适用于 Apache Kafka 的用户界面 | 用于管理 Apache Kafka® 集群的多功能、快速和轻量级 Web UI

适用于 Apache Kafka 的用户界面 | 用于管理 Apache Kafka® 集群的多功能、快速和轻量级 Web UI。由开发人员构建，为开发人员服务。 适用于 Apache Kafka 的 UI 是一个简单的工具，可让你的数据流可观察，帮助更快地查找和解决问题，并提供最佳性能。其轻量级仪表板可以轻松跟踪 Kafka 集群的关键指标 - 代理、主题、分区、生产和消费。 只需几个简单的命令即可为 Apache Kafka 设置 UI，以易于理解的方式可视化你的 Kafka 数据。可以在本地或云 特征 1.多集群管理 在一个位置监控和管理所有集群 2.使用指标仪表板进行性能监控 使用轻量级仪表板跟踪关键 Kafka 指标 3.查看 Kafka 代理 查看主题和分区分配、控制器状态 4.查看 Kafka 主题 查看分区计数、复制状态和自定义配置 5.查看使用者组 查看每个分区的停放偏移、组合和每个分区的滞后 6.浏览消息 使用 JSON、纯文本和 Avro 编码浏览消息 7.动态主题配置 使用动态配置创建和配置新主题 8.可配置的身份验证 使用可选的 Github/Gitlab/Google OAuth 2.0 保护您的安装 9.自定义序列化/反序列化插件 - 对您的数据使用现成的 serde，如 AWS Glue 或 Smile，或编写你自己的代码！ 10.基于角色的访问控制 - 以精细的精度管理访问 UI 的权限 11.数据屏蔽 - 对主题消息中的敏感数据进行模糊处理

SlickGPT 是一个轻量级的“使用你自己的 API 密钥”的 Web 客户端，适用于用 Svelte 编写的 OpenAI

SlickGPT 是一个轻量级的“使用你自己的 API 密钥”的 Web 客户端，适用于用 Svelte 编写的 OpenAI API。用户自带 OpenAI API 密钥。 SlickGPT提供了一个非常漂亮的用户界面，具有丰富的功能集，例如管理本地聊天历史记录（在 localStorage 中）、无用户登录的聊天“共享”功能、突出的上下文编辑器以及代币成本计算和分配。你可以在本地运行客户端、自己托管或使用我们的公共实例。 |

《》 Kafka：权威指南第二版：大规模实时数据和流处理

《》 Kafka：权威指南第二版：大规模实时数据和流处理 随便填下信息即可下载pdf版。内容主要是： 了解Apache Kafka与其他发布/订阅消息队列的比较 Kafka 如何融入大数据生态系统 深入了解内部架构和设计（Kafka 生产者、消费者、主题、代理、日志等） 学习开发使用 Kafka 的应用程序的最佳实践 了解在生产监控、调优和维护任务中部署 Kafka 的最佳方式 了解如何保护 Kafka 集群 了解最关键的指标 为什么选择Kafka？获取详细的好处和流处理用例 构建实时数据管道：注意事项和使用 Kafka Connect 带有示例和用例的Kafka Streams指南 #电子书 #指南

一个 CLI 工具，可使用Rancher的轻量级 Kubernetes 发行版k3s在Hetzner Cloud中快速创建和管理

一个 CLI 工具，可使用Rancher的轻量级 Kubernetes 发行版k3s在Hetzner Cloud中快速创建和管理 Kubernetes 集群。 使用此工具，只需几分钟即可创建一个具有 3 个控制平面主节点和 3 个工作节点的高可用性 k3s 集群。这包括 创建基础设施资源（服务器、专用网络、防火墙、用于 HA 集群的 API 服务器的负载平衡器） 将 k3s 部署到节点 安装以立即配置负载均衡器 安装 驱动程序以使用 Hetzner 的块存储配置持久卷 安装以轻松快速地升级到更新版本的 k3s 安装以允许自动缩放节点池 | | #工具

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【JetBrains 发布轻量级编辑器 Fleet】Fleet 适用于多开发语言，具有智能补全、重构、导航、调试以及 IDE 中一直存在的所有功能。目前可以申请加入 Fleet 早期预览计划，以后应该是付费产品。 #抽屉IT

苹果发布了专门用于理解应用 UI 界面的 MLLLM Ferret-UI 。

苹果发布了专门用于理解应用 UI 界面的 MLLLM Ferret-UI 。 专门针对移动UI屏幕进行了优化，具备了指向、定位和推理等多种能力。 看来 iOS 18 有可能会有类似通过Siri自动操作应用界面的能力？ -详细介绍- Ferret-UI模型的介绍与特点： Ferret-UI是一个新的MLLM，专门为提高对移动UI屏幕的理解而设计。它具备引用、定位和推理能力， 能够处理UI屏幕上的各种任务。Ferret-UI的一个关键特点是其“任何分辨率”（any resolution）技术，该技术通过放大细节来解决UI屏幕中小型对象的识别问题，从而提高模型对UI元素的理解精度。 移动用户界面（UI）屏幕的理解： UI屏幕的理解是一个复杂的问题，因为它不仅要求模型能够理解屏幕上的内容，还要能够识别和操作具体的UI元素。 与传统的自然图像相比，UI屏幕通常具有更多的长宽比和更小的元素，这些元素对于模型来说是一个挑战。此外，UI屏幕的理解还涉及到对屏幕元素间关系的识别，以及对用户可能采取的行动的预测。 “任何分辨率”（any resolution）技术的应用： 为了克服UI屏幕中的小对象识别问题，Ferret-UI采用了“任何分辨率”技术。该技术通过将屏幕分割成基于原始宽高比的子图像，并对每个子图像进行单独编码，从而在不丢失重要视觉信号的情况下放大细节。 这种方法使得模型能够更准确地识别和理解UI屏幕上的小型对象。 训练样本的收集与任务制定： Ferret-UI的训练涉及从基础UI任务到高级任务的广泛数据样本收集。这些样本被格式化为带有区域注释的指令遵循格式，以便于模型进行精确的引用和定位。 此外，为了提高模型的推理能力，还特别编制了一个包含详细描述、感知/交互对话和功能推断等高级任务的数据集。 模型架构与数据集的建立： Ferret-UI的架构基于Ferret模型，后者在自然图像的引用和定位任务中表现出色。为了适应UI屏幕的特点，Ferret-UI进行了架构调整，包括集成“任何分辨率”技术和使用预定义的网格配置来划分全图图像。 此外，为了全面评估模型的能力，还建立了一个包含所有研究任务的综合测试基准。 高级任务中的对话能力： Ferret-UI在高级任务中的对话能力表现突出，尤其是在详细描述和交互对话任务中。