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這是 Soft & Share 為訂閱會員所推出的服務,小編週一到週五會每天整理一篇開源專案的摘要說明整理 (中午 12 點前會發佈在 Soft & Share 網站 ) ,讓你可以利用中午休息時間快速掌握目前開源專案的焦點。
工具
SingleFileZ – 瀏覽器的外掛,可以將網頁存成一個 HTML/ZIP 單一檔案

所見即所得的網頁 LaTex 編輯器
Swiftlatex 是一個基於 web 瀏覽器的編輯器,用於在 LaTeX 排版系統中建立 PDF 文件,如報告、學期專案、簡報。 與其它基於 web 的編輯器不同,SwiftLaTeX 是真正的所見即所得(WYSIWYG) : 直接以列印輸出的表示形式進行編輯。 你可以在任何完成階段將 LaTeX 文件匯入到 SwiftLaTeX 中。 你可以使用 SwiftLaTeX 啟動新文件,也可以使用 SwiftLaTeX 進行最終的複製編輯。 對於高階操作,可以編輯所謂的 LaTeX 原始碼,這樣可以提供更細粒度的控制。 Swiftlatex 是協作式的; 你可以與其他人分享您的專案,並同時進行工作。 將你的資料儲存在你的帳戶下的雲端; 目前它支援 Google Drive 和 DropBox。
下圖是它的操作介面,下方有一個 console mode 的視窗,在那邊輸入 LaTex 語法就可以在上方看到排版後的結果

AirPlay 音訊播放器
Shairport Sync 是一個 AirPlay 音訊播放器,它可以播放來自 iTunes、 iOS、 Apple TV 和 macOS 裝置的串流媒體音訊,還有 AirPlay 來源,如 Quicktime Player 和 ForkedDaapd 等。
高準確度的室內定位系框架
你有沒有想過
- 做家庭自動化但不需要運動感測器
- 不需要 GPS 在室內追蹤你的手機或是筆記型電腦
- 監控手機在什麼地方和軌跡
內部導航和發現框架(FIND)允許你使用你的(Android)智慧手機或支援 wifi 的電腦(筆記型電腦或樹莓派等)來確認你在家裡或辦公室裡的位置。 你可以很容易地用這個系統代替運動感測器,因為它的精確度可以讓你的手機分辨出你是在客廳、廚房還是臥室等等。 這些位置資訊可以用於多種方式,包括家庭自動化,尋路,或跟蹤!
這篇文章是開發者寫的 blog,裡面講了他當時開發這個專案的動機 ,還有人利用這個工具來追蹤家裡的寵物 – 可能是貓吧 🙂
Markdown 編輯器
支援 Mac/Windows/Linux ,看了它的官方網頁,還可以編輯 Sequence diagram 與數學式子


Web 應用程式開發
AWS 無伺服器應用程式模型(SAM)是一個用於建構無伺服器應用程式的開源框架
SAM 提供了簡化語法來表示函式、 api、資料庫和事件源對映( event source mappings)。 只需幾行配置,就可以定義所需的應用程式並對其建模。
透過執行一個命令建立一個現代的 web 應用程式
這是 Facebook 開發的工具,讓你可以快速建立一個 React 應用程式的鷹架
Npkill – 列出系統中的所有 Node 模組目錄,以及它們佔用的空間。 然後,您可以選擇要清除的的內容以釋放空間
使用此工具,你可以列出系統中的所有node_modules目錄及其佔用的空間。 然後,你可以選擇要刪除的空間以釋放空間。
資料科學
Nanoneuron 是7個簡單的 JavaScript 函式,它們可以讓你感受到機器實際上是如何“學習”的
Nanoneuron 是來自神經網路的神經元概念的一個簡化的版本。 Nanoneuron 經過訓練可以將溫度值從攝氏度轉換為華氏度。
程式碼範例包含7個簡單的 JavaScript 函式(包含模型預測、成本計算-機器學習中的 cost function 、向前 / 向後傳播和訓練) ,它們將讓你感受到機器實際上是如何“學習”的。 不需要第三方程式庫,沒有外部資料集或相依關係,只有純粹和簡單的 JavaScript 函式。
無論如何,這些功能都不是機器學習的完整指南。 許多機器學習的概念被跳過和過分簡化了! 這種簡化的目的是讓讀者對機器如何學習有一個真正基本的理解和感受,並最終使讀者認識到它不是“機器學習的魔術” ,而是“機器學習的數學”。
PPLM – 即插即用語言模型: 一種簡單的控制文字生成方法
這是 Uber 貢獻的開源專案
GPT-2 這個自然語言模型已經可以讓電腦創作產生接近人類寫出的文章風格,PPLM 允許使用者靈活地插入一個或多個微小的屬性模型,將期望的指導目標表示為一個大的、無條件的語言模型(LM)。這種方法的關鍵特性在於,它使用的是現有的 LM ーー不需要訓練或微調ーー這使研究人員能夠利用最好的一流 LMs,即使他們沒有訓練它們所需的大量硬體。
StarGAN v2 – 使用 PyTorch 實現的影像轉換器
Stargan v2可以將來源影像轉換依照給定參考影像的風格(例如髮型和妝容)輸出影象來輸出影像。

