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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 )。想體驗開源報報，可先參考每週五有開放閱讀。
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開源報報內容
工具
根據來源、目的地和類別過濾網路請求
這個專案是從 HTTP Switchboard. fork 出來的，HTTP Switchboard 已經不再維護
這是 Chromium/Firefox 瀏覽器擴充套件程式，可讓你根據域名的類別和/或目標網址將來自網頁內的請求列入白名單或黑名單。
Kafka Web UI
Kafdrop 是一個用於檢視 Kafka 主題和瀏覽 consumer 群組的 web UI。該工具顯示諸如代理、主題、partitions、使用者等資訊，並允許你檢視訊息。
這個專案是 Kafdrop 2. x 的重新啟動，帶入了 JDK 11 + ，Kafka 2. x，Helm 和 Kubernetes 的世界。它是一個輕量級的應用程式，執行在 Spring Boot 上，非常容易配置，支援 SASL 和 tls-secure 代理。
更改各種資料庫的資料捕獲
Debezium 是一個開源專案，它為變更資料捕獲(CDC – change data capture)提供了一個低延遲的資料流平台。設定並配置 Debezium 來監視資料庫，然後應用程式收到對資料庫進行的每個行級別(row-level )更改的事件。只有提交的更改是可見的，因此你的應用程式不必擔心回滾的交易( transactions )或更改。Debezium 提供了所有更改事件的單一模型，因此你的應用程式不必擔心每種資料庫管理系統的複雜性。此外，由於 Debezium 在持久的、複製的日誌中記錄資料更改的歷史，你的應用程式可以在任何時候停止和重新啟動，並且它將能夠收到在不執行時錯過的所有事件，確保所有事件都得到正確和完全的處理。
監視資料庫並在資料更改時得到通知一直都很複雜。關聯資料庫觸發器可能很有用，但是特定於每個資料庫，通常僅限於更新同一個資料庫中的狀態(不與外部程序通訊)。有些資料庫提供 api 或框架來監控變化，但是沒有標準，因此每個資料庫的方法都是不同的，並且需要大量的知識和專業程式碼。確保所有更改都按照同樣的順序顯示和處理，同時儘量減少對資料庫的影響，這仍然是一項非常具有挑戰性的工作。
Debezium 提供的模組可以為你完成這項工作。有些模組是通用的，可以與多個資料庫管理系統一起工作，但是在功能和效能方面也有一些限制。其他模組是為特定的資料庫管理系統量身定製的，因此它們通常功能強大得多，而且利用了系統的特定功能。
Pterodactyl 是一個開源遊戲伺服器管理面板，使用 PHP 7、 React 和 Go 建構。
設計時考慮到了安全性，Pterodactyl 在獨立的 Docker 容器中執行所有的遊戲伺服器，同時向終端使用者提供一個漂亮而直覺的使用者介面。
Web 應用程式開發
具有現代開發工作流程的 WordPress 入門主題
功能
- 感謝 Acorn 的幫助，充分利用 Laravel 及其可用軟體套件的強大功能。
- 使用 Laravel Blade 進行乾淨，高效的主題模板製作。
- 簡單的 Browsersync 支援，以及由Laravel Mix提供支援的資產( asset )編譯，concatenating 和最小化。
- 對 Bootstrap 5 和 jQuery 的開箱即用支援。
- 使用 Sass 的主題樣式的乾淨起點。
資料科學
DuckDB 是一個可嵌入式 SQL OLAP 資料庫管理系統
SQLite 是世界上部署最廣泛的DBMS。 安裝簡單，嵌入式 in-process 操作是其成功的關鍵。 DuckDB 採納了這些簡單性和嵌入式操作的想法。
DuckDB 沒有外部依賴，無論是用於編譯還是在執行時都沒有。 對於發行版，DuckDB的整個原始碼樹被編譯成兩個檔案，即標頭和實現檔案，即所謂的“合併 amalgamation”。 這極大地簡化了其他建構過程中的部署和整合。 對於建構，建構 DuckDB 所需的只是一個可執行的C ++ 11編譯器。
