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《HelloGitHub》第 48 期

兴趣是最好的老师,HelloGitHub 让你对编程感兴趣!

目录

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内容

以下为本期内容|每个月 28 号更新

C 项目

1、DungeonRush:元气贪吃蛇游戏。作者受到元气骑士的启发,基于贪吃蛇进行一些玩法上的创新。该项目适用于 C 语言初学者、第一次尝试使用跨平台图形库的同学,参考本项目就可以写出一个可玩性高的游戏,收获满满成就感

2、libhv:一个跨平台、简单易用的非阻塞 IO 事件循环库。用它可以快速的编写 HTTP 客户端/服务端,可提供高性能的 httpd 服务。项目模块划分清晰,代码可读性高,快去看下源代码吧。示例代码:

#include "HttpServer.h"

int http_api_echo(HttpRequest* req, HttpResponse* res) {
    res->body = req->body;
    return 0;
}

int main() {
    HttpService service;
    service.base_url = "/v1/api";
    service.AddApi("/echo", HTTP_POST, http_api_echo);

    http_server_t server;
    server.port = 8080;
    server.service = &service;
    http_server_run(&server);
    return 0;
}

3、myscan:开源的多线程 socket 扫描 IP 端口的程序。目前仅支持 Windows 系统,代码简单可作为初学者学习项目

命令:
myscan -p Port1[,Port2,Port3...] [-t Thread](default 10) [-d] (DEBUG) StartIp EndIp
例子:
myscan -p 80 192.168.1.1 192.168.1.254
myscan -p 21,22,23,80,443,8080 -t 256 192.168.1.1 192.168.1.254

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C++ 项目

4、contour:一个使用 C++ 17 开发的终端模拟器。可在 Windows、Linux 和 MacOS 三大平台使用,支持字体连字 Font Ligatures(例如 Fira Code 字体)、GPU 加速渲染、背景模糊(Win10、KDE)、256 色、True Color 和配色主题

5、milvus:一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。相比 Faiss 和 SPTAG 这样的算子库,Milvus 提供完整的向量数据更新,索引与查询框架。Milvus 利用 GPU 进行索引加速与查询加速,能大幅提高单机性能。部署使用简单,降低了 AI 应用落地的难度

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CSS 项目

6、cssgridgenerator:在线通过点击动态生成基本的 CSS Grid 代码。在线尝试

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Go 项目

7、gops:展示当前系统运行了哪些 Go 程序的工具,同时支持深入分析的参数

# 展示当前运行的所有 Go 程序
$ gops
983   980    uplink-soecks  go1.9   /usr/local/bin/uplink-soecks
52697 52695  gops           go1.10  /Users/jbd/bin/gops
4132  4130   foops        * go1.9   /Users/jbd/bin/foops
51130 51128  gocode         go1.9.2 /Users/jbd/bin/gocode

# 某一个 Go 程序的详细信息
$ gops <pid>
parent PID:	5985
threads:	27
memory usage:	0.199%
cpu usage:	0.139%
username:	jbd
cmd+args:	/Applications/Splice.app/Contents/Resources/Splice Helper.app/Contents/MacOS/Splice Helper -pid 5985
local/remote:	127.0.0.1:56765 <-> :0 (LISTEN)
local/remote:	127.0.0.1:56765 <-> 127.0.0.1:50955 (ESTABLISHED)
local/remote:	100.76.175.164:52353 <-> 54.241.191.232:443 (ESTABLISHED)

8、awesome-golang-algorithm:Go 语言刷 LeetCode。在线阅读

9、wtf:瞥一眼你的“私人管家”,终端个人信息面板。安装简单,还可通过配置文件设置你想看到的信息。设置可能需要花一些时间,但最终效果还是很可以的

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Java 项目

10、MusicPlayer:一款开源的 Java 桌面版音乐播放器,使用 JavaFX/Java 8 技术开发的项目

11、KafkaCenter:Kafka 集群管理维护、生产消费监控平台

12、dolphinscheduler:分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用

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JavaScript 项目

13、G2:一套面向常规统计图表,以数据驱动的高交互可视化图形语法,具有高度的易用性和扩展性。使用 G2,你可以无需关注图表各种繁琐的实现细节,一条语句即可使用 Canvas 或 SVG 构建出各种各样的可交互的统计图表。G2 是整个蚂蚁金服 AntV 可视化解决方案中的一个环节,主要针对在高交互、高扩展的二维统计图表

14、honeyed-words-generator:一个“土味情话”在线生成项目。支持生成图片、分享二维码,在线访问。你们先看,我看完被撩到了我先去静静

15、gitmoji-cli:Git 交互式客户端,方便在提交信息中增加 emoji 表情。终于知道别人的提交信息为什么会有表情了,效果如下图:

16、panolens.js:基于 WebGL 的全景查看库。效果如下:

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Python 项目

17、iredis:Python 语言写的支持自动补全、语法高亮、命令提示等的 Redis 命令行客户端。超好用,真是相见很晚啊

18、python-small-examples:Python 有趣、实用的代码示例集合。包含:Python 基础、小技巧、坑、文件操作、机器学习、绘图等,代码如下:

# pyecharts 绘制水球图示例
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Liquid, Page
from pyecharts.globals import SymbolType

def liquid() -> Liquid:
    c = (
        Liquid()
        .add("lq", [0.67, 0.30, 0.15])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Liquid"))
    )
    return c

liquid().render('./img/liquid.html')

19、httpx:使用简单方便,轻松实现异步请求的 HTTP 客户端(Python 3.8+)。示例代码:

>>> import httpx
# 同步
>>> r = httpx.get('https://www.example.org/')
>>> r
<Response [200 OK]>
>>> r.status_code
# 异步
>>> async with httpx.AsyncClient() as client:
>>>     r = await client.get('https://www.example.org/')
>>> r
<Response [200 OK]>

20、rssant:免费开源的 RSS 订阅项目,服务端是 Django 写的。你可以自己部署也可以直接使用在线版,远离嘈杂的推荐、广告,专注你订阅的内容

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Ruby 项目

21、homeland:开源免费、不限制商业使用的社区网站系统

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其它

22、learnGitBranching:一个 Git 命令可视化学习项目。能够生动形象的帮助开发人员理解、学习 Git 命令,通过一系列刺激的关卡挑战,逐步深入的学习 Git 的强大功能。在线尝试

23、Waking-Up:采用追问形式的后端面试问题总结。提问然后追问是面试常见模式,更加贴近真实面试

24、fucking-algorithm:解 LeetCode 题目集合。号称“手撕 LeetCode 题目”,虽然之前推荐过不少解题集合,但是这次我还是没忍住。该项目讲究思路指南,解题思路描述清晰,真香啊

25、browser-2020:该项目汇集了浏览器鲜为人知的一些功能

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机器学习

26、autokeras:Keras 官方出品基于 Keras 的 AutoML 系统。支持 CPU 和 GPU 训练,傻瓜式 API,3 行代码就能训练一个模型。目前支持的任务:图像分类、图像回归、文本分类、结构化数据分类等。将人从手工选择超参数中解放出来,快速开发原型,官方口号“所有人都能使用机器学习”,官网

# 安装命令 pip install autokeras
import autokeras as ak

clf = ak.ImageClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)
results = clf.predict(x_test)

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