github actions 、cloudflare worker 免费构建运行的虚拟机环境；google colab 免费gpu jupyter资源

相当于提供了你一台免费虚拟机，但是只提供特定规则使用；用好了可以解决很多自动化场景，也可以薅羊毛：

github actions：通过yml文件去操作运行

cloudflare worker：通过js文件去操作运行

google colab： 通过jupyter文件免费gpu资源去运行

GitHub Actions、Cloudflare Workers 和 Google Colab 比较

GitHub Actions

作用

• 自动化软件开发工作流程
• 持续集成和持续部署（CI/CD）
• 自动化测试和构建

  可以做什么

  • 自动运行测试套件
  • 构建和部署代码
  • 自动化代码审查过程
  • 发布软件包
  • 触发基于特定事件的自定义工作流程

    优势

    • 与 GitHub 仓库紧密集成
    • 支持多种编程语言和框架
    • 可以使用社区贡献的预定义动作
    • 提供免费额度，适合开源项目

      Cloudflare Workers

      作用

      • 在边缘网络上运行无服务器代码
      • 处理 HTTP 请求和响应
      • 构建轻量级的 API 和应用程序

        可以做什么

        • 创建 API 端点
        • 修改 HTTP 请求和响应
        • 实现 A/B 测试
        • 构建静态网站生成器
        • 创建自定义缓存逻辑

          优势

          • 全球分布的边缘计算网络，低延迟
          • 无需管理服务器
          • 支持多种编程语言（主要是 JavaScript）
          • 与 Cloudflare 的其他服务集成良好

            Google Colab

            作用

            • 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境
            • 用于数据分析、机器学习和科学计算

              可以做什么

              • 执行 Python 代码和数据分析
              • 训练和测试机器学习模型
              • 可视化数据
              • 协作编写和共享代码
              • 利用 GPU 和 TPU 进行加速计算

                优势

                • 免费提供计算资源，包括 GPU
                • 预装了许多常用的数据科学和机器学习库
                • 可以直接连接到 Google Drive
                • 支持协作和共享

                  主要区别

                  1. 用途

                     • GitHub Actions：主要用于自动化软件开发流程
                     • Cloudflare Workers：用于构建和部署边缘计算应用
                     • Google Colab：主要用于数据科学和机器学习任务

                     • 运行环境

                       • GitHub Actions：运行在 GitHub 的服务器上
                       • Cloudflare Workers：运行在 Cloudflare 的全球边缘网络上
                       • Google Colab：运行在 Google 的云服务器上

                       • 编程语言支持

                         • GitHub Actions：支持多种语言
                         • Cloudflare Workers：主要支持 JavaScript
                         • Google Colab：主要支持 Python

                         • 使用场景

                           • GitHub Actions：适合持续集成/持续部署场景
                           • Cloudflare Workers：适合需要低延迟的全球分布式应用
                           • Google Colab：适合需要大量计算资源的数据分析和机器学习任务

                  这些工具各有特色，可以根据具体的项目需求选择合适的工具。在某些情况下，它们甚至可以结合使用，以创建更强大的工作流程和应用程序。