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Ana Sayfaya Dön

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

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Anya Rossi• Live Now

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日常运维工作监控服务器网络连接，使用 netstat、ss 这些工具虽然能显示连接信息，但缺乏实时更新和直观展示。最近找到了 RustNet 这款功能强大的网络监控开源工具，专为实时网络连接分析而设计，正好解决了这个痛点。支持实时监控 TCP、UDP 等连接状态和生命周期，还能深度解析数据包内容，自动识别 HTTP、HTTPS、SSH 等协议详情。 GitHub：除此之外，还提供高性能的并发包处理能力，以及高级过滤系统，支持 Vim 风格搜索和关键词过滤。提供了多种安装方式，推荐通过 Cargo 安装，同时需要管理员权限进行网络包捕获，有需要的同学可以看一下。

日常运维工作监控服务器网络连接，使用 netstat、ss 这些工具虽然能显示连接信息，但缺乏实时更新和直观展示。最近找到了 RustNet 这款功能强大的网络监控开源工具，专为实时网络连接分析而设计，正好解决了这个痛点。支持实时监控 TCP、UDP 等连接状态和生命周期，还能深度解析数据包内容，自动识别 HTTP、HTTPS、SSH 等协议详情。 GitHub：除此之外，还提供高性能的并发包处理能力，以及高级过滤系统，支持 Vim 风格搜索和关键词过滤。提供了多种安装方式，推荐通过 Cargo 安装，同时需要管理员权限进行网络包捕获，有需要的同学可以看一下。

GitHubDaily

24,494 görüntüleme • 1 yıl önce

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

GitHubDaily

35,779 görüntüleme • 1 yıl önce

近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

Rocky

64,848 görüntüleme • 2 yıl önce

全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars）基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars）高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费

全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars）基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars）高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费

梭哈.AI

99,118 görüntüleme • 4 ay önce

在 GitHub 上找到了 Claude For Chrome 的开源平替：AIPex，通过自然语言直接控制浏览器执行各种自动化任务。集成了 30+ 种自动化工具，能够理解网页内容并精准执行点击、填写、截图、数据提取等复杂操作。 GitHub：主要功能： - 自然语言控制浏览器，无需编程基础即可实现自动化 - 智能数据提取，自动从网页收集和整理信息 - 精准元素交互，AI 视觉识别页面元素并执行操作 - 表单自动填写，智能匹配字段并批量处理 - 多标签页管理，AI 自动分组和组织浏览器标签 - 内容处理分析，自动高亮总结重要信息并生成笔记直接在 Chrome 应用商店上搜索安装后，通过按下 Ctrl+M 快捷键即可唤起使用。

在 GitHub 上找到了 Claude For Chrome 的开源平替：AIPex，通过自然语言直接控制浏览器执行各种自动化任务。集成了 30+ 种自动化工具，能够理解网页内容并精准执行点击、填写、截图、数据提取等复杂操作。 GitHub：主要功能： - 自然语言控制浏览器，无需编程基础即可实现自动化 - 智能数据提取，自动从网页收集和整理信息 - 精准元素交互，AI 视觉识别页面元素并执行操作 - 表单自动填写，智能匹配字段并批量处理 - 多标签页管理，AI 自动分组和组织浏览器标签 - 内容处理分析，自动高亮总结重要信息并生成笔记直接在 Chrome 应用商店上搜索安装后，通过按下 Ctrl+M 快捷键即可唤起使用。

GitHubDaily

29,546 görüntüleme • 1 yıl önce

在使用 Claude Code 或 CodeX 这些 AI 编程工具，生成的代码虽然能跑，但代码质量如何、有没有冗余或潜在 bug，对于初学者来说确实挺难把握。这时候，可以使用 pyscn 这款代码质量分析工具，全方位地检测 AI 编写的 Python 代码状况。检测速度达到惊人的 10 万行/秒，不仅能检测到冗余死代码和重复代码片段，还能分析模块耦合度和复杂度。 GitHub：主要特性： - 基于控制流图的死代码检测，找出永远不会执行的代码段； - 使用 APTED + LSH 算法识别代码克隆，发现重构机会； - 耦合度分析，追踪模块间依赖关系和架构质量； - 圈复杂度分析，识别需要拆分的复杂函数； - 支持 HTML 和 JSON 报告输出，便于团队协作； - CI/CD 集成友好，可设置质量门禁自动检查。项目完全开源免费，通过 pipx 或 uv 安装即可使用，有需要的开发者可以看一下。

