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開源報報內容
一個用於建構文字編輯器的React框架。
Draft.js是一個富JavaScript的文字編輯框架，為React構建，並由一個不可改變的模型支援。
- 可擴充和可客製化。我們提供了建構模組，以實現建立各種豐富的文字構成體驗，從基本的文字樣式到嵌入式媒體
- 宣告式豐富文字。Draft.js可無縫融入React應用，透過熟悉的宣告式 API 抽象出渲染、選擇和輸入行為的細節
- 不可改變的編輯狀態。Draft.js 模型是用 immutable-js 建構的，提供了一個具有功能狀態更新的API，並積極利用資料永續性來實現可擴充的記憶體使用
開源期權分析平台
GraphVega是一個開源的期權分析平台，它採用 Black-scholes 模擬法，分析和預測多腳(multi-legged)期權頭寸在波動率和到期日變化下股價變化的盈虧情況。
它的設計目標是提供一個簡單直覺的介面來分析選擇權，同時也為開發人員提供了新增自己的客製化功能的靈活性。
最快的 TensorFlow/PyTorch 非結構化資料集管理。即時串流資料和版本控制
軟體2.0需要資料2.0，而Hub提供了資料2.0。大多數時候，資料科學家/ML研究人員的工作是資料管理和預處理，而不是訓練模型。透過Hub，我們正在解決這個問題。我們將你的（甚至是PB級）資料集儲存在雲端，作為一個類似 numpy 的陣列，因此你可以從任何機器上無縫訪問和使用它。Hub 使儲存在雲端的任何資料類型（影象、文字檔案、音訊或影片）可以像儲存在內部一樣快速使用。透過相同的資料集檢視，你的團隊可以始終保持同步。
Waymo、紅十字會、世界資源研究所、Omdena等都在使用Hub。
用Python編寫的高階加密交易機器人
Jesse是一個先進的加密交易框架，旨在簡化研究和定義交易策略。
透過特徵工程和超參數調整實現機器學習管線自動化
mljar-supervised是一個自動機器學習Python套件，可以處理表格資料。它的設計是為了節省資料科學家的時間。它抽象了預處理資料、建構機器學習模型、執行超參數調優以找到最佳模型的常見方式🏆。它不是黑箱，因為你可以看到ML管線是如何建構的（每個ML模型都有詳細的Markdown報告）。
mljar-supervised將幫助你。
- 解釋和理解你的資料（自動探索性資料分析）
- 嘗試許多不同的機器學習模型（演算法選擇和超參數調整）
- 從分析中建立具有所有模型細節的Markdown報告（Atomatic-Documentation）
- 儲存、重新執行和載入分析和ML模型
它內建了三種工作模式。
- 解釋模式，非常適合解釋和理解資料，有很多資料解釋，比如決策樹視覺化、線性模型係數顯示、換元匯入和資料的SHAP解釋
- 執行用於建構ML管道，以便在營運中使用。
- 競爭模式，透過合集和堆疊訓練高調整的ML模型，目的是用於ML比賽
使用 Python 建構強大的互動式命令列應用程式的程式庫
prompt_toolkit是一個用Python建構強大的互動式命令列應用程式的程式庫
zkSync：以太坊的無信任擴展和隱私引擎
zkSync是一個針對Ethereum的擴展和隱私引擎。其目前的功能範圍包括Eth和ERC20代幣在Ethereum網路中的低 gas 傳輸。
雲端服務和邊緣裝置之間的端到端加密訊息傳遞和相互認證。
Ockam是一套工具、程式設計庫和基礎設施，可以輕鬆建構與雲端服務和其他裝置進行安全、私密和可信通訊的裝置。
一個針對所有程式語言、配置檔案、建構工具等的靜態分析（SAST）工具的精選列表
這個 repository 列出了所有程式語言的靜態分析工具、建構工具、配置檔案等。
官方網站 analysis-tools.dev 是基於這個 repository，並為每個工具添加了排名、使用者評論和附加資源，如影片。
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Image by Gerhard Bernegger from Pixabay