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HelloGitHub36.md

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《HelloGitHub》第 36 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、k:一个专注于简单的开源跨平台编程语言。这门语言的设计目标是改进阅读与编写效率,降低语法负担。让使用者能够把真正的注意力放在解决问题上,只需极少的代码就能优雅地表达逻辑。中文手册,示例代码如下:

# export namespace
\HelloWorld {
    System # import namespace
}
# package
program -> {
    # main function
    Main() -> () {
        # list
        greetings := {"Hello", "Hola", "Bonjour",
                    "Ciao", "こんにちは", "안녕하세요",
                    "Cześć", "Olá", "Здравствуйте",
                    "Chào bạn", "您好"}
        # for-each  
        @ item <- greetings {
            # switch
            ? item -> [ 0 <= 8 ] {
                prt(item) # call function
            } _ {
                # lambda
                prt( greetings.filter( {it -> it.len> 4} ) )
                <- @
            }
        }
    }
}

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C++ 项目

2、calculator:微软 Windows 系统预装的计算器工具开源了。该工具提供标准、科学、程序员计算器的功能,以及各种度量单位和货币之间的转换功能。实现语言为 C++ 代码并不复杂,快来看看微软工程师编写的代码吧!运行效果如下:

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CSS 项目

3、CSS-Inspiration:这里汇集了 CSS 的使用和学习的示例代码,展示不同 CSS 属性或者不同的课题使用 CSS 来解决的各种方法。在线阅读地址包含代码实际展示样式

4、bootstrap-table:基于 Bootstrap 的 jQuery 表格插件,通过简单的设置就可以拥有强大的单选、多选、排序、分页、编辑、导出、过滤(扩展)等功能。示例代码:

<table data-toggle="table">
  <thead>
    <tr>
      <th>Item ID</th>
      <th>Item Name</th>
      <th>Item Price</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td>Item 1</td>
      <td>$1</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>Item 2</td>
      <td>$2</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

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Go 项目

5、drone:一个基于 Docker 的持续集成平台,使用 Go 语言编写

6、etcd:一个高可用的分布式键值数据库,k8s 全家桶标配的注册与发现服务。它采用 raft 一致性算法,基于 Go 语言实现。可以通过该项目了解、学习 raft 的实际应用场景

# 使用 etcd 的客户端存取键值对
$ etcdctl put mykey "this is awesome"
$ etcdctl get mykey

7、pprof:Go 语言的性能分析工具,可以用来调试 Go 程序的内存泄露、goroutine 泄露之类的问题。使用方法:

# 安装
$ go get -u github.com/google/pprof
# 生成一个profile文件
$ pprof -top [你的golang程序二进制文件] profile.pb.gz
# 生成火焰图
$ pprof -web [你的golang程序二进制文件] profile.pb.gz

8、learn-go-with-tests:通过单元测试学习 Go 语言。下载仓库源码后,进入对应目录。每一个小文件夹就是一个对应的 Go 项目,在里面go test即可运行单元测试。由于是测试驱动开发,所以需要在你改动代码之后跑通单元测试才算学会通过。每一个对应的文件夹都有相应 Markdown 文字教程,比较浅显易懂。而且还有中文版

9、auxpi:基于 API 的简单图床应用。整合了主流图床的 API,并且做了一个 GUI 用来管理,安装简单

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Java 项目

10、Luban:图片压缩是常见的问题,那么微信是如何处理图像的压缩?Luban(鲁班)就是通过在微信朋友圈发送近 100 张不同分辨率的图片,对比原图与微信压缩后的图片逆向推算出来的压缩算法。示例代码:

// 同步调用
Flowable.just(photos)
    .observeOn(Schedulers.io())
    .map(new Function<List<String>, List<File>>() {
      @Override public List<File> apply(@NonNull List<String> list) throws Exception {
        // 同步方法直接返回压缩后的文件
        return Luban.with(MainActivity.this).load(list).get();
      }
    })
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe();

11、yacy_search_server:一款采用了新的搜索方法的搜索引擎软件。 它不需要中央服务器,但它搜索的结果来自于独立的分布式网络。在这样的分布式网络中,没有任何一个实体可以决定列出的内容或结果出现的顺序。启动和关闭的方法:

  • GNU/Linux 系统,启动:./startYACY.sh、关闭:./stopYACY.sh
  • Windows 系统,启动:双击startYACY.bat、 关闭:双击stopYACY.bat
  • Mac OS X 系统,请使用 Mac 应用程序,并像其他 Mac 应用程序那样启动或停止它(双击)

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JavaScript 项目

12、Web:前端入门的图文教程,从 0-1 的过程。内容详细,对于新入行前端的同学有很多的帮助

13、ncform:只需要配置相关参数,便可方便生成表单的UI组件,自带校验规则满足日常 90% 的要求。表单是 Web 应用中常见的组件,但是开发表单是一个重体力活,ncform 通过配置便可生成表单,极大的提高了开发效率

14、vscode-leetcode:这是一个可以让用户在 VS Code 编辑器中,练习 LeetCode 习题的插件。支持:查看高票解答、提交答案、测试答案等。提高了刷题效率,助你在校招、社招中杀出重围。上班摸鱼刷题利器

15、griffith:让流式播放变得简单。无论你视频格式是 mp4 还是 hls,Griffith 都能使用媒体源拓展(MSE)来实现分段加载等功能,提供在线视频播放。示例代码:

