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搜索[工具库]，共10000篇文章

ClickHouse 可视化工具 CH Visualize Release 1.13.0

发布时间:2022-03-29 功能 (增强)¶ 元数据管理删除数据库支持快速输入数据库名称添加EXPLAIN AST,EXPLAIN SYNTAX,EXPLAIN PLAN,EXPLAIN PIPELINE

2022-03-29

MooInfo 1.1.2 发布，系统和硬件信息查看工具

MooInfo是OSHI 的一种可视化实现，用于查看有关系统和硬件的信息。如操作系统，进程，内存，CPU，磁盘，设备，传感器等。 1.1.2 更新内容：将 oshi-core 更新到 6.1.5 将 flatlaf 更新到 2.1 优化部分处理器指标的准确性更新依赖

2022-03-25

Logstash 8.1.1 发布，日志管理与统计工具

8.1.1 版本，带来如下变更：修复 bin/logstash-plugin uninstall <plugin> 命令按预期运行，可成功卸载指定插件 #13823 Logstash CLI 工具现在可以在

2022-03-23

ClickHouse 可视化工具 CH Visualize Release 1.12.0

DBM1.12.0版本发布! 发布时间:2022-03-18 功能 (增强)¶ 支持数据表的可视化构造和可选参数的配置添加数据源列表，显示服务版本信息添加编辑器执行状态反馈增加执行结果、时间等辅助信息 SQL快捷键可以通过Ctrl+Enter执行#102 支持数据源maxTotal配置（实验性）#102 添加SHOW PARTITIONS快速查询支持EXPLAIN命令元数据管理删除数据表支持快速输入表名文档¶ 添加软件文档贡献指南优化¶ 优化了元数据管理磁盘使用情况的显示合并选择查询和查询功能 Bug¶ 修复了快速查询中数据源不分页的问题修复了由于多次选择而无法区分元数据信息的问题修复顶部菜单样式异常修复元数据操作节点未刷新的问题#101 UI¶ 数据源窗口布局添加九个编辑器主题执行按钮添加快捷键提示下载地址: https://github.com/EdurtIO/dbm/releases/tag/1.12.0 如果您使用的是v1.11.0,会收到更新提醒

2022-03-18

CCleaner v5.91.9537 发布，系统清理工具

CCleaner 是一款系统优化和隐私保护工具，主要用来清除 Windows 系统的垃圾文件与使用者的上网记录。

2022-03-17

MKVToolNix v66.0 发布，MKV 视频编辑工具

MKVToolNix 是一套功能强大的 mkv(Matroska)格式制作和处理的工具，支持将多种视频、音频、字幕等格式封装成 mkv 格式。

2022-03-14

ControlFlag —— 基于机器学习的代码检测工具

ControlFlag 是一个自监督的特殊模式检测系统，它通过从开源存储库（在 GitHub 和其他版本控制系统上）挖掘这些模式来学习高级编程语言（如 C/C++）控制结构中出现的典型模式。

2022-03-09

Steam++ 2.6.9 已经发布，Steam 工具箱

Steam++ 2.6.9 已经发布，Steam 工具箱此版本更新内容包括：版本亮点 ASF 升级至 V5.2.3.5 ASF 配置中新增设置自定义密钥(ASF_CRYPTKEY) 与导入 Bot

2022-03-03

iOS自动化测试驱动工具探索

这就需要一款工具来驱动 iOS 设备完成以上操作。这篇文章主要介绍字节 iOS 自动化测试驱动工具 bdc 的探索过程及实现原理。

2022-03-01

Go Getopt —— Go 解析命令行参数工具

wrong argument '$1'" exit 1 ;; esac done echo "Remains: $@" Go GetOpt 适合哪些人用如果你符合以下的一条或多条，可能这个库会适合你

2022-02-28

Ionic 6.0.9 发布，跨平台 UI 工具包

Ionic 是一个强大的跨平台 UI 工具包，通过使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建原生质量的 iOS、Android 和渐进式 Web 应用程序。

