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以下为本期内容|每个月 28 号更新
1、RemoteDesktopManage:基于 MSTSC 连接 Windows 远程桌面,并对其进行封装实现管理多个远程桌面配置的小工具。更加方便地管理多个远程桌面,实现同时远程、互相切换。相当于把多个 MSTSC 集合在一个软件里,并进行分组打标试用
2、tinytetris:一个用 C++ 编写的终端版俄罗斯方块游戏。提供了两个版本的源码,分为注释版和库版,注释较多易于理解和学习
3、overlord:基于 Go 语言编写的 memcache 和 redis&cluster 的代理及集群管理平台。致力于提供自动化高可用的缓存服务解决方案。自带图形界面的缓存集群管理程序,安装步骤
4、kratos:哔哩哔哩开源的一套 Go 微服务框架,包含大量微服务相关框架及工具。解决了 gin 在微服务场景下的一些适配和微服务本身的一系列生态,快速开始
5、docker-slim:自动缩减 docker 镜像的体积的工具。大幅度缩减 docker 镜像的体积,方便分发,使用命令 docker-slim build --http-probe your-name/your-app
。比如 Node.js 镜像缩减后的对比:
from ubuntu:14.04 - 432MB => 14MB (缩减了 30.85 倍)
from debian:jessie - 406MB => 25.1MB (缩减了 16.21 倍)
from node:alpine - 66.7MB => 34.7MB (缩减了 1.92 倍)
6、akutan:eBay 开源的分布式图数据库,少数依然支持 SparQL 的图数据库
7、giffun:Android 端开源的 GIF 浏览和分享 App。该应用界面基于 Material Design 标准设计,围绕 GIF 为主题,建立了一个小型的社交系统。支持:
- 查看热门搞笑的 GIF 图
- 关注你喜欢的人,他的有趣分享尽收眼底
- 一键发布你自己的 GIF 趣图
- 对你感兴趣的内容点赞、点评
- 喜欢的内容轻松转发至主流社交软件,传递你的快乐
8、cim:一款面向开发者的 IM 即时通讯系统。命令行通讯工具,对开发者友好。提供了一些组件让开发者易于扩展和定制功能。架构图如下:
9、SpringAll:Spring 系列源码教程,包含 Spring Boot、Spring Boot、Spring Cloud 等。Spring 是 Java 目前生命力最强的框架之一,通过资料与源码的配合,容易学习和上手
10、seata:一套一站式分布式事务解决方案。让分布式事务的使用像本地事务的使用一样,简单和高效,并逐步解决开发者们遇到的分布式事务方面的所有难题。分布式事务提出了很多年,但是一直没有很好的解决方案,要不就收费很贵。蚂蚁金服开源的 seata,将让分布式事务不在束之高阁,任何需要的人都可以使用它,推荐学习和使用。工作流程图如下:
11、xgplayer:由字节跳动西瓜视频开源的带解析器、能节省流量的 HTML5 视频播放器。可以作为 H5 组件、Vue、React 组件单独使用。它根据组件化的原则设计了一个独立的、可分离的 UI 组件。更重要的是,它不仅在 UI 层具有灵活性,而且在功能上也很大胆:它摆脱了视频加载、缓冲和格式支持。在播放器端加载视频、解析视频、转换格式,让不支持分段播放的 MP4 动态支持,这样就无须转换源视频的格式,服务器端也无其他开销。官网,示例代码:
// 安装:$ npm install xgplayer
// 第一步:<div id="vs"></div>
// 第二步:
import Player from 'xgplayer';
const player = new Player({
id: 'vs',
url: 'http://s2.pstatp.com/cdn/expire-1-M/byted-player-videos/1.0.0/xgplayer-demo.mp4'
})
12、zhui:这是一款国风的组件库。好用的组件库千千万,有趣的创意万里挑一
13、emoji-minesweeper:Emoji 符号的扫雷游戏。代码很简短,游戏创意很酷。寥寥 300+ 行代码实现该游戏,简短易于初学者学习
14、squoosh:谷歌开源的图片压缩工具。在保证图片质量的情况下快速压缩图片,支持多种图片格式。6.63M 的图片压缩后为 2.92M,使用起来简单方便
15、leetcode:更加贴近前端的数据结构与算法的库。以 leetcode 作为切入点,详细讲解关于数据结构的方方面面, 并以JavaScript 语言作为解题语言。 后期会加入更多关于前端贴合的内容, 比如:react fiber
的实现和链表、react hooks
的实现和数组等等
- 第一部分:leetcode 经典题目的解析,包括思路、关键点和具体的代码实现
- 第二部分:对于数据结构与算法的总结