在使用 Claude Code 或 CodeX 这些 AI 编程工具，生成的代码虽然能跑，但代码质量如何、有没有冗余或潜在 bug，对于初学者来说确实挺难把握。这时候，可以使用 pyscn 这款代码质量分析工具，全方位地检测 AI 编写的 Python 代码状况。检测速度达到惊人的 10 万行/秒，不仅能检测到冗余死代码和重复代码片段，还能分析模块耦合度和复杂度。 GitHub：主要特性： - 基于控制流图的死代码检测，找出永远不会执行的代码段； - 使用 APTED + LSH 算法识别代码克隆，发现重构机会； - 耦合度分析，追踪模块间依赖关系和架构质量； - 圈复杂度分析，识别需要拆分的复杂函数； - 支持 HTML 和 JSON 报告输出，便于团队协作； - CI/CD 集成友好，可设置质量门禁自动检查。项目完全开源免费，通过 pipx 或 uv 安装即可使用，有需要的开发者可以看一下。

GitHubDaily

41,084 görüntüleme • 11 ay önce

初学者学习 Python，经常被引用、可变性这些概念搞得头晕，调试复杂数据结构，更是分不清变量之间的关系，非常头疼。可以看一下，memory_graph 这个可视化开源工具，它能让我们一眼看清 Python 数据结构和引用关系。通过直观清晰的图形界面，展示变量间的引用关系、数据共享情况和完整的调用栈，还支持各种 Python 环境包括 Jupyter、VS Code 调试器等。 GitHub：主要功能： - 可视化任意 Python 数据结构，包括列表、字典、自定义类等； - 清楚显示变量间的引用和共享关系，避免意外的数据修改； - 完整的函数调用栈可视化，理解程序执行流程和作用域； - 支持递归函数、二叉树、链表等复杂数据结构的动态展示。支持 VS Code、Jupyter、PyCharm 等多种开发环境，同时提供 Web 版调试器，无需安装即可在线体验和学习。

初学者学习 Python，经常被引用、可变性这些概念搞得头晕，调试复杂数据结构，更是分不清变量之间的关系，非常头疼。可以看一下，memory_graph 这个可视化开源工具，它能让我们一眼看清 Python 数据结构和引用关系。通过直观清晰的图形界面，展示变量间的引用关系、数据共享情况和完整的调用栈，还支持各种 Python 环境包括 Jupyter、VS Code 调试器等。 GitHub：主要功能： - 可视化任意 Python 数据结构，包括列表、字典、自定义类等； - 清楚显示变量间的引用和共享关系，避免意外的数据修改； - 完整的函数调用栈可视化，理解程序执行流程和作用域； - 支持递归函数、二叉树、链表等复杂数据结构的动态展示。支持 VS Code、Jupyter、PyCharm 等多种开发环境，同时提供 Web 版调试器，无需安装即可在线体验和学习。

GitHubDaily

57,015 görüntüleme • 1 yıl önce

🚀 vibe coding 正在颠覆内部工具开发！我只花 1 小时，就用搭好了 LLM 训练 + 监控平台： - 模型训练过程管理 - 数据集管理 - 计算资源 & 一键微调 + 部署过去这样的内部平台可能需要花费数周的时间来开发，现在仅需要几个小时的时间。 PS. 我们的工作流是在 Devv 上开发完基本的功能后，会同步代码到本地，接入到真实的线上数据中。未来我们会上线 Devv VSCode/Cursor/Windsurf 代码双向同步的工具。

🚀 vibe coding 正在颠覆内部工具开发！我只花 1 小时，就用搭好了 LLM 训练 + 监控平台： - 模型训练过程管理 - 数据集管理 - 计算资源 & 一键微调 + 部署过去这样的内部平台可能需要花费数周的时间来开发，现在仅需要几个小时的时间。 PS. 我们的工作流是在 Devv 上开发完基本的功能后，会同步代码到本地，接入到真实的线上数据中。未来我们会上线 Devv VSCode/Cursor/Windsurf 代码双向同步的工具。

