(转载)《HelloGitHub》第 82 期

《HelloGitHub》第 82 期

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HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目,每月 28 号更新一期。 这里有好玩和入门级的开源项目、开源书籍、实战项目、企业级项目,让你用极短的时间感受到开源的魅力,对开源产生兴趣。

C 项目

1、

Bare-Metal-Programming-Guide

Star 1.3k

Fork 90

Vote 1

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裸机编程指南。这是一份教你如何在不依赖 IDE 的情况下,进行单片机开发的教程。内容先是介绍了寄存器、向量表、启动代码、链接脚本等知识点,最后实现了一个带设备仪表盘的 Web 服务器。

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2、

Sumatrapdf

Star 9.7k

Fork 1.5k

Vote 0

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免费小巧的开源 PDF 阅读器。这是一款体积小、占用内存少、启动速度快的 Windows PDF 阅读工具,拥有日常所需的所有功能和简约大方的界面,这一切不多不少刚刚好。

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3、

ZSWatch

Star 1.1k

Fork 42

Vote 5

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自制开源智能手表。该项目是基于开源 Zephyr 的智能手表,设备包含了一个分辨率为 240x240 的 IPS TFT 圆形屏幕和 3 个按钮(上一页/下一页/进入),支持计步、血氧仪、心率仪、蓝牙等功能。

C# 项目

4、

Carnac

Star 3.2k

Fork 456

Vote 1

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用于展示键盘按键操作的工具。这是一款能够在桌面实时显示键盘操作记录的工具,多用于演示应用、录制教程等场景,适用于 Windows 7 及以上的操作系统。

5、

Downkyi

Star 1.1w

Fork 1.4k

Vote 2

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一款多功能的 B 站视频下载工具。这是一款简单易用的哔哩哔哩视频下载工具,它拥有简洁的操作界面,使用起来十分方便。支持批量下载、音视频提取、去水印等功能。

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6、

SeeSharpSnake

Star 423

Fork 51

Vote 2

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用 C# 写一个小于 8KB 的贪吃蛇。这个项目的重点不是教你如何用 C# 写出一个贪吃蛇游戏,而是讲解怎么将编译后的 C# 贪吃蛇程序,从最初的 65MB 精简成 8KB 大小、可以独立运行的应用。

 
  

# To build the 4.7 MB version of the game dotnet publish -r win-x64 -c Release /p:Mode=CoreRT # To build the 4.3 MB version of the game dotnet publish -r win-x64 -c Release /p:Mode=CoreRT-Moderate # To build the 3.0 MB version of the game dotnet publish -r win-x64 -c Release /p:Mode=CoreRT-High # To build the 1.2 MB version of the game dotnet publish -r win-x64 -c Release /p:Mode=CoreRT-ReflectionFree # To build the 10 kB version of the game dotnet publish -r win-x64 -c Release /p:Mode=CoreRT-NoRuntime

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C++ 项目

7、

Cpp-Httplib

Star 8.9k

Fork 1.8k

Vote 0

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一个文件的 C++ HTTP/HTTPS 库。这是一个用 C++11 写的仅头文件、跨平台的 HTTP/HTTPS 服务器端和客户端库,使用时十分方便,只需在代码中引入 httplib.h 文件。

 
  

#define CPPHTTPLIB_OPENSSL_SUPPORT #include "path/to/httplib.h" // HTTPS httplib::Client cli("https://hellogithub.com"); auto res = cli.Get("/periodical"); res->status; res->body;

8、

Ripes

Star 1.8k

Fork 198

Vote 1

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RISC-V 的模拟器和汇编编辑器。该项目可以通过图形化的方式,展示机器代码在各种微架构上运行的过程,可用于探索不同的高速缓存设计对性能的影响等问题。

9、

SFML

Star 8.5k

Fork 1.5k

Vote 0

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简单高效的 C++ 多媒体库。这是一个可用来简化游戏和多媒体应用开发的 C++ 库,因其上手门槛低和良好的生态,成为了众多 C++ 新手入门图形化开发的首选。

