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《HelloGitHub》第 39 期

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HelloGitHub
发布2021-05-14 11:14:04
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发布2021-05-14 11:14:04
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文章被收录于专栏:HelloGitHub

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[1] 这个项目就诞生了 ?


以下为本期内容|每个月 28 号发布最新一期|点击查看往期内容[2]

C# 项目

1、FreeSql[3]:一个功能强大的 C# 对象关系映射程序(ORM),支持 .NETCore 2.1+、.NETFramework 4.5+ 开发模式下,开箱即用,可繁可简的使用方式。支持 CodeFirst 迁移、丰富的表达式函数、支持多种数据库、大量采用 ExpressionTree 技术提升性能等功能。示例代码:

代码语言:javascript
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var t0 = fsql.Select<Tag>()
    .Where(a => a.Parent.Parent.Name == "粤语")
    .IncludeMany(a => a.Tags, then => then.Where(sub => sub.Name == "xxx"))
    .ToList();

var t3 = fsql.Select<Xxx>()
    .Where(a => a.IsDelete == 0)
    .WhereIf(keyword != null, a => a.UserName.Contains(keyword))
    .WhereIf(role_id > 0, a => a.RoleId == role_id)
    .Where(a => a.Nodes.AsSelect().Any(t => t.Parent.Id == t.UserId))
    .Count(out var total)
    .Page(page, size)
    .OrderByDescending(a => a.Id)
    .ToList()

扫一扫,直达项目

C++ 项目

2、pprint[4]:一个让输出变得更漂亮的 C++ 库。就像 python 语言的 pprint 库,它对基本类型、字符串、复数、enum 类型、STL 容器等做了输出格式优化,有了缩紧和分行才更容易发现这个世界的美好。示例代码如下:

代码语言:javascript
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#include <pprint.hpp>
printer.print(std::map<std::string, std::set<int>>{{"foo", {1, 2, 3, 3, 2, 1}}, {"bar", {7, 6, 5, 4}}});

// 输出结果如下
{
  "bar" : {4, 5, 6, 7}, 
  "foo" : {1, 2, 3}
}

3、marksencent[5]:这是一个在托福听力中标记句子的工具(即精听工具)。在听力时可文本对照,并且对听力音频中没听懂片段进行标记,并选择标记理由,方便日后的反复复习

CSS 项目

4、RemixIcon[6]:一套免费、可商用、设计精美、细致的图标库。看到它第一眼后,我感觉自己之前用的图标简直就是枯草?。这个项目可以让开发者、设计师在一个图标库中快速找到适合的图标,用于自己的网站或 APP 开发。不同于混搭收集的图标库,RemixIcon 的每一枚图标都是由设计师精心设计而成,并且每一枚图标都包含填充和描边两种风格,便于切换使用

Go 项目

5、olivia[7]:一个类似 Siri 的开源语音助手,目前只支持英文。开源的语音助手并不多,而且涉及的问题很复杂,现在有了它就可以基于这个项目做一些有趣的小应用

6、goalert[8]:一个基于 Go 语言实现的报警和处理报警系统。它以发请求或者手动添加方式进行告警,支持短信、电话、发邮件等通知方式。集成了一个看板,基本上算是开箱即用。安装命令如下:

代码语言:javascript
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docker run -it --rm -p 8081:8081 goalert/all-in-one
访问本地 8081 端口,用户名 admin,密码 admin123

7、geziyor[9]:Go 的分布式爬虫框架。示例代码:

代码语言:javascript
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func main() {
    geziyor.NewGeziyor(&geziyor.Options{
        StartURLs: []string{"http://quotes.toscrape.com/"},
        ParseFunc: quotesParse,
// exporter 可以用来把最终结果存成各种格式,例如 json
        Exporters: []geziyor.Exporter{exporter.JSONExporter{}},
    }).Start()
}

// 请求的结果直接进了一个管道处理函数,这样的函数可以串联起来,爬虫和清洗二合一
// 这样拆分爬虫逻辑,某些逻辑也可以重用
func quotesParse(g *geziyor.Geziyor, r *geziyor.Response) {
    r.HTMLDoc.Find("div.quote").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        g.Exports <- map[string]interface{}{
            "text":   s.Find("span.text").Text(),
            "author": s.Find("small.author").Text(),
        }
    })
    if href, ok := r.HTMLDoc.Find("li.next > a").Attr("href"); ok {
        g.Get(r.JoinURL(href), quotesParse)
    }
}

