Google Fonts 氧化项目：将字体工具和库迁移到 Rust 的思考 (github.com)
Google Fonts 团队正在探索将字体工具和库从 Python 和 C++ 迁移到 Rust 的可行性，该项目被称为“氧化”。目标是用 Rust 重写 HarfBuzz 和部分 FreeType，以提高性能、内存安全性、代码可维护性和开发效率。该项目将分阶段进行，并优先考虑内存安全和高性能，同时会与现有工具进行性能和正确性测试。
Mazeppa：一款面向值调用函数式语言的现代超级编译器 (github.com)
Mazeppa是一款面向值调用函数式语言的全新超级编译器，它能够通过符号化地执行程序并推断运行时值的可能取值，发现程序的执行模式并将它们合成为独立的函数，从而生成更高效的代码。与之前的超级编译器不同，Mazeppa支持全套基本数据类型，允许手动控制函数展开，并且在转换过程中完全透明。文章通过多个例子展示了Mazeppa如何进行代码优化，包括消除森林砍伐、部分求值、程序特化、算法合成等，并讨论了超级编译的局限性和未来研究方向。
ULID 规范 (github.com)
本文介绍了ULID（通用唯一按字典排序的标识符），它是一种用于替代UUID的新方法，解决了UUID在字符效率、随机分布导致数据碎片化等方面的不足。ULID使用128位编码，保证了每毫秒生成1.21e+24个唯一ID，并采用Crockford的base32编码，确保了字典排序和可读性。
Disruptor-rs: 基于 LMAX Disruptor 的 Rust 低延迟线程间通信库 (github.com)
Disruptor-rs 是一个 Rust 低延迟线程间通信库，灵感来自 LMAX Disruptor。它支持单生产者单消费者、多生产者单消费者和多生产者多消费者模型，提供忙碌自旋等待策略、事件批量发布和消费、线程关联性设置以及线程名称设置等功能。Disruptor-rs 追求低延迟和高吞吐，基准测试结果显示，它在不同负载情况下都优于 Crossbeam，尤其在批量发布事件时性能更佳。
gpu.cpp: 基于 WebGPU 的轻量级便携式底层 GPU 计算库 (github.com)
gpu.cpp 是一个轻量级 C++ 库，它简化了使用 WebGPU 进行的便携式 GPU 计算。它专注于通用的原生 GPU 计算，利用 WebGPU 规范作为便携式底层 GPU 接口，可以在 Nvidia、Intel、AMD 和其他 GPU 上运行。它具有轻量级、快速迭代和低开销的特点，只需标准的 C++ 编译器即可构建。
GitHub - flujoo/gm：用于音乐创作的R语言包 (github.com)
这篇文章介绍了一个名为“gm”的R语言包，该包用于音乐创作。用户可以使用该包创建音乐，示例代码展示了如何创建一个包含特定音符和节拍的简单音乐片段。该包依赖于MuseScore，这是一个开源且免费的音乐符号软件。
Transformers.js：网页端最先进的机器学习库 (github.com)
Transformers.js 是一个功能强大且易于使用的库，可以直接在浏览器中运行最先进的机器学习模型，无需任何服务器。它支持多种任务，包括自然语言处理、计算机视觉和音频处理，并使用ONNX Runtime 在浏览器中运行模型。 用户可以轻松地将预训练的 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 模型转换为 ONNX，并在 Transformers.js 中使用。
GitHub上的Syncthing：开源持续文件同步工具 (github.com)
Syncthing 是一款开源的持续文件同步程序，可以在两台或多台计算机之间同步文件。其主要目标是确保数据安全，防止数据丢失和攻击，同时易于使用和自动化运行。Syncthing 适用于各种常见计算机，并提供多种GUI实现。
GitHub - bitwhip/bitwhip：Rust编写的CLI原生WebRTC代理 (github.com)
BitWHIP是一个用Rust编写的命令行WebRTC代理，可以实现低延迟桌面推流、播放WebRTC视频流等功能。它支持WHIP/WHEP协议，可以与OBS、FFmpeg、GStreamer等工具和库进行互操作。
轻量级 LDAP 实现：Lldap (github.com)
Lldap 是一款轻量级身份验证服务器，提供简化的 LDAP 接口，用于身份验证。它可以与 KeyCloak、Authelia、Nextcloud 等多种后端集成，并带有一个易于使用的 Web 前端，用于用户管理、信息编辑和密码重置。Lldap 主要面向使用 Nextcloud、Airsonic 等开源组件的自托管服务器，并支持 SQLite、MySQL/MariaDB 或 PostgreSQL 作为数据存储后端。