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CSS 项目

10、

Css

Star 1.2w

Fork 1.2k

Vote 1

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GitHub 开源的设计系统。由 GitHub 设计团队开源和维护的项目,包含了 GitHub 的界面设计原则、使用指南和开箱即用的 UI 组件。

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Go 项目

11、

D2

Star 1.1w

Fork 201

Vote 1

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一种可将文本转换为图表的脚本语言。该项目是一种图表脚本语言,可将文本转换为图表。你只需描述想要的图表,它就会生成对应的图像。

 
  

echo 'x -> y' > input.d2 d2 -w input.d2 out.svg

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12、

Grpcurl

Star 8.3k

Fork 410

Vote 3

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类似 cURL 但用于 gRPC 的工具。一款实现与 gRPC 服务器交互的命令行工具,可以轻松请求 gRPC 服务,就像 gRPC 版的 cURL 一样好用。

 
  

# 安装 brew install grpcurl # 使用 grpcurl grpc.server.com:443 my.custom.server.Service/Method

13、

Shifu

Star 657

Fork 46

Vote 7

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一款云原生物联网开发框架。这是一个生产级别的物联网平台,它可以将物联网(IoT)设备,封装成 K8s 的最小的可部署的计算单元(pod),直接将设备的能力和数据通过 API 开放出来,让物联网应用的开发变得更加简单。

 
  

cd shifu # 在集群中安装 Shifu kubectl apply -f pkg/k8s/crd/install/shifu_install.yml

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14、

Writefreely

Star 3.4k

Fork 225

Vote 1

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一起写作并建立一个社区。这是一个 Go 写的博客平台,除了能够创建基于 Markdown、极简的独立博客之外,还可以建立类似博客园的博客社区。

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15、

Yao

Star 5.5k

Fork 496

Vote 0

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一款 Go 写的应用引擎。通过该项目最快几分钟,就能从零构建出一套系统,适合用于开发接口服务、管理后台、数据可视化平台、自建低代码平台等系统。

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Java 项目

16、

HummerRisk

Star 1.2k

Fork 236

Vote 0

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云原生安全检测平台。该项目用非侵入的方式,解决云原生环境的安全和治理问题。支持主流公/私有云资源的安全检测、漏洞扫描、一键获取报告等功能。

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17、

HydraLab

Star 384

Fork 53

Vote 12

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开源的智能移动云测平台。这是一个基于 Spring Boot+React 构建的云测服务,它部署简单开箱即用,支持在线管理测试设备、执行测试用例、测试结果可视化等功能。

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18、

Neo4j

Star 1.1w

Fork 2.2k

Vote 1

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目前最流行的图数据库。它是一款采用 Java 和 Scala 语言开发的原生图数据库,专属的查询语言 Cypher,能够直观且高效地查询和处理数据之间的关系。

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JavaScript 项目

19、

Html2canvas

Star 2.8w

Fork 4.6k

Vote 3

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实现浏览器内截屏的 JavaScript 库。该项目可以让你在浏览器内对整个网页或部分内容进行截图,原理是通过读取 DOM 和样式,将当前页面渲染成一个画布图像。

 
  

html2canvas(document.querySelector("#capture")).then(canvas => { document.body.appendChild(canvas) });

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20、

JavaScript-Algorithms

Star 4.6k

Fork 538

Vote 4

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教你从零构建前端算法体系。学习算法不仅是为了面试,也是每个前端进阶必备的技能之一。该项目包含了前端的进阶算法、常见面试题、手写源码等,帮你构建完整的数据结构和算法的知识体系。

21、

Pomotroid

Star 3.1k

Fork 276

Vote 1

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视觉上令人愉悦的番茄时钟。这是一款 Vue 写的拥有超高颜值的番茄计时器,支持自定义时间、回合数、提示音、桌面通知等功能。

