2018年***一個月的GitHub項目排行榜出爐了，本月上榜的項目中，有很多都是新開源的項目，一起來看看都有哪些：

1、practicalAI

https://github.com/GokuMohandas/practicalAI Star 11768

 

 

 

 

這是一個幫助你入門深度學習的項目，本項目一共分為4大部分，分別為：基礎、深度學習、RNNS、進階教程。藍色的字體都是已經(jīng)完成的教學文檔，剩下的，創(chuàng)建者還會繼續(xù)完善，只要點開就可以直接在瀏覽器里看到互動教學界面。

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2、the-book-of-secret-knowledge

https://github.com/trimstray/the-book-of-secret-knowledge Star 9351

這個項目特別適合系統(tǒng)和網(wǎng)絡管理員DevOps或安全研究人員。里面包含一系列好用的CLI工具、DNS使用工具、HTTP相關工具還有關于SSL/安全以及系統(tǒng)診斷工具等

3、LeetCodeAnimation

https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation Star 7355

本項目用動畫的形式呈現(xiàn)解LeetCode題目的思路，如兩數(shù)求和動畫如下：

 

 

 

 

4、flutter

https://github.com/flutter/flutter Star48195

Flutter 是一種新型的方式，用于創(chuàng)建高性能、跨平臺的移動應用。由 Google 的工程師團隊打造。Flutter 可以給開發(fā)者提供簡單、高效的方式來構建和部署跨平臺、高性能移動應用;給用戶提供漂亮、快速、jitter-free 的 app 體驗。

5、NES.csshttps://github.com/BcRikko/NES.css Star 8659

 

 

 

 

NES.css是一個NES風格的 CSS框架，不依賴于任何JavaScript。支持Chrome、火狐、蘋果瀏覽器。

6、ant-design

https://github.com/ant-design/ant-design Star40300

一套企業(yè)級的 UI 設計語言和 React 實現(xiàn)。具有以下特性：

• 提煉自企業(yè)級中后臺產品的交互語言和視覺風格。
• 開箱即用的高質量 React 組件。
• 使用 TypeScript 構建，提供完整的類型定義文件。
• 全鏈路開發(fā)和設計工具體系。

7、JavaGuide

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide Star 18193

一份Java學習指南，涵蓋大部分Java程序員所需要掌握的核心知識

8、awesome-python-applications

https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications Star 4285

 

 

 

 

這是一個Python程序集合，目前包含195個開源Python程序，而且數(shù)量還在不斷增加，按照主題劃分，包含庫和文檔等鏈接，從下圖可以看出里面包含15個主題。

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9、quicklink

https://github.com/GoogleChromeLabs/quicklink Star 4464

quicklink 是一個通過預加載資源來提升后續(xù)方案速度的輕量級工具庫。旨在提升瀏覽過程中，用戶訪問后續(xù)頁面時的加載速度。

10、CS-Notes

https://github.com/CyC2018/CS-Notes Star 13865

 

 

 

 

這是一份很完整的計算機學習筆記，一共分為以下十個模塊：算法。操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡、面向對象、數(shù)據(jù)庫、Java、系統(tǒng)設計、工具、編碼實踐、后記

11、loki

https://github.com/grafana/loki Star 4045

Loki 是 Grafana Labs 團隊***的開源項目，是一個水平可擴展，高可用性，多租戶的日志聚合系統(tǒng)。它的設計非常經(jīng)濟高效且易于操作，因為它不會為日志內容編制索引，而是為每個日志流編制一組標簽。項目受 Prometheus 啟發(fā)。

12、pytext

https://github.com/facebookresearch/pytext Star 3874

PyText是由Facebook開源的基于 PyTorch 構建的深度學習 NLP 建模框架。PyText 通過為模型組件提供簡單且可擴展的接口和抽象，以及使用 PyTorch 的 Caffe2 執(zhí)行引擎導出模型進行推理的功能，它可以連接 ONNX 和 Caffe2。