Jiayuan (JY) Zhang

21,412 görüntüleme • 1 yıl önce

😎Rick 带着钱包「新功能：支持自定义网络」来了。这次更新，对经常撸空投的人来说非常实用。Binance Wallet 只要是 EVM 兼容链，现在都可以手动添加并直接使用。 1️⃣ 抢先进入新链生态很多新链在早期并不会默认出现在主流钱包中。现在你可以自行添加网络，提前参与交互，捕捉早期空投机会。 2️⃣ 测试网任务更顺畅无需等待钱包官方支持。测试网一上线，就可以直接连接并完成任务。 3️⃣ 空投不再“只能看” 收到代币却找不到网络，是很多人遇到过的问题。自定义网络后，代币显示、交互、卖出都会更直接。 4️⃣ 自由连接任意新 EVM dApp DeFi、NFT、GameFi、新协议，只要属于 EVM 生态，都可以快速接入。使用前需要注意： • 当前仅支持 EVM 兼容网络 • 自定义网络功能需插件版本 ≥ 1.5.0 • 添加网络参数时，请务必以项目官方信息为准 👀如果你长期参与测试网、撸新链、追空投，这个功能基本就是必备项。 👇了解更多：

😎Rick 带着钱包「新功能：支持自定义网络」来了。这次更新，对经常撸空投的人来说非常实用。Binance Wallet 只要是 EVM 兼容链，现在都可以手动添加并直接使用。 1️⃣ 抢先进入新链生态很多新链在早期并不会默认出现在主流钱包中。现在你可以自行添加网络，提前参与交互，捕捉早期空投机会。 2️⃣ 测试网任务更顺畅无需等待钱包官方支持。测试网一上线，就可以直接连接并完成任务。 3️⃣ 空投不再“只能看” 收到代币却找不到网络，是很多人遇到过的问题。自定义网络后，代币显示、交互、卖出都会更直接。 4️⃣ 自由连接任意新 EVM dApp DeFi、NFT、GameFi、新协议，只要属于 EVM 生态，都可以快速接入。使用前需要注意： • 当前仅支持 EVM 兼容网络 • 自定义网络功能需插件版本 ≥ 1.5.0 • 添加网络参数时，请务必以项目官方信息为准 👀如果你长期参与测试网、撸新链、追空投，这个功能基本就是必备项。 👇了解更多：

Rick

10,806 görüntüleme • 9 ay önce

🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

爱吃折耳根的Ace

23,353 görüntüleme • 2 ay önce

反共这件事儿根本就不是问题。问题的核心是只肯嘴上反共、却一点儿都不愿意行动的中华蛆。除了甜党党员、甜党资助者，你们这些嘴上反共的中华蛆就是一群想躺在家、天上掉下一本美国护照的垃圾！中华蛆这个种族就是低劣的垃圾！一群烂泥扶不上墙的死妈中华蛆！！！学习编程的视频在这里，每人领一份儿、配合chatgpt使用，回头联系我的邮箱我们讨论怎么做更合适。 zaochun837@gmail.com MySQL 数据库学习。 HTML、CSS、JavaScript 网页前端 Node.js 教學，全端当您决定独立开发一个问答网站时，以下是一个可能的学习计划：第一阶段：准备工作和基础知识学习 HTML、CSS 和 JavaScript：学习 HTML 标记语言，了解如何创建网页结构。学习 CSS 样式表，了解如何设计网页的外观和布局。学习 JavaScript 编程语言，了解如何实现网页的交互功能和动态效果。掌握基本的 Web 开发概念：了解 HTTP 协议、Web 服务器和客户端之间的交互过程。学习如何使用浏览器开发者工具进行调试和排查问题。第二阶段：学习后端开发技术选择并学习后端开发语言：选择一种后端开发语言，例如 Python、Java、JavaScript（Node.js）、PHP 等。学习选择语言的基本语法和编程概念。学习后端框架和数据库：了解并学习选择语言的主流后端框架，例如 Spring Boot（Java）、Django（Python）、Express.js（Node.js）、Laravel（PHP）等。学习如何使用框架创建 Web 应用程序，并与数据库进行交互。学习数据库设计和管理：学习数据库基础知识，如关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景。学习如何使用数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）进行数据建模、查询和管理。第三阶段：构建问答网站设计和规划：定义问答网站的功能和需求，包括用户注册登录、发布问题、回答问题、搜索功能等。设计网站的用户界面和交互流程。开发后端：使用所选的后端框架和数据库，开发网站的后端逻辑和数据存储功能。实现用户认证和授权功能，确保用户数据的安全性和隐私。开发前端：使用 HTML、CSS 和 JavaScript，开发网站的前端界面和交互功能。选择合适的前端框架或库（如 React、Vue.js、Angular 等），加速开发过程。测试和优化：进行单元测试和集成测试，确保网站的功能和性能符合预期。优化网站的性能、安全性和用户体验。部署和上线：配置服务器环境，将网站部署到云服务商或自己搭建的服务器上。确保网站的稳定性和可靠性，并监控运行状态。第四阶段：维护和更新持续改进：根据用户反馈和需求，持续优化和改进网站功能和性能。定期更新网站的内容和功能，保持网站的活跃度和吸引力。监控和维护：定期监控网站的运行状态和性能指标，及时处理和修复可能出现的问题。定期备份网站数据，确保数据安全性和可恢复性。以上是一个大致的学习计划，您可以根据自己的学习进度和实际需求进行调整和补充。在学习过程中，不断练习和实践是提高编程技能的关键，同时也可以通过阅读相关文档和参考优秀的开源项目来加速学习进程。祝您开发问答网站的顺利！

