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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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