// yarn add griffith

import Player from 'griffith'

const sources = {
  hd: {
    play_url: 'https://zhstatic.zhihu.com/cfe/griffith/zhihu2018_hd.mp4',
  },
  sd: {
    play_url: 'https://zhstatic.zhihu.com/cfe/griffith/zhihu2018_sd.mp4',
  },
}

render(<Player sources={sources} />)

16、makegirlsmoe_web:动漫角色图片生成工具。支持:选择发色、发型、眼睛、皮肤、微笑、风格等等特征生成二次元图片。自定义生成可爱的二次元头像,二次元界福音。在线尝试

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Objective-C 项目

17、BackgroundMusic:macOS 音频工具,包含功能:自动暂停音乐、设置各个应用程序的音量、录制系统音频

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PHP 项目

18、php-console:使用简单,功能全面的 PHP 命令行应用库。提供控制台参数解析、命令运行、颜色风格输出、 用户信息交互等功能

19、PasteMe:快速分享文本、代码的网站项目。支持加密、一键复制、永久保存、阅后即焚等功能。在线示例

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Python 项目

20、ds-cheatsheets:Python 在数据科学方面使用库的速查表,包含了 Pandas、Jupyter、SQL、Dask 等。虽然都是些基本的 API 调用,但是用来备忘和速查足以

21、better-exceptions:更加友好、实用、漂亮的输出 Python 异常

22、scrapydweb:Scrapy 爬虫管理平台,支持:Scrapyd 集群管理、日志可视化、定时任务、邮件通知、移动端 UI

23、awesome-python-login-model:该项目收集了各大网站登陆方式和部分网站的爬虫程序。登陆方式实现包含 selenium 登录、通过抓包直接模拟登录等。有助于新手研究、编写爬虫

24、gita:基于 Python 开发的管理 git 工具,使用后可在任何目录下代理执行 git 指令。同时支持同时显示多个 repo 的状态信息、本地分支与远程分支的关系等

25、dash:一款只用几百行 Python 代码就可以轻易实现数据分析可视化的利器,是目前 Python 社区数据可视化主要的工具之一。具有:使用简单、易于扩展、开发团队活跃等特点

26、pylane:一个基于 gdb 的 Python 进程注入和调试工具。通过 gdb trace Python 进程,然后在该进程的 Python vm 中动态地注入一段 Python 代码, 从而对一个运行中的 Python 进程执行一段任意的逻辑。更多 Python 调试经验,可阅读这篇文章

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Ruby 项目

27、jekyll:强大的静态博客网站生成工具。无需数据库,可以通过 Markdown 和 Config 轻松生成一个静态博客。该项目十分成熟、社区活跃、拥有多种主题可供选择。最后可以通过 GitHub Page 把生成的博客免费部署上线。快速开始:

1. 安装 jekll:gem install bundler jekyll
2. 创建项目:jekyll new my-awesome-site
3. 进入新创建的项目:cd my-awesome-site
4. 本地运行:bundle exec jekyll serve
5. 本地访问地址:http://localhost:4000

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Swift 项目

28、Bagel:一个小型、原生的 iOS 网络调试工具。使用过程不需要配置证书、代理之类的东西。只需要 iOS 设备和 Mac 处于同一网络,就可以查看、监控 App 的网络流量等信息

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其它

29、howto-make-more-money:该项目介绍了程序员如何挣零花钱的姿势

30、translations:一些不错的英文资料、文章翻译项目

31、ChinaMobilePhoneNumberRegex:一组匹配中国大陆手机号码的正则表达式

32、web-frameworks:该项目展示了不同编程语言的 Web 框架性能对比,持续更新。可以作为挑选 Web 框架的参照信息

33、FiraCode:高逼格的具有编程连字的等宽字体,最适合在编程编辑器、IDE、终端中使用。十分酷的字体,可以增加写代码的欲望

34、ChromeAppHeroes:优秀、实用的 Chrome 插件集合。该项目还包含插件的中文的使用介绍,为的是让好的插件被更多人发现和使用

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开源书籍

35、PythonDataScienceHandbook:英文原版《Python Data Science Handbook》,该书对于希望或已经从事数据科学相关工作的 Python 工程师而言是重要的学习手册。在线阅读

36、Go42:《Go语言四十二章经》Golang 入门书籍。书中作者总结了自己踩坑的经验总结和思考,在线阅读

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机器学习

37、BigGAN-PyTorch:“Bye Bye TPU”,4 个 GPU 就能训练“史上最强” BigGAN!只需 4-8 个 GPU 即可训练,摆脱了算力束缚

38、Virgilio:本资源库旨在为以下领域提供三种有机完整的学习路径:机器学习、商业智能、云计算。在此你将能够了解相关原理并且在项目实践中予以运用。如果仔细遵循这些学习路径,则可以从零开始构建完整的认识和获得始终可用的技能。事实上,这些学习路径不需要之前有相关知识,但基础编程和简单数学是理解和实践大多数相关概念的必要条件

39、QuickDraw:谷歌开发的一个流行的在线游戏,神经网络会猜测你在画什么。神经网络从每幅图画中学习,提高正确猜测涂鸦内容的能力。现在你可以基于这个仓库,用 Python 构建自己的 Quick Draw 游戏

40、GNNPapers:自从卷积神级网络面世以来,大部分人将其应用在规则的空间结构数据当中,比如图像。但是现实中存在更多的并不具备规则的空间结构的数据,因此研究人员提出了处理这部分数据的网络模型-GNN。该项目列举了 GNN 方面的论文,较为全面,适合有一定基础的人阅读

41、faceswap:这个工具可以对图片和视频进行换脸。可以很方便地处理图片和视频,搞些有意思的事情

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