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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。( 之前出版的開源報報 )
學習資源
命令列的藝術 – 在一個網頁中學習命令列工具
流暢地使用命令列 ( command line )是一項經常被忽視或認為是晦澀難懂的技能，但它在顯而易見和微妙的方面提高了你作為一名工程師的靈活性和工作效率。
這部作品是許多作者和譯者共同完成的。 其中一些最初出現在 Quora 上，但後來轉移到 GitHub，在那裡比原作者更有天賦的人已經做出了許多改進。
這份教學指南除了支援 Linux 也包含 Windows/Mac 的命令列工具使用
相關線上課程 – 中文課程 – 像駭客一樣使用命令列
nn4nlp-concepts – 自然語言處理的神經網路相關概念知識庫
這是一個知識庫，試圖根據經驗評估最重要的概念，必要的理解神經網路模型自然語言處理的尖端研究。
微軟也貢獻一個跟自然語言處理的學習專案 – 自然語言處理最佳實踐和範例
工具
neko – 自己託管的虛擬瀏覽器
這個專案的概念很類似之前介紹過的 「雲端瀏覽器」，請參考第一期的開源報報 ，裡面有提到一個專案 – 在雲端中執行的瀏覽器 – BrowserGap
這個專案是在 Docker 容器裡面使用 web rtc 來串流 Docker 內部的桌面，所以你可選擇使用 Docker 內的瀏覽器來上網
這樣做的目的主要是避開網路追蹤，上個月才在 FB 看到一位在中國軟體公司上班的網友他也是這樣做
你也可以將這個 Docker image 佈署到雲端
PyOxidizer – 一個最新的 Python 應用程式打包和發布工具
Pyoxidizer 是一個產生嵌入有 Python 二進位制檔案的實用程式。 Pyoxidizer 的整體目標是使複雜的打包和發布問題變得簡單，這樣應用程式維護人員就可以專注於建構應用程式，而不是使用建構系統和打包工具。
Pyoxidizer 能夠產生單一的可執行檔案——具有 Python 的副本及其所有靜態連結的相依關係和所有資源(如。 Pyc 檔案)嵌入到可執行檔案中。 你可以將單一可執行檔案複製到另一台電腦，並執行它。 它就是管用。
這個專案使用 Rust 開發，你可以將你的 Python script 打包成 Windows/Linux/Mac 的執行檔
lil-pwny – 一個使用 Python 開發的 Active Directory 密碼稽核工具
從 Active Directory 找回的使用者密碼的 NTLM 雜湊進行離線稽核，並對照 Have i Been Pwned ( 簡稱 HIBP ) 中洩露的已知密碼。如果發現有使用者的密碼洩漏，會將這些使用者的名稱存在一個 txt 檔案
所以 Active Directory 儲存的密碼是可以反向解譯成明碼？
Web 應用程式開發
React-Beautiful-DnD – 使用 React 開發無障礙的 Drag & Drop 元件
之前在 Soft & Share 也介紹過另一個開源專案 – 使用 React 開發看板軟體，裡面的 Drag & Drop 就是使用這個元件
樣式化的元件 – 使用 ES6和 CSS 中最好的部分來為你的應用程式設計風格
從文件看，這個程式庫使用在 React 框架，你可以在這個網頁 – https://styled-components.com/showcase ，看到它的使用範例，這邊還有一個 udemy 的免費課程，專門介紹如何使用這個程式庫
Swiper – 支援大多數最新的行動觸控 slider ，並使用硬體加速的過場效果( transitions ) 的 javascript 程式庫
Swiper 是免費和最新的行動觸控 slider ，使用硬體加速過場效果和驚人的原生應用程式行為。 它可用於行動網站、行動網頁應用程式和行動原生應用程式 / 混合應用程式。
你可以在 Demo 網頁看到它的示範效果和範例程式碼
Preloader – 從 Opcache 建立一個 php 就緒的預載入 script
只需要一行程式碼就可以得到最好的選項，以保持應用程式的快速執行。這個套件自動從你的 Opcache 統計資料生成一個 PHP 7.4 預載入指令碼。 不需要使用駭客手法。
如果你使用 Laravel ，可參考 https://github.com/DarkGhostHunter/Laraload
tiny-helper – 收集了許多有用的 Web 開發工具網站
資料科學
Netron – 用於神經網路、深度學習和機器學習模型的視覺化工具
Netron 支援 ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), Core ML (.mlmodel), Caffe (.caffemodel, .prototxt), Caffe2 (predict_net.pb, predict_net.pbtxt), MXNet (.model, -symbol.json), ncnn (.param) and TensorFlow Lite (.tflite).
也實驗性的支援 TorchScript (.pt, .pth), PyTorch (.pt, .pth), Torch (.t7), Arm NN (.armnn), BigDL (.bigdl, .model), Chainer (.npz, .h5), CNTK (.model, .cntk), Deeplearning4j (.zip), Darknet (.cfg), ML.NET (.zip), MNN (.mnn), OpenVINO (.xml), PaddlePaddle (.zip, __model__), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb) and TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index).
這是一個桌面軟體，支援 Windows/Mac/Linux ，這篇中文 blog 有簡單的介紹
雲端和網路管理
K3c – 用於容器開發的輕量級本地端容器引擎
K3c 是一個本地端容器引擎，旨在填補與 Docker 在 Kubernetes 生態系統中相同的空白。 具體來說，K3c 專注於開發和執行本地端容器，基本上是 docker run / build。 目前的 K3s，輕量級的 Kubernetes 發行版，為從開發到營運的 Kubernetes 提供了一個很好的解決方案。 雖然 K3s 滿足了 Kubernetes 執行時的需要，但仍然需要執行 docker (或類似 docker 的工具)來實際開發和建構容器映像檔。 3c 旨在替代 docker，以滿足 Kubernetes 生態系統所需的功能。
Gyro – 用於建立、更新和維護雲端基礎設施的命令列工具，使基礎設施程式碼化( infrastructure-as-code ) 成為可能
使用 Gyro 允許您使用 Gyro 語言描述雲端基礎設施，然後使用 Gyro 命令列工具建立、更新和維護雲端基礎設施。
Gyro 目前支援 AWS/Azure/Pingdom
行動應用程式設計
MobileBlazorBindings – 實驗性的行動 Blazor 繫結( binding )——用 Blazor 建構原生的行動應用程式
行動 Blazor 繫結使開發者能夠使用 C# 和 .NET 使用熟悉的網頁程式設計模式開發 iOS/Android 應用程式。 這意味著你可以使用 Blazor 程式設計模型和 Razor 語法來定義應用程式的 UI 元件和行為。 所包含的 UI 元件是基於 Xamarin， Forms 原生 UI 控制元件，從而生成漂亮的原生行動應用程式。
微軟也出了一篇 blog – Announcing Experimental Mobile Blazor Bindings
Blazor 相關線上課程 – 使用 Blazor (. NET Core 3.1)建立真實世界的應用程式
遊戲
一個使用 Javascript 開發的 NES 模擬器
透過這個模擬器可以在網頁中執行 NES 的遊戲
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