我不知道的周刊第 12 期
软件是一种艺术形式
来源: x.com/decohack
这是一段关于软件开发本质的深度思考，作者认为编写软件不仅仅是一种技术工作，更是一种创意表达的艺术形式。
核心观点
- 创造动机:开发软件的动力不仅来自于身为开发者的身份
- 表达方式:软件产品是表达创意的一种媒介
- 艺术比喻:软件开发如同诗人写诗、歌手创作、画家作画
- 个人风格:软件是开发者艺术表达和创造力的载体
启示意义
- 重新思考:以艺术创作的视角看待软件开发
- 创意驱动:将创造力融入技术实现过程
- 个性表达:在代码中注入个人风格和创意
- 价值认同:认可软件开发的艺术价值
这段思考提醒我们，优秀的软件不仅需要过硬的技术，还需要创造力和艺术感。它鼓励开发者将编程视为一种艺术创作，在技术实现中追求创意表达。
系统设计学习资源汇总
这是一个精选的系统设计学习资源合集，包含了多个知名平台的系统设计课程，帮助开发者掌握系统设计的核心概念和实践技能。
课程推荐
- Educative 系统设计面试:180课时，26小时内容，包含完整的系统设计基础知识
- Design Gurus 系统设计:64课时，20小时内容，侧重实际面试案例
- 软件架构课程:66课时，12小时内容，专注软件架构设计原则
- Zero To Mastery:40天课程，面向初级开发者的系统设计入门
- ByteByteGo:Alex Xu 的系统设计专栏，包含大量实战案例
核心内容
- 分布式系统基础:CAP理论、一致性模型、故障处理
- 系统组件:负载均衡、缓存、数据分区、代理
- 架构模式:微服务、事件驱动、分层架构
- 实战案例:设计 Twitter、设计聊天系统、设计短链接服务
- 性能优化:可扩展性、高可用性、容错设计
学习建议
- 从基础概念开始，逐步深入复杂主题
- 结合实际案例学习，加深理解
- 动手实践，尝试设计和实现简单系统
- 参与社区讨论，分享和获取反馈
这些课程资源涵盖了从入门到高级的系统设计知识，适合不同层次的开发者学习和提升。通过系统学习，可以帮助开发者在技术面试中表现更好，同时提升实际工作中的系统设计能力。
Prompt Engineering 学习资源大全
这是一个精心整理的 Prompt Engineering 学习资源合集，包含了从入门到进阶的各类学习材料。
基础教程
- Prompt Engineering Guide:最全面的开源提示工程指南，包含理论基础、实践技巧和高级应用，支持中文等多语言
- Anthropic Prompt Engineering:Claude 官方提供的提示工程最佳实践，包含系统提示、角色设定和任务分解等进阶技巧
- OpenAI Prompt Engineering:ChatGPT 官方提示工程指南，涵盖六大原则和常见应用场景的详细示例
进阶资源
- Anthropic Prompt Library:Claude 官方提供的提示词模板库，包含 40+ 个经过验证的高质量提示词模板
- Anthropic Cookbook:Claude API 的官方示例集，包含代码实现和最佳实践，适合开发者参考
- OpenAI Cookbook:OpenAI 官方的 API 使用指南，包含 100+ 个实用代码示例和完整项目案例
- OpenAI Examples:ChatGPT 官方提供的提示词示例库，包含 80+ 个经过优化的任务型提示词
视频课程
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers:吴恩达与 OpenAI 合作推出的提示工程课程，面向开发者的实战指南
- Generative AI for Everyone:面向所有人的生成式 AI 入门课程，包含提示工程的基础知识和实践技巧
- Stanford CS25:斯坦福大学的 Transformers 课程，深入讲解大语言模型的原理和应用
- IBM Technology:IBM 官方的 AI 技术频道，定期更新提示工程和 AI 应用的最新进展
实践平台
- Anthropic Prompt Generator:基于 Claude 的智能提示词生成工具，可根据需求自动生成和优化提示词
- Microsoft AI Course:微软官方的 AI 入门教程，包含 12 节课程和完整的动手实践项目
- Google AI Resources:Google 提供的 AI 学习资源，包含 PaLM API 的提示工程最佳实践和示例
这些资源涵盖了从理论到实践的各个方面，适合不同层次的学习者。建议先从基础教程开始系统学习，再通过实践平台积累经验，最后深入研究进阶资源。
8个必学的 JavaScript 开源项目
