返回首页
最新
我写了一个搞笑的玩具网站，并努力去享受它，而不是忍受它。<p>我整理了一些想法。也许这些想法会引起你的共鸣，也可能会让你感到愤怒。只要它们能让你感受到比宇宙的耸肩更多的情感，我就会很高兴。
在我的国家，二十年前有很多人掌握了基础知识。今天，这似乎变成了一门失传的艺术。<p>我希望把它作为一种爱好来接触，而不是达到电子工程师的水平，但足以进行故障排除和更换一些基本组件。<p>在这个目标上，什么是务实的做法？我认为这在未来会是非常有价值的。
嗨，HN，我正在展示Karpathy的micrograd的C语言实现。尽管在内存管理方面仍然存在一些问题，但它是稳定的。如果您有建议，可以在GitHub的issues部分留言；如果您想为该项目做贡献，可以提交一个pull request。谢谢！
大家好，
我们今天推出了我们的产品（https://www.prochat.dev/），它帮助聊天界面变得更加互动和沉浸式体验。
希望你们能看看我的产品并提供反馈。
谢谢。
嗨，HN！我是 Dagu 的作者，这是一款已经开发了几年的工作流引擎。刚刚发布了 v1.17.0-beta.1 版本，带来了一些显著的改进。
核心理念：使用 YAML 定义工作流，作为定时任务或按需运行。单一的 Go 二进制文件，无需外部依赖，所有数据都存储在本地。
此次发布的新功能：
- 嵌套 DAG：工作流可以调用其他工作流
- 重构的执行历史存储（对于大型历史记录速度提升 10 倍）
- 更好的调试用户界面，显示前置条件结果和变量输出
- 适当的任务队列管理
示例工作流：
```yaml
name: data-pipeline
schedule: "0 10 * * *"
steps:
- name: fetch-data
command: curl https://api.example.com/data > raw.json
- name: process
command: jq '.items[] | select(.active)' raw.json > processed.json
depends: fetch-data
- name: load
command: python load_to_db.py processed.json
depends: process
```
试试这个：
```
docker run --rm -p 8080:8080 ghcr.io/dagu-org/dagu:1.17.0-beta.1 dagu start-all
```
然后访问 [http://localhost:8080](http://localhost:8080)
我们在生产环境中使用它来处理 ETL 管道、生成报告和系统维护任务。它并不是想要成为 Airflow——没有分布式执行，没有 Python 依赖地狱，只是一个可靠的工作流运行方式。
GitHub: [https://github.com/dagu-org/dagu](https://github.com/dagu-org/dagu)
非常希望能收到关于 beta 版本的反馈，特别是关于嵌套 DAG 实现和您遇到的任何性能问题。
大家好，
我开发了这个扩展，因为我在与一位用户交谈时了解到，处理PDF文件需要昂贵的许可证。这个扩展完全在本地运行，并且可以离线使用。我已经测试过大文件，效果相当不错。请告诉我你们的想法，或者如果你们希望添加任何功能。