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备注：本周刊每周五生成，首发于个人微信公众号晚晴幽草轩、博客晚晴幽草轩，以及悠然宜想亭社区；此一键生成脚本基于 Deno 编写，并在 Github 开源：nicejade/nicelinks-weekly。
Turbo | 为 JavaScript 和 TypeScript 优化的增量绑定器和构建系统，用 Rust 编写
Turbo is an incremental bundler and build system optimized for JavaScript and TypeScript, written in Rust.
推荐语：Turbo 为 JavaScript 和 TypeScript 优化的增量绑定器和 构建 系统，用 Rust 编写。Turbo 提供 Turborepo 和 Turbopack 两款产品。
Turborepo：建造船舶的系统
Turborepo 是一个用于 JavaScript 和 TypeScript 代码库的高性能构建系统。它重新设想了 Facebook 和 Google 使用的构建系统技术，以消除维护负担和开销。为什么选择 Turborepo？官方给出以下说明：
- 增量生成：构建一次已经够痛苦的了，Turborepo 会记住你构建的内容，并跳过已经计算过的内容。
- 内容感知散列：Turborepo 查看文件的内容，而不是时间戳来找出需要构建什么。
- 并行执行：以最大并行度使用每个内核执行构建，而不会浪费空闲 CPU。
- 远程缓存：与您的队友和 CI/CD 共享远程构建缓存，以实现更快的构建。
- 零运行时开销：Turborepo 不会干扰您的运行时代码或触及您的源代码映射。
- 修剪的子集：通过仅生成构建特定目标所需的 monorepo 子集，加快 PaaS 部署。
- 任务管道：定义任务之间的关系，然后让 Turborepo 优化构建内容和时间。
- 在你所在的地方与你相遇：使用 Lerna？保持您的软件包发布工作流程，并使用 Turborepo 加速任务运行。
- 浏览器中的配置文件：生成构建配置文件并将其导入 Chrome 或 Edge 中，以了解哪些任务花费的时间最长。
Turbopack：Rust-powered Webpack 的后继者
凭借增量行为和适应性强的捆绑策略，Turbopack 可为任何规模的应用提供快速灵活的开发体验。为什么选择 Turbopack？官方给出以下理由：
- 增量设计：构建一次就足够了，Turbopack 一旦执行了某项任务，就再也不会执行了。
- 生态系统友好型：获得对 TypeScript、JSX、CSS、CSS 模块、WebAssembly 等的现成支持。
- 闪电般快速的 HMR：无论您的应用程序大小如何，热模块更换（HMR）都能保持快速。
- React 服务器组件：在使用 Turbopack 时获得对 React 服务器组件的本机支持。
- 同时多个环境目标：针对多种环境（浏览器、服务器、边缘、SSR、React Server 组件）进行构建和优化。
- Next.js 支持：Turbopack 还将在本地和云中支持 Next.js 的生产构建。
根据 Turbo 官方平台给出的数据对比，其构建速度是 Webpack 的 100 倍、 Vite 的 10 倍；（个人对 Vite 的构建速度非常满意）；Turbo 团队正在构建一个可以跟上您团队的构建系统。您将看到您的 CI 变得更快，重复的工作被削减，您的 NPM 脚本变得更简单。您将获得一个世界级的开发环境，而没有维护负担。
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Answer - Build Q&A community
An open-source knowledge based community software. You can use it to quickly build your Q&A community for product technical support, user Q&A, fans communication, and more.
推荐语：Answer ，一个基于开源知识的社区软件。您可以使用它来快速建立您的问答社区，以获得产品技术支持、客户支持、用户交流等。Answer 具有高度可扩展性和现代性，你可以利用它有效地建立各种问答社区，从客户支持到用户交流。它具有以下功能特征：
问答平台
帮助成员解决问题并促进社区参与。您的专家很乐意贡献、验证和支持正确的信息。您的信息保持最新且值得信赖。
有组织的
使用标签将问题和帮助内容分类。它们使其他人更容易找到知识。使用搜索快速找到答案。
集成
使用插件和您喜欢的服务配置您的社区。这样您就可以改进您的工作流程、发展您的社区或改进您的其他工具（即将推出）。
游戏化
用声望和徽章游戏化了问答平台。因此，社区成员和团队可以在协作和完成工作方面获得乐趣（即将推出）。
Answer 对初创公司非常有帮助，可用来组织帮助中心；Answer 采用 Go、TypeScript、HTML 等语言编写；部署非常简单，基于 docker、 docker-compose 分分钟即可完成；目前，Answer 仍在非常积极的发展中，如果您对它感兴趣，可以前往 Github Answer 以了解更多。
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得到 APP - 知识就是力量，知识就在得到
关键字：知识, 知识搜索, 得到 APP, 得到, 得到老师, 得到课程, 听书, 电子书, 知识的力量, 知识图谱, 新知识, 得到高研院, 得到用户, 得到网页版, 得到 PC, 罗振宇, 在线听书, 电子书阅读, 听书网, 听书下载, 电子书下载, 电子书网站
搜索感兴趣的知识，学习相关课程、电子书、听书。罗振宇·罗辑思维、薛兆丰·经济学、武志红·心理学、张明楷·刑法学等 100 多位专家学者的独家课程免费试读。多设备使用得到，提升你的学习效率。
推荐语：得到 ，知识服务应用；旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016 年 5 月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。内容包括人文、科学、艺术、 商业、方法技能、互联网、创业、心理学、文化、职场等等（个人从未曾使用「得到」，无法对其内容质量做评价）。
2017 年 12 月，得到 APP 入选 App Store 2017 年度精选的年度趋势（知识付费类）。自 2020 年 9 月底以来，国家网信办部署开展为期两个月的集中专项整治。专项整治以来，督促“得到”等 20 家重点“知识社区问答”平台开展自查自纠。2022 年 10 月 13 日，工业和信息化部信息通信管理局通报，得到 10.6.0 版本 APP 强制、频繁、过度索取权限，该 APP 应在 10 月 20 日前完成整改，逾期不整改或整改不到位的，将依法依规处置。
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Learn to Code with Interactive Tutorials - Scrimba.com
Scrimba is a fun and fast way of learning to code! Our interactive courses and tutorials will teach you React, Vue, Angular, JavaScript, HTML, CSS, and more.
