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《HelloGitHub》第 54 期

兴趣是最好的老师,HelloGitHub 就是帮你找到兴趣!

简介

分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。

这是一个面向编程新手热爱编程对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编程语言的项目让生活变得更美好的工具书籍、学习笔记、教程等,这些开源项目大多都是非常容易上手,而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来,加入到开源社区中。

  • 会编程的可以贡献代码
  • 不会编程的可以反馈使用这些工具中的 Bug
  • 帮着宣传你觉得优秀的项目
  • Star 项目⭐️

在浏览、参与这些项目的过程中,你将学习到更多编程知识提高编程技巧找到编程的乐趣

🎉 最后 HelloGitHub 这个项目就诞生了 🎉

目录

Tips:如果文中的图刷不出来,可以向我们反馈。也可以访问 官网 获取更好的阅读体验。


欢迎关注 HelloGitHub 公众号

内容

以下为本期内容|每个月 28 号发布最新一期

C 项目

1、libevent:C 语言实现的轻量级、高性能事件通知库。基于事件驱动,支持多种 I/O 多路复用技术:epoll、poll、select、kqueue 等。libevent 就是这些系统基础库的统一封装,提供更高级的 API 并解决跨平台的问题

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C# 项目

2、dotnet-docker:.NET Core 和 Tools 的 Docker 镜像

3、machinelearning:微软开源的 C# 机器学习框架。支持的机器学习类任务:分类、回归、聚类等,教程和视频。示例代码:

var dataPath = "sentiment.csv";
var mlContext = new MLContext();
var loader = mlContext.Data.CreateTextLoader(new[]
    {
        new TextLoader.Column("SentimentText", DataKind.String, 1),
        new TextLoader.Column("Label", DataKind.Boolean, 0),
    },
    hasHeader: true,
    separatorChar: ',');
var data = loader.Load(dataPath);
var learningPipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", "SentimentText")
        .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastTree());
var model = learningPipeline.Fit(data);

var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<SentimentData, SentimentPrediction>(model);
var prediction = predictionEngine.Predict(new SentimentData
{
    SentimentText = "Today is a great day!"
});
Console.WriteLine("prediction: " + prediction.Prediction);

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C++ 项目

4、drogon:一款 C++ 的异步非阻塞高性能 Web 框架。功能强大、上手容易,使得用 C++ 语言构建各种类型的高性能 Web 应用,变得更加方便。示例代码:

#include <drogon/drogon.h>
using namespace drogon;
int main()
{
    app().setLogPath("./")
         .setLogLevel(trantor::Logger::kWarn)
         .addListener("0.0.0.0", 80)
         .setThreadNum(16)
         .enableRunAsDaemon()
         .run();
}

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CSS 项目

5、css-diner:通过游戏方式在线学习 CSS 选择器知识。初学者可以通过简单的动画界面,学习 CSS 多种选择器语法是如何筛选出页面的元素,虽然是英文网站但还算通俗易懂。在线尝试

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Go 项目

6、go-micro:一款 Go 插件化的基础框架。我只知道它是个 Go 微服务框架,基于它可以快速构建微服务。示例代码如图所示:

7、pgweb:基于 Go 实现的跨平台 PostgreSQL 数据库管理工具。通过本地起服务+浏览器的方式解决了跨平台的问题,启动命令:

三种方式:

参数:pgweb --host localhost --user myuser --db mydb
URL:pgweb --url postgres://user:password@host:port/database?sslmode=[mode]
Socket:pgweb --url "postgres:///database?host=/absolute/path/to/unix/socket/dir"

8、go-admin:基于 Gin+Vue+Element UI 的前后端分离权限管理系统。文档齐全、还有视频教程适合新手学习,特点:

  • 遵循 RESTful API 设计规范
  • 基于 Gin Web API 框架,提供了丰富的中间件支持(用户认证、跨域、访问日志、追踪 ID 等)
  • 支持 Swagger 文档
  • 等等

9、now:Go 语言的时间工具库。项目简单、代码易懂,示例代码丰富:

import "github.com/jinzhu/now"

time.Now() // 2013-11-18 17:51:49.123456789 Mon

now.BeginningOfMinute()        // 2013-11-18 17:51:00 Mon
now.BeginningOfHour()          // 2013-11-18 17:00:00 Mon
now.BeginningOfDay()           // 2013-11-18 00:00:00 Mon
now.BeginningOfWeek()          // 2013-11-17 00:00:00 Sun
now.BeginningOfMonth()         // 2013-11-01 00:00:00 Fri
now.BeginningOfQuarter()       // 2013-10-01 00:00:00 Tue
now.BeginningOfYear()          // 2013-01-01 00:00:00 Tue

