这是一个网络视频录像机软件。https://github.com/sigcn/nvr
AWS 发布多代理编排器！多代理编排器是一个灵活的框架，用于管理多个 AI 代理和处理复杂对话。功能包括：- 动态查询路由- Python 和 Typescript 支持- 流媒体支持- 上下文管理- 在本地或任何云平台上运行- 预建代理和分类器可用https://github.com/awslabs/multi-agent-orchestrator
Create your own llms.txt at https://llmstxt.firecrawl.dev!介绍llms.txt 生成器 ✨ 你现在可以将任何网站合并到一个文本文件中，并可以输入到任何LLM。我们使用@firecrawl_dev爬虫爬完整个网站，并使用 gpt-4o-mini 提取数据。在llmstxt.firecrawl.dev创建你自己的llms.txt 文件！
关于 bytes.Buffer 和 Reset()bytes.Buffer 是一个可变大小的字节缓冲区，内部维护了一个 []byte 数组和一个指针来表示当前位置。Reset() 方法会将内部指针重置为起始位置，但不会释放或缩减底层的 []byte 数组。执行 Reset() 和不执行的区别如果执行 Reset()：清空缓冲区内容：Reset() 将内部指针重置，逻辑上清空了缓冲区内容。保持底层数组容量：虽然缓冲区内容被清空，但底层的 []byte 数组仍然保留，容量不变。快速、高效：Reset() 操作非常快，只是重置指针，不涉及内存分配或释放。如果不执行 Reset()：残留旧数据：缓冲区仍然包含之前的数据，如果直接重用，可能会在新的响应中包含旧的内容，导致数据污染或泄漏。容量增加：如果新的响应内容继续追加到旧的缓冲区中，缓冲区容量会继续增长，占用更多内存。潜在问题：可能导致响应内容不正确，或者在高并发场景下，因为缓冲区无限增长，导致内存耗尽。关于垃圾回收（GC）执行 Reset() 对 GC 的影响：有利于 GC：因为保持了底层数组的容量，减少了频繁的内存分配和释放，降低了 GC 的压力。避免了内存碎片：重用对象可以减少内存碎片，提高内存使用效率。不执行 Reset() 对 GC 的影响：不利于 GC：如果缓冲区容量不断增长，占用大量内存，可能会增加 GC 的压力。内存泄漏风险：旧的数据可能在缓冲区中保留更长时间，增加了内存占用。
高颜值、开源、跨平台的电子书阅读器：Koodo Reader。支持一键导入 EPUB、Kindle 等格式电子书；集成了听书、翻译等丰富功能；可选择双页、滚动等多种阅读模式。GitHub：https://github.com/koodo-reader/koodo-reader还能自定义字体、字号、间距等个性化排版，有需求的值得一试。
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物体速度接近光速，它所在空间旋转90度，可以理解成它周围空间本来以圆柱状螺旋运动的合成运动拆分后的垂直直线方向旋转90度，而拆分后的圆周运动不变，所以直线方向的空间长度变为零，所以此时该物体脱离了原来的三维空间变成了二维空间，而二维空间因为本身没有Z轴，所以Z轴方向长度为0，所以这个二维空间可以在宇宙中沿着原本空间拆分后的直线方向的任意位置
## AI 的讲解：从基础到应用**什么是 AI？**人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如学习、解决问题、做出决策、理解语言、识别图像等等。 更具体地说，AI 是通过算法和统计模型来模拟人类智能的过程。**AI 的核心概念：*** **机器学习 (Machine Learning, ML):** AI 的一个分支，专注于让计算机系统能够从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法会分析数据，识别模式，并根据这些模式进行预测或决策。常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。* **深度学习 (Deep Learning, DL):** 机器学习的一个子领域，使用人工神经网络（模仿人脑结构）来处理复杂的数据。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。* **自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP):** 使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。应用包括机器翻译、语音识别、文本摘要等。* **计算机视觉 (Computer Vision, CV):** 使计算机能够“看到”和解释图像和视频的技术。应用包括图像识别、物体检测、人脸识别等。**AI 的类型：**AI 可以根据其能力强弱分为不同的类型：* **弱人工智能 (Narrow or Weak AI):** 也称为专用人工智能，指只能执行特定任务的 AI 系统，例如语音助手、垃圾邮件过滤器等。目前我们接触到的 AI 大多属于弱人工智能。* **强人工智能 (Strong or General AI):** 也称为通用人工智能，指具备与人类同等或超越人类智能的 AI 系统，能够执行任何人类可以执行的任务。目前强人工智能还处于理论阶段。* **超人工智能 (Super AI):** 指在所有方面都超越人类智能的 AI 系统。