一周热榜

我将在这个秋季上大学，我的计划是用纸张做笔记。我喜欢保持东西整洁、一致的格式和有条理，所以适合这个的东西是理想的。我还打算将我的笔记扫描成电子版。

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。

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！