"星"推荐：Sleuth Kit 是一个开源取证工具包，用于分析微软和 UNIX 文件系统和磁盘。Sleuth Kit 使调查人员能够从事件响应期间获取的图像或实时系统中识别和恢复证据。Sleuth Kit 是开放源代码的，调查人员可以验证该工具的操作或根据特定需求对其进行定制。——出自《The Sleuth Kit® (TSK)》

"星"推荐：Apache Kafka 的用户界面是一个简单的工具，它能让你的数据流变得可观察，帮助你更快地发现和排除故障，并提供最佳性能。其轻量级仪表板可轻松跟踪 Kafka 集群的关键指标--代理、主题、分区、生产和消费。——出自《UI for Apache Kafka》

星推荐：Shairport Sync 是一个用于 Linux 和 FreeBSD 的 AirPlay 音频播放器。它可以播放从苹果设备和 AirPlay 来源的音频流，如 OwnTone（以前是 forked-daapd）。它可以通过 MQTT、一个类似 MPRIS 的接口和 D-Bus 与其他应用程序对接。—出自《Shairport Sync》

星推荐：QcoDeS 是一个基于 Python 的数据采集框架，由哥本哈根/代尔夫特/悉尼/微软量子计算联盟开发。其目标是为物理学实验提供一个通用的框架。—出自《QcoDeS》。

星推荐：Windows App SDK 提供一组统一的 API 和工具，可供从 Windows 11 到 Windows 10 版本 1809 上的任何桌面应用以一致的方式使用。当前版本包括 WinUI 3、Text rendering、Resource management、App lifecycle、Windowing Push Notifications 等特性。—出自《Windows App SDK》

星推荐：近年来，随着越来越多的项目采用微服务模式，异步方法开始作为一种新的标准通信方式而发展。Watermill 旨在成为 Go 的标准消息传递库，将所有这些复杂性隐藏在易于理解的 API 后面。它提供了你在构建基于事件或其他异步模式的应用程序时可能需要的一切。—出自《Watermill》

为您的服务台提供一个中央枢纽。一个强大而简便的系统，用于跟踪、优先处理和解决客户支持问题。——出自《Peppermint》

这是一款高性能 POSIX 文件系统，针对云原生环境特别优化设计，在 Apache 2.0 开源协议下发布。它可以简单方便地将海量云存储直接连接到大数据、机器学习、人工智能以及已经投入生产环境的各种应用平台，无需修改代码，就可以像使用本地存储一样高效地使用海量云存储。——出自《JuiceFS》

神经搜索是以深度神经网络为动力的信息检索。许多以神经搜索为动力的应用程序是没有搜索框的 。例如，根据一些节拍检索动画；根据一些笑话找到最适合的备忘录；用 iPhone 的 LiDAR 相机扫描一张桌子，在宜家找到类似的家具。神经搜索系统实现了传统搜索所不能实现的功能：多/跨模式的数据检索。——出自《Jina》

它包含了搜索任意大小的向量集合的算法，其中包括那些可能不适合 RAM 的向量。它还包含用于评估和参数调优的支持代码。它是用 C++ 编写的，带有完整的 Python 包装器(版本2和3)。一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。——出自《Faiss》

Octant 是一个供开发人员了解应用程序如何在 Kubernetes 集群上运行的工具。它的目标是成为开发人员工具箱的一部分，以获得洞察和处理 Kubernetes 中发现的复杂性。——出自《Octant》