GitHub - clarkmcc/cel-rust: 用 Rust 编写的通用表达式语言解释器 (github.com)
本文介绍了一个名为“cel-rust”的GitHub项目，这是一个用Rust语言编写的通用表达式语言（CEL）解释器。CEL是一种非图灵完备的语言，其设计目标是简单、快速、安全和可移植。该项目提供了一个CEL解析器和解释器，可以用于评估CEL表达式。
Dravid：一款人工智能驱动的命令行编码框架 (github.com)
Dravid (DRD) 是一款基于人工智能的命令行编码框架，旨在简化和增强开发流程。它利用人工智能帮助开发者完成从项目设置到代码生成和文件管理的各种任务。Dravid 提供了高效的编码和项目管理功能、图像查询处理、强大的文件操作和元数据管理、与外部 API 的集成、内置开发服务器以及全面的错误处理和报告功能。
GitHub - DropbaseHQ/dropbase：使用 AI 加速 Web 应用开发 (github.com)
Dropbase是一个本地优先、自托管的开源平台，利用AI帮助开发者更快地构建和原型化Web应用程序。它提供了一个内置的Web框架和预构建的UI组件，开发者可以使用代码编写任何自定义业务逻辑，而无需处理前端库。Dropbase允许开发者通过AI生成、验证和编辑应用程序代码，使构建和定制应用程序变得容易。
GitHub - finos/perspective: 特别适合大型和/或流数据集的数据可视化和分析组件。 (github.com)
Perspective 是一款交互式分析和数据可视化组件，特别适用于大型和/或流数据集。它可以用于创建用户可配置的报告、仪表板、笔记本和应用程序，然后在浏览器中独立部署，或与 Python 和/或 Jupyterlab 协同部署。Perspective 具有用 C++ 编写的快速、内存高效的流查询引擎，为 WebAssembly 和 Python 编译，具有针对 Apache Arrow 的读/写/流式传输功能，以及基于 ExprTK 的高性能列式表达式语言。
Tau：开源分布式平台即服务 (PaaS) (github.com)
Tau 是一个开源的分布式平台即服务 (PaaS)，可以替代 Vercel、Netlify 和 Cloudflare 等平台。它提供了一个本地编码等于全球生产的环境，具有最小的配置要求、Git 原生集成、内容寻址存储和基于 WebAssembly 的计算能力。Tau 还支持通过其插件系统进行扩展，并提供用于本地开发和端到端测试的工具。
用几行Go代码编写容器 (github.com)
这篇技术文章介绍了如何使用少量的Go语言代码构建一个简单的容器，该项目曾在DockerCon 2017和O'Reilly Safari上展出。代码利用了Go语言的系统调用能力，实现了容器的核心功能，但也需要root权限才能运行。
GitHub - Wack0/maciNTosh：移植到 Power Macintosh 系统的 PowerPC Windows NT (github.com)
本文介绍了名为 maciNTosh 的开源项目，该项目将 PowerPC Windows NT 移植到 Power Macintosh 系统上。文章详细描述了该项目的硬件支持情况、安装步骤、软件兼容性、已知问题、双启动系统的配置方法以及如何构建 ARC 固件。
AWS Secrets Manager Agent (github.com)
AWS Secrets Manager Agent 是一款客户端 HTTP 服务，用于在 AWS Lambda、Amazon ECS、Amazon EKS 和 Amazon EC2 等环境中标准化从 Secrets Manager 使用密钥。它能够检索密钥并将其缓存在内存中，使应用程序可以直接从缓存中使用密钥，无需直接调用 Secrets Manager。该代理使用您在环境中提供的 AWS 凭证来调用 Secrets Manager，并提供针对服务器端请求伪造 (SSRF) 的保护，支持通过配置最大连接数、生存时间 (TTL)、本地主机 HTTP 端口和缓存大小等参数来自定义其行为。
Jurigged：Python 热重载工具 (github.com)
Jurigged 是一款 Python 热重载工具，它允许你在代码运行时对其进行更新。该工具使用简单，只需使用 jurigged 命令运行脚本即可。Jurigged 会监控代码文件的变化，并在你保存文件时将更新后的函数或方法热更新到正在运行的脚本中。Jurigged 还提供了一个名为 develoop 的终端界面，可以实现交互式开发环境，方便开发者实时调试代码。
mandala：一个简单优雅的 Python 实验跟踪框架 (github.com)
mandala是一个实验跟踪框架，它通过@op装饰器自动捕获Python函数调用的输入、输出和代码依赖，并通过ComputationFrame数据结构自动将代码执行组织成计算图。它可以自动复用过去的结果，避免重复计算，并支持版本控制和查询。与其他实验跟踪框架相比，mandala更细粒度地集成到Python代码执行中，并提供更强大的查询和操作功能。
