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首先，我要为这个吸引眼球的标题道歉。Apache Flink并没有死——我们实际上非常喜欢它！事实上，ZephFlow正是源于我们对Flink强大能力的钦佩。 但在单实例、边缘计算和资源受限的环境中，我们发现Flink的架构引入了我们不需要的复杂性。 ZephFlow保留了Flink高性能、低延迟数据处理的核心原则，同时去除了所有使其难以操作的部分。 为什么ZephFlow在2025年如此重要： - 边缘优化：到2025年，75%的企业数据将转向边缘处理，像ZephFlow这样的轻量级框架变得至关重要。 - 5G就绪：为5G时代的超低延迟需求而设计，数据处理更接近生成源。 - AI管道集成：非常适合边缘AI应用的数据预处理。 - 双重部署：作为API后端或数据管道使用，代码库保持一致。 - 云成本优化：在边缘处理和过滤数据，仅将重要信息发送到云端。 “本地→分布式”的创新： 正如DuckDB通过让你在本地开发并扩展到分布式环境来彻底改变分析处理，ZephFlow将同样的概念引入流数据处理。你可以在单实例上开发和测试你的流处理管道，然后将完全相同的代码部署到分布式环境中。 我们一直在大规模使用ZephFlow进行日志和遥测处理，从本地开发到生产环境的无缝过渡对我们来说是一个游戏规则的改变。 我们希望听到你的意见： 我们正在努力发布一个保持相同简单性但可以横向扩展的分布式版本。哪些分布式功能对你来说最有价值？请在评论中告诉我们。 查看我们的项目，地址是<a href="https://github.com/fleaktech/zephflow-core">https://github.com/fleaktech/zephflow-core</a>，如果你觉得有用，请给我们一个星星！

你好！我正在开发一款AI语音日记应用，旨在帮助你清理思绪，让生活更高效！<p>我常常思考的速度快于打字，而传统的记笔记方式让我变得缓慢。因此，我正在研发“语音笔记”——一款由AI驱动的轻量级日记应用：<p>- 打开应用 → 点击录音 → 说出你的想法 - 它会转录并总结你的笔记（提炼要点 + 行动建议） - 所有条目都以简洁的时间线风格保存<p>目前仍处于早期测试阶段，但已经成为我日常工作流程的一部分。<p>我在寻找早期用户！如果你对写日记、提高生产力感兴趣，或者只是想尝试一种新的表达方式，我非常希望听到你的反馈：<p>1. 你会使用这样的应用吗？ 2. 你对这样的AI语音日记应用有什么期待？ 3. 你能想象如何在生活中使用这样的应用吗？<p>点击这里加入测试版 → https://voicenotes.framer.website/

大家好！我们开发了 Achilles，这是一款可以自动加速您 Python 代码的工具。它能够识别性能瓶颈，将这些函数重写为优化过的 C++ 代码，并无缝地将其补丁应用到您正在运行的程序中——您无需更改任何一行代码。 在 CPU 密集型、循环密集型的任务中，我们观察到性能提升达到了 100-1000 倍。 Achilles 可以通过 pip 安装，只需一个命令即可使用。 我们非常欢迎您的反馈，如果您觉得这个工具有趣，请随意给我们一个星标！