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黑洞资源笔记

  1. JSON Hero 通过给你提供包含额外功能的干净美观的 UI,使阅读和理解 JSON 文件变得容易。

    以你喜欢的任何方式查看 JSON:列视图、树视图、编辑器视图等。
    自动推断字符串的内容并提供有用的预览
    创建可用于验证 JSON 的推断 JSON 模式
    快速扫描相关值以检查边缘情况
    搜索你的 JSON 文件(键和值)
    可使用键盘
    具有路径支持的可轻松共享的 URL
  2. (传送门)一个可以边练打字边记单词的网站,打字的同时,网站会告诉你对应单词的正确读音和打字的速度,练习肌肉记忆的同时还可以学习

    这个网站内置了四六级、专四专八、考研、GRE等英语词库,还包括了代码练习库以及日语词库,甚至还包括人教版三年级到高中的英语词库和外研版、新概念、北师大的高中英语词库
  3. audiobookshelf:自托管听书和播客管理平台及应用

    特征
    完全开源,包括android 和 iOS 应用程序 (测试版)
    即时流式传输所有音频格式
    搜索并添加播客以下载带有自动下载的剧集
    具有自定义权限的多用户支持
    保持每个用户的进度并跨设备同步
    自动检测库更新,无需重新扫描
    使用批量上传拖放文件夹上传书籍和播客
    备份您的元数据 + 自动每日备份
    渐进式 Web 应用程序 (PWA)
    Web 应用和 Android 应用上的 Chromecast 支持
    从多个来源获取元数据和封面艺术
    基本电子书支持和电子阅读器(实验性)
    将音频文件合并到一个带有元数据和嵌入式封面的 m4b 中(实验性)
  4. Twitter工作原理

    1️⃣一条推文是通过Write API进入。
    2️⃣Write API将请求路由到Fanout服务。
    3️⃣ Fanout服务做了大量的处理,并将它们存储在Redis缓存中。
    4️⃣ 时间线服务用来寻找有主页时间线的Redis服务器。
    5️⃣ 用户通过时间线服务拉取他们主页的时间线。

    搜索 & 发现
    🔹 Ingester:对推文进行注释和标记,以便对数据进行索引。
    🔹 Earlybird:存储搜索索引。
    🔹 Blender:创建搜索和发现时间线。

    推送计算
    🔹HTTP推送
    🔹移动设备推送
  5. Twitter上有人分享的跟编译相关的文章。了解编译器对增长你的工程知识很有帮助。


    1. 通过在25行的JavaScript上建立一个编译器和解释器来学习最基本的知识

    2. rspivak写的”让我们建立一个简单的解释器 "博客系列

    3. 解析方式

    4. 通过建立一个简单的类型化的lambda微积分来介绍类型系统

    5. 编译器开发的经典之作,也是我读过的关于编程语言的最佳书籍之一
    Compilers: Principles, Techniques, and Tools 2nd Edition

    6. 《Types and Programming Languages》 --从更多的数学角度看类型理论,是一本更密集的书。很多令人兴奋的话题,如lambda计算和程序的完整性
  6. #电子书函数式编程指北

    这本书的主题是函数范式(functional paradigm),我们将使用 JavaScript 这门世界上最流行的函数式编程语言来讲述这一主题。

    第 1 部分是基础知识。

    第 2 部分讲述类型类(type class),比如 functor 和 monad,最后会讲到到 traversable。希望能塞进来一些 monad transformer 相关的知识,再写一个纯函数的应用。

    第 3 部分将开始游走于编程实践与学院学究之间。将学习 comonad、f-algebra、free monad、yoneda 以及其他一些范畴学概念。(但这部分还没写)
  7. 《逻辑学简短入门》牛津通识读本的重译版

    Graham Priest 的 Logic: A Very Short Introduction 是牛津通识系列中的一本。该书在众多逻辑学入门书中独树一帜,并不试图完整介绍逻辑学的理论,而是通过一些哲学难题或逻辑谜题引入解决这些问题的逻辑理论和方法,在介绍逻辑知识的同时展示逻辑可以如何来用。 #电子书
    译者wxflogic发现之前的翻译有些术语不太准确,所以重新翻译了一下
  8. #电子书 《利用Python进行数据分析》第二版

    本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”,重点却是Python编程、库,以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程