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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 (早上 8 點前會發佈在 Soft & Share 網站 ) ,讓你可以利用上班前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
領域驅動開發流程
如果你是 DDD 的新手,並且不知道從哪裡開始,這個流程將逐步指導你

工具
Mediasoup – 尖端 WebRTC 視訊會議
mediasoup 及其客戶端程式庫的設計目標如下
- 成為一個 SFU ( Selective Forwarding Unit )
- 支援 WebRTC 和普通 RTP 輸入和輸出
- 在伺服器端成為一個 Node.js 模組
- 在客戶端做一個小小的 Javascript 和 C++ 程式庫
- 極小化:只處理媒體層
- 訊號不可知:不要受限任何訊號通訊協定
- 超低階 API
- 支援現有的 WebRTC 端點
- 與知名的多媒體程式庫/工具整合
架構
使用案例
- 群組視訊聊天應用程式
- 一對多(或少對多) 廣播應用程式
- RTP 串流
Web 應用程式開發
Immudb 是用於系統和應用程式的輕量級、高速的不可變資料庫
Immudb 是一個用於系統和應用程式的輕量級、高速的不可變資料庫。 用 Go 寫的。 使用 immudb,你可以追蹤事務性資料庫中敏感資料的更改,然後將這些更改永久記錄在防篡改的 immudb 資料庫中。 這可以讓你保留一段不可磨滅的敏感資料歷史,例如借記卡 / 信用卡交易記錄。
傳統的事務日誌難以擴充,並且是可變的。 所以沒有辦法確定你的資料是否被洩露了。
因此,即使你的外圍資料已經被破壞,immudb 也可以為你的敏感資料的更改提供無與倫比的追溯洞察力。 Immudb 透過在內部使用 Merkle 樹結構來保證不變性。
immudb 給你相同的加密驗證的資料完整性編寫的 SHA-256 像一個不需要額外成本和複雜性經典的區塊鏈。
immudb 有 4 個主要好處
- immudb 是不可變的,你可以新增記錄,但不能更改或刪除記錄
- 儲存在 immudb 中的資料是加密連貫和可驗證的,就像區塊鏈,只是沒有所有的複雜性和高速
- 任何人都可以取得並在幾分鐘內開始與 immudb 整合。( 支援 Node.js,Java,Python,Golang,.Net )
- 最後,immudb 是開源的。 你可以在前提下執行它,也可以在雲端中執行它。 它是完全免費的。 Immudb 使用 Apache 2.0 授權
一個無類別(classless)的 CSS 框架,只用 HTML 編寫現代網頁
大小大約 4.5kb
可以到 newcss.net 看 demo ,這個適合用來做
- 一個非常簡單的 blog
- 收集常用的網站連結
- 製作一個簡單的 about me 網站
- 渲染 markdown-generated HTML
為 Nuxt.js 2.10 掃描和自動匯入元件
不需要在 script section 手動 import
建立你的 vue 元件
components/
ComponentFoo.vue
ComponentBar.vue
使用元件
<template>
<ComponentFoo />
<component-bar />
</template>
資料科學
AutoEQ – 基於頻率響應的耳機自動均衡
如果你只是想讓你的耳機聽起來更好,在 result 資料夾的推薦耳機列表中找到你的耳機型號,然後按照使用說明去做。
關於這個專案
AutoEQ 是一個自動均衡耳機頻率響應的專案,它通過解析頻率響應測量和產生一個均衡設定,校正耳機到一個中立的聲音。 這個專案目前已經涵蓋將近2000個耳在 result 資料夾中。 參見使用說明如何使用不同的均衡器軟體的結果和結果部分詳細說明引數和如何獲得結果。
AutoEQ 不僅僅是一個自動生成耳機均衡設定的集合,也是一個為自己均衡耳機的工具。 autoeq.py 提供了讀取資料的方法,將資料等同於給定的目標響應,並將結果儲存以便使用均衡器。 它可以使用不同的補償(目標)曲線,應用 curve 使耳機更明亮 / 更暗,並增加一個低音提高。 它甚至有可能使一個耳機的聲音(大致)像另一個耳機。 有關平衡的更多資訊,請參見Equalizing。 如果你正在為自己的專案尋找輕量級的安裝相依套件,那麼你會發現 autoeq-pkg 更適合你的需要。
本專案的第三個主要貢獻是測量資料和補償曲線,除 Crinacle 的原始資料外,其餘都是數值格式。 所有的東西都儲存為 CSV 檔案,所以它們很容易用任何程式語言甚至 microsoft excel 處理。 有關如何獲取和處理資料的更多技術描述,請參見資料處理。
以下的響應圖是 Sennheiser HD 800 這個耳機均衡的結果

一個強健的 Python 工具,用於使用 Open AI 的 GPT-2 進行基於文字的 AI 訓練和生成
Aitextgen 是一個 Python 套件,它利用 PyTorch、 Huggingface Transformers 和 PyTorch-lightning 對使用 GPT-2的文字生成進行了特定的最佳化,並增加了許多附加功能。 它是 textgenrnn 和 gpt-2-simple 的繼承者,充分利用了這兩個軟體套件的優點
程式設計語言/程式庫
用於 Go 的另一種 JSON 解析器,不需要 schema ,是目前速度最快的
它不需要你知道有效 payload 的結構(例如。 建立 structs) ,並允許通過提供欄位的路徑訪問欄位。 它比標準的 encoding / json 套件(取決於有效 payload 大小和使用情況)快10倍,不需要分配記憶體。
NectarJS – Javascript 的 God 模式,沒有虛擬機器,沒有 Bytecode,沒有 GC,只有原生的二進位檔案
類似 Node.js ,但是把 javascript 編譯成一個原生的執行檔,支援 node.js 的 NPM 第三方套件,支援各種平台 ( Windows,Mac,Android,Arduino … )
用於圖形取樣( graph sampling) 的 NetworkX 擴展程式庫
NetworkX 是一個 Python 套件用來建立,操作和研究複雜網路的結構,動態和功能
這個擴展程式庫組成的方法可以從圖形結構化資料取樣。 簡單地說,這是一把瑞士小刀,用於圖形取樣任務。 首先,它包括各種各樣的頂點,邊,和勘探取樣技術。 其次,它提供了一個統一的應用程式公共介面,使得採樣演算法的應用對於終端使用者來說無足輕重。 實現的方法包括廣泛的網路(網路,INFOCOM,SIGCOMM)和資料探勘(KDD,TKDD,ICDE)會議,研討會,以及來自著名期刊的文章。
遊戲
TShock – TShock是為泰拉瑞亞設計的多功能服務端。它擁有反作弊/強制開荒/使用者組/許可權管理/物品封禁/大量指令和無限的擴充套件性。
Terraria ( 泰拉瑞亞 ) 伺服器為玩家提供了通過網際網路及其他網絡進行多人遊戲的平台。TShock 則提供 Terraria 更多的功能
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