## micasa:从终端进行家庭管理 micasa 是一款基于终端的用户界面,旨在帮助您跟踪家庭的*所有*信息——维护、项目、电器、供应商等等——全部存储在一个 SQLite 文件中。它是一个注重隐私的云端解决方案替代品,无需账户或订阅。 忘记堆积如山的收据吧!micasa 允许您安排维护(例如熔炉滤网更换),管理从开始到结束的项目,比较报价,跟踪电器保修,记录事件(例如泄漏),并存储重要文件。 使用 Go 安装很简单,并且适用于大多数操作系统的二进制文件都可用。该界面由键盘驱动,灵感来自 VisiData,提供高效的导航、编辑和数据过滤。 本质上,micasa 旨在用集中化、可访问且安全的家庭管理系统取代分散的笔记和被遗忘的信息,所有这些都在您的终端中。
## PlanetScale 的零停机数据库迁移方案
数据库迁移通常令人担忧,因为它可能导致停机、数据丢失和成本增加。PlanetScale 通过一种专为大规模(太字节到拍字节)迁移设计的流程来应对这些挑战,*无需*停机。
他们的方案包括对现有数据库进行一致快照,然后持续复制更改到新的 PlanetScale 数据库。一个“VDiff”流程会在将应用程序流量逐步转移到 PlanetScale 之前验证数据完整性,同时仍然将查询路由回原始数据库进行测试。这允许进行彻底的验证,并且至关重要的是,如果出现问题可以立即回滚到旧系统。
该流程利用 Vitess 的 VReplication 进行数据复制和更改复制。成功的关键是在最终切换期间缓冲查询(持续时间小于一秒),并保持反向复制以实现无缝回滚。PlanetScale 还建议在迁移期间对数据库进行分片,以提高可扩展性。
最终,PlanetScale 的方案优先考虑平滑、无风险的过渡,允许用户升级、分片或切换数据库系统,而不会中断服务。他们旨在分享这些实践,以使更广泛的数据库社区受益。
## 大型语言模型实用指南:摘要
《大型语言模型实用指南》是一本面向分析师和数据科学家,介绍如何使用Python将大型语言模型整合到工作流程中的实践教程。本书共354页,涵盖了来自主要供应商(OpenAI、Anthropic、Google和AWS Bedrock)的基础模型的实际应用,超越理论,专注于*如何*使用它们进行构建。
读者将学习API调用、结构化输出生成(使用JSON、XML和YAML),以及诸如检索增强生成(RAG)等技术,并结合各种向量数据库(OpenAI、AWS S3、Google BigQuery)。本书还探讨了工具调用、模型上下文协议(MCP)和构建智能体等高级概念。
本书的独特之处在于它涵盖了由大型语言模型驱动的编码工具,如GitHub Copilot、Claude Code和Google的Antigravity,并提供了实用的设置和使用示例。尽管承认大型语言模型领域的快速发展,本书仍能为理解核心原理和构建实际应用提供坚实的基础,即使示例侧重于犯罪学,但可应用于各个领域。
本书有平装本(59.99美元)和epub版本(49.99美元),包含超过250个代码片段和80张截图,前60页提供免费PDF预览。