對於 DuckDB，不需要安裝，更新和維護 DBMS 伺服器軟體。 DuckDB不是作為單獨的行程執行，而是完全嵌入到宿主行程中。 對於 DuckDB 針對的分析使用案例，這具有在資料庫之間進行高速資料傳輸的附加優勢。 在某些情況下，DuckDB可以處理外部資料而無需複製。 例如，DuckDB Python 套件可以直接對 Pandas資料執行查詢，而無需匯入或複製任何資料。
輕量級 Python 程式庫，用於向任何檢測器新增即時2D 物件跟蹤。
Norfair 是一個用於即時2D 物件追蹤的可客製化的輕量級 Python 程式庫。
使用 Norfair，只需幾行程式碼就可以向任何檢測器新增追蹤功能。
功能
- 任何將探測值表示為一系列(x，y)座標的檢測器都可以用於 Norfair。這包括執行目標檢測、姿態估計和實體分割的檢測器。
- 用於計算追蹤目標和探測器之間距離的函式由使用者定義，使得追蹤器極具可客製化性。這個函式可以利用任何額外的資訊，例如外觀嵌入，這可以大大提高追蹤效能。
- 模組化。它可以很容易地插入到複雜的影片處理管道中，以增加對現有專案的追蹤。同時，僅僅使用 Norfair 和檢測器就可以從頭開始建構一個影片推理迴圈。
- 快速。唯一的邊界推斷速度將是檢測網路傳送檢測到 Norfair。
一個 Java 機器學習程式庫
Tripo 是 Java 開發的一個機器學習程式庫，它提供多類分類、迴歸、聚類、異常檢測和多標籤分類。提供了流行的機器學習演算法的實現，並包裝了其他程式庫以提供統一的介面。Tripo 包含載入、顯示和轉換資料所需的所有程式碼。此外，它還包括所有支援的預測型別的評估類別。開發由 Oracle 實驗室的機器學習研究小組領導，歡迎社群的貢獻。
所有培訓機都可以使用 OLCUT 配置系統進行配置。這允許使用者在 xml 檔案中定義培訓器並可重複地建構模型。可以在每個套件的 config 資料夾中找到所提供的每個培訓器的範例配置。通過使用適當的 OLCUT 配置依賴項，也可以用 json 或 edn 編寫這些配置檔案。使用 Java 序列化，模型和資料集是可序列化的。
所有模型和評估(evaluations)都包括一個可序列化的起源物件，該物件記錄模型或評估的建立時間、資料的身份和應用於它的任何轉換，以及訓練器的超參數(hyperparameters)。在評估的情況下，這種出處資訊還包括所使用的特定模型。出處資訊可以作為 JSON 提取，也可以直接使用 Java 序列化進行序列化。對於營運部署，可以對出處資訊進行編校( redacted )並用雜湊替換，以便透過外部系統提供模型追蹤。
執行在 java8 + 上，我們在最新版本的 Java 上測試 LTS 版本。Tripo 本身是一個純 Java 程式庫，在所有 Java 平台上都受支援; 但是，我們的一些介面需要原生程式碼，因此只有在原生程式庫支援的情況下才受支援。我們在 Windows 10、 macOS 和 Linux (RHEL/OL/CentOS 7 +)上測試 x86 _ 64 架構，因為這些是我們與之介面的原生程式庫所支援的平台。如果你對另一個平台感興趣，並希望使用其中一個原生程式庫介面(ONNX Runtime、 TensorFlow 和 XGBoost) ，我們建議你與這些程式庫的開發人員聯絡。
行動應用程式設計
一個整合了大量主流開源專案高度可配置化的 Android MVP 快速整合框架
這個專案由中國開發者所維護，不少中國知名 Android App 都有採用
程式設計語言/程式庫
使用 Go 開發 IRC, Slack, Telegram 和 RocketChat 聊天機器人
用 Go 編寫的IRC，Slack＆Telegram 機器人，使用 go-ircevent 進行 IRC 連線，使用 nlopes / slack 進行Slack，使用 Syfaro / telegram-bot-api 進行Telegram。
將“ go mod graph” 輸出轉換為 Graphviz 的 DOT 語言
使用範例
go mod graph | modgv | dot -Tpng -o graph.png
一個用於實現通用設計模式的簡單 Python 程式庫
PyPattyrn 是一個 python 套件，旨在使在你自己的專案中實現設計模式變得更容易和更快。
設計模式本質上不能直接轉化為程式碼，因為它們只是對如何解決特定問題的描述。然而，許多常見的設計模式都具有通用於模式所有實現的樣板程式碼。這個軟體套件可以捕獲通用程式碼，並且使其易於使用，因此你不必在所有專案中自己編寫它。
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