目前超人工智能还只存在于科幻作品中。**AI 的应用：**AI 已经渗透到我们生活的方方面面，例如：* **日常生活:** 语音助手 (Siri, Alexa)、推荐系统 (Netflix, Amazon)、垃圾邮件过滤、人脸识别解锁。* **医疗保健:** 疾病诊断、药物研发、个性化医疗。* **金融:** 风险评估、欺诈检测、自动化交易。* **交通:** 自动驾驶、交通流量优化。* **制造业:** 自动化生产、质量控制、预测性维护。**AI 的未来：**AI 仍然是一个快速发展的领域，未来充满了机遇和挑战。 * **机遇:** AI 有潜力解决许多重大问题，例如气候变化、疾病治疗、资源分配等。* **挑战:** AI 的发展也带来了一些伦理和社会问题，例如就业替代、数据隐私、算法偏见等。**总结:**AI 是一门复杂而 fascinating 的学科，它正在改变我们的世界。了解 AI 的基本概念和应用，对于我们更好地理解和适应未来的科技发展至关重要。 希望这个讲解能够帮助你对 AI 有一个初步的认识。 如果你想深入了解某个特定方面，可以提出更具体的问题。
Gemini in the OpenAI SDK: we now support inline image uploads directly through the OpenAI SDK to Gemini models, enjoy! 📸OpenAI SDK 中的双子星：我们现在支持通过 OpenAI SDK 直接将内联图像上传到双子星模型，尽情享受吧！https://ai.google.dev/gemini-api/docs/openai
首个集成了OpenAI Realtime API和RTC能力的实时多模态AI agent：TEN-Agent，具备天气查询、网络搜索、视觉识别、RAG能力，适合智能客服、实时语音助手这种实时交互的场景能同时看、听、说，处理各种信息，具备超低延迟的音视频交互能力，agent状态实时管理，多模态处理能力集成了天气查询、新闻获取功能，可以查天气、查新闻提供可视化设计工具，可通过拖拽式编程构建AI应用支持C++、Go、Python等多种开发语言，兼容Windows、Mac、Linux和移动设备，支持本地github：https://github.com/TEN-framework/TEN-Agent
RackNerd Black friday开始了。1核1G才$10.99一年。用一年了非常稳定。挂着梯子下载huggingface 模型，速度能到300Mb，youtube 4k无压力
Go 路由 101：使用 net/http 处理和分组路由#golang #dormosheio #api #rest #restapihttps://dormoshe.io/trending-news/go-routing-101-handling-and-grouping-routes-with-nethttp-4k0e-77775?utm_source=twitter&utm_campaign=twitter
MinerU--开源的最佳 PDF Text、Image、Table、LaTex 公式的提取工具。来自上海人工智能实验室。近期star 数爆涨。今天仔细研究了一番，项目用到了 OCR、layout、Table 提取、LaTex 提取这些模型。AGPL-3.0 协议https://ihey.cc/hacker/opendatalab-mineru-product-study/
An HTTP library for Rusthttps://hyper.rs最新发布的 #rustlang hyper v1.5.1 现在已推出！ 🦀HTTP/2 设置和优雅关闭的修复。
HuggingFace 中文 AI 社区：🚀 Trending Demo @huggingface近期关注度非常高的中文 AI 演示项目集合，涵盖了多模态语言模型、视频模型、代码模型、图像模型、音频模型、MoE(混合专家)模型等，包括：1. @Alibaba_Qwen Qwen2.5 Turbo:- 特点是支持高达100万token的上下文长度- 相当于10本小说或150小时转录文本的内容量2. @deepseek_ai JanusFlow 1.3B:- 统一了图像理解和生成功能的多模态框架3. 腾讯混元(Hunyuan)大模型:- 52B参数规模的开放MoE模型4. 其他新型模型:- @FishAudio Agent: 端到端语音语言模型- DimensionX: 从单一图像生成3D/4D场景- OmniGen: 统一的多模态图像生成模型欢迎关注中文 AI 的朋友们加入： 由 @AdinaYakup 创建维护的 zh-ai-communityhttps://huggingface.co/zh-ai-community🚀 Trending Demohttps://huggingface.co/collections/zh-ai-community/trending-demo-673b6ca2416a3b3c9d3bf8f1
最快10秒入睡1.把下巴放松（上下牙齿不要全部咬在一起），不要蹙眉，把面部力量全部松掉2.想象自己是一滩水，四肢融化在床上 和床融为一体（呼出一口气，就把全身的力气发出去，像泄气的气球，面部、上肢、肚子、双腿）3.把意识放在眼睛上，看到自己在一条笔直且没有尽头的路上踩单车，道路两旁是茂密的树林，这里只有你一个人，一直在往前
使用谷歌官方的 google-login-library 只需要 50 行 Nodejs 代码即可实现 Google 登录就俩方法，获取跳转链接、验证返回的 Code，Done！其实迷你项目集成这一种第三方登录足够了，省钱省事😄
