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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 (中午 12 點前會發佈在 Soft & Share 網站 ) ,讓你可以利用中午休息時間快速掌握目前開源專案的焦點。( 之前出版的開源報報 )
學習資源
關於電腦運算 ( Computing ) 的 100 個想法
收集了許多電腦資訊的許多可能性想法,例如
電子郵件元資料 ( Email Metadata ),電子郵件格式如果有支援 metadat 則可以
- 從一個介面訂閱和取消訂閱電子郵件新聞資訊
- 獲得產品何時發貨和何時發貨的通知
- 收到發票嗎? 它被新增到你的會計軟體
- 獲得跨平台的桌面和行動通知,適合你所在的裝置
- 建立複雜的規則來應對不同的情況
- 當有人回覆你的論壇或部落格發文時,你就會收到通知
- 收到你買了什麼,花了多少錢的通知
- 允許使用服務? 新增到你的私人鑰匙圈裡
- 收到客戶服務票據的回覆? 它被新增到在你所有其他與公司的互動中你的個人供應商關係介面
這個專案裡面提出許多對於目前的資訊服務的一些想法,可以把它當作是一種想像力的練習,和創意的來源
我們用了 e-mail 這麼久,看到目前的功能都屬於理所當然,e-mail 還有其它的創新嗎? ( 這個思考練習我在站長成長週報 010 – 成為發現問題與定義問題的人才 介紹的一本書發現問題思考法有提到 )
工具
Vimium – 駭客的瀏覽器
Vimium 是一個 Chrome 擴充套件,本著 Vim 編輯器的精神,提供基於鍵盤的網頁瀏覽和控制。
一個針對命令列工具愛好者的終端框架、外掛和資源的精選列表
收集了許多命令列工具的資訊,包含 Mac/Linux/Windows 平台
fontpreview – 字型檔預覽器
fontpreview 是一個命令列工具,可以讓你快速搜尋安裝在機器上的字型並預覽它們。 使用 fzf 提供了模糊搜尋功能,用 imagemagick 生成預覽,然後使用 sxiv 顯示。 這個工具是高度可客製化的,幾乎所有在這個工具的變數可以使用改變使用命令列 flags 或是你可以配置他們使用環境變數。

使用 UDP 和廣播位址來傳送檔案
這是一個 UDP 檔案發送和接收器,可以使用廣播位址來發送檔案
Contextualise – 管理你的知識
Contextualise 是一個簡單而靈活的工具,特別適合組織資訊密集的專案和活動,包括非結構化和廣泛多樣化的資料和資訊資源-想想調查報導,個人和專業的研究專案,word building (書籍,電影或電腦遊戲)和許多種類的愛好。
這個專案使用了一種圖形資料庫是建立在 PostgreSQL 之上 – TopicDB

支援相關主題關聯

還可以看 3D 圖形檔

BlenderGIS – 讓 Blender 連接地理資訊的外掛
直接在 Blender 中顯示類似 OpenStreetMap 的網路地圖服務

可從 SRTM 獲得地形地貌資料

Voila – 將 Jupyter notebooks 轉換成獨立的 Web 應用程式
與通常使用 html 轉換的 notebook 不同,每個連接 voil tornado 應用程式的使用者都會獲得一個專用的 Jupyter 核心,可以執行對 Jupyter 互動 widget 更改的 callback 。

Web 應用程式開發
使用 Google Map 地方/地址自動完成的 React Hook
這個 React Hook 使用 Google Maps Places API

資料科學
基於微群集( Microcluster )的邊緣資訊流異常檢測器
在無數的系統中,圖形異常檢測是發現可疑行為的關鍵問題,比如入侵檢測、虛假評級和金融欺詐。 這是一個研究得很好的問題,大多數提出的方法都集中在靜態圖上。 然而,許多真實世界的圖形本質上是動態的,基於靜態連線的方法可能會忽略圖形的時間特徵和異常。
在研究動態圖的方法中,大多數都是將邊聚( edges aggregated )成圖形快照。 然而,為了儘量減少惡意行為的影響並儘快開始恢復,我們需要即時或接近即時地檢測異常情況,也就是說,一旦接收到一個傳入的邊緣是否異常,就要立即識別它。 此外,由於頂點的數量可以增加,因為我們處理的邊緣資訊流,我們需要一個演算法,使用恆定的圖記憶體大小。 此外,許多應用程式中的欺詐或異常事件發生在微群集( microclusters )或突然出現的邊緣可疑的群組