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22、

Satori

Star 7.2k

Fork 115

Vote 1

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能够将 HTML 和 CSS 转换为 SVG 的库。由 Vercel 团队开源的可根据 HTML 和 CSS 代码生成 SVG 图像的库。支持 JSX 语法,使用起来十分方便和顺手。

 
  

import satori from 'satori' const svg = await satori(

hello, world
, { width: 600, height: 400, fonts: [ { name: 'Roboto', data: robotoArrayBuffer, weight: 400, style: 'normal', }, ], }, )

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23、

Underscore

Star 2.7w

Fork 5.6k

Vote 0

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强大的 JavaScript 函数库。该库提供了 100 多个实用的函数,包括常用的 map、filter、reduce、invoke 以及更专业的辅助函数,比如函数绑定、JavaScript 模板功能、创建快速索引等,让我们可以更加方便地在 JavaScript 中实现函数式编程。

 
  

// countBy _.countBy([1, 2, 3, 4, 5], function(num) { return num % 2 == 0 ? 'even': 'odd'; }); // 输出:{odd: 3, even: 2}

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Python 项目

24、

Bandit

Star 5k

Fork 507

Vote 0

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查找 Python 代码中常见安全问题的工具。该项目是 PyCQA 出品的 Python 代码检测工具,知名的 isort 和 flake8 就是他们开源的。

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25、

Devguide

Star 1.5k

Fork 615

Vote 0

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CPython 开发人员指南。这份指南来自 Python 官方,介绍了如何为 CPython 做贡献,适用于任何阶段的贡献者。

26、

Django-Styleguide

Star 3.2k

Fork 343

Vote 2

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Django 使用姿势指南。这是一份 Django 编码风格指南,它来自于一线团队的多年经验总结,希望能够帮助你构建出更好的 Django 应用程序。

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27、

Numpy-100

Star 9.9k

Fork 4.9k

Vote 4

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Numpy 的练习册。该项目包含了 100 个关于 Python 常用的数据处理库 Numpy 的练习和解决方案。

 
  

# How to sum a small array faster than np.sum? (★★☆) Z = np.arange(10) np.add.reduce(Z)

28、

Prefect

Star 1.1w

Fork 1.1k

Vote 0

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Python 的数据流编排平台。如果将获取、清洗、处理数据的程序当作一个个分散的任务,该项目可以将这些任务整合到工作流中,实现在一个 Web 平台部署、安排和监控它们的执行。

 
  

from prefect import flow, task @task def say_hello(): print("Hello, World! I'm HelloGitHub!") @flow("Prefect Flow"): def h_flow(): say_hello() # run the flow! h_flow() # "Hello, World! I'm HelloGitHub!"

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Ruby 项目

29、

YouPlot

Star 3.2k

Fork 41

Vote 0

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Ruby 写的命令行数据可视化工具。该项目能够在终端里将数据转化成彩色的图表,支持条形图、直方图、箱型图等类型的图表。

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Rust 项目

30、

ChatGPT

Star 1.7w

Fork 1.6k

Vote 9

详情

第三方的 ChatGPT 桌面应用。把 ChatGPT 放到你的桌面,支持快捷键、斜杠命令、划词搜索、导出记录等实用的功能,适用于 macOS、Windows、Linux 操作系统。

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31、

Gitui

Star 1.2w

Fork 388

Vote 0

详情

带界面的 Git 命令行工具。该项目为 git 提供了终端界面,让用户可以更加顺畅地使用 git。交互式的操作提示,让你无需再记忆大量的 git 命令。

Swift 项目

32、

Vimac

Star 3.1k

Fork 116

Vote 0

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用键盘代替鼠标的 macOS 应用。它可以让用户实现仅通过键盘操作苹果电脑,支持两种操作模式。