2022-02-27

Redis 桌面管理工具 RedisDesktopManager 2022.2 发布

RedisDesktopManager 是一个快速、简单、支持跨平台的 Redis 桌面管理工具，基于 Qt 5 开发，支持通过 SSH Tunnel 连接。

2022-02-24

Adlik —— 加速深度学习推理的工具包

Adlik是深度学习模型的端到端优化框架。Adlik 的目标是在云和嵌入式环境中加速深度学习推理过程。使用 Adlik 框架，不同的深度学习模型可以以非常灵活和简单的方式以高性能部署到不同的平台。在云环境中，编译后的模型和 Adlik 推理引擎应构建为 docker 镜像，并部署为容器。在边缘环境中，应将 Adlik 推理引擎部署为容器。编译后的模型应该转移到边缘环境，Adlik 推理引擎应该自动更新和加载模型。在设备环境中，Adlik Inference Engine 和编译后的模型应编译为二进制文件。想要在设备上运行模型推理的用户应该将用户定义的 AI 函数和 Adlik 二进制文件链接到执行文件，并直接运行。构建本指南用于在Ubuntu系统上构建 Adlik。首先，安装Git和Bazel。然后，克隆 Adlik 并将工作目录更改为源目录： git clone https://github.com/ZTE/Adlik.git cd Adlik 构建客户端安装以下软件包： python3-setuptools python3-wheel 构建客户端： bazel build //adlik_serving/clients/python:build_pip_package -c opt 构建 pip 包： mkdir /tmp/pip-packages && bazel-bin/adlik_serving/clients/python/build_pip_package /tmp/pip-packages 构建服务首先，安装以下软件包： automake libtbb2 libtool make python3-six 使用 OpenVINO 运行时构建服务从OpenVINO安装intel-openvino-runtime-ubuntu<OS_VERSION>-<VERSION>包。假设 OpenVINO 的安装路径为/opt/intel/openvino_VERSION，运行如下命令： export INTEL_CVSDK_DIR=/opt/intel/openvino_VERSION export InferenceEngine_DIR=$INTEL_CVSDK_DIR/deployment_tools/inference_engine/share bazel build //adlik_serving \ --config=openvino \ -c opt 使用 TensorFlow CPU 运行时构建服务运行以下命令： bazel build //adlik_serving \ --config=tensorflow-cpu \ -c opt 使用 TensorFlow GPU 运行时构建服务假设使用 CUDA 版本 11.0 构建。从这里和这里安装以下软件包： cuda-cupti-dev-11-0 libcublas-dev-11-0 libcudnn8=*+cuda11.0 libcudnn8-dev=*+cuda11.0 libcufft-dev-11-0 libcurand-dev-11-0 libcusolver-dev-11-0 libcusparse-dev-11-0 libnvinfer7=7.2.*+cuda11.0 libnvinfer-dev=7.2.*+cuda11.0 libnvinfer-plugin7=7.2.*+cuda11.0 libnvinfer-plugin-dev=7.2.*+cuda11.0 运行以下命令： env TF_CUDA_VERSION=11.0 TF_NEED_TENSORRT=1 \ bazel build //adlik_serving \ --config=tensorflow-gpu \ -c opt \ --incompatible_use_specific_tool_files=false 使用 TensorFlow Lite CPU 运行时构建服务运行以下命令： bazel build //adlik_serving \ --config=tensorflow-lite-cpu \ -c opt 使用 TensorRT 运行时构建服务假设使用 CUDA 版本 11.0 构建。从这里和这里安装以下软件包： cuda-cupti-dev-11-0 cuda-nvml-dev-11-0 cuda-nvrtc-11-0 libcublas-dev-11-0 libcudnn8=*+cuda11.0 libcudnn8-dev=*+cuda11.0 libcufft-dev-11-0 libcurand-dev-11-0 libcusolver-dev-11-0 libcusparse-dev-11-0 libnvinfer7=7.2.*+cuda11.0 libnvinfer-dev=7.2.*+cuda11.0 libnvonnxparsers7=7.2.*+cuda11.0 libnvonnxparsers-dev=7.2.*+cuda11.0 运行以下命令： env TF_CUDA_VERSION=11.0 \ bazel build //adlik_serving \ --config=TensorRT \ -c opt \ --action_env=LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64/stubs \ --incompatible_use_specific_tool_files=false 使用 TF-TRT 运行时构建服务假设使用 CUDA 版本 11.0 构建。从这里和这里安装以下软件包： cuda-cupti-dev-11-0 libcublas-dev-11-0 libcudnn8=*+cuda11.0 libcudnn8-dev=*+cuda11.0 libcufft-dev-11-0 libcurand-dev-11-0 libcusolver-dev-11-0 libcusparse-dev-11-0 libnvinfer7=7.2.*+cuda11.0 libnvinfer-dev=7.2.*+cuda11.0 libnvinfer-plugin7=7.2.*+cuda11.0 libnvinfer-plugin-dev=7.2.*+cuda11.0 运行以下命令： env TF_CUDA_VERSION=11.0 TF_NEED_TENSORRT=1 \ bazel build //adlik_serving \ --config=tensorflow-tensorrt \ -c opt \ --incompatible_use_specific_tool_files=false 使用 Tvm 运行时构建服务安装以下软件包： build-essential cmake tvm 运行以下命令： bazel build //adlik_serving \ --config=tvm \ -c opt