ebook2audiobook - 开源电子书有声转换项目// 一个支持多语言、可个性化声音克隆的开源工具，能够将各类电子书自动转换为带章节的有声读物，适合个人用户和内容创作者使用，可通过 @Gradio 网页界面或命令行操作// 核心功能：- 将电子书转换为有声读物，包含章节标记和元数据- 支持使用 Calibre 进行电子书格式转换- 使用 Coqui XTTS 进行高质量文本转语音- 支持多语言（包括中文在内的15种语言）- 支持个性化声音克隆功能- 使用 Gradio 构建 Web GUI 界面// 支持的格式：- 输入格式：支持多种电子书格式（epub、pdf、mobi、txt 等）- 输出格式：生成带章节和元数据的 m4b 音频文件// 使用方式：- Gradio Web GUI 界面操作- 命令行（Headless）模式- Docker 容器运行- 支持在 Google Colab 上运行// HuggingFace Spaces:https://huggingface.co/spaces/drewThomasson/ebook2audiobookXTTS// Github Repo:https://github.com/DrewThomasson/ebook2audiobook
go 转 rust https://mp.weixin.qq.com/s/XMVqZMCtwkkxyxuENtq_3A
一分钟学习TOML 格式配置文件。TOML 是一种简洁明了的配置文件格式📄，设计上更适合人类阅读和书写✨。✅ 更容易写： 用键值对表示配置，没有复杂缩进和语法规则，减少出错率。✅ 更清晰： 支持分组 [group] 和嵌套结构，层次分明，配置逻辑一目了然。✅ 跨平台： 被 Python、Rust、Go 等多种语言支持，通用性强🌐。比 JSON 少了繁琐的 {} 和 ""，比 YAML 更直观、不易踩坑💡
ReAct 框架：赋予 AI 思考与行动的新模式 分享的一个创新的 AI 框架，它通过将 LLMs 的推理能力（大脑）与执行具体操作的功能（双手）相结合，使 AI 能够像人类一样理解任务、进行推理并采取实际行动来解决现实问题// ReAct 的定义：- ReAct 是一个框架，它结合了 LLMs 的推理能力和执行操作的能力- 它使 AI 能够理解、规划并与现实世界进行交互// ReAct agents 的工作原理：它整合了两个关键组件：- 大脑（LLM 提供的思考能力）- 手（执行操作的能力）// 框架组成部分：- Task（任务输入）- Agent（智能体，包含 LLM 和工具）- Environment（环境）- Response（响应输出）// 实际应用示例：作者用一个判断是否需要带伞的场景来说明 ReAct agent 的工作流程：- 接收用户询问是否需要带伞的任务- 使用工具查询天气报告- 进行推理分析- 给出建议响应// Akshay 分享的 Dynamiq 框架：Dynamiq 是一个面向新一代 AI 开发的综合性框架，专注于简化 AI 应用的开发流程，其主要特点是能够编排和管理基于 RAG 和 LLM 的 Agents 系统。// 主要特点：全能性：作为一站式("all-in-one")框架，整合了开发 AI 应用所需的各种工具和功能专业领域：- RAG 系统的编排- LLM Agent 的管理- AI 应用的开发流程优化定位：- 作为编排框架(orchestration framework)，专注于协调和管理各个 AI 组件- 面向 Agentic AI 应用的开发- 简化开发者在构建 AI 应用时的复杂性https://github.com/dynamiq-ai/dynamiq
openai-captcha-detection 是一个使用 OpenAI 进行验证码识别的工具。目前验证码识别准确率100%，通过调用 OpenAI 的 API，这个项目可以实现对复杂验证码图片的文本识别，帮助开发者在验证码处理场景中进行自动化操作。https://github.com/XiaomingX/openai-captcha-detection/
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从入门astro、react、nextjs，到了解vercel、cloudflare、stripe，再到研究sanity、dokploy，这些东西都太有意思了！
ztunnel 是 Istio 服务网格中的一个重要组件，它是一个轻量级的代理，用于处理服务间的通信。以下是关于 ztunnel 的一些重要信息：1. 功能定位： ztunnel 主要用于替代 Istio 中的 Envoy 代理，以提供更轻量、更高效的服务间通信解决方案。2. 性能优势： 相比 Envoy，ztunnel 具有更低的资源消耗和更高的性能。它能够减少内存使用，降低延迟，提高吞吐量。3. 实现语言： ztunnel 使用 Rust 语言开发，这有助于提高其性能和安全性。4. 集成方式： ztunnel 可以作为 sidecar 容器部署在 Kubernetes 集群中，与应用容器一起运行。5. 主要功能： - 流量路由 - 负载均衡 - 安全通信（mTLS） - 遥测数据收集6. 兼容性： ztunnel 设计为与现有的 Istio 控制平面兼容，可以平滑地集成到现有的 Istio 部署中。7. 配置简化： 相比 Envoy，ztunnel 的配置更加简单，这有助于减少操作复杂性。8. 持续发展： 作为 Istio 项目的一部分，ztunnel 正在持续开发和改进中，未来可能会支持更多高级功能。9. 使用场景： ztunnel 特别适合那些对性能和资源效率有高要求的环境，如边缘计算、IoT 设备等。10. 限制： 目前，ztunnel 可能还不支持 Envoy 的所有高级功能，在选择使用时需要考虑具体需求。总的来说，ztunnel 代表了 Istio 在提高性能和效率方面的一个重要发展方向，为用户提供了一个更轻量级的服务网格选项。随着其不断发展，ztunnel 有望在未来的微服务架构中发挥更大的作用。