8、script[10]:一个封装好的 OS 三方库,解决了 Go 使用 OS 标准库错误处理的麻烦。如果没有它,打开一个文件查找一个关键字再统计下数量,你至少会需要 2-3 个异常处理的逻辑。有了它,只需要:

代码语言:javascript
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numErrors, err := script.File("test.txt").Match("Error").CountLines()
// 等同于 grep Error test.txt | wc -l

9、unioffice[11]:一个让 Go 可以创建、操作 Office Word、Excel、Powerpoint 三件套的库。示例代码:

代码语言:javascript
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dox := document.New()
doc.X().Background = wordprocessingml.NewCT_Background()
doc.X().Background.ColorAttr = &wordprocessingml.ST_HexColor{}
doc.X().Background.ColorAttr.ST_HexColorRGB = color.RGB(50, 50, 50).AsRGBString()

Java 项目

10、Java[12]:一份算法清单,详细演示了 Java 中内置的算法实现。如果你想要知道平时使用 Java 时,Java 的内置算法如何帮你处理任务,那么这个项目值得一读。此外,这份清单中还用到了配图来帮助你理解

11、Linkage-RecyclerView[13]:一款基于 MVP 架构开发的二级联动列表控件,高度解耦、轻松配置、使用方便。依托于 MVP 的 “配置解耦” 特性,使用者无需知道内部的实现细节,仅通过实现配置类即可完成功能的定制和扩展。此外,在不设置自定义配置的情况下,最少只需一行代码即可运行起来

12、SmoothRefreshLayout[14]:一个高效、强大的 Android 刷新库。支持越界回弹、二级刷新、横向刷新、拉伸回弹、类QQ下拉回弹效果等

JavaScript 项目

13、wechat-format[15]:公众号文章的排版真是让人头大,还好有这个微信公众号排版编辑器。便捷地把 Markdown 内容转换成微信特定的 HTML 内容,然后粘贴到公众号的编辑后台就完活了。虽然不是特别美观,但是节省了很多时间,在线尝试[16]

14、fe-interview[17]:每天早上 4 个基础前端面试题,助你在前端面试中‘所向披靡’,无人能挡

15、AutoPiano[18]:自由钢琴(AutoPiano)是利用 HTML5 技术开发的在线钢琴应用。在学习工作之余可以享受钢琴、音乐的美好,支持钢琴曲的自动播放功能、按键提示。让学习钢琴变得简单,谁都可以练成‘钢琴手’,在线体验[19]

16、HitUP[20]:一款发现 Top 系列的 Chrome 扩展。它会替换掉浏览器默认的 New Tab 空白页面,助你保持对流行技术趋势的跟进。核心功能是展示 GitHub 上近期最流行的项目,并会围绕 “Find top things” 的主题谨慎添加新特性,让你对新技术和新事物‘了如指掌’

17、filepond[21]:一个 JavaScript 文件上传库。可以上传拖入的任何内容,具有体积小、上传快、方便的文件管理等特点,从而让用户享受‘丝滑’般的文件上传体验

Objective-C 项目

18、OpenEmu[22]:在 macOS 系统上回味下童年时的游戏,一个可以玩各种复古游戏的游戏机

PHP 项目

19、FreshRSS[23]:一个 PHP 写的免费自托管 RSS 阅读器(free and free),据说上万条订阅都不带卡顿。可分配多账户、支持第三方安卓、iOS 客户端、支持 FEVER API 协议,与 Rsshub 搭配使用,完美解决 RSS 重度用户的痛点。是 RSS 爱好者的福音和神器

Python 项目

20、psutil[24]:一个跨平台库的进程和系统资源监控、管理库。用于查看有关正在运行的进程和系统利用率,如 CPU、内存、磁盘、网络等信息。实现了 UNIX 命令行工具提供的许多功能,例如:ps、top、lsof、netstat、ifconfig 等,支持 Linux、Windows、macOS 等系统。学会了这个库,就可以通过 Python 脚本做更多有趣的事情了。查看内存的代码:

代码语言:javascript
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>>> psutil.virtual_memory()
svmem(total=10367352832, available=6472179712, percent=37.6, used=8186245120, free=2181107712, active=4748992512, inactive=2758115328, buffers=790724608, cached=3500347392, shared=787554304)
>>> psutil.swap_memory()
sswap(total=2097147904, used=296128512, free=1801019392, percent=14.1, sin=304193536, sout=677842944)

21、manim[25]:一个生成数学教学视频的动画引擎。它用编程的方式创建精美的数学动画,让数学更加易懂。效果如 3Blue1Brown 的视频中所展示的那样,效果炫酷。但要学会和用好这个工具需要花些精力

22、you-get[26]:一个 Python 写的视频下载工具,下载工具千万个但我仅仅推荐了这个工具。是因为正常情况下载不了视频的网站,用它你就可以方便地下载下来。剩下的要自己去看介绍,不能再多说了?