2022-02-22

ClickHouse 可视化工具 CH Visualize Release 1.11.0

发布时间:2022-02-22 功能 (增强) 支持Nullable修改列类型构建数据表支持可选参数支持版本更新检查支持通过过滤条件清除分区数据支持数据迁移文档中文文档支持优化优化数据库删除

2022-02-21

Redis 桌面管理工具 RedisDesktopManager 2022.1.1 发布

RedisDesktopManager 是一个快速、简单、支持跨平台的 Redis 桌面管理工具，基于 Qt 5 开发，支持通过 SSH Tunnel 连接。

2022-02-19

Sentry 22.2.0 发布，跨平台实时应用监控工具

Sentry 从根本上是一项服务，可跨平台实时监控和修复应用程序崩溃，它重点关注于错误报告。Sentry 服务器使用 Python，但它包含一个完整的 API，用于在任何应用程序中从任何语言发送事件。 Sentry 可以帮助你将 Python 程序的所有 exception 自动记录下来，然后在一个好用的 UI 上呈现和搜索，处理 exception 是每个程序的必要部分，所以 Sentry 也几乎可以说是所有项目的必备组件。目前， Sentry 发布了 22.2.0 版本，此版本带来以下内容： ref(ui)将表单移出视图/设置/组(#31785) feat(perf):当一些重要的网络数据丢失时，显示到文档的链接(#31764) feat(dashboard):在仪表盘编辑模式中添加重复的小部件按钮(#31776) feat(metrics):添加串联变压器指标(#31783) ref(new-widget-builder-experience):添加可视化和查询字段(#31786) feat(profiling): 添加 flamegraph 提示框 (#31663) ref(endpoints): 添加SentryApp 端点模块(#31749) feat(ui): 为审查选项卡添加空白状态 (#31782) ref(models):将更多模块移动到子模块(#31583) feat(workflow):添加警报规则状态页面（alert-rule-status-page）标志(#31796) fix(perf): 处理perfForSentry 中的事务丢失(#31801) feat(codeowners):将 api 所有者组添加到CODEOWNERS(#31739) meta(gha):部署工作流 issue-routing-helper.yml(#31798) chore(auth):为所有用户启用自动 IdP 迁移(#31774) feat(ratelimits): 开启速率限制执行功能(#31789) ref(perf):切换 VC 组件以使用 perf.now(#31795) ref(api): 重构 organization_member_team_details (#31751) fix(pagerduty): 修复日志参数问题 (#31794) ... 更新公告：https://github.com/getsentry/sentry/releases/tag/22.2.0

2022-02-17

Redis 桌面管理工具 RedisDesktopManager 2022.1 发布

RedisDesktopManager 是一个快速、简单、支持跨平台的 Redis 桌面管理工具，基于 Qt 5 开发，支持通过 SSH Tunnel 连接。

2022-02-15

Vite 2.8 发布，全新的前端构建工具

Vite（法语意思是 “快”，发音为 /vit/，类似 veet）是一种全新的前端构建工具。你可以把它理解为一个开箱即用的开发服务器 + 打包工具的组合，但是更轻更快。

2022-02-13

Steam++ 2.6.5 已经发布，Steam 工具箱

Steam++ 2.6.5 已经发布，Steam 工具箱此版本更新内容包括：版本亮点 ASF 升级至 V5.2.2.4 Android 12 适配 Android 上的 ASP.NET Core 升级至

2022-02-07

Hadoop 管理工具 Apache Ambari 正式退休

Apache Ambari 是一款用于配置、管理和监控 Apache Adoop 集群的工具。

2022-02-07

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

精选列表

ClickHouse 可视化工具 CH Visualize Release 1.13.0

MooInfo 1.1.2 发布，系统和硬件信息查看工具

Logstash 8.1.1 发布，日志管理与统计工具

ClickHouse 可视化工具 CH Visualize Release 1.12.0

CCleaner v5.91.9537 发布，系统清理工具

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Redis 桌面管理工具 RedisDesktopManager 2022.2 发布

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