反共这件事儿根本就不是问题。问题的核心是只肯嘴上反共、却一点儿都不愿意行动的中华蛆。除了甜党党员、甜党资助者，你们这些嘴上反共的中华蛆就是一群想躺在家、天上掉下一本美国护照的垃圾！中华蛆这个种族就是低劣的垃圾！一群烂泥扶不上墙的死妈中华蛆！！！学习编程的视频在这里，每人领一份儿、配合chatgpt使用，回头联系我的邮箱我们讨论怎么做更合适。 [email protected] MySQL 数据库学习。 HTML、CSS、JavaScript 网页前端 Node.js 教學，全端当您决定独立开发一个问答网站时，以下是一个可能的学习计划：第一阶段：准备工作和基础知识学习 HTML、CSS 和 JavaScript：学习 HTML 标记语言，了解如何创建网页结构。学习 CSS 样式表，了解如何设计网页的外观和布局。学习 JavaScript 编程语言，了解如何实现网页的交互功能和动态效果。掌握基本的 Web 开发概念：了解 HTTP 协议、Web 服务器和客户端之间的交互过程。学习如何使用浏览器开发者工具进行调试和排查问题。第二阶段：学习后端开发技术选择并学习后端开发语言：选择一种后端开发语言，例如 Python、Java、JavaScript（Node.js）、PHP 等。学习选择语言的基本语法和编程概念。学习后端框架和数据库：了解并学习选择语言的主流后端框架，例如 Spring Boot（Java）、Django（Python）、Express.js（Node.js）、Laravel（PHP）等。学习如何使用框架创建 Web 应用程序，并与数据库进行交互。学习数据库设计和管理：学习数据库基础知识，如关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景。学习如何使用数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）进行数据建模、查询和管理。第三阶段：构建问答网站设计和规划：定义问答网站的功能和需求，包括用户注册登录、发布问题、回答问题、搜索功能等。设计网站的用户界面和交互流程。开发后端：使用所选的后端框架和数据库，开发网站的后端逻辑和数据存储功能。实现用户认证和授权功能，确保用户数据的安全性和隐私。开发前端：使用 HTML、CSS 和 JavaScript，开发网站的前端界面和交互功能。选择合适的前端框架或库（如 React、Vue.js、Angular 等），加速开发过程。测试和优化：进行单元测试和集成测试，确保网站的功能和性能符合预期。优化网站的性能、安全性和用户体验。部署和上线：配置服务器环境，将网站部署到云服务商或自己搭建的服务器上。确保网站的稳定性和可靠性，并监控运行状态。第四阶段：维护和更新持续改进：根据用户反馈和需求，持续优化和改进网站功能和性能。定期更新网站的内容和功能，保持网站的活跃度和吸引力。监控和维护：定期监控网站的运行状态和性能指标，及时处理和修复可能出现的问题。定期备份网站数据，确保数据安全性和可恢复性。以上是一个大致的学习计划，您可以根据自己的学习进度和实际需求进行调整和补充。在学习过程中，不断练习和实践是提高编程技能的关键，同时也可以通过阅读相关文档和参考优秀的开源项目来加速学习进程。祝您开发问答网站的顺利！

Fuck Xi jinping Biden Newsom

108,059 görüntüleme • 2 yıl önce

工作中经常查询数据库获取相关数据，每次都要写 SQL 语句挺烦的，如果涉及多表关联查询更麻烦。可以试下，OpenChatBI 这个开源的智能 BI 工具，用自然语言就能查询和分析数据，告别手写 SQL 的烦恼。基于 LangGraph 和 LangChain 构建，通过自然语言描述，理解后自动转换为 SQL 语句，还能执行查询、生成可视化图表。 GitHub：除此之外，还支持通过 MCP 配置接入外部工具扩展功能，以及对知识库整合可以回答复杂问题。提供了直观的 Web UI 界面，通过 pip 或 uv 安装后配置 LLM 和数据库连接即可使用。

