分析程式碼、檢查錯誤並為您提供改進建議來幫助您提高效率。 確保您的腳本遵循所有編碼標準是必須的。 ![Pylint GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lv6mcilflhupaultx160.gif) <小時/> ## 8. [Pylance](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.vscode-pylance) Pylance 是 Python 語言的支援。 它最初作為 Python 庫存在，但透過此擴充整合到 VSCode 中。 一些主要特點： - 程式碼完成 - 自動導入 - 與 Juypter 筆記本相容 - 語意突出顯示 ![皮蘭斯 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s04exzm5y61m6rwjvhru.png) <小時/> ## 9. [Liveshare](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS-vsliveshare.vsliveshare) 使用此 VSCode 擴充功能可以輕鬆進行協作。無需配置任何東西；只需啟動 Liveshare 會話並繼續除錯會話即可。 Liveshare 也保留您所有的個人 IDE 首選項，讓協作更加輕鬆。 ![Liveshare PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l0the1beedaze59z7qcl.png) <小時/> ## 10. [Markdown 多合一](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=yzhang.markdown-all-in-one) 此擴充增強了 VSCode 中 Markdown 的使用，並具有各種不同的功能： - 內容表生成 - 鍵盤快速鍵 - 程式碼區塊插入 - 預覽功能 該工具非常適合編寫“README.md”檔案。 ![MD AIO PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2yji1wmk9lvp9plqp631.png) <小時/> 由於各種原因，VSCode 已成為開發人員最常使用的 IDE 之一。 它的主要功能包括強大的 git 整合和跨平台支持，但擴展是一個突出的功能。 它們支援自訂您的環境，促進與各種工具的無縫整合。 <小時/> 希望您喜歡這篇文章！ 我是一名新手作家，歡迎任何改進建議！ ![新秀圖片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/25oebh36ha622u74kpli.gif) 如果您有任何疑問，請隨時與我們聯繫。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/top-10-must-have-vscode-extensions-forpythonistas-561a

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