星光图床 https://stardots.ink/
JSON2View 访问地址： https://json2view.com
A high-quality tool for convert PDF to Markdown and JSON.一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。https://github.com/opendatalab/MinerU
非阻塞和阻塞的主要区别不在于速度快慢，而在于对系统稳定性和可用性的影响：阻塞方式:```gorequestsChan <- item // 如果channel满了,这里会一直等待```- 会导致整个请求处理卡住- 可能引发连锁反应,影响其他请求- 在高并发时可能导致大量goroutine堆积- 系统响应变慢,甚至超时非阻塞方式:```goselect {case requestsChan <- item: // 成功发送default: // channel满时立即返回}```- 不会阻塞主要业务流程- 可以保持系统的响应性- 在高负载时能优雅降级- 避免goroutine堆积所以非阻塞不是为了追求速度，而是为了:1. 提高系统稳定性2. 防止级联故障3. 保证核心功能可用性4. 系统的优雅降级具体选择要看业务场景:- 如果是必须处理的关键数据 -> 用阻塞方式- 如果是统计分析类非关键数据 -> 用非阻塞方式
NGCBot 基于✨HOOK机制的微信机器人，支持🌱安全新闻定时推送。https://github.com/ngc660sec/NGCBot
记录日常笔记~和发表博客
不是我, 是这个 https://github.com/rkonfj/weblln
Elon Musk 也觉得很赞 😄
其实我也不知道有多少 哈哈哈
深入解析大型应用架构该项目旨在帮助开发者理解大型应用的架构设计，尤其是在前后端分离的环境下如何组织代码结构。项目结构清晰，分层合理。每个部分都配有详细的解释和实例，非常适合从头学习大型项目的基础架构。传送门：https://juejin.cn/post/7437015214351286309
这个GitHub仓库专注于收集各种AI搜索引擎，并按开源闭源以及时间轴的形式列成表格呈现，除了我们常见的Perplexity，ChatGPT Search这些外，还包括其他我们没见过但非常好用的AI搜索引擎，感兴趣的可以尝试下。项目不断更新。🔗：https://github.com/felladrin/awesome-ai-web-search?tab=readme-ov-file
Node.js全栈一学就会》第15章 项目部署必知必会已发布。试读地址：https://sourl.cn/XegH9W3大部分。1，从0写一个基本的接口框架。2，用这个接口框架写一个个人博客。3，各种Node.js功能实现。
https://www.mengke.me
i18n的json翻译工具可以在线上体验了👉🏻https://json.uiboy.com
《如何在Stripe中开通支付宝和微信订阅支付？》https://zhuanlan.zhihu.com/p/5399191484
A library for audio and music analysis, feature extraction.https://audioflux.top
LocalAI - 25.2k✨ // 免费开源的 AI 推理框架，提供了与 OpenAI API 完全兼容的接口，支持在消费级硬件上本地运行 LLM、T2I、TTS等多种 AI 能力，无需强制依赖 GPU，是一个完全本地化的 AI 基础设施解决方案// 核心功能文本生成与对话- 支持多种 LLM (llama.cpp, gpt4all.cpp, Ollama等)- 提供类 OpenAI 统一兼容 API- 支持函数调用和约束语法多模态能力- 文本转语音(TTS)- 语音转文本(使用 whisper.cpp)- 图像生成(基于 SD)- 视觉 API 支持- 支持向量嵌入生成创新特性- P2P 分布式推理 🆕- 集成 WebUI 界面- 直接从 Huggingface 下载模型- 重排序 API// 项目地址:https://github.com/mudler/LocalAI
AI 搜索 https://www.accio.com