这是一个精选的 JavaScript 学习资源合集，包含了从基础到进阶的多个高质量开源项目。
算法与数据结构
- javascript-algorithms:187k+ stars，使用 JavaScript 实现的常用算法和数据结构示例
- 30-seconds-of-code:121k+ stars，实用的 JavaScript 代码片段集合
编码规范与最佳实践
- airbnb-js-style-guide:145k+ stars，Airbnb 的 JavaScript 代码规范
- clean-code-javascript:91k+ stars，JavaScript 版的代码整洁之道
- js-the-right-way:8k+ stars，JavaScript 最佳实践和编码标准指南
深入学习资源
- you-dont-know-js:179k+ stars，深入探讨 JavaScript 核心机制的系列书籍
- javascript-questions:62k+ stars，高级 JavaScript 问题集合
- wtfjs:35k+ stars，JavaScript 语言中的奇特案例集合
学习建议
- 从基础规范开始，建立良好的编码习惯
- 通过代码片段学习实用技巧
- 深入理解语言核心机制
- 练习算法和数据结构
- 关注代码质量和最佳实践
这些开源项目都是经过社区验证的优质学习资源，适合不同阶段的 JavaScript 开发者学习和参考。通过系统学习这些资源，可以全面提升 JavaScript 开发技能。
10个实用的 AI 开源项目
来源: @nutlope
这是一个由开发者 Hassan 开源的 AI 应用项目合集，包含了 10 个不同领域的实用项目，所有项目均已开源且免费使用。
图像处理类
- RoomGPT:使用 ControlNet 模型重新设计房间布局
- RestorePhotos:使用 GFPGAN 模型修复老旧和模糊的人脸照片
- Napkins.dev:将手绘线框图转换为应用界面
开发工具类
- AI Commits:使用 GPT-3 自动生成 git 提交信息的 CLI 工具
- Llama Coder:基于 Llama 3.1 的代码生成工具
- TwitterBio:使用 Mixtral 和 GPT-3.5 生成 Twitter 简介
生产力工具类
- TurboSeek:类似 Perplexity 的 AI 搜索引擎
- PDFToChat:基于 Mixtral 的 PDF 智能对话工具
- notesGPT:语音笔记转录和总结工具
- ExploreCareers:基于个人简历和兴趣推荐职业发展方向
技术特点
- 框架:主要使用 Next.js App Router
- AI 模型:Together.ai 提供的 Mixtral、Llama 3 等
- 数据存储:MongoDB Atlas、Convex、Pinecone 等
- 认证服务:主要使用 Clerk
- 部署平台:Vercel
这些项目展示了 AI 技术在实际应用中的潜力，涵盖了图像处理、开发工具、生产力工具等多个领域。所有项目均开源，可以作为学习 AI 应用开发的参考。
VideoLingo - AI 视频翻译与配音工具
VideoLingo 是一个一站式视频翻译、本地化和配音工具，旨在生成 Netflix 级别的字幕质量。它通过 AI 技术消除机器翻译的生硬感，优化多行字幕，并提供高质量配音，帮助实现跨语言的知识共享。
核心功能
- 字幕识别:使用 WhisperX 实现单词级别的精准识别
- 智能分割:基于 NLP 和 AI 的字幕分段处理
- 专业翻译:三步式翻译-反思-调整流程确保影视级质量
- 标准规范:严格遵循 Netflix 标准，仅使用单行字幕
- 配音支持:集成 GPT-SoVITS、Azure、OpenAI 等多种语音合成
技术特点
- 语言支持:输入支持英语、俄语、法语等8种主要语言
- 翻译引擎:支持 Claude 3.5、Gemini 2.0、GPT-4 等多种模型
- 配音选项:提供多 TTS 服务，支持自定义配音接口
- 一键部署:支持 Docker 容器化部署，配置简单
- 本地运行:支持完全本地部署，无需云 API
使用场景
- 视频本地化:快速生成多语言版本
- 教育培训:跨语言知识传播
- 内容创作:高质量视频翻译与配音
- 媒体处理:专业级字幕制作
这是一个功能强大的开源项目，通过 AI 技术实现了专业级的视频翻译和配音。项目获得 8.3k+ stars，持续更新维护，是视频本地化和内容创作的理想工具。
Mobbin - 移动应用设计参考平台
来源: mobbin.com
