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Soft & Share 開源報報 140

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 )

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今日內容摘要

✅ 使用這個樣板建立自己的100天程式設計日記——以保持自己的可靠性(可以使用多種程式語言)
✅ 基於 WebRTC 的 P2P 檔案傳輸工具,靈感來自 Apple AirDrop
✅ 根據 OBS Studio 的輸出建立一個虛擬攝像頭裝置可串流到 Zoom,Hangouts,Jitsi 等軟體
✅ 數學顯示應用程式: 數學圖形使用者介面(計算機,LaTeX轉換器,繪圖儀,…)
✅ 沒有 Class 的初始 CSS 檔案
✅ 把你的 ES5 程式碼轉換成可讀的 ES6/7,Lebab 做的和 Babel 做的完全相反
✅ 基於 PyTorch 的開源物件偵測工具箱
✅ 偵測是否有戴口罩
✅ 在 30 天內學會 Tensorflow 2.0
✅ 十大 Web 駭客技術
✅ 建立在Kubernetes上並用於Kubernetes的 Cloud Native 分散式區塊儲存
✅ 使用 CMake、 clang-format 和單元測試的現代 C++ 專案樣板,支援向下相容
✅ 高效能、跨平台的 Rust/WebAssembly 元件影象處理庫

開源報報內容

學習資源

使用這個樣板建立自己的100天程式設計日記——以保持自己的可靠性(可以使用多種程式語言)

2 個主要規則

  1. 每天至少寫一小時的程式持續100天
  2. 到 Twitter 發文你的進度,並加上 hashtag #100DaysOfCode

工具

基於 WebRTC 的 P2P 檔案傳輸工具,靈感來自 Apple AirDrop

ShareDrop 是一款受蘋果 AirDrop 服務啟發的 Web 應用程式。 它允許你直接在裝置之間傳輸檔案,而不需要首先上傳到任何伺服器。 它使用 WebRTC 進行安全的 peer-to-peer 的檔案傳輸,使用 Firebase 進行存在管理(presence management)和 WebRTC 信號。

Shareddrop 允許你將檔案傳送到同一個區域網路中的其他裝置(即具有相同公共 IP 位址的裝置) ,而不需要任何配置——只需在所有裝置上開啟 https://www.sharedrop.io ,它們就會看到彼此。 它還允許你在網路之間傳送檔案——只需點選頁面右上角的 + 按鈕,建立一個具有唯一 URL 的房間,並與其他人共享這個你希望傳送檔案給他們的 URL,。 一旦他們在自己的裝置上用瀏覽器開啟這個頁面,你就會看到彼此的頭像。

Sharedrop 和 AirDrop 的主要區別在於,ShareDrop 需要網際網路連線來發現其他裝置,而 AirDrop 不需要網際網路連線——它在兩者之間建立特定的無線網路。 另一方面,ShareDrop 允許你在行動裝置(Android)和桌面裝置之間以及網路之間共享檔案。


根據 OBS Studio 的輸出建立一個虛擬攝像頭裝置可串流到 Zoom,Hangouts,Jitsi 等軟體。

特別適用於串流平順的,合成影片到 Zoom,Hangouts,Jitsi 等視訊會議軟體。 類似於 catxfish / obs-virtual-cam 但只適用於 macOS。

這段程式碼是從 OBS 專案 RFC 中分離出來的,而 RFC 專案本身就是從@tobi 中分離出來的。 我們的目標是最終將這個(或具有相同功能的東西)合併到核心 OBS 程式碼庫中。


數學顯示應用程式: 數學圖形使用者介面(計算機,LaTeX轉換器,繪圖儀,…)

操作介面

Web 應用程式開發

沒有 Class 的初始 CSS 檔案

Basic.css 為你提供了基本的 CSS 格式和只使用 HTML5語法構建基本 grids 的能力。 可以使用此專案設定預設樣式。

功能列表

  • 輕量 1kb 和 gizpped
  • 基本字體設計
  • 基本表格( forms )
  • 自定義的顏色
  • 暗黑主題
  • 圓角
  • 沒有 Class 的 Flex Grid
  • Flex Grid Cards

把你的 ES5 程式碼轉換成可讀的 ES6/7,Lebab 做的和 Babel 做的完全相反

Lebab 將您的 ES5程式碼轉換為 ES6 / ES7。 它所做的與 Babel所做的恰恰相反。 如果你想了解 Lebab 到底是做什麼的,試試看 Live demo

