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命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136

命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136,命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136_hive,第1张

jlevy/the-art-of-command-line

Stars: 141.7k License: NOASSERTION

命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136,命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136_Rust_02,第2张

这个项目是关于命令行的艺术,它提供了一系列有用的笔记和技巧,涵盖了基础知识、日常使用、文件和数据处理以及系统调试等方面。该指南旨在帮助初学者和经验丰富的用户掌握 Bash 命令,并通过具体示例展示如何利用命令行工具提高灵活性与生产力。其主要功能包括:

  • 提供广泛的实际案例
  • 简洁明了地介绍 Linux 下交互式 Bash 的相关内容
  • 包含标准 Unix 命令以及需要特殊软件包安装但重要到足够值得被纳入其中的其他命令

此外还有更多资源可供参考,例如 shellcheck (一个 Shell 脚本静态分析工具) 和 Data Science at the Command Line (一本书中收录着对做数据科学有帮助的更多命令与工具)。

solana-labs/solana-program-library

Stars: 2.5k License: Apache-2.0

Solana Program Library 是一个面向 Sealevel 并行运行时的一系列链上程序集合。这些程序经过对 Solana 实现的 Sealevel 进行测试,并且部分已经部署到 Mainnet Beta,其他人可以通过补丁来确保这里的程序在所有实现中都能够移植。该库包含多个受审计和未受审计的项目,以及各种不同类型 (如 ERC20-like token program、DAO program 等) 和用途 (如 logging signed memos on-chain、sharing data between programs 等) 的链上程序包、CLI Packages 和 JavaScript Packages。

  • 部分项目已被审核
  • 包含多种类型和用途的链上程序包
  • 提供了 CLI 工具与 JavaScript 绑定

loco-rs/loco

Stars: 1.8k License: Apache-2.0

命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136,命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136_前端_03,第3张

Loco 是一个受 Rails 启发的 Rust 框架,适合熟悉 Rails 和 Rust 的开发者。该项目完全功能齐备,但仍在快速添加新特性中。使用 Loco 可以构建无状态 API、具有用户认证功能的完整 SaaS 产品、专门用于机器学习推理端点等服务以及与 Loco 集成的单独前端项目组成的全栈项目。

  • 适合熟悉 Rails 和 Rust 开发者
  • 完全功能齐备
  • 可构建多种类型应用程序
  • 快速添加新特性

uidotdev/usehooks

Stars: 7.6k License: MIT

命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136,命令行艺术:简洁指南,效率倍增 | 开源日报 No.136_后端_04,第4张

这个项目是一个现代的、服务器安全的 React hooks 集合,来自 ui.dev 团队。它兼容 React v18.0.0+。

  • 提供了大量常用的 React hooks
  • 具有良好的兼容性和稳定性
  • 可以在服务器端使用
  • 支持标准版和实验版两种模式切换

libarchive/libarchive

Stars: 2.7k License: NOASSERTION

libarchive 项目是一个开发便携、高效的 C 库,可以读取和写入多种格式的流式存档,并包括常见的 tarcpiozcat 命令行工具。该项目主要功能如下:

  • 支持自动检测并读取多种存档格式
  • 可以创建各种不同格式的存档
  • 采用统一 API 处理所有类型归档文件
  • 自动支持解压缩功能

核心优势:

  • 高度流式化系统设计,可在单次传递中从头到尾地读取或写入大型归档。
  • 设计灵活扩展性强,允许添加新的压缩和文本格式。
  • 提供相同 API 来处理任何 libarchive 支持的归类方式。
  • 减少静态链接污染,在需要时显著减小了静态链接二进制文件大小。

run-llama/llama-hub

Stars: 2.7k License: MIT

这是一个由社区创建的数据加载器/读取器/工具库,旨在使连接大型语言模型与各种知识源变得非常容易。其主要功能包括通用实用程序,可供 LlamaIndex、LangChain 等使用,并允许用户轻松地摄入数据以进行搜索和检索。该项目提供了一系列示例 Jupyter 笔记本,演示如何从 Google Docs、SQL 数据库、Notion 和 Slack 中加载和解析数据,并管理 Google 日历及 Gmail 收件箱或阅读并使用 OpenAPI 规范等操作。关键特性和核心优势包括:

  • 提供丰富的集成
  • 可自定义数据代理
  • 简化安装过程
  • 便捷运行测试

https://www.xamrdz.com/lan/5d21937154.html

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