推荐语：Scrimba.com ，是一种有趣而快速的学习代码的方式 我们的互动课程和教程将教你 React、Vue、Angular、JavaScript、HTML、CSS，以及更多。他们的目标是：以健身房会员资格为代价，创建最好的编码学校。为实现目标，该团队为代码截屏创建了一种新的视频格式。我们称之为“稀松布”（scrims）。这种格式是他们学校的支柱。不仅因为它带来了卓越的学习体验。但也因为它使我他们够更快地迭代，吸引更好的教师，促进更好的同伴学习，保持较低的服务器成本等等。Scrimba 具有以下功能特色：
通过交互式截屏视频更快地学习
他们的交互式截屏视频让您可以随时编辑代码，就像您与老师结对编程一样。因此，您将编写更多代码并学得更快。
获得同行的帮助和支持
目前，他们的社区聊天中有超过 1000 名 Scrimba 学生在线。这是一个友好的空间，您可以在这里寻求帮助、分享您的代码、获得职业建议并结识志同道合的人。
破解您的第一份开发人员工作
除了网络开发之外，他们的职业道路还教您如何获得第一份工作。你将建立一个投资组合，改进你的 LinkedIn，练习编码面试问题，等等。
现场活动可帮助您保持一致
独自学习编码很难。为了帮助您保持正轨，他们会在一周内安排市政厅聊天、专家访谈、现场编码节目等。
认识世界上最好的编程老师
他们为每个科目精心挑选了最好的老师，并将其组合成一种体验。您可以与 Gary Simon、Cassidy Williams 和 Kevin Powell 等专家一起编写代码。
Scrimba 是如何工作的？
Scrimba 是一种用于交流代码的互动视频格式。它使创造者和观看者的体验都大大改善。了解 Scrimba 的最简单方法是观看下面这段 1 分钟的截屏。 欢迎来到 Scrimba 。
作为一个浏览者，你可以在任何时候暂停并编辑代码。因此，如果你在理解上有困难，只需按下暂停键，跳入环境，玩弄代码，直到你正确理解。Scrimba 还使创作经验不那么令人沮丧，因为我们消除了创建编码截屏的所有麻烦。不再有设置、编辑、编码、上传和重新编码。只需在你说话时编码，然后立即发布。
他们记录的是基本事件，而不是像素。当重放 Scrimba 截屏时，他们完全重现了创作者的行为。这为互动性、创作、响应性、搜索和推荐开辟了一个全新的可能性世界。
在 Scrimba 官网，他们对其课程质量做了以下介绍：
- 基于项目：在学习的同时构建真正的产品；
- 以工作为中心：学习行业相关技能；
- 点对点：从同行那里获得帮助和支持；
- 自定进度：按照自己的节奏学习；
- 认证：完成获取证书的路径；
- 经济实惠：训练营价格的 1%；
根据 2020 年 5 月 劳工统计局数据：“美国前端 Web 开发人员的平均工资为 77,874 美元”，对前端开发人员的需求预计将以每年 8% 的速度增长，这表明所有公司——不仅仅是硅谷的大人物——都在发展成为科技公司。
Scrimba 所提供的职业道路（The Frontend Developer Career Path），将使您成为可雇用的前端开发人员，并教您如何完成工作面试。它包含超过 70 小时的一流教程、数百个编码挑战和数十个实际项目。在这里，你还可以学到响应式设计、用户界面设计、代码审查、求职面试等技能。
Scrimba.com ，创新交互型前端学习平台；不同于传统的前端文字或视频教程，Scrimba 开创式地将教学讲解、编辑器、浏览器三者结合，所学即所见，所及即所得。不同于传统的视频教学除了评论就什么也不能做，Scrimba 是音频、编码记录回放的形式展现，用户能随时暂停，同时还能进行编辑，结合 discord 还可以在线交流。这种创新型交互格式视频，非常适合学习编程；以上只是对 Scrimba 大致介绍，如果您对它感兴趣，可以前往官网以了解更多。
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Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems.