now.WeekStartDay = time.Monday // Set Monday as first day, default is Sunday
now.BeginningOfWeek()          // 2013-11-18 00:00:00 Mon

now.EndOfMinute()              // 2013-11-18 17:51:59.999999999 Mon
now.EndOfHour()                // 2013-11-18 17:59:59.999999999 Mon
now.EndOfDay()                 // 2013-11-18 23:59:59.999999999 Mon
now.EndOfWeek()                // 2013-11-23 23:59:59.999999999 Sat
now.EndOfMonth()               // 2013-11-30 23:59:59.999999999 Sat
now.EndOfQuarter()             // 2013-12-31 23:59:59.999999999 Tue
now.EndOfYear()                // 2013-12-31 23:59:59.999999999 Tue

now.WeekStartDay = time.Monday // Set Monday as first day, default is Sunday
now.EndOfWeek()                // 2013-11-24 23:59:59.999999999 Sun

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Java 项目

10、roncoo-pay:开源的 Java 互联网业务支付系统。拥有独立的账户体系、用户体系、支付接入体系、支付交易体系、对账清结算体系等,想学习支付相关技术的同学可以看看这个项目。项目结构如下:

roncoo-pay
|
├── roncoo-pay-app-notify //商户通知模块
|
├── roncoo-pay-app-order-polling //订单轮询模块
|
├── roncoo-pay-app-reconciliation //交易对账模块
|
├── roncoo-pay-app-settlement //交易结算模块
|
├── roncoo-pay-common-core //公共基础模块,不需要单独部署
|
├── roncoo-pay-service //核心业务模块,不需要单独部署
|
├── roncoo-pay-web-boss //运营后台模块
|
├── roncoo-pay-web-gateway //支付网关模块
|
├── roncoo-pay-web-merchant //商户后台模块
|
├── roncoo-pay-web-sample-shop //模拟商城模块

11、screw:简单好用的数据库表结构文档生成工具

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JavaScript 项目

12、tesseract.js:支持多种语言的文字识别的 JS 库,能够方便、准确的把图片中的文字解析提取出来(就能复制了)。基于 Tesseract OCR 引擎实现的 JS 版本,方便前端实现文字识别功能和在浏览器中直接使用。在线尝试

13、mind-elixir-core:一款免费开源的思维导图 JS 库。在线尝试

14、IconPark:该开源库提供了 1200+ 高质量图标,还有一个界面便于定制图标。强大之处是可以通过改变一个 SVG 文件的属性来变换出多种主题,支持导出 SVG、PNG、Vue 和 React 图标组件等。极大的方便了设计师和开发者,让他们有更多时间逛 HG 了

15、next:一套企业级中后台 UI 解决方案,致力于解决设计师与前端在工作协同、产品体验一致性、开发效率方面的问题。就是设计师修改颜色之类的,可以生成一个 NPM 主题包,前端拿到这个包就可以直接还原设计师的设计

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Kotlin 项目

16、DateTimePicker:一个简约、漂亮的日期时间选择器。支持 100% 自定义 UI,内置日期时间选择弹窗基于 Google BottomSheetDialog

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Python 项目

17、real-live:一个网络直播聚合平台,能够观看视频直播、高清电视和收听广播电台等。目前支持 30+ 个视频直播、50+ 个高清电视频道和 70+ 个广播电台,比较全面的 Web 项目,用到的技术栈:

  • 前端/客户端:Qt、Vue、Flutter 等
  • 后端:MySQL、Redis、Kafka/RabbitMQ、Elasticsearch 等

18、taichi:一个高性能图形学编程框架。它可以将你编写的 Python 代码转换成高效的汇编代码,在多 CPU 和 GPU 上运行,相当于是在用 Python 的语法写着色器。Taichi 解决了图形学配环境难,代码移植性差等问题,只需 pip install taichi 即可安装,编写的程序在 Windows、Linux、OSX 上均可运行,降低了新手学习图形学的门槛。示例代码:

import taichi as ti

ti.init(arch=ti.gpu)  # 指定编译后的函数在 GPU 上执行

n = 320
pixels = ti.field(dtype=float, shape=(n * 2, n))  # 提前声明数组存储类型,大小


@ti.func  # 该函数将是被调用的过程函数
def complex_sqr(z):
    return ti.Vector([z[0]**2 - z[1]**2, z[1] * z[0] * 2])


@ti.kernel  # 该函数将被 Taichi 编译
def paint(t: float):
    for i, j in pixels:  # 最外层循环会自动并行化
        c = ti.Vector([-0.8, ti.cos(t) * 0.2])
        z = ti.Vector([i / n - 1, j / n - 0.5]) * 2
        iterations = 0
        while z.norm() < 20 and iterations < 50:  # 其他语法和原生 Python 基本一致
            z = complex_sqr(z) + c
            iterations += 1
        pixels[i, j] = 1 - iterations * 0.02


gui = ti.GUI("Julia Set", res=(n * 2, n))

for i in range(1000000):
    paint(i * 0.03)
    gui.set_image(pixels)
    gui.show()