代码语言:javascript
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(env) ➜  ~ you-get 'https://v.ifeng.com/c/7msWmwppMPC'
Site:       ifeng.com
Title:      完整版第五期:陈晓卿 中国有俩行当门槛极低——美食圈和摄影圈
Type:       MPEG-4 video (video/mp4)
Size:       0.01 MiB (8578 Bytes)

Downloading 完整版第五期:陈晓卿 中国有俩行当门槛极低——美食圈和摄影圈.mp4
 100% (  0.0/  0.0MB) ├████████████████████┤[1/1]   71 kB/s

23、arrow[27]:还在为处理时间、时区、转化、夏令时等问题而头疼吗?这个 Python 的第三方时间库。提供了更便捷的方式来创建、操作和格式化时间和日期,用更少的代码来处理时间和日期。示例代码:

代码语言:javascript
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>>> import arrow
>>> utc = arrow.utcnow()
>>> utc
<Arrow [2013-05-11T21:23:58.970460+00:00]>

>>> utc = utc.replace(hours=-1)
>>> utc
<Arrow [2013-05-11T20:23:58.970460+00:00]>

>>> local = utc.to('US/Pacific')
>>> local
<Arrow [2013-05-11T13:23:58.970460-07:00]>

>>> arrow.get('2013-05-11T21:23:58.970460+00:00')
<Arrow [2013-05-11T21:23:58.970460+00:00]>

>>> local.timestamp
1368303838

24、GithubMonitor[28]:由于很多猪队友的存在,公司敏感信息通过 GitHub 泄露出去是很常见的。这个项目主要根据关键字与 hosts 生成的关键词,利用 GitHub 提供的 API 监控 Git 泄漏,并在检测到信息泄露的时候发送邮件通知

Ruby 项目

25、pagy[29]:特别快的 Ruby 分页库。具有效率高、易用、自定义等特性,只需要少量代码就可实现分页。还有丰富文档可够参考,如果你要在 Ruby 程序中实现分页又不想自己费神,那就快试试这个吧

Swift 项目

26、timer-app[30]:一个 macOS 上简单的计时器软件。拖动蓝色箭头设置时间,当时间到了会显示通知,并发出一个很好的声音

其它

27、ChineseBQB[31]:表情包资源库,我悄悄的下了好几张,终于可以在群里挺起腰板了

28、papers-notebook[32]:论文阅读笔记,包含:分布式、虚拟化、容器、机器学习等方面。可以作为学习计算机部分专业论文的入门资料

29、most-frequent-technology-english-words[33]:程序员工作中常见、应知应会的英语词汇列表。该列表中的单词是英语类计算机书籍、文档、文章中高频常见的技术词汇。最终目的是希望程序员结合自身的英语基础,在掌握列表中的词汇后,可以无障碍阅读英语技术文章和文档

30、fe-necessary-book[34]:该项目主要是分享一些技术书籍,也会不定期分享一些开发者必备的软件、工具包、社区、相亲等程序员相关的资源。放松的时候来看看挺不错的✌️

开源书籍

31、The-Hacker-Playbook-3-Translation[35]:《The Hacker Playbook 3》中文翻译版(渗透测试实战红队第三版)

机器学习

32、awesome-bert[36]:与 bert 相关的 nlp 论文、应用、资源集合。紧跟自然语言处理发展前沿,便于加速开展相关研究工作

33、ImageMiniLab[37]:图像迷你实验室,可进行图像实验、处理、分析。使用 PyQt5 结合 opencv-python 实现代码简洁易读,通过该工具可以快速演示图像算法效果,便于 cv 入门学习

34、PyTorch-NLP[38]:简称 torchnlp 是一个支持快速原型设计(包括数据集和神经网络层)的 PyTorch-NLP 工具包。该库封装好了神经网络层、文本处理模块和数据集库,有利于加速自然语言处理研究和实践。示例代码:

