优质网站同好者周刊（第 121 期）

倾城之链作为一个开放平台，旨在云集全球优秀网站，探索互联网中更广阔的世界。此周刊，将汇聚过去一周倾城所收录的内容，以飨同好；欢迎推荐或自荐（仅限有独立域名的网站，可以是二级域名）。您如果要了解收录要求，请参见关于倾城。

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。

The next-generation, cross‐platform package manager

标签：Mac · 工具 · 效率

tea is the next-generation, cross-platform package manager from the creator of brew.

倾城之链 - The next-generation, cross‐platform package manager

推荐语：tea 下一代跨平台包管理器。它能自动化依赖关系并无缝浏览数百个包，告别缓慢和笨重，向快速和流畅问好。，来自 Brew 的创造者（ Homebrew 制造商的 Homebrew 替代品）。使用 tea，只需键入命令，剩下的就交给它了。获取最新版本的开源工具，支持不同项目的特定工具版本，用 tea 体验更好的包裹管理。它具有以下功能特征：

👆一键安装：而不是在混乱的文档中搜索安装说明。您可以一键安装任何软件包（以及所需的依赖项）。
🆕轻松更新：在有新更新可用时获取通知。
🔄版本管理：控制您要安装的确切软件包版本，而不会破坏任何其他已安装的软件包。
🧩无缝集成：tea 包不会安装到您的系统中，但在您需要时神奇地出现在您的系统中。tea 还创建了仅包含项目所需包的沙盒开发环境没有任何虚拟化开销。
🔐更安全：不要用 sudo 破坏你的系统；tea 将所有内容安装到您的主目录。
🌐开源：团队是开源的忠实信徒，拥有 60 多个活跃的贡献者并且还在不断增长。他们也有远大的目标来最终解决开源资金问题。一劳永逸。请继续关注！
💪坚固：下面是功能强大、快速且经过实战检验的 tea/cli 。

tea 的作者在 Product Hunt 介绍道：“14 年前，我创建了 Homebrew，目的是创建一个工具，使开发和使用软件变得更加容易。它改变了数百万开发人员的工作方式。现在，十年后发生了变化，我又在做。我一直坚信，在构建时，工具应该让开，因为你有更重要的工作要做；我第一次尝试使用 brew，解决了安装依赖项的问题。现在，有了茶（Tea），您再也不用考虑依赖性了。2022 年 11 月，我们发布了 tea/cli ，这是一个不可见但功能强大的程序包管理器，适用于终端爱好者。2023 年 5 月，发布了它的图形补充”。

笔者是 MacOS 的忠实用户，经常使用命令行工具（Homebrew ）或 Cakebrew 安装应用；但它的速度，在这个时代真令人颇为困惑；如今 Homebrew 的创作者亲自下场，发布革命性产品，这简直太棒了；身在距离工作场地近 5000 公里，已迫不及待下载、安装、试用了（呼伦贝尔草原，近乎现代化蒙古包中的 4G 网络，并不那么通畅，或许是检验 Tea 之强大的更好时机）。值得一提的是，该项目在 Github 仓库开源，感兴趣的朋友可移步从而了解更多。

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半缘修道观

标签：分享

半缘修道观，基于 Memos 所搭建的个人微博、知识管理系统、备忘录；用以记载平时阅读、随笔、感悟，以及与 ChatGPT 对话等内容。该名取自元稹诗句：“取次花丛懒回顾，半缘修道半缘君”。

倾城之链 - 半缘修道观

推荐语：半缘修道观，基于 Memos 所搭建的个人微博、知识管理系统、备忘录；用以记载平时阅读、随笔、感悟，以及与 ChatGPT 对话等内容。该名取自元稹诗句：“取次花丛懒回顾，半缘修道半缘君”。

Memos ，具有知识管理和协作功能的开源自托管备忘录中心；基于 Go 、 TypeScript 、 React 、Less、 Tailwind CSS HTML 等编写。Memos 除了开源外，还具有其他优点，诸如：设计简洁、打开即写（类推特）；支持使用 Docker 自托管，且操作方便；满足个性化定制设置；良好的内置搜索体验；可开启其他人注册 ®️；拥有类 Github Contribution 格子记录 📝；支持创建快捷方式（Filter Shortcut，即根据标签、文本、展示时间等创建的过滤规则）......而且该项目还在快速迭代中；截止 2023 年 06 月 06 日，Memos 已更新至 v0.13.1 版本。

多年以来，因为各种原因，折腾了十余个网站（可参见：杨轩帅个人主页）；其中就填充内容频率而言，以半缘修道观为最（远超过主站：倾城之链）；由于 memos 的巧妙设计和操作的便捷性，使用它不仅不会给生产内容带来压力，反而能够激发更多的动力。如果您有意愿沉淀更多知识、灵感、学习心得，强烈建议自部署一套 Memos 服务以获得协助。

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Hello 算法

标签：算法 · 教程 · 开源

一本动画图解、能运行、可提问的数据结构与算法入门书。

倾城之链 - Hello 算法

推荐语：《Hello 算法》是一本动画图解、能运行、可提问的数据结构与算法入门书，支持 Java, C++, [Python](: tgagPython) , Go, JS, TS , C#, Swift , Zig 等语言。它通过动画图解结构化地讲解数据结构和算法知识，内容清晰易懂、学习曲线挺平滑，是很适合新手入门「数据结构与算法」的开源书籍 📚。此外《Hello 算法》还有两个优点：