Google Colab 集錦
收集了許多 Colab 的範例,這些範例是有完整功能點擊就能執行的 colab 筆記本,包含資料、程式碼和描述
裡面有列出 10 大最受歡迎的 Colab 筆記本
- 使用 OpenCV 進行車輛流量統計
- 25 + 強化學習交易策略集錦
- 偏微分方程的數值解
- 使用 Python 進行破產預測
- Facebook Detectron2
- 使用 Twitter 進行資料科學
- 醫學問答
- BERT 電影評論
- 用於預知維修的遞迴神經網路
- AirBnB 雪梨租金評估
使用 Tensorflow 實現百度的 DeepSpeech 架構
Deepspeech 是一個開源的語音轉文字引擎,使用了百度 DeepSpeech 研究論文的機器學習技術訓練的模型。 專案 DeepSpeech 使用 Google 的 TensorFlow 使得實現更加容易。
音樂中的音源分離
這是 Facebook 支援使用 PyTorch 實現的聲音分離開源專案,它使用了一個資料集 – musdb ,這個資料集有各種樂器的聲音樣板,所以可以將一段音樂演奏中的鼓聲,貝斯,人聲做分離,這個專案背後的理論架構可以參考這篇論文 – MUSIC SOURCE SEPARATION IN THE WAVEFORM DOMAIN
Spleeter 也是類似功能的開源專案,使用 Python 和 Tensorflow 實現
雲端和網路管理
用 Go 語言開發的高效能 PHP 應用伺服器、負載均衡器和行程管理器
它支援作為服務運行,並能夠在每個專案的基礎上擴充其功能。Roadrunner 包括 PSR-7 / PSR-17相容的 HTTP 和 HTTP / 2伺服器,可用於替換傳統的 Nginx + FPM 設定,具有更高的效能和靈活性。
使用這個開源伺服器可以簡化 PHP 的開發環境設定 ,以前要設定 PHP 開發環境還要安裝 Apache 然後設定 Apache 的 PHP 模組,有點麻煩
行動應用程式設計
Store – 用於非同步資料載入和快取的 Android 庫
這是 DropBox 支援的開源專案,使用 Kotlin 開發,讓你在 Android App 輕鬆載入資料,解決了以下問題
- 現代軟體需要資料表示是流動的並且總是可用的
- 使用者希望他們的 UI 體驗永遠不會被新的資料載入所破壞(中斷)。 無論一個應用程式是社交的,新聞的,還是 B2B 的,使用者都希望在線上和離線有一個無縫的體驗
- 經常使用國際漫遊的使用者期望最低限度的資料下載,因為許多兆位元組的下載資料可以迅速導致天文數字的電話賬單
這個程式庫應該也是 DropBox Android App 在使用的程式庫
程式設計語言
使用最新的 C++ 實現的進度條
使用 C++ 寫 condole mode 應用程式處理耗費時間的工作可以使用這個程式庫來顯示目前的程式運行的進度

Enquirer – 高雅的 CLI 提示,使用者介面友好,直覺,易於建立
這是一個 Node.js 的模組,如果你使用 Node.js 開發一些命令列工具給使用者使用,需要一些比較友善的提示介面,就可以考慮使用這個模組

將任何 Python 類別自動產生 CLI 介面
這個開源專案之前在 Soft & Share 有專文分享過,這個很適合用來做 TDD ( Test Driven Development )
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PPLM 的詳細介紹 https://mp.weixin.qq.com/s/fG2K9_3mkvu4TBFDIYqmcw
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