湖中剑 GitHub周刊 #8 | 2021-09-14

1. 推荐

1.1 lifeRestart：假如人生可以重来

本周 Star增长：2200+，累计：7.6k+

最近很火的游戏，让你体验不同的人生开局和结尾。

如果起点不一样了，到底自己能不能成为人生赢家？

湖中剑 GitHub周刊 #8 | 2021-09-14_第1张图片

https://github.com/VickScarlet/lifeRestart

2. 周榜

2.1 Real-ESRGAN：强大的AI图片修复工具

本周 Star增长：960+，累计：2.3k+

通过AI加持，可以把模糊的图片变清晰。

湖中剑 GitHub周刊 #8 | 2021-09-14_第2张图片

Windows、Linux、MacOS上提供可执行文件直接运行，对于显卡的要求：Intel/AMD/Nvidia GPU，不依赖CUDA、PyTorch环境。

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

2.2 《设计数据密集型应用》

本周 Star增长：300+，累计：8.8k+

《Designing Data-Intensive Applications》书籍的中文翻译。

湖中剑 GitHub周刊 #8 | 2021-09-14_第3张图片

现今，尤其是在互联网领域，大多数应用都属于数据密集型应用。本书从底层数据结构到顶层架构设计，将数据系统设计中的精髓娓娓道来。其中的宝贵经验无论是对架构师，DBA、还是后端工程师、甚至产品经理都会有帮助。

https://github.com/Vonng/ddia

2.3 Lima：macOS上的Linux虚拟机

本周 Star增长：380+，累计：4k+

Lima可以启动具有自动文件共享、端口转发和使用containerd（开源容器）的 Linux 虚拟机。

Lima的设计和WSL2类似，但Lima使用macOS作为其主要的目标主机，目前不支持Windows主机。

https://github.com/lima-vm/lima

2.4 Microsoft Recommenders

本周 Star增长：180+，累计：11.2k+

Microsoft Recommenders包含构建推荐系统的示例和最佳实践，以Jupyter notebook形式提供。

主要有五项关键任务：

  • 准备数据：为每个推荐算法准备和加载数据
  • 模型：使用各种经典和深度学习推荐算法建立模型
  • 评估：使用离线指标评估算法
  • 模型选择和优化：调整和优化推荐模型的超参数
  • 实践：在Azure上的生产环境中操作模型

https://github.com/microsoft/recommenders

2.5 ML-For-Beginners：机器学习初学者教程

本周 Star增长：2500+，累计：20.3k+

来自Microsoft的机器学习教程，历经12周、24节课让你了解到机器学习的魅力。

湖中剑 GitHub周刊 #8 | 2021-09-14_第4张图片

https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

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