Mobbin 是一个专业的移动应用设计参考平台，收集了数千个真实应用的界面设计和交互模式。平台提供了详细的界面截图和交互流程，帮助设计师获取灵感和参考。
核心功能
- 应用截图:超过 50,000+ 高质量移动应用界面截图
- 交互流程:完整记录用户操作路径和交互设计
- 分类浏览:按功能、行业、设计模式等多维度筛选
- 设计规范:展示主流应用的设计系统和组件库
资源特点
- 实时更新:定期添加新的应用界面和交互设计
- 高清预览:支持放大查看界面细节
- 便捷搜索:支持关键词和标签快速定位
- 收藏功能:可创建个人收藏夹整理设计参考
使用场景
- UI设计:参考主流应用的界面设计方案
- 交互设计:学习成熟产品的用户体验设计
- 产品研究:分析竞品的功能设计和实现
- 设计灵感:获取最新的移动端设计趋势
这是一个非常实用的设计参考工具，通过系统化收集和整理真实应用的设计案例，为设计师提供了丰富的参考资源和灵感来源。
程序员远程岗位所需技能
来源: YouTube
本视频探讨了程序员在远程工作中所需的关键技能和准备，适合希望进入远程工作的开发者。内容涵盖了远程工作文化、招聘技巧及个人经验分享等。
核心内容
- 远程工作文化:了解远程工作的基本文化和价值观。
- 国内外远程工作差异:分析国内外在远程工作方面的不同之处。
- 时区考量:如何管理跨时区团队的沟通与协作。
- 招聘网站使用:推荐有效的招聘平台和求职技巧。
- 远程工作要求:总结远程工作岗位的常见要求和技能。
- 个人经验分享:分享个人在远程工作中的经验和教训。
- 远程工作准备建议:提供准备远程工作的实用建议。
- 远程工作的未来趋势:展望远程工作的未来发展方向。
适用场景
- 编程初学者:寻找合适的学习路径和资源。
- 有经验的开发者:提升技能和参与社区活动。
本视频为希望进入远程工作的程序员提供了实用的建议和资源，帮助他们在职业发展中更具竞争力。
React 进阶开发实战教程
来源: master-react.georgemoller.com
这是一套面向 React 开发者的进阶教程，通过 107 个精美信息图和 77 个视频教程，帮助开发者掌握 React 应用开发的核心概念和最佳实践。
课程内容
- 应用架构:如何构建清晰、组织良好的 React 应用
- 性能优化:组件优化技巧，避免不必要的渲染
- UI 组件:如何抽象和设计可复用的 UI 组件
- 工程原则:关注点分离，保持业务逻辑解耦
- 设计模式:在 React 中应用工程设计模式
视频教程主题
- 条件渲染的最佳实践
- React 中的绝对导入
- 如何避免 Provider Hell
- useEffect 的正确使用方式
- 组合模式的应用
- 工厂模式在 React 中的实践
信息图内容
- useEffect 和 useLayoutEffect 的区别
- React 项目结构设计
- useMemo 和 useCallback 的使用场景
- Ref 变化监听方法
- useCallback 钩子的正确使用
- React 渲染过程解析
这套教程适合想要提升 React 开发技能的开发者，通过视觉化的学习方式，帮助开发者更好地理解和应用 React 的高级概念。
Next.js 图片优化完全指南
来源: leeerob
这是一篇详细的 Next.js 图片优化指南，通过实际案例展示如何使用 next/image 组件优化网站图片加载性能。
核心优化
- 自动转换:将大尺寸 JPG 自动转换为优化后的 WebP 格式
- 尺寸控制:通过 width/height 或 fill 属性控制图片尺寸
- 预加载:使用 priority 属性预加载首屏图片
- 模糊占位:添加 blur-up 效果提升用户体验
代码示例
// 基础用法
<Image src="/cat.jpg" width={500} height={500} alt="Siamese cat" />
// 填充容器
<div className="relative h-[500px] w-[500px]">
<Image fill src="/cat.jpg" alt="Siamese cat" objectFit="cover" />
</div>
// 响应式优化
<Image
priority
sizes="(max-width: 640px) 100vw, (max-width: 1024px) 50vw, 33vw"
src="/cat.jpg"
alt="Siamese cat"
fill
/>
进阶技巧
- 远程图片:存储图片 thumbhash 用于生成占位图
- 响应式设计:使用 sizes 属性定义不同断点的图片尺寸
- 自动导入:直接导入本地图片文件获取完整属性
