Soft & Share 開源報報 134

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今日內容摘要

  • 史丹佛公開課程 CS193P – 開發 iOS App 2020 春季學習字幕翻譯
  • 可自己託管的,全球互聯的微型部落格社群伺服器
  • 一體化快速檢視( Quick Look )外掛,可觀看 macOS 沒有支援的檔案格式
  • Pytorch 的幾何深度學習擴充程式庫
  • 深度學習部署工具包
  • 即時影像動畫該專案在 opencv 中使用 first order 模型的即時應用
  • 簡單的命令管理一個集中的線路保護 VPN
  • 為 ASP.NET Core 網頁應用程式自動生成 HTTPS(SSL/TLS)憑證
  • Jetpack MVVM 最佳實踐
  • 端到端語音處理工具包( 支援語音翻譯 )
  • 在官方模擬器中使用 Go 語言做自動駕駛為 SpaceX 龍太空艙做對接
  • 嵌入式電腦視覺與機器學習程式庫

學習資源

史丹佛公開課程 CS193P – 開發 iOS App 2020 春季學習字幕翻譯

課程網址 https://cs193p.sites.stanford.edu

工具

mastodon 可自己託管的,全球互聯的微型部落格社群伺服器

Mastodon 是一個基於 ActivityPub 的免費開源社交網路伺服器,使用者可以在其中關注朋友並發現新的朋友。 在Mastodon上,使用者可以釋出任何他們想要的東西: 連結、圖片、文字、影片。 所有Mastodon伺服器作為一個聯合網路是可互操作的(一個伺服器上的使用者可以與另一個伺服器上的使用者無縫通訊,包括實現 ActivityPub 的非Mastodon軟體) !

技術堆疊

  • 後端使用 Ruby on Rails
  • 前端使用 React.js
  • 使用 Node.js 做 streaming API

需求

  • PostegreSQL 9.5+
  • Redis 4+
  • Ruby 2.5+
  • Node.js 10.13+

Glance – 一體化快速檢視( Quick Look )外掛,可觀看 macOS 沒有支援的檔案格式

可支援

程式原始碼( 使用 Chroma 語法凸顯 ) : cpp,js,json,py,swift,yml 等等

Markdown ( 使用 goldmark渲染 ) :.md,.markdown,.mdown,.mkdn,.mkd,.Rmd

Archive:.tar,.tar.gz,.zip

Jupyter Notebook ( 使用 nbtohtml 渲染 ) :ipynb

Tab 分隔的檔案 ( 使用 SwiftCSV 渲染 ):.tab,.tsv

資料科學

Pytorch 的幾何深度學習擴充程式庫

它包括各種深度學習圖形和其他不規則結構的方法,也稱為幾何深度學習,來自各種已發表的論文。 此外,它還包括一個易於使用的 mini-batch loader ,用於許多小型和單個巨型圖、多 GPU 支援、大量通用基準資料集(基於簡單的介面用來建立你自己的) ,以及有用的轉換,既可用於學習任意圖形,也可用於學習3D 網格或點雲(point clouds)。


OpenVINO™ 工具包 — 深度學習部署工具包

該工具包允許開發人員透過整合應用程式邏輯的高階 C++ 推理 API 部署預先培訓的深度學習模型。

這個開源版本包括兩個元件: 模型優化器推理機,以及 CPU,GPU 和異構外掛,以加速英特爾 CPU 和英特爾處理器圖形處理器深度學習推理。 它支援來自 Open Model Zoo 的預先訓練的模型,以及100多種流行格式的開源和公共模型,如 Caffe * 、 TensorFlow * 、 MXNet * 和 ONNX * 。


即時影像動畫該專案在 opencv 中使用 first order 模型的即時應用

雲端和網路管理

簡單的命令管理一個集中的線路保護 VPN,考慮 wg-quick 但是更快

Dsnet 是一個簡單的配置工具,用於管理集中的線路保護 VPN:

伺服器端正在監聽,一個客戶端配置已經生成並新增到伺服器端:


為 ASP.NET Core 網頁應用程式自動生成 HTTPS(SSL/TLS)憑證

Lettuceencrypt 為 ASP.NET Core 專案提供了 API,用於使用 ACME 協議與憑證頒發機構(比如 Let’s Encrypt)整合,從而免費獲得自動 HTTPS (SSL/TLS)證書。

行動應用程式設計

Jetpack MVVM 最佳實踐

這是一位中國開發者維護的專案

本人擁有 3 年的行動端架構踐行和設計經驗,領導團隊重構的中大型專案多達十數個,對 Jetpack MVVM 架構在確立規範化、標準化 開發模式以減少不可預期的錯誤所作的努力,有著深入的理解。

在這個案例中,我將為你展示,Jetpack MVVM 是如何蘊繁於簡地將原本十分容易出錯、一出錯就會耽擱半天時間的開發工作,通過寥寥的幾行程式碼輕而易舉地完成。

程式設計語言/程式庫

ESPnet:端到端語音處理工具包

Espnet 是一個端到端語音處理工具包,主要集中在端到端語音辨識和端到端文字到語音。 Espnet 使用 chainerpytorch 作為主要的深度學習引擎,並遵循 Kaldi 風格的資料處理、特徵提取 / 格式和配方(recipes),以提供語音辨識和其他語音處理實驗的完整設定。

主要功能

  • Kaldi 風格的完整配方
  • ASR: 自動語音識別
  • TTS: 文字語音轉換
  • ST: 語音翻譯與機器翻譯
  • VC: 語音轉換
  • DNN 框架

在官方模擬器中使用 Go 語言做自動駕駛為 SpaceX 龍太空艙做對接

Go 是以 WebAssembly 方式執行, 模擬器的網址 https://iss-sim.spacex.com/ ( 你必須手動操作對接任務 )

嵌入式系統

VIM 殺手:退出 VIM 是困難的; 有時我們需要採取嚴厲的措施

很多 VIM 使用者不知道如何退出 VIM ,可以 Google 「how do I exit VIM」

這個開源專案有點 Kuso ,使用一個外部按鈕來退出 VIM

什麼是 VIM 殺手?

VimKiller 是封裝在 3d 列印外殼中的 arduino 頂部的一個按鈕。 它是精心製作的。 當按下按鈕時,它會通過序列埠( serial port )傳送一條訊息來殺死 VIM。 現在,你需要在後台執行 Julia VIMKiller 腳本程式。 最好在啟動時執行這個指令碼(easy-fix)。 Julia 指令碼偵聽這個序列訊息,殺死 Linux 機器上的所有 VIM 行程。 簡單實用,對吧?


SOD :嵌入式電腦視覺與機器學習程式庫

SOD 是一個嵌入式的,現代跨平台的電腦視覺和機器學習軟體程式庫,為深度學習,先進的媒體分析和處理,包括即時,多類別的目標檢測和模型培訓在嵌入式系統有限的運算資源和物聯網裝置中的一套 API。

建立 SOD 是為電腦視覺應用程式提供一個共同的基礎設施,並加速機器感知在開源和商業產品中的使用。

專為運算效率和強烈的即時應用程式的重點。 SOD 包括一個經典和最先進的深度神經網路與他們的預先訓練的模型綜合集。 使用 SOD 建立:

跨平台,沒有相依套件( 只有一個 C 檔案 ) 和高度最佳化。真實世界的使用案例包括

  • 即時檢測和辨識對象( 包括臉 )
  • 車牌提取
  • 入侵偵測
  • 模仿 Snapchat 過濾器
  • 對人類行為進行分類
  • 物件識別
  • 眼睛和瞳孔追蹤
  • 臉部和身體形態提取
  • 影像/Frame 分割

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