[Soft & Share 會員服務] 開源報報 297

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開源報報內容

工具

使用P2P 類似 twitter 的服務核心

twister是一個完全去中心化的P2P 微部落格平台,利用比特幣和BitTorrent通訊協定的自由軟體實現。

實驗性 p2p 社群聊天平台

加入小圈圈( cabal ) 或建立自己的小圈圈都不需要伺服器。一切都在本地端儲存和運行。一個小圈圈永遠不會消失或被帶走。

對任何程式碼庫進行快速、便利攜帶性、可靠的相依性分析。支持大型 monoliths 的許可證和漏洞掃描。不分語言;與20多種建構系統整合

fossa可以分析複雜的程式碼庫,生成相依性報告和許可證通知。透過利用現有的建構環境,它可以產生快速和高度準確的結果。

特色

  • 支持超過20種語言和環境(JavaScript、Java、Ruby、Python、Golang、PHP、.NET等)。
  • 自動配置 monoliths;即時處理大型程式碼庫中的多個建構
  • 快速和可移植性;一個跨平台的二進位檔案,你可以放到CI或開發機器中
  • 生成許可聲明和第三方屬性的離線文件
  • 透過與 https://fossa.com 整合,測試相依性是否違反許可證、稽核和漏洞(即將推出!)

Web 應用程式開發

Video.js – 開源的 HTML5 與Flash 影片播放器

Video.js是一款為HTML5世界而打造的網路影片播放器,它支援HTML5影片和媒體來源擴充套件,以及YouTube和Vimeo等其他播放技術(透過外掛)。它支援桌上型電腦和行動裝置上的影片播放。

資料科學

StyleFlow: 使用條件連續歸一化流程對 StyleGAN 生成的圖像進行屬性探索

現在可以透過無條件的GAN(如StyleGAN)生成高品質、多樣化和逼真的影像。然而,在使用(語義)屬性控制生成流程的同時,仍然保持輸出品質的選項有限。此外,由於 GAN 潛伏空間的糾纏性質,沿著一個屬性執行編輯很容易導致沿著其他屬性的不必要變化。在這個論文中,在糾纏潛空間的條件探索中,我們研究了屬性條件取樣和屬性控制編輯這兩個子問題。我們提出StyleFlow作為一個簡單、有效、穩健的解決方案,透過將條件探索制定為 GAN 潛空間中受屬性特徵制約的條件連續歸一化流程的例項,來解決這兩個子問題。我們使用 StyleGAN 的人臉和汽車潛伏空間對我們的方法進行了評估,並在真實照片和StyleGAN生成的影象上展示了沿著各種屬性的細粒度的分離編輯。例如,對於人臉,我們改變相機姿勢、照明變化、表情、臉部頭髮、性別和年齡。最後,透過大量的定性和定量比較,我們證明了StyleFlow比其他同時進行的工作的優越性。

在 Pytorch 中實現/複製DALL-E,OpenAI的文字到影像轉換器

DALL·E 是一個神經網絡,可以從文本標題中建立影像,用於自然語言表達的廣泛概念。

DALL-E 是GPT-3的120億個參數版本,透過使用文字-影像配對的資料集,訓練它從文字描述中生成影像。我們發現,它具有多樣化的能力,包括建立動物和物體的擬人化版本,以可信的方式組合不相關的概念,渲染文字,並將轉換應用於現有影象。

雲端和網路管理

CrackQ:一個Python Hashcat 密碼破解佇列系統

Python 3 REST API和JS GUI,用於管理排隊系統中的 hashcat 破解作業

特色

  • REST API
  • 遠端 Python 客戶端或JS GUI
  • 破解密碼的分析和報告
  • 透過libhashcat直接使用Hashcat API,無需使用shell命令。
  • 使用docker容器輕鬆安裝
  • SQL、LDAP或SAML2認證。
  • 多使用者支援,作業許可權分離。
  • 暫停/恢復/移動的工作佇列
  • 始終支援最新的Hashcat版本和演算法。
  • 當一個雜湊裂縫或工作完成時,通過電子郵件傳送通知
  • 智慧排隊,新加入佇列的作業會立即進行速度/顯示檢查,並會立即從鍋檔案中顯示之前破解的雜湊值,無需等待
  • 自動整合 Brain,Brain 效率高的時候就會啟用(使用以上速度檢查)。
  • 活動工作的詳細工作統計/圖表。
  • 預先配置的限速
  • 預先配置的馬爾科夫統計
  • 包括 mask 檔案樣本
  • Hashcat基準視覺化

程式設計語言/程式庫

Rust的GCC前端

這是Rust語言在GCC上的一個完全替代性實現,其目標是成為GNU工具鏈的上游。

這個專案的起源是幾年前社群的努力,當時Rust語言還處於0.9版本;該語言的變化太大了,社群的努力很難趕上。現在,這門語言已經處於穩定狀態,是建立替代編譯器的好時機。該專案的開發者都是熱心的 “Rustaceans”,他們希望回饋Rust社群,並學習GCC在現代語言方面的能力。

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Image by Jörg Vieli from Pixabay

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