代码语言:javascript
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# Load a Dataset
from torchnlp.datasets import imdb_dataset

# Load the imdb training dataset
train = imdb_dataset(train=True)
train[0]  # RETURNS: {'text': 'For a movie that gets..', 'sentiment': 'pos'}

# Apply Neural Networks Layers
import torch
from torchnlp.nn import LockedDropout

input_ = torch.randn(6, 3, 10)
dropout = LockedDropout(0.5)

# Apply a LockedDropout to `input_`
dropout(input_) # RETURNS: torch.FloatTensor (6x3x10)

35、xlnet[39]:CMU 全新 XLNet 预训练模型。BERT 带来的影响还未平复,CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上的表现超过了 BERT,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。令人激动的是目前 XLNet 已经开放了训练代码和大型预训练模型,这回又有的玩了

36、deeplearning-models[40]:各种深度学习架构、模型和技巧的集合。TensorFlow 和 PyTorch 的各种深度学习架构、模型和技巧的 Jupyter 集合,非常适合学习


“看完了,还不够?<往期内容> | 还不过瘾,那就看看每天更新的前端日报吧 <今日前端>” 如果你发现了好玩、有意义的开源项目 点击这里 分享你觉得有趣的项目。

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References

[1] HelloGitHub: https://hellogithub.com [2] 点击查看往期内容: https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub#内容 [3] FreeSql: https://github.com/2881099/FreeSql [4] pprint: https://github.com/p-ranav/pprint [5] marksencent: https://github.com/Gltina/marksencent [6] RemixIcon: https://github.com/Remix-Design/RemixIcon [7] olivia: https://github.com/olivia-ai/olivia [8] goalert: https://github.com/target/goalert [9] geziyor: https://github.com/geziyor/geziyor [10] script: https://github.com/bitfield/script [11] unioffice: https://github.com/unidoc/unioffice [12] Java: https://github.com/TheAlgorithms/Java [13] Linkage-RecyclerView: https://github.com/KunMinX/Linkage-RecyclerView [14] SmoothRefreshLayout: https://github.com/dkzwm/SmoothRefreshLayout [15] wechat-format: https://github.com/lyricat/wechat-format [16] 在线尝试: https://lab.lyric.im/wxformat/ [17] fe-interview: https://github.com/haizlin/fe-interview [18] AutoPiano: https://github.com/WarpPrism/AutoPiano [19] 在线体验: http://www.autopiano.cn/ [20] HitUP: https://github.com/wonderbeyond/HitUP [21] filepond: https://github.com/pqina/filepond [22] OpenEmu: https://github.com/OpenEmu/OpenEmu [23] FreshRSS: https://github.com/FreshRSS/FreshRSS [24] psutil: https://github.com/giampaolo/psutil [25] manim: https://github.com/3b1b/manim [26] you-get: https://github.com/soimort/you-get [27] arrow: https://github.com/crsmithdev/arrow [28] GithubMonitor: https://github.com/Macr0phag3/GithubMonitor [29] pagy: https://github.com/ddnexus/pagy [30] timer-app: https://github.com/michaelvillar/timer-app [31] ChineseBQB: https://github.com/zhaoolee/ChineseBQB [32] papers-notebook: https://github.com/dyweb/papers-notebook [33] most-frequent-technology-english-words: https://github.com/Wei-Xia/most-frequent-technology-english-words [34] fe-necessary-book: https://github.com/ddzy/fe-necessary-book [35] The-Hacker-Playbook-3-Translation: https://github.com/Snowming04/The-Hacker-Playbook-3-Translation [36] awesome-bert: https://github.com/Jiakui/awesome-bert [37] ImageMiniLab: https://github.com/itisyang/ImageMiniLab [38] PyTorch-NLP: https://github.com/PetrochukM/PyTorch-NLP [39] xlnet: https://github.com/zihangdai/xlnet [40] deeplearning-models: https://github.com/rasbt/deeplearning-models

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-06-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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                                NLP 服务
                                NLP 服务(Natural Language Process,NLP)深度整合了腾讯内部的 NLP 技术,提供多项智能文本处理和文本生成能力,包括词法分析、相似词召回、词相似度、句子相似度、文本润色、句子纠错、文本补全、句子生成等。满足各行业的文本智能需求。
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