API 设计最佳实践图解API 设计的核心是遵循 RESTful 规范，确保 URL 语义清晰，正确使用 HTTP 方法，并通过版本控制、分页、错误处理、身份认证、文档等最佳实践来构建安全、高效、易用的接口1. URL 设计- 使用 `/users/{id}` 而不是 `/getUserById`- 保持URL语义清晰简洁2. HTTP 方法- GET: 获取数据- POST: 创建数据- PUT/PATCH: 更新数据- DELETE: 删除数据3. 版本控制- URL方式：`/v1/products`- Header方式：`Accept: application/vnd.api+json;v=1`4. 分页处理- 使用 `?page=1&limit=10`- 控制返回数据量5. 错误处理- 200 OK：成功- 400 Bad Request：请求错误- 401 Unauthorized：未授权- 404 Not Found：资源不存在- 500 Internal Server Error：服务器错误6. 安全认证- 实现 OAuth 或 JWT- 使用 Authorization 请求头7. 性能优化- 使用适当的缓存策略- 实现速率限制- 使用 Cache-Control 头部8. API文档- 使用 Swagger 或 Postman- 提供完整的接口说明
学习 Nextjs 其实官方的这个课程不错，一共16章，从0到1，循序渐进，关键还免费，非常推荐：https://nextjs.org/learn
好计 , 😄
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html
https://docs.deepwisdom.ai/main/zh/guide/tutorials/concepts.html
美国心理学家Robert Caldini曾说：“最影响决策的因素往往不是最明智的因素，而是在决策时关注度最高的因素”人们的思维，往往被当前所在的情境（Context）给锁定。也就是说，环境对决策的影响，往往大于决策的理由正确与否。比如一个人的周围都是短视的人，即使自己有长远思考的理由，也很有可能在决策的时候被短视情绪所影响，从而做出短视的决定。再比如，在稳定舒适的环境中久了，就容易失去对自己的想象力，忘记机会成本的存在。机会成本是微观经济学中的一个概念，意思是为了得到一个回报而放弃的另一个潜在回报。比如说为了短期利益去做那些没有复利效应的事情，那么损失的就是未来几十年本可以得到的复利回报。从进化的角度来说，短视是有好处的，可以让你与群体合作、逃避捕食者，找到食物获得生存优势。但现代社会已经进化出某些机制，来迎合人的短视特性，反而不利于人的健康生存了，比如现代的食品工业和人造光源。在现代社会，最好的选择往往不是情境中看得见、摸得着的利益，而是脱离当下情境，为长远未来所做的准备。准备往往是反本能、反直觉的，但长期来看会带来巨大的好处。孙子兵法有言：“多算胜，少算不胜”，失败，往往是因为没有多算几步
我有一计,可安天下中国和美国合二为一, 两爹合一, 台湾自然回归美国的朋友变成中国的朋友,中国的朋友变成美国的朋友, 本来好的,变得更好,本来不好的, 从此相好, 本来陌生的,变成新朋友地球安稳~
https://postgres-howto.cn
利用 Llama 3.2 vision 实现 OCR 能力的开源方案来自 @nutlope 的 OCR 开源项目 Llama OCR, 项目提供免费 Llama vision 方案, 也支持 11B 和 90B 两种付费方案。NPM 包：npm i llama-ocr在线体验：https://llamaocr.com开源地址：https://github.com/Nutlope/llama-ocr
[Github Awesome] 系列之 AI 网络搜索项目合集 🌏汇集近两年所有 AI 网络搜索项目，按开源项目和闭源产品分类，其中包含了咱们都很熟悉的 Perplexity、Felo AI、MindSearch、Morphic、Lepton Search、Gemini、Kimi 等，也包括了很多不太熟悉的产品，作者：@felladrinhttps://github.com/felladrin/awesome-ai-web-search
将网页转epub格式工具 把你喜欢的文章变成电子书https://epubkit.app
免费在线接收短信：7SIM Prohttps://7sim.pro
https://newpay.ai/
https://news.aolifu.org
《DeepFace：轻量级人脸识别与面部属性分析框架》，基于Python，涵盖了年龄、性别、情绪、种族等属性的分析。DeepFace框架是一个混合型人脸识别工具包，集成了多个前沿模型，如VGG-Face、FaceNet、OpenFace、DeepID、ArcFace等。该框架的准确度甚至超过了人类在面部识别任务中的水平（人类识别准确率为97.53%）。项目地址：https://github.com/serengil/deepface
GitHub小白入门教程：GitHub-Tutorial👉https://ahhhhfs.com/64184/
--with-http_postgres_module这个模块允许 Nginx 直接与 PostgreSQL 数据库通信。主要特点：- 直接从 Nginx 执行 SQL 查询。- 可以将查询结果直接输出为 HTTP 响应。- 支持连接池，提高性能。用途：- 简单的数据库驱动的 Web 应用。- 数据 API：直接从数据库生成 JSON 或其他格式的响应。- 动态内容生成：基于数据库内容动态生成页面。配置示例：```nginxlocation /database { postgres_server 127.0.0.1 dbname=test user=postgres password=pass; postgres_pass postgres; postgres_query "SELECT * FROM users WHERE id=$arg_id";}```注意事项：- 需要 PostgreSQL 开发库。- 直接在 Nginx 中执行数据库查询可能会影响性能，需要谨慎使用。- 安全性考虑：确保proper SQL注入防护。这两个模块都不是 Nginx 的标准模块，需要在编译时明确包含。它们提供了额外的功能，可以在特定场景下非常有用，但也要注意它们可能带来的性能影响和安全风险。在使用这些模块时，建议进行充分的测试和性能评估。