19、readthedocs.org:知名文档社区网站(readthedocs.org)的开源源码。该网站上托管了:Scrapy、requests、bootstrap-datepicker 等知名库的文档,我看了下项目是基于 Django 开发的,文件有些多看起来需要点耐心

20、learn-python3:一份 Python3 的教程,请查收。该教程采用 Jupyter notebooks 形式,便于运行和阅读。并且还包含了练习题,对新手友好。缺点的话就是英文的教程,但是我都能看懂你肯定也可以

21、Computer-Networking-A-Top-Down-Approach-NOTES:《计算机网络-自顶向下方法》编程作业。包含问题和 Python 代码解答,Wireshark 实验部分为官方文档的翻译

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Rust 项目

22、rustlings:该项目通过一个个简单练习小 demo,让初学者学习 Rust 的语法。通过简单的命令即可安装本项目,然后修改每个小练习,达到编译通过或者目标输出,通过后会进入下一关,有种闯关的成就感。运行方法:

安装:
git clone https://github.com/rust-lang/rustlings
cd rustlings
git checkout tags/4.0.0 # or whatever the latest version is (find out at https://github.com/rust-lang/rustlings/releases/latest)
cargo install --force --path .

安装完后,运行:
rustlings watch

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Swift 项目

23、ZLPhotoBrowser:轻量级照片选择框架。它使用简单、功能丰富,支持预览/相册内拍照及录视频、拖拽/滑动选择、编辑裁剪图片/视频等功能。示例代码:

// 使用起来非常简单
let ac = ZLPhotoPreviewSheet()
ac.selectImageBlock = { [weak self] (images, assets, isOriginal) in
    // your code
}
// 快速选择方法
ac.showPreview(animate: true, sender: self)
// 进入相册选择方法
ac.showPhotoLibrary(sender: self)

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其它

24、Halfrost-Field:前阿里巴巴资深后端工程师“霜神”的技术博客,分享前、后端的技术干货。作者日常工作语言是 Go,在进入阿里巴巴之前,做了几年前端工作。文章内容包含:机器学习、Go、JS、iOS、网络协议等系列

25、ntfstool:一款为苹果电脑提供 NTFS 读写支持的免费工具。有了它就可以很方便的在苹果电脑上读写,从 Windows 系统拷贝数据的 U 盘和移动硬盘等。安装说明

26、hexo-theme-matery:一款采用 Material Design 和响应式设计的 Hexo 博客主题。特点:

  • 响应式设计,博客在桌面端、平板、手机等设备上均能很好的展现
  • 首页轮播文章及每天动态切换 Banner 图片
  • 时间轴式的归档页
  • 词云的标签页和雷达图的分类页
  • 丰富的关于我页面(包括关于我、文章统计图、我的项目、我的技能、相册等)
  • 支持文章置顶和文章打赏
  • 等等

27、highlight.js:让网页上的代码实现高亮的 JS 库,给代码点颜色瞧瞧。支持多种编程语言和样式,使用简单。示例代码:

<link rel="stylesheet" href="/path/to/styles/default.css">
<script src="/path/to/highlight.min.js"></script>
<script>hljs.initHighlightingOnLoad();</script>
<pre><code>...</code></pre>

28、lite:一款用 Lua 编写的超级轻量级的文本编辑器。在 Windows 下的 exe 文件虽然只有 300KB 左右,但颜值、功能和速度却一点都不差,甚至还支持使用自定义插件、配色主题等功能。小而美的文本编辑器

29、L-ink_Card:该项目包含了制作一个迷你 NFC 智能卡的代码和教程。野生钢铁侠稚晖出品的演示视频,他还制作了很多别的有趣的东西,大家可以去看看很有意思

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开源书籍

30、trpl-zh-cn:《Rust 程序设计语言(第二版)》中文翻译。在线阅读

31、jshistory-cn:《JavaScript 20 年》中文版。在线阅读

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机器学习

32、nsfw-filter:基于 tensefow.js 实现的过滤 NSFW(裸露、暴力等)图片的浏览器插件

33、computervision-recipes:计算机视觉系统最佳实践,包含各种 CV 示例项目。示例使用 PytTorch 深度学习库+ Jupyter 文件,涵盖:图像分类、相似、识别、追踪等方面,适合对图像方面感兴趣的小伙伴阅读和学习

34、seq2seq-couplet:基于深度学习的对对联项目,你出上联它自动生成下联。我尝试了下,对得三观很正,还挺有意思。在线尝试

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