工作中经常查询数据库获取相关数据，每次都要写 SQL 语句挺烦的，如果涉及多表关联查询更麻烦。可以试下，OpenChatBI 这个开源的智能 BI 工具，用自然语言就能查询和分析数据，告别手写 SQL 的烦恼。基于 LangGraph 和 LangChain 构建，通过自然语言描述，理解后自动转换为 SQL 语句，还能执行查询、生成可视化图表。 GitHub：除此之外，还支持通过 MCP 配置接入外部工具扩展功能，以及对知识库整合可以回答复杂问题。提供了直观的 Web UI 界面，通过 pip 或 uv 安装后配置 LLM 和数据库连接即可使用。

GitHubDaily

22,081 görüntüleme • 10 ay önce

做移动应用或 Web 端到端测试，传统工具要么配置复杂难上手，要么测试脚本容易因为界面变化而失败，维护成本很高。今日在 GitHub Trending 榜上发现 Maestro 这个开源测试框架，用简洁的 YAML 语法编写测试流程，5 分钟就能写出第一个测试用例。支持 Android、iOS 和 Web 应用，包括 React Native、Flutter 等框架，可以在模拟器、真机或浏览器上运行，内置智能等待机制，自动处理动态界面，不需要手动写延迟。 GitHub：另外还提供了 Maestro Studio 可视化编辑器，可以录制交互、检查元素、可视化构建测试流程，甚至内置 AI 辅助生成测试命令。环境配置十分精简，只需一行命令即可完成安装，写好的测试脚本也不需要编译就能直接运行。适合需要频繁进行界面测试的团队，能帮我们省下大量维护自动化脚本的时间。

做移动应用或 Web 端到端测试，传统工具要么配置复杂难上手，要么测试脚本容易因为界面变化而失败，维护成本很高。今日在 GitHub Trending 榜上发现 Maestro 这个开源测试框架，用简洁的 YAML 语法编写测试流程，5 分钟就能写出第一个测试用例。支持 Android、iOS 和 Web 应用，包括 React Native、Flutter 等框架，可以在模拟器、真机或浏览器上运行，内置智能等待机制，自动处理动态界面，不需要手动写延迟。 GitHub：另外还提供了 Maestro Studio 可视化编辑器，可以录制交互、检查元素、可视化构建测试流程，甚至内置 AI 辅助生成测试命令。环境配置十分精简，只需一行命令即可完成安装，写好的测试脚本也不需要编译就能直接运行。适合需要频繁进行界面测试的团队，能帮我们省下大量维护自动化脚本的时间。

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在对前端网页应用进行性能优化时，经常会打开 Chrome DevTools 分析加载时间、网络请求，以及排查问题，整个过程耗时耗力。现在 Chrome DevTools 推出了 MCP 并且代码已开源，可以直接让 AI 完成网页自动化测试、调试以及优化整套开发流程。比如将其安装到 Gemini CLI 等支持 MCP 的 AI 编程工具中，就能够自动进行网页导航、性能分析、截图调试等复杂操作，简化开发流程。 GitHub：甚至可以模拟真人操作，比如页面点击、填写表单、元素拖拽等各种交互，可应用于自动化测试以及爬虫等场景。除此之外，还可以模拟不同设备 CPU 性能、网络和屏幕尺寸，同时支持直接在网页中运行 JavaScript 代码并查看结果。项目代码已完全开源，开发者可以根据需求扩展更多能力，感兴趣的同学可以安装到任意支持 MCP 的 AI 助手中使用。

在对前端网页应用进行性能优化时，经常会打开 Chrome DevTools 分析加载时间、网络请求，以及排查问题，整个过程耗时耗力。现在 Chrome DevTools 推出了 MCP 并且代码已开源，可以直接让 AI 完成网页自动化测试、调试以及优化整套开发流程。比如将其安装到 Gemini CLI 等支持 MCP 的 AI 编程工具中，就能够自动进行网页导航、性能分析、截图调试等复杂操作，简化开发流程。 GitHub：甚至可以模拟真人操作，比如页面点击、填写表单、元素拖拽等各种交互，可应用于自动化测试以及爬虫等场景。除此之外，还可以模拟不同设备 CPU 性能、网络和屏幕尺寸，同时支持直接在网页中运行 JavaScript 代码并查看结果。项目代码已完全开源，开发者可以根据需求扩展更多能力，感兴趣的同学可以安装到任意支持 MCP 的 AI 助手中使用。

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