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Soft & Share 開源報報 040 – 如果可以將一個網站變成桌布,你會放哪一個網站?

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

Broot – 一個比較好的目錄瀏覽工具

這個工具使用 Rust 開發,可以用來取代 ls 指令,這個工具比較特別的是進入 github repository 的目錄,還會套用 .gitignore ,你也可以在目錄瀏覽的時候,輸入英文字母來快速跳到你要看的目錄或是檔案


Scalene – 一個用於 Python 的高效能、高精度的 CPU 和記憶體分析器( profilers )

Scalene 是 Python 的高效能 CPU 和記憶體分析器,它可以做一些其他 Python 分析器不能也不能做的事情。 它比其他分析器執行得更快,同時提供更詳細的資訊


Plash – 將任何網頁變成你的 Mac 桌布

Plash 使你有一個高度動態的桌面桌布。 你可以顯示你最喜歡的新聞網站,Facebook feed,或者一張隨機的漂亮風景照片。 使用案例是無限的。 你甚至可以設定一個動畫 GIF 作為桌布。

使用案例

  • 隨機置換圖片
  • 顯示日曆 ,例如 Google Calendar
  • 個人資訊
  • GIF 動畫

這個工具小編裝起來試用後真的很神奇,你可以把桌布設成最常用的網站,Default 是靜態模式,你可以切換成瀏覽模式,你就可以在桌面上點選網站的連結


ArtiPub – 將你的文章自動發布到多個社群媒體

這是中國開發者的開源專案,所以發布的社群媒體都是中國的社群為主


Git Draw – 讓你可以在 Github 的熱度圖( heatmap ) 上畫圖

這是一個 Chrome 擴充套件,可以讓你在 GitHub 的熱度圖上自由繪製。 然後可以將繪圖匯出到包含 git 提交日誌的指令碼。 一旦您執行並將此指令碼推送到新的儲存庫,你的 commit log 將與你所繪製的圖形匹配。

如果你要用 heapmap 來真實呈現你的 commit 紀錄給未來的雇主看,最好還是不要惡搞這個 heapmap


使用文字編輯器一次修改多個檔案的檔名

這個工具使用 Go 開發


HTTPX – 給 Python 3 使用的全功能 HTTP 客戶端套件

HTTPX 支援 sync 和 async APIs 並且支援 HTTP/1.1 和 HTTP/2

Web 應用程式開發

使用 GatsbyJS 建立個人作品集網站

最初這是一個由 GatsbyJs 製作的個人作品集(personal portfolio ),現在這是一個Gatsby 主題,任何人只要想告訴他們的工作歷史,只要專注在內容就可以了。


AutoLayout.js – 使用 Javascript 實現 Apple 的自動佈局和視覺格式語言

自動佈局是一個系統,讓你執行佈局使用數學關係(constraints)。 它使用 Cassowary.js 程式庫進行實際的 constraint 解析,並在此基礎上實現 Apple 的constraints系統和視覺化格式語言(Visual Format Language,vfl)。 它支援 Extended VFL 語法,包括 view-stacks  和 z-indexing。


jExcel – 是一個輕量級的 javascript 外掛,可以建立基於 web 的互動式表格和電子表格,相容 Excel 或其他電子試算表

你可以從 JS 陣列、 JSON、 CSV 或 XSLX 檔案建立線上電子表格表。 你也可以從 excel 複製並直接貼上到你的 jexcel ce 電子表格,反之亦然。jExcel CE 有大量不同的輸入選項,以滿足最常見的網頁應用程式需求

這個外掛還可以與 React/Angular/Vue 做整合


Three.js 的 React 和 React Native Render

這是建立在 Three.js 上的 React 和 React Native 渲染器。當你可以將動態場景圖劃分為宣告性的、可重複使用的元件,並對狀態變化做出反應時,構建動態場景圖就變得非常容易。

資料科學

Nevergrad – 用於執行無梯度( gradient-free )最佳化的 Python 工具箱

無梯度最佳化過去常常依賴於客製化實現。 但是現在使用 Facebook開放的 Python3工具套件,用於提高機器學習參數和超參數的無導數( derivative-free )最佳化。 使用這些測試過的演算法,最佳化你的模型比以往任何時候都要快!

微調機器學習模型需要大量的嘗試和錯誤。 現在,得益於 Nevergrad,開發者可以依靠一個無衍生物的最佳化工具來最佳化他們的參數和超參數。

可以參考這個網頁說明 https://jaxenter.com/nevergrad-machine-learning-python-toolkit-153989.html ,比起看專案的說明會比較容易懂為何要使用這個 Python 工具箱來做機器學習模型的最佳化


讓你的公司以資料為導向。 連線到任何資料來源,易於視覺化,支援儀表板和共享你的資料

這個開源專案開發者提到 – 在 Redash 之前,我們嘗試使用傳統的 BI 套件,並發現了一組臃腫、技術上存在挑戰和速度緩慢的工具 / 流程。 我們所尋找的是一種更像駭客的方式來看待資料,所以我們建立了一個。

Redash 允許快速、方便地訪問數十億條記錄,使用了 Amazon Redshift (“ petabyte scale data warehouse” ,即跟 PostgreSQL 相容)處理和收集這些記錄。 現在 Redash 支援查詢多種資料庫,包括: Redshift,Google BigQuery,PostgreSQL,MySQL,Graphite,Presto,Google Spreadsheets,Cloudera Impala,Hive 和客製化的指令碼。

功能很類似 Tableau 和 Google Data Studio

程式設計語言

Klona – 一個小型的 ( 281 bytes ) 和快速的工具用來做 “深度複製” Objects, Arrays, Dates, RegExps 和更多..

這是一個 Javascript 程式庫,以遞迴的方式做”深度複製” 一個物件,而不是只是使用參考 ( reference ) 的方式指向其值 ( 內建的 Object.assign 則相反,使用 shallow copy ) 。所以其結果是一個結構等效的複製


BLAKE3 加密雜湊 ( hash ) 函式

加密雜湊 ( hash ) 函式使用 Rust 開發有幾個特色

  • 比 MD5, SHA-1, SHA-2, SHA-3, and BLAKE2 速度快
  • 比 MD5 和 SHA-1 安全
  • 可以在任意數量的執行緒和 SIMD 通道上高度並行化,因為它是內部的 Merkle 樹
  • 能夠驗證串流資料和增量更新,因為它是一個 Merkle 樹
  • 一個 PRF、 MAC、 KDF 和 XOF,以及一個常規雜湊
  • 一個沒有變數的演算法,它在 x86-64和較小電腦架構上都很快

效能比較圖


一個簡單的 C++11 執行緒池 ( Thread Pool ) 實現

例如你要建立 4 個工作執行緒 ThreadPool pool(4)


程式設計備忘錄

收集了常用的資料結構與演算法


Goroutine 記憶體漏洞檢查器

這是由 Uber 支援的開源專案

喜歡今天小編整理的開源報報嗎?歡迎給小編意見與回饋

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