http_slice_module 是 Nginx 的一个重要模块，用于处理大文件的分片下载。它允许客户端请求文件的特定部分，而不是整个文件，这对于大文件的断点续传和视频流等应用场景非常有用。以下是关于 http_slice_module 的一些重要信息：1. 功能： - 支持文件的分片请求 - 允许客户端指定要下载的文件范围 - 可以缓存文件片段，提高性能2. 主要指令： - slice：启用或禁用分片功能 - slice_buffer_size：设置用于读取文件的缓冲区大小 - slice_range：设置默认的分片大小3. 工作原理： - 客户端发送带有 Range 头的 HTTP 请求 - Nginx 解析请求，确定请求的文件范围 - Nginx 读取并返回指定范围的文件内容4. 配置示例： ```nginx location /videos/ { slice 1m; slice_buffer_size 1m; proxy_cache cache; proxy_cache_key $uri$is_args$args$slice_range; proxy_set_header Range $slice_range; proxy_cache_valid 200 206 1h; proxy_pass http://backend; } ```5. 优点： - 减少带宽使用，只传输需要的部分 - 支持断点续传，提高用户体验 - 可以与缓存结合，提高性能6. 应用场景： - 大文件下载 - 视频流媒体服务 - 支持断点续传的文件服务器7. 注意事项： - 需要后端服务器支持 Range 请求 - 合理设置分片大小，避免过多的小分片请求 - 考虑与缓存模块结合使用，提高效率8. 与其他模块的配合： - 可以与 proxy_cache 模块结合，缓存文件分片 - 可以与 gzip 模块一起使用，压缩传输的内容总之，http_slice_module 是处理大文件传输的强大工具，特别适合需要支持断点续传或部分内容请求的场景。正确配置和使用这个模块可以显著提高大文件服务的效率和用户体验。
Alova.JS 是一个轻量级的 HTTP 请求库，它允许开发者以声明式的方式处理复杂的请求场景。
https://iconbuddy.com/simple-icons/anthropic logo
creack/pty 是一个 Go 语言库，主要用于创建和管理伪终端(PTY, Pseudo Terminal)。这个项目的主要功能和用途包括：1. 核心功能：- 创建伪终端（PTY）- 在伪终端中运行命令- 提供与终端交互的接口2. 主要应用场景：- 终端模拟器开发- 需要终端交互的程序- SSH 服务器实现- 容器终端实现- 终端录制工具3. 实际使用示例：```gopackage mainimport ( "os/exec" "github.com/creack/pty")func main() { cmd := exec.Command("bash") // 创建伪终端 ptmx, err := pty.Start(cmd) if err != nil { panic(err) } // 使用 ptmx 进行读写操作 // ...}```4. 常见应用：- Docker 的终端交互- Web 终端实现- 终端会话记录- 自动化测试需要终端交互的场景5. 优点：- 跨平台支持- API 简单易用- 性能稳定- 维护积极这个库在需要模拟终端环境或需要终端交互的场景下非常有用。
`pty`项目，托管在GitHub上的地址是 [https://github.com/creack/pty](https://github.com/creack/pty)，是一个用Go语言编写的包，专门用于处理Unix伪终端（pty）。以下是这个项目的详细介绍及其主要功能：## 目的`pty`包的主要目的是允许开发者在Go应用程序中执行命令行程序，并模拟真实终端的行为。这使得开发者能够在他们的应用中创建类似控制台的交互体验。## 主要功能### 启动命令和Shell`pty`包提供了启动新命令或Shell并与之交互的功能，就像它们在真实终端中运行一样。`pty.Start`函数是核心功能，它为命令的标准输入、输出和错误输出分配一个伪终端，并返回一个文件对象，用于与命令进行通信[3][4][5]。### 处理终端大小该包包括处理终端大小变化的机制。例如，`pty.InheritSize`函数可以根据控制终端的大小调整pty的大小，确保即使窗口大小变化时，终端界面也能正确显示[3][4][5]。### 信号处理`pty`包可以处理信号，如`syscall.SIGWINCH`，用于通知程序窗口大小变化。这确保了终端大小能够相应调整，保持正确的显示[3][4]。### 原始模式和输入/输出映射该包支持将终端设置为原始模式，这是直接处理键盘输入所必需的。它还允许将标准输入和输出映射到pty上，实现与命令或Shell的实时交互[3][4]。### 示例和用例项目中包含了使用`pty`包执行`grep`命令和建立交互式`bash` Shell的示例。这些示例对于理解如何将`pty`集成到各种应用中非常有用，例如：- **控制台应用模拟**：创建允许用户在浏览器中执行命令的Web应用，就像在本地终端中一样。- **自动化脚本**：在自动化测试或持续集成环境中以非阻塞方式启动和控制命令。- **远程Shell服务**：为SSH服务器或其他远程访问服务提供安全且功能丰富的Shell会话[5]。## 安装和使用要使用`pty`包，可以使用Go的get命令进行安装：```gogo get github.com/creack/pty```该包设计得易于使用，具有简单直观的API，使得在Go应用中集成伪终端变得简单[3][4][5]。总之，`pty`包是一个强大且实用的工具，用于在Unix环境中使用Go语言管理和控制终端程序，适用于需要终端式交互的各种用例。