源代码可一键运行，帮助读者在实践练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现；
鼓励读者互助学习，提问与评论通常可在两日内得到回复；

《Hello 算法》一书出自大厂高级算法工程师、上海交通大学硕士：靳宇栋 (Krahets)。值得一提的是，该项目在 Github 仓库开源，截止 2023 年 06 月 06 日，已获得 13.4K+ Star；如果您对算法感兴趣，可以考虑关注。

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Qdrant - Vector Database

标签：数据库 · Docker · AI

关键字：vector search engine, neural network, matching, SaaS, approximate nearest neighbor search, image search, recommender system, vectors, knn algorithm, hnsw, vector search, embeddings, similarity, simaes networks, BERT, transformer, word2vec, fasttext, qdrant

Qdrant is an Open-Source Vector Database and Vector Search Engine written in Rust. It provides fast and scalable vector similarity search service with convenient API.

倾城之链 - Qdrant - Vector Database

推荐语：Qdrant ：用于下一代 AI 应用程序的矢量数据库，也可在云中使用；它旨在使用先进的高性能矢量相似性搜索技术，为下一代人工智能应用提供动力。qdrant 具有如下功能特征：

充分利用您的非结构化数据

Qdrant 是一个矢量数据库和矢量相似性搜索引擎。它部署为 API 服务，提供最近的高维向量搜索。借助 Qdrant，嵌入或神经网络编码器可以变成成熟的应用程序，用于匹配、搜索、推荐等！

易于使用的 API

提供 OpenAPI v3 规范以生成几乎任何编程语言的客户端库。或者使用现成的 Python 客户端或其他具有附加功能的编程语言。

快速准确

对近似最近邻搜索的 HNSW 算法实施独特的自定义修改。以最先进的速度进行搜索，并在不影响结果的情况下应用搜索过滤器。

可过滤

支持与向量关联的额外有效载荷。不仅存储有效载荷，还允许根据有效载荷值过滤结果。与 Elasticsearch 后过滤不同，Qdrant 保证检索所有相关向量。

丰富的数据类型

Vector payload 支持多种数据类型和查询条件，包括字符串匹配、数值范围、地理位置等。负载过滤条件允许您构建几乎任何应该在相似性匹配之上工作的自定义业务逻辑。

分散式

云原生和水平扩展。无论您需要处理多少数据，Qdrant 始终可以与恰到好处的计算资源一起使用。

高效的

有效地利用您的资源。Qdrant 完全使用 Rust 语言开发，可实现动态查询计划和有效负载数据索引。硬件感知构建也适用于企业。

Qdrant，其官方介绍自己为：面向下一代人工智能应用的矢量搜索引擎。总之，它提供了一个生产就绪的服务，带有一个方便的 API 来存储、搜索和管理点——带有额外有效载荷的矢量 Qdrant 是为扩展过滤支持而定制的。它使它可用于各种神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用程序。如果您对其感兴趣，可移步至它在 Github 开源仓库，以便了解更多。

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Gradio | 在 3 分钟内用 Python 为您的机器学习模型创建 UI

标签：机器学习 · Python · 应用

Build & Share Delightful Machine Learning Apps

倾城之链 - Gradio | 在 3 分钟内用 Python 为您的机器学习模型创建 UI

推荐语：Gradio 是一个开源 Python 库，用于构建机器学习、数据科学演示以及 Web 应用程序。它是通过友好的 Web 界面演示机器学习模型的快速方式，任何人都可以在任何地方使用它。Gradio 具有以下功能特征：

快速、简单的设置

Gradio 可以使用 pip 安装。创建一个 Gradio 界面只需要在你的项目中添加几行代码。您可以选择多种接口类型来连接您的函数。

展示和分享

Gradio 可以嵌入到 Python 笔记本中或作为网页呈现。Gradio 界面可以自动生成一个公共链接，您可以与同事共享，让他们通过自己的设备与您计算机上的模型进行远程交互。

永久托管

创建界面后，您可以将其永久托管在 Hugging Face 上。Hugging Face Spaces 将在其服务器上托管该界面，并为您提供可以共享的链接。

Gradio 适用于：

为客户、合作者、用户、学生演示您的机器学习模型。
使用自动共享链接快速部署您的模型并获得有关模型性能的反馈。
使用内置的操作和解释工具在开发过程中以交互方式调试您的模型。

使用 Gradio，您可以围绕您的机器学习模型，或数据科学工作流程快速创建一个漂亮的用户界面，并让人们通过拖放自己的图像、粘贴文本、录制自己的声音以及与您的演示，全部通过浏览器。该项目在 Github 仓库开源（截止 2023 年 06 月 05 日，已获得 18K+ Star），如果您对其感兴趣，可移步以了解更多。

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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），🤲 。

本期文末寄语

“一个人不该过分自省，这会使他变得软弱，理智的做法，只有在做很小的事情时才有效；至于改变人生的事情，你必须冒险，意义非凡的事情，总是碰巧发生的，只有不重要的事，才有周全的计划”。── 英国作家、记者、熟食店老板珍妮特•温特森

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