- 第三部分:anki 卡片, 将 leetcode 题目按照一定的方式记录在 anki 中,方便大家记忆
16、ffmpeg-python:FFmpeg 是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。这个是其 Python 的库,可以用该库操作、处理视频和音频。示例代码:
# 水平翻转视频
import ffmpeg
stream = ffmpeg.input('input.mp4')
stream = ffmpeg.hflip(stream)
stream = ffmpeg.output(stream, 'output.mp4')
ffmpeg.run(stream)
17、pyright:微软出品的 Python 静态类型检查工具。执行速度快,适合大型 Python 项目,引用一句话:动态语言一时爽,重构火葬场
18、pyxel:基于 Python 编程程语言实现的复古游戏引擎。示例代码:
# 代码中导入 Pyxel 模块后
import pyxel
# 首先使用 init 函数指定窗口大小
pyxel.init(160, 120)
def update():
if pyxel.btnp(pyxel.KEY_Q):
pyxel.quit()
def draw():
pyxel.cls(0)
pyxel.rect(10, 10, 20, 20, 11)
# 最后然后使用 run 函数启动 Pyxel 应用程序
pyxel.run(update, draw)
19、githubchart-api:根据 GitHub 账号的贡献记录生成对应图像。一行代码,可以在任何网站展示自己在 GitHub 上的贡献活跃图标。示例代码:
<img src="http://ghchart.rshah.org/用户名" alt="Github commit chart" />
20、guides:Ruby 编程风格指南。统一的格式风格有利于代码的维护和迭代,对于 Ruby 使用者而言帮助极大
21、GodEye:一行代码自动显示日志、崩溃、网络、ANR、泄漏、CPU、文件夹等信息,就像上帝睁开眼睛一样
22、zju-icicles:浙江大学各种课程相关资源集合。包含:课程、作业、答案、复习资料、选课攻略等,是浙大在校生的必备资源,对于有考研想法的小伙伴而言也是很好的资源
23、awesome-scalability:一个系统的阅读列表,描述了可扩展、高可用、高性能的大型系统背后的东西。每部分都是基于真实案例,讲述了如何搭建一个可扩展、高可用、高性能的大型系统,案例都是来自于经过数百万甚至数十亿用户实战检验的系统。对于所有工程师而言都是一个很好的学习资料,开卷有益
24、awesome-wechat-weapp:该项目收集了微信小程序开发过程中会使用到的资料、问题以及第三方组件库。随着微信小程序的市场越来越大,很多公司也专门以制作小程序为业,不论对感兴趣的人还是想自己动手做小程序的人而言,这份合集省去了不少查找资料的时间
25、REKCARC-TSC-UHT:清华大学计算机系课程相关资源集合。内容丰富,包含从大一到大四,跟着清华学子一起学习传说中高校的课程吧
26、SJTU-Courses:上海交通大学课程资料分享
27、libpku:由第三方整理的北京大学课程资料,涵盖了专业课、公选课、通选课等
28、prometheus-book:《Prometheus 操作指南》,在线阅读
29、the-craft-of-selfteaching:《自学是门手艺》一个编程入门者的自学心得。如今学习资源很多,对于初学者入门而言,最难的是如何自学,阅读本书打开编程自学大门吧
30、nginx-admins-handbook:该项目描述了如何提高 Nginx 的性能、安全性等方面的步骤,让你的网站在 SSL Labs 的评级到达 A+
31、openpose:基于卷积神经网络和监督学习的开源库,可以实现人的面部、躯干和四肢甚至手指的跟踪。适用于多人,且标记准确,同时具有较好的鲁棒性
32、FaceDetection-DSFD:腾讯优图的双分支人脸检测器全新算法,该算法已经被计算机视觉顶级会议 CVPR 2019 接收。优图此次提出的 DSFD 人脸检测算法,主要有 3 点创新:
- 新的特征增强模块(FEM:Feature Enhance Module)
- 分层锚点渐进式的代价函数监督(PLA:Progressive Anchor Loss)
- 改进的锚点匹配策略(Improved Anchor Matching Strategy)
33、SPADE:英伟达(NVIDIA)新开源的绘图工具。利用生成对抗网络,根据几根简单的线条就能生成栩栩如生的图像
34、ICCV2019-LearningToPaint:一个深度强化学习项目,研究如何让机器用画笔画画。也可体验制作自己的绘画或根据一张图片生成一整个绘画过程
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