一个免费申请通配符平台： https://ssl.spug.cc/
http://pingap.io/pingap-zh/docs/getting_started/
Anime.js 收获 50K ✨Anime.js 是一个轻量级的 JS 动画库, 提供简单但强大的 API。它可以灵活处理 CSS 属性、SVG、DOM 属性和 JS 对象的动画效果。它在 @github 已经收获 50K ✨, 恭喜 @JulianGarnier 🎉🎉🎉如果你在做:- 网页动效设计 - 交互动画制作- UI/UX 动态效果- 创意动画展示Anime.js 是一个绝佳的选择 👍https://github.com/juliangarnier/anime
Open Canvas: 超越对话的 AI 写作新范式# 为什么说聊天写作效率低？可视编辑、快捷操作、版本对比才是正解Open Canvas 是由 @LangChainAI 团队开发的开源项目, 受 OpenAI Canvas 启发, 专注于文档写作和代码生成的协作平台。💡主要特色功能:- 内置记忆系统: 可以记住用户偏好和见解, 跨会话保持一致性- 可以从已有文档开始: 支持从空白或现有内容开始编辑- 支持代码和 Markdown: 可以同时处理代码和文档- 实时 Markdown 渲染和编辑- 版本控制: 支持查看文档的历史版本- 快捷操作: 支持自定义和预置的快捷操作⚙ 技术实现:- 前端技术栈: 基于 TypeScript (98.9%) 和 CSS (1.1%)- 使用多个 LLM 模型: - Anthropic Claude 3 Haiku - Fireworks Llama 3 70B - OpenAI GPT 4o Mini🌈 未来规划:- 计划添加实时 React 渲染功能- 支持多个助手- 为助手添加自定义工具的能力开源地址:https://github.com/langchain-ai/open-canvas
在前面提供的两个版本中，基于 LRU 缓存的版本更好：```goimport ( "strings" lru "golang.org/x/tools/container/lru")const maxCachedResources = 1024var resourceCache *lru.Cachefunc init() { resourceCache = lru.New(maxCachedResources)}func resourcesAcl(resources map[string]struct{}, resource string) bool { if len(resources) == 0 { return true } if _, authorized := resources[resource]; authorized { return true } if authorized, ok := resourceCache.Get(resource); ok { return authorized.(bool) } for r := range resources { if strings.HasPrefix(resource, r) { resourceCache.Add(resource, true) return true } } return false}```**为什么 LRU 缓存更好：*** **动态缓存管理:** LRU 缓存会自动管理缓存中的条目，将最近最少使用的条目移除，从而确保缓存始终有效。* **更有效的内存使用:** LRU 缓存会根据需要动态调整缓存大小，防止资源过度消耗。* **更灵活的缓存策略:** LRU 缓存允许自定义缓存大小和淘汰策略，可以根据实际需求进行调整。**与前一个版本的比较：*** 前一个版本使用固定大小的 map 来缓存资源，如果超过了限制，后面的资源就不会被缓存。这会导致缓存效率低下，特别是当资源数量很多的时候。* LRU 缓存则可以根据实际情况动态调整缓存大小，确保缓存的有效性。**其他建议：*** 将缓存容量 `maxCachedResources` 改为可配置参数，方便根据不同场景调整。* 考虑使用其他的缓存实现，比如使用 Redis 作为独立的缓存服务器，可以获得更大的缓存容量和更高的性能。总体而言，使用 LRU 缓存可以更好地平衡缓存性能和内存占用，更适合处理大量的资源匹配请求。