推荐语：Practical Deep Learning ，是一门免费课程，专为具有一定编程经验、希望学习如何将 深度学习 和 机器学习 应用于实际问题的人而设计。深度学习可以做各种各样令人惊奇的事情。例如，本网站中的所有插图都是通过深度学习制作的，使用 DALL-E 2 。
这份 2022 年面向编码员的实用深度学习教程，录制于 University of Queensland，涵盖的主题包括如何：
- 为计算机视觉、自然语言处理、表格分析和协作过滤问题构建和训练深度学习模型；
- 创建随机森林和回归模型；
- 部署模型（Deploy models）；
- 使用 PyTorch，世界上发展最快的深度学习软件，加上流行的库，如 fastai 和 Hugging Face；
本课程共有 9 节课，每节课约 90 分钟。您不需要任何特殊的硬件或软件，课程中将向您展示如何使用免费资源来构建和部署模型。你也不需要任何大学数学，会在课程中教你微积分和线性代数。
如果你没有技术或数学背景也没关系（如果你有也没关系！）；主办方编写这门课程的目的是让尽可能多的人都能接触到深度学习。唯一的先决条件是你知道如何编写代码（一年的经验就足够了），最好是用 Python 编写，并且你至少上过高中数学课程。
深度学习，是一种通过多层神经网络来「提取和转换」数据的计算机技术；使用案例包括从人类语音识别到动物图像分类。很多人认为你需要各种各样难以找到的东西，来获得深度学习的伟大成果，但正如你在本课程中所看到的，这些人是错误的。比如说，其实不需要大量的数学运算，真相是高中数学（high school）就足够。
如果您想了解更多，比如：为什选择学习深度学习（deep learning）、将可以学到什么、以及如何开始学习，这份教程都给了详细的解释。深度学习具有强大、灵活和简单的特点。这就是为什么很多人认为它应该被应用于许多学科。根据观察和想象，现在以及未来，深度学习在主流技术中，占有一席之地。对它感兴趣的朋友，当立即投入精力去学习。
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pcl.js | Point Cloud Library (PCL) for browser, powered by WebAssembly
标签：WebAssembly · 程序库 · 开源
Point Cloud Library (PCL) for browser, powered by WebAssembly.｜在浏览器运行的点云库 (PCL)，由 WebAssembly 提供支持。
推荐语：pcl.js 是在浏览器中运行的 点云库（PCL），由 Emscripten 和 WebAssembly 提供支持。它具有以下功能特征：
- TypeScript 类型支持：使用 TypeScript 编写，具有可预测的静态类型；
- 支持所有现代浏览器：支持所有现代浏览器，未来将提供对 Nodejs 的支持；
- 方便移植：提供与 PCL(C++) 相似的 API，简单易用；
点云库（PCL）是一个用于 2D/3D 图像和点云处理的大型开放项目。PCL 包含许多最先进的算法，包括过滤、特征估计、表面重建、配准、模型拟合和分割（点云预处理、配准点云、分割物体、提取关键点）。PCL 用自己的数据格式 PCD 存储点云，也支持以其他格式加载和保存数据集。
点云 是空间中的一组数据点。 这些点可以表示 3D 形状或对象。 每个点位置都有其一组笛卡尔坐标 (X, Y, Z)。 点云通常由激光雷达或摄影测量软件生成，它们测量物体外表面上的许多点。
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Lyra | The offline search experience
Lyra is a fully-featured full-text search engine that runs wherever JavaScript runs, including browsers, servers, React Native, edge networks, and more.
推荐语：Lyra 是一个全功能的 全文搜索 引擎，可以在 JavaScript 运行的任何地方运行，包括浏览器、Bun、Deno、Node.js、服务器、React Native、边缘网络（edge networks）等。
Lyra 是一个用 TypeScript 编写的现代化、无依赖性的全文搜索引擎。 它的构建考虑到了速度，并在几微秒内完成了大多数搜索查找。
它实现了一个非常快速的普通前缀树，以执行高效的查找并轻松地序列化多种格式，例如数据包，消息包的协议缓冲器。
它的主要目标是能够在边缘网络上运行，例如自动气象站边处的 Lambda，云闪工人的 Netlify 函数，所以期待一些更新。
由于它是用 TypeScript 编写的，因此可以在任何 JavaScript 运行时，包括浏览器、服务器、React Native 等。它以 Lyra （天琴座）的名字命名，因为它具有分布式和高度可扩展的特性。
── 出自倾城之链 - Lyra | The offline search experience
对倾城之链感兴趣的朋友，可通过 Web，小程序，快应用等渠道进行访问(后续将支持更多，如 VsCode 插件，Chrome 扩展等)。您有任何问题，欢迎随时向我们反馈（您可以通过官网反馈渠道，或添加如下倾情打赏），🤲 。
本期文末寄语
策马扬鞭傲神州，
笑看风云度春秋。
三千烦恼皆抛下，
十万名山任遨游。
── 电视剧《浪迹天涯》台词（编剧：马志全）
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