  • 激活模式:将屏幕上可点击的位置,映射成键盘按键
  • 滚动模式:使用 HJKL 按键,可完成区域滚动

其它

33、

Cdn-Up-And-Running

Star 2.2k

Fork 115

Vote 7

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从零开始构建 CDN 的教程。为了让你在实战中学习 CDN 的工作原理,这里会从创建一个单一的后端服务开始,逐渐扩展到多个节点、模拟延迟、可视化、可测试的 CDN 服务。因为设计 CDN 会涉及 Nginx、Lua、Docker、Grafana 等知识点,所以学习该教程需要有一定的编程基础。

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34、

Fluentui-Emoji

Star 7.1k

Fork 379

Vote 1

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一套可爱的 emoji 表情。该项目是微软开源的一套精致、可爱的 emoji 表情包。

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35、

K8s_PaaS

Star 3.1k

Fork 896

Vote 4

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教你用 K8s 部署一套完整服务的教程。通过该教程你可以学习到如何部署 Kubernetes 集群,以及在此基础上搭建由 Apollo、Jenkins、Prometheus 等服务组成的完整的软件研发和部署平台。

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36、

Pi-Apps

Star 1.3k

Fork 175

Vote 3

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最受欢迎的树莓派应用商店。这是一款完全免费、开源的树莓派应用商店,它安装简单使用方便,内置了 200 多个应用程序,支持 32 位和 64 位的 Raspberry Pi OS。

 
  

# 下载 git clone https://github.com/Botspot/pi-apps # 安装 ~/pi-apps/install

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37、

Smiley-Sans

Star 1w

Fork 314

Vote 0

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一款完全开源、精雕细琢的中文黑体。这款字体名为「得意黑」,整体字身窄而斜,细节融入了取法手绘美术字的特殊造型。支持简体中文常用字、拉丁字母、阿拉伯数字和各种标点符号。

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开源书籍

38、

Essential-Netty-In-Action

Star 1.7k

Fork 451

Vote 1

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《Netty 实战》精简版。该书是《Netty in Action》的中文精简版,带你快速掌握 Netty。

39、

Time-As-A-Friend

Star 1.6k

Fork 891

Vote 4

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《把时间当作朋友》。做事不一定要图快,马跑起来比骆驼快,但骆驼一生走过的路却是马的两倍。

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机器学习

40、

Annotated_deep_learning_paper_implementations

Star 1.7w

Fork 1.9k

Vote 1

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深度学习论文的实现集合。这是一个关于神经网络和相关算法 PyTorch 实现的集合,代码里还包含逐行的注释。

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41、

Chinese-CLIP

Star 1k

Fork 154

Vote 1

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OpenAI CLIP 模型中文预训练版本。该项目使用了大规模的中文数据进行训练(~2亿图文数据),提供了多个规模的预训练模型和技术报告,让使用者仅通过几行代码就能完成中文图文特征提取和图文检索。

 
  

import torch from PIL import Image import cn_clip.clip as clip from cn_clip.clip import load_from_name, available_models print("Available models:", available_models()) # Available models: ['ViT-B-16', 'ViT-L-14', 'ViT-L-14-336', 'ViT-H-14', 'RN50'] device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = load_from_name("ViT-B-16", device=device, download_root='./') model.eval() image = preprocess(Image.open("examples/pokemon.jpeg")).unsqueeze(0).to(device) text = clip.tokenize(["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"]).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(text) # 对特征进行归一化,请使用归一化后的图文特征用于下游任务 image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True) logits_per_image, logits_per_text = model.get_similarity(image, text) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy() print("Label probs:", probs) # 图文匹配概率 [[1.268734e-03 5.436878e-02 6.795761e-04 9.436829e-01]]

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42、

KuiperInfer

Star 583

Fork 44

Vote 0

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从零编写深度学习推理框架的教程。手把手教你用 C++ 写出一个深度学习推理框架,项目整体风格和结构借鉴了Caffe。初学者通过该教程不仅可以了解深度学习框架背后的知识,还能够学会如何上手一个中等规模的 C++ 项目。

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