資料科學

基於 PyTorch 的開源物件偵測工具箱

主要功能

  • 模組化設計:我們將偵測框架分解成不同的元件,通過組合不同的模組,我們可以很容易地構建一個客製化的物件檢測 / 服務框架。
  • 支援開箱即用的多個框架:工具箱直接支援流行的和現代偵測框架,例如: Faster RCNN,Mask RCNN,RetinaNet 等。
  • 高效率:所有基本 bbox 和 mask 操作都在 GPU 上執行。 訓練速度比其他的codebases (包括 Detectron2maskrcnn-benchmarkSimpleDet)要快或者可以相比。
  • 最先進的技術:這個工具箱源於 MMDet 團隊開發的 codebase,他們在2018年贏得了 COCO偵測挑戰賽,我們一直在推動它的發展。

除了 MMDetection,我們還發布了一個用於電腦視覺研究的 mmcv 程式庫,這個工具箱大量地依賴於它。


偵測是否有戴口罩

基於 OpenCV 和 tensorflow / keras 的電腦視覺和深度學習的口罩檢測系統


在 30 天內學會 Tensorflow 2.0

這是一個免費的線上電子書,還幫你安排了每天的學習進度,在 30 天內學會 Tensorflow 2.0

雲端和網路管理

十大 Web 駭客技術

這個專案包括了所有的連結(不僅僅是前10名) ,這些連結從一開始就列在前10名網路駭客技術中。 這份名單由 Jeremiah Grossman(@jeremiahg)開始收集,James Kettle(@albinowax)繼續收集。


建立在Kubernetes上並用於Kubernetes的 Cloud Native 分散式區塊儲存

Longhorn 是一個用於 Kubernetes 的分散式區塊儲存器

Longhorn 輕量、可靠而且強大。 你可以使用一個 kubectl apply 命令或者使用 Helm charts 在現有的 Kubernetes 叢集上安裝 Longhorn。 一旦 Longhorn 安裝完畢,它將向 Kubernetes 叢集新增永續的儲存支援。

Longhorn 使用容器和微服務實現分散式區塊儲存。 Longhorn 為每個區塊裝置 volume 建立一個專用的儲存控制器,並跨多個儲存在多個節點上的副本(replicas)同步複製該 volume。 儲存控制器和副本本身是使用 Kubernetes 協調的。 以下是 Longhorn 的一些顯著特性:

  • 沒有單點故障的企業級分散式儲存
  • 區塊儲存的增量快照(snapshot)
  • 備份到輔助儲存(NFS 或 S3相容的物件儲存) ,建立在高效的變更區塊檢測之上
  • 定期快照和備份
  • 自動無干擾升級。你可以升級整個 Longhorn 軟體堆疊而不中斷運行 volumes
  • 直覺的 GUI Dashboard

程式設計語言/程式庫

使用 CMake、 clang-format 和單元測試的現代 C++ 專案樣板,支援向下相容

一個用於現代 CMake 專案的快速 C++ 樣板,旨在成為一個易於使用的起點。


高效能、跨平台的 Rust/WebAssembly 元件影象處理庫

Photon 是一個高效能的 Rust 影像處理程式庫,它可編譯到 WebAssembly,允許在本機與網路上進行安全,高速的影像處理。

你可以執行 Photon 在

  • 以原生的方式執行( 在任何作業系統 )
  • 在瀏覽器中使用 WebAssembly
  • 在 Node.js 上使用 WebAssembly

功能

  • 快速: Photon 甚至優於最快的程式庫,包括 ImageMagick。 在 Web 上,它的高效能使其執行速度接近原生速度。 基準測試即將推出
  • 可使用 JS 呼叫: 想在 web 上使用 Photon 還是在 Node 上使用? 使用一個簡單的 npm 套件,你就可以開始了。 通過零成本的抽象獲得 WebAssembly 的所有好處
  • 本機使用: 對於命令列應用程式、本機照片編輯應用程式等,Photon 的核心程式碼庫使用 Rust ,允許跨平台開發
  • 純 Rust-不同於其他程式庫,這100% 的程式碼庫是用 Rust 寫的,所以安全和保護是有保證的

Live Demo – 觀看官方的 WASM demo

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