让我们对比一下两个版本:```go// 版本1: 简单的size限制func resourcesAcl(resources map[string]struct{}, resource string) bool { if len(resources) == 0 { return true } if _, authorized := resources[resource]; authorized { return true } for r := range resources { if strings.HasPrefix(resource, r) { if len(resources) < 1024 { resources[resource] = struct{}{} } return true } } return false}// 版本2: LRU缓存实现func resourcesAcl(resources map[string]struct{}, resource string) bool { if len(resources) == 0 { return true } if _, authorized := resources[resource]; authorized { return true } if authorized, ok := resourceCache.Get(resource); ok { return authorized.(bool) } for r := range resources { if strings.HasPrefix(resource, r) { resourceCache.Add(resource, true) return true } } return false}```我建议使用版本1(简单的size限制)，原因如下：1. **简单性**： - 版本1代码简单清晰，易于理解和维护 - 不需要引入额外的依赖包 - 不需要初始化额外的cache对象2. **内存效率**： - 版本1直接使用现有的map结构，不需要额外的内存开销 - 1024的限制可以有效防止内存无限增长3. **性能**： - 版本1的实现更轻量级 - 没有额外的cache查询开销4. **可维护性**： - 版本1的逻辑直观，便于调试和修改 - 代码行数少，出错概率更低虽然LRU缓存在某些场景下可能更优，但对于当前的ACL检查场景，版本1的简单实现已经足够好了。如果将来有特殊需求（比如需要更复杂的缓存策略），再考虑升级到LRU实现。记住，在软件开发中，过早优化往往是万恶之源。除非有明确的性能瓶颈，否则应该选择更简单、更容易维护的解决方案。
`omitempty` 是 Go 语言中 JSON 序列化的一个特殊标签（tag），它的作用是：当字段值为空值（zero value）时，JSON 序列化时会忽略该字段。具体来说：1. 如果字段是指针，且值为 nil2. 如果字段是切片或映射，且长度为 03. 如果字段是数字，且值为 04. 如果字段是字符串，且值为 ""5. 如果字段是布尔值，且值为 false6. 如果字段是接口，且值为 nil这些情况下，如果标记了 `omitempty`，序列化后的 JSON 将不会包含这些字段。例子：```gotype Person struct { Name string `json:"name,omitempty"` Age int `json:"age,omitempty"` Address *string `json:"address,omitempty"`}func main() { p := Person{ Name: "John", // Age 和 Address 都是零值 } json, _ := json.Marshal(p) fmt.Println(string(json)) // 输出: {"name":"John"} // age 和 address 因为是零值且有 omitempty 标签，所以被省略了}````omitempty` 的主要用途：1. 减少 JSON 数据的大小2. 避免向客户端发送无意义的零值3. 使 JSON 输出更加清晰可读在你给出的例子中：```goModelDetails map[string]*repo.ModelStats `json:"model_details,omitempty"````如果 ModelDetails 为 nil 或者是一个空的 map，在 JSON 序列化时这个字段会被完全忽略。
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在 vim 中编辑长行文本确实容易出现卡顿现象。这里有几个建议可以改善这种情况：1. 使用 vim 的换行设置:```vim:set wrap " 允许自动换行显示:set linebreak " 在单词之间换行，而不是把单词截断```2. 将长行文本分成多行来编辑，可以使用以下格式：```AWS_BEDROCK_MAPPINGS=\AnthropicVersion=bedrock-2023-05-31,\claude-3-sonnet*=anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0,\claude-3-opus-20240229=anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0,\...```3. 如果仍然卡顿，可以尝试使用其他编辑器：- `nano` - 轻量级编辑器- `less` - 仅查看文件- 或者使用现代编辑器如 VS Code4. 在 .vimrc 中添加性能优化设置：```vimset synmaxcol=200 " 只对前200列进行语法高亮set lazyredraw " 延迟重绘```5. 也可以考虑使用 `sed` 或 `awk` 等命令行工具来处理这种长行文本。选择最适合你的方案来改善编辑体验。
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