使用llm.c在24小时内复现GPT-2 (1.6B) (github.com)
本文介绍了如何使用llm.c在单个8卡H100节点上，花费24小时，复现GPT-2 (1.6B)模型。文章详细介绍了训练过程、参数设置、内存优化技巧以及与PyTorch实现的性能比较。此外，还展示了模型在FineWeb-EDU验证集和HellaSwag评估集上的性能表现，并讨论了模型训练的稳定性问题以及未来的改进方向。
eCapture：无需CA证书即可捕获 SSL/TLS 明文 (github.com)
eCapture 是一款使用 eBPF 技术，无需 CA 证书即可捕获 SSL/TLS 明文的工具。它支持 Linux/Android x86_64 4.18 及以上、aarch64 5.5 及以上内核版本，但不支持 Windows 和 macOS 系统。eCapture 提供多种功能，包括捕获 OpenSSL、GnuTLS、NSPR、BoringSSL 和 GoTLS 等加密库的明文，以及对 Bash、MySQL 和 PostgreSQL 应用进行软件审计。
谷歌Play商店暂停Syncthing更新说明 (github.com)
由于谷歌Play商店拒绝授予Syncthing访问设备存储的权限，Syncthing Android 应用将暂停在该平台发布更新。开发者已多次与谷歌方面沟通，但未得到有效回应。建议用户转向F-Droid平台获取Syncthing更新。
Korvus: 将整个 RAG 流程整合到单个数据库查询中的搜索 SDK (github.com)
Korvus 是一款开源 RAG 搜索 SDK，基于 Postgres 构建，可将整个 RAG 流程整合到单个数据库查询中。它支持 Python、JavaScript、Rust 和 C 等多种编程语言，并提供嵌入生成、向量搜索、重新排序、文本生成等功能，所有操作都通过高效的 SQL 查询在 Postgres 数据库中执行，具有高性能、可定制化和易于扩展等优点。
微软放弃在 macOS 和 Linux 上发布 WebView2 (github.com)
这篇GitHub帖子讨论了开发者对 WebView2 支持 macOS 的强烈需求。开发者认为这将为跨平台 Electron 应用开发带来巨大改变。尽管微软最初计划优先支持 macOS，并在 2023 年 3 月表示 macOS 版本即将推出，但微软最终于 2024 年 7 月宣布放弃在 macOS 和 Linux 上公开发布 WebView2，理由是将资源集中在目前支持的平台上。
GitHub - tonio-m/python_neural_network：60行代码实现无依赖的“mnist” (github.com)
这是一个GitHub项目，名为“python_neural_network”，作者是tonio-m。该项目使用60行Python代码实现了一个用于识别手写数字的简单神经网络模型，并使用了MNIST数据集进行训练和测试。 该项目没有任何外部依赖，旨在为教育目的提供一个简洁易懂的神经网络实现示例。
VS Code无法启动 (github.com)
这篇文章是关于VS Code 1.91.0版本在MacOS Big Sur 11.7.10系统上无法启动的问题。用户报告称，更新到最新版本后，VS Code会在启动时崩溃，并抛出错误信息。经证实，该问题是由于新版本存在bug导致，可通过安装1.90版本并禁用自动更新解决。微软官方已在后续版本中修复了该问题。
CatLock：防止猫咪意外输入的键盘锁定工具 (github.com)
CatLock 是一款 Windows 平台的实用工具，旨在防止猫咪意外踩踏键盘输入。它可以通过热键（Ctrl + L）锁定键盘，并显示半透明覆盖层提示键盘已锁定。用户可以通过点击覆盖层解锁键盘，并通过系统托盘菜单调整透明度、启用/禁用锁定通知等设置。
Pyxel：Python复古游戏引擎 (github.com)
Pyxel是一款受复古游戏机启发而开发的Python游戏引擎。它提供简洁的API，支持16色调色板、256x256分辨率、图像库、tilemaps、声音通道和音乐等功能，便于开发者创作像素风格的游戏。Pyxel支持Windows、Mac、Linux和Web平台，并提供图像和声音编辑器、示例代码以及资源创建和应用分发的指南。
Co-dfns v5.7.0 版本发布 (github.com)
Co-dfns v5.7.0 版本主要提升了性能，包括使用图着色算法优化数组分配、初步实现死代码消除、常量提升、减少引用计数操作等，并减少了GPU调用。语言增强方面，改进了对⎕TS的支持。此外，修复了一些bug，例如绑定到⍺时的类型错误、外部I-beam引用重复声明等。