12月份GitHub上最热门的开源项目

2018年最后一个月的GitHub项目排行榜出炉了,本月上榜的项目中,有很多都是新开源的项目,一起来看看都有哪些:

12月份GitHub上最热门的开源项目_第1张图片

1 practicalAI   Star 11768

https://github.com/GokuMohandas/practicalAI

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这是一个帮助你入门深度学习的项目,本项目一共分为4大部分,分别为:基础、深度学习、RNNS、进阶教程。蓝色的字体都是已经完成的教学文档,剩下的,创建者还会继续完善,只要点开就可以直接在浏览器里看到互动教学界面。

查看更多practicalAI可点击:《这个印度程序员开源的教程在GitHub上火了!深度学习没在怕的》

2 the-book-of-secret-knowledge  Star 9351

https://github.com/trimstray/the-book-of-secret-knowledge

这个项目特别适合系统和网络管理员DevOps或安全研究人员。里面包含一系列好用的CLI工具、DNS使用工具、HTTP相关工具还有关于SSL/安全以及系统诊断工具等

3 LeetCodeAnimation  Star 7355

https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation

本项目用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路,如两数求和动画如下:

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4 flutter Star48195

https://github.com/flutter/flutter

Flutter 是一种新型的方式,用于创建高性能、跨平台的移动应用。由 Google 的工程师团队打造。Flutter 可以给开发者提供简单、高效的方式来构建和部署跨平台、高性能移动应用;给用户提供漂亮、快速、jitter-free 的 app 体验。

5 NES.css  Star 8659

https://github.com/BcRikko/NES.css

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NES.css是一个NES风格的 CSS框架,不依赖于任何JavaScript。支持Chrome、火狐、苹果浏览器。

6 ant-design  Star40300

https://github.com/ant-design/ant-design

一套企业级的 UI 设计语言和 React 实现。具有以下特性:

提炼自企业级中后台产品的交互语言和视觉风格。

开箱即用的高质量 React 组件。

使用 TypeScript 构建,提供完整的类型定义文件。

全链路开发和设计工具体系。

7 JavaGuide Star 18193

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide

 一份Java学习指南,涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识

8 awesome-python-applications Star 4285

https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications

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这是一个Python程序集合,目前包含195个开源Python程序,而且数量还在不断增加,按照主题划分,包含库和文档等链接,从下图可以看出里面包含15个主题。

查阅更多详情可点击:《霸榜GitHub Trending!这个Python程序大全要火》

9 quicklink   Star 4464

https://github.com/GoogleChromeLabs/quicklink

quicklink 是一个通过预加载资源来提升后续方案速度的轻量级工具库。旨在提升浏览过程中,用户访问后续页面时的加载速度。

10 CS-Notes  Star 13865

https://github.com/CyC2018/CS-Notes

这是一份很完整的计算机学习笔记,一共分为以下十个模块:算法。操作系统、网络、面向对象、数据库、Java、系统设计、工具、编码实践、后记

11 loki Star 4045

https://github.com/grafana/loki

Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签。项目受 Prometheus 启发。

12 pytext  Star 3874

https://github.com/facebookresearch/pytext

PyText是由Facebook开源的基于 PyTorch 构建的深度学习 NLP 建模框架。PyText 通过为模型组件提供简单且可扩展的接口和抽象,以及使用 PyTorch 的 Caffe2 执行引擎导出模型进行推理的功能,它可以连接 ONNX 和 Caffe2。

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开源最前线(ID:OpenSourceTop) 猿妹整编

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