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2018 年 2 月份 GitHub 上最熱門的開(kāi)源項(xiàng)目推薦

新聞 開(kāi)源
這是 2 月份新出爐的項(xiàng)目,可以說(shuō)是 2018 年最火的佛系編程了,這個(gè)項(xiàng)目里面沒(méi)有一行代碼,它的 description 是這樣的:The best way to write secure and reliable applications. Write nothing; deploy nowhere.

 1、nocode

(https://github.com/kelseyhightower/nocode Star 16256

這是 2 月份新出爐的項(xiàng)目,可以說(shuō)是 2018 年最火的佛系編程了,這個(gè)項(xiàng)目里面沒(méi)有一行代碼,它的 description 是這樣的:The best way to write secure and reliable applications. Write nothing; deploy nowhere. 有網(wǎng)友把它翻譯成中文版為:要安全,要可靠,最好的方式就是不用一行代碼,部署整個(gè)世界。就是這樣一個(gè)愚人的項(xiàng)目,在 Github Trending List 上占據(jù)了好幾天榜首,如今已經(jīng)有 16256 個(gè) Star

2、tensorflow

(https://github.com/tensorflow/tensorflow Star 90603

TensorFlow 是谷歌的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),按照谷歌所說(shuō),在某些基準(zhǔn)測(cè)試中,TensorFlow 的表現(xiàn)比第一代的 DistBelief 快了 2 倍。TensorFlow 內(nèi)建深度學(xué)習(xí)的擴(kuò)展支持,任何能夠用計(jì)算流圖形來(lái)表達(dá)的計(jì)算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都能夠受益于 TensorFlow 的自動(dòng)分 化(auto-differentiation)。通過(guò)靈活的 Python 接口,要在 TensorFlow 中表達(dá)想法也會(huì)很容易。

3、front-end-interview-handbook

(https://github.com/yangshun/front-end-interview-handbook Star 9772

與其他軟件工程師不同的是,前端求職面試對(duì)算法的重視程度更低,并且在該領(lǐng)域的知識(shí)更多的集中在 Html、CSS、JavaScript 等幾個(gè)方面,雖然網(wǎng)上也有一些資源可以幫助前端開(kāi)發(fā)人員準(zhǔn)備面試,但他們并不像軟件工程師面試材料那么豐富,front-end-interview-handbook 就是專門為前端求職者準(zhǔn)備面試問(wèn)題和答案。

4、內(nèi)容感知圖像壓縮/拓展庫(kù)caire

(https://github.com/esimov/caire Star 7637

Caire 是基于論文《Seam Carving for Content-Aware Image Resizing》(圖像伸縮變換算法)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)內(nèi)容感知圖像 (尺寸) 壓縮/擴(kuò)展庫(kù)。已有特性如下:

● 支持自定義命令行

● 支持縮小/放大圖像

● 可垂直/水平地調(diào)整圖像大小

● 可調(diào)整目錄中的所有圖像的大小

● 不需要任何第三方庫(kù)

● 使用 sobel 閾值進(jìn)行微調(diào)

● 使用模糊濾鏡來(lái)增強(qiáng)邊緣檢測(cè)

效果圖:

2018 年 2 月份 GitHub 上最熱門的開(kāi)源項(xiàng)目

5、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)庫(kù)Automerge

(https://github.com/automerge/automerge Star 4895

Automerge 是一個(gè)用于在 JavaScript 中構(gòu)建協(xié)作應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)庫(kù)。建 JavaScript 應(yīng)用程序的常用方法是將應(yīng)用程序的狀態(tài)保存在模型對(duì)象中,例如 JSON 文檔。具有如下特點(diǎn)和設(shè)計(jì)原則:

● 網(wǎng)絡(luò)不可知論者。Automerge 是一個(gè)純粹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)庫(kù),不關(guān)心你使用的是什么類型的網(wǎng)絡(luò)。

● 不變的狀態(tài)。Automerge 對(duì)象在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)是應(yīng)用程序狀態(tài)的不可變快照。無(wú)論何時(shí)進(jìn)行更改,或者合并來(lái)自網(wǎng)絡(luò)的更改,都會(huì)返回一個(gè)反映該更改的新?tīng)顟B(tài)對(duì)象。

● 自動(dòng)合并。Automerge 是所謂的無(wú)沖突復(fù)制數(shù)據(jù)類型(CRDT),它允許在不需要任何中央服務(wù)器的情況下自動(dòng)合并不同設(shè)備上的并發(fā)更改。

● 相當(dāng)便捷。已經(jīng)在 Node.js,Chrome,F(xiàn)irefox 和 Electron 上測(cè)試了 Automerge 。

6、developer-roadmap

(https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap Star 42978

這是一組使用 Balsamiq 建造的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)者的路線圖,如前端路線圖如下:

2018 年 2 月份 GitHub 上最熱門的開(kāi)源項(xiàng)目

涵蓋所有前端熱門的框架、語(yǔ)言等重要且熱門的知識(shí)點(diǎn)。

7、FastPhotoStyle

(https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle Star5978

FastPhotoStyle 是英偉達(dá)開(kāi)源的照片風(fēng)格轉(zhuǎn)移深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)庫(kù),給定目標(biāo)照片和樣式參考照片,代碼可以將樣式照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換至目標(biāo)照片,從而生成新的風(fēng)格化照片。

FastPhotoStyle 實(shí)現(xiàn)過(guò)程包含兩個(gè)步驟:“風(fēng)格化”和“細(xì)調(diào)”。 先將樣式參考照片源的樣式轉(zhuǎn)移至目標(biāo)照片,隨后對(duì)其進(jìn)行細(xì)調(diào)優(yōu)化。

效果圖:

2018 年 2 月份 GitHub 上最熱門的開(kāi)源項(xiàng)目

8、Back-End-Developer-Interview-Questions

(https://github.com/arialdomartini/Back-End-Developer-Interview-Questions Star 6686

前面提到的是前端面試相關(guān)的開(kāi)源項(xiàng)目,而這一個(gè)則是后端開(kāi)發(fā)人員的面試大全,里面涵蓋的問(wèn)題大多都是開(kāi)放式的,其中一些問(wèn)題甚至沒(méi)有答案,但是它們恰恰是最能體現(xiàn)個(gè)人能力的一些問(wèn)題。目前該項(xiàng)目的問(wèn)題共分為 18 個(gè)類型,包括代碼設(shè)計(jì)問(wèn)題、數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)題、代碼版本問(wèn)題、分布式系統(tǒng)問(wèn)題等

9、Java組件服務(wù)框架 Carbon

(https://github.com/dawnlabs/carbon Star 7585

2018 年 2 月份 GitHub 上最熱門的開(kāi)源項(xiàng)目

Carbon 是一個(gè)輕量級(jí)的組件模型與企業(yè)級(jí)的服務(wù)框架。Carbon 是在以下原則上進(jìn)行構(gòu)建:創(chuàng)建一個(gè)更加靈活的框架通過(guò)一個(gè)分離,以元數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng),鼓勵(lì)關(guān)系的分離,從而使得代碼在一個(gè)復(fù)雜,動(dòng)態(tài)的操作環(huán)境中更容易維護(hù)與重復(fù)利用等.

10、awesome-scalability

(https://github.com/binhnguyennus/awesome-scalability Star 7795

該項(xiàng)目提供了大量精選的閱讀材料,旨在幫助后臺(tái)開(kāi)發(fā)者們能夠借助項(xiàng)目中各個(gè)文獻(xiàn)的思路做出一個(gè)具有延展性,可用性,穩(wěn)定性的后臺(tái)。這個(gè)概念雖然模糊,但是借由著名工程師(Martin Fowler,Robert C. Martin,Tom White等)和高質(zhì)量資源(highscalability.com,infoq.com等)的詮釋,相信大家能從中理解并學(xué)到有用的東西。

項(xiàng)目涵蓋各個(gè)方面。主要分為原則、可擴(kuò)展性、穩(wěn)定性、其他方面、會(huì)談、圖書(shū)七個(gè)板塊。包括了異常處理,數(shù)據(jù)庫(kù)策略等內(nèi)容。

11、android-ktx

(https://github.com/android/android-ktx Star 4529

ndroid KTX 是一組擴(kuò)展程序,它能使 Android 上的 Kotlin 代碼更簡(jiǎn)潔,從而提高開(kāi)發(fā)者的編程體驗(yàn)。Android KTX 中支持 Android 框架的部分現(xiàn)在可在 GitHub 庫(kù)中找到,Android KTX 究竟做了哪些方面的優(yōu)化呢?比如:

● 字符串轉(zhuǎn)換為 URI,Android KTX 會(huì)為字符串添加一個(gè)擴(kuò)展函數(shù),使字符串更加自然地轉(zhuǎn)換為 URI。

● 編輯 SharedPreferences,使用 Android KTX 后,代碼稍微短些,能更自然地讀取和寫入。

● 平移路徑差異

● 在視圖onPreDraw 的動(dòng)作

12、deepfake 的深度學(xué)習(xí)技術(shù) Facewap

(https://github.com/deepfakes/faceswap Star 4009

deepfake 的深度學(xué)習(xí)技術(shù),這款工具本來(lái)的用途是用來(lái)識(shí)別和交換圖片、視頻中人物臉部圖像的工具 。該項(xiàng)目有多個(gè)入口,你需要做的事:

● 收集照片(或使用以下訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提供的照片)

● 從原始照片中提取面部圖像

● 在照片上訓(xùn)練模型(或使用以下訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提供的模型)

● 使用模型轉(zhuǎn)換源代碼

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 無(wú)限科技
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