"星"推荐：我找不到一个符合我所有需求的笔记应用：笔记使用 GitHub 风格的 Markdown 编写和渲染，没有所见即所得，没有专有格式，我可以在所有笔记中进行搜索和替换，笔记支持附件，应用不臃肿，界面漂亮，标签可以无限嵌套，并且可以导入 Evernote 笔记（因为我之前就是用它的）。所以我自己开发了一个。——出自《Notable》

"星"推荐：这是一个关于神经网络和相关算法的简单 PyTorch 实现的集合。这些实现都有文档和注释。网站将这些渲染成并排的格式说明。相信这些会帮助你更好地理解这些算法。——出自《labml.ai 深度学习论文实施》

"星"推荐：txiki.js 是一款小巧而强大的 JavaScript 运行时。它建立在巨人的肩膀上：使用 QuickJS 作为 JavaScript 引擎，libuv 作为平台层，wasm3 作为 WebAssembly 引擎，curl 作为 HTTP/WebSocket 客户端。它以 ECMAScript 2020 为目标，实现了许多web平台功能。——出自《txiki.js》

作为服务网格管理平面，Meshery 支持采用、操作和管理任何服务网格及其工作负载。Meshery与开放应用模型(OAM)集成，使用户能够部署服务网格模式。Meshery 使操作人员能够将 WebAssembly 过滤器部署到基于 Envoy 的数据平面上。Meshery 有助于了解服务网格的功能和性能，并合并了运行在服务网格上或跨服务网格的应用程序的指标的收集和显示。——出自《Meshery》