- 对象存储:处理远程存储的图片优化
这篇指南通过实际案例展示了 Next.js 图片优化的最佳实践，帮助开发者提升网站性能和用户体验。特别适合需要处理大量图片资源的 Next.js 项目参考。
大厂系统设计面试题目合集
这是一个来自 @gkcs_ 整理的系统设计面试题目合集，包含了 Amazon、Uber、Microsoft 等大厂常见的面试题目。
基础服务设计
- 票务预订系统:类似 IRCTC 的在线票务系统设计，包含高并发订票和库存管理
- 社交媒体应用:类似 Instagram 的图片分享平台，涵盖存储、Feed 流和推荐系统
- 异常检测系统:类似 PagerDuty 的监控告警系统，实现实时异常检测
- 即时通讯应用:类似 WhatsApp 的聊天应用，处理消息投递和在线状态
平台服务设计
应用服务设计
- 协同文档系统:类似 Google Docs 的在线协作工具
- 邮件服务系统:类似 Gmail 的电子邮件系统
- 直播流媒体:类似 ESPN 的实时视频流服务
- 数据处理管道:基于 MapReduce 的数据处理系统
这些面试题目涵盖了不同类型的系统设计场景，每个案例都包含详细的需求分析、架构设计和技术选型。通过学习这些案例，可以帮助开发者更好地准备系统设计面试。
计算机网络基础知识图解
这是一篇图解计算机网络基础知识的文章，从最基础的两台计算机通信开始，逐步讲解网络通信的核心概念。
基础通信
- 两台计算机:通过网线直连实现通信
- 多台计算机:使用集线器或交换机连接
- MAC 地址:设备的物理地址，全球唯一标识
- IP 地址:网络层的逻辑地址，可动态分配
交换机工作原理
- MAC 地址表:记录设备 MAC 地址与端口的对应关系
- 泛洪:当目标 MAC 地址未知时，向所有端口转发
- 地址学习:通过源 MAC 地址学习设备位置
- 定向转发:已知目标 MAC 地址时直接转发到对应端口
ARP 协议
- 作用:实现 IP 地址到 MAC 地址的转换
- 工作流程:
- 发送 ARP 广播请求
- 目标设备响应自己的 MAC 地址
- 源设备缓存 MAC 地址
- ARP 缓存表:存储 IP 和 MAC 地址的映射关系
路由与子网
- 子网掩码:用于划分网络段
- 网关:不同网段间通信的出口
- 路由表:决定数据包的转发路径
- 路由协议:OSPF、BGP 等自动路由发现协议
传输层协议
- UDP:简单、无连接的传输协议
- 特点:快速但不可靠
- 应用:实时音视频、DNS 查询
- TCP:可靠的面向连接的传输协议
- 三次握手:建立连接
- 四次挥手:断开连接
- 流量控制:滑动窗口机制
- 可靠传输:确认重传机制
这篇文章通过简单的比喻和图解，帮助读者理解计算机网络的基本原理和核心概念。适合网络初学者阅读和参考。
8个前端进阶练手项目
这是一个精心设计的前端练手项目合集，包含 8 个不同难度和类型的项目，帮助开发者掌握前端开发技能。
基础工具类
游戏开发类
- 打砖块:经典游戏，包含移动挡板、碰撞检测、计分系统
- 2048:数字益智游戏，支持滑动合并、分数记录、最佳成绩
- 记忆游戏:配对游戏，记录移动次数和匹配百分比
- 井字棋:内置走法计算，胜负判定
- 石头剪刀布:回合记录，分数统计，电脑选择
技术要点
- 状态管理:游戏状态、分数记录
- 事件处理:键盘输入、鼠标交互
- 动画效果:移动动画、过渡效果
- 响应式设计:适配不同屏幕尺寸
- 数据持久化:最高分保存
这些项目涵盖了前端开发中常见的技术点，从基础工具到交互游戏，是提升前端开发技能的理想练手项目。所有项目均开源，可以在 GitHub 上查看源码学习。
3Blue1Brown - 数学可视化教学平台
3Blue1Brown 是一个由 Grant Sanderson 创建的数学教育平台，通过精美的动画和直观的可视化方式，帮助学习者理解复杂的数学概念。
核心课程
- 线性代数:通过可视化理解向量、矩阵和线性变换
- 微积分:探索微积分的本质和几何意义
- 神经网络:深入浅出讲解机器学习基础
- 微分方程:用动画展示微分方程的解和应用
- 概率论:通过直观示例理解概率概念
特色主题
- 拓扑学:数学中的形状和空间研究
- 群论:抽象代数的可视化理解
- 物理学:数学在物理中的应用
- 计算机科学:算法和数据结构的可视化
- 数学分析:深入理解数学原理
学习资源
- 视频课程:YouTube 频道提供免费的教学视频
- 书面材料:配套的文字教程和推导过程
- 交互演示:在线交互式数学概念演示
- 练习题:帮助巩固所学知识的练习
这是一个独特的数学教育平台，通过艺术般的动画演示让抽象的数学概念变得直观易懂。所有内容通过观众支持维持，而不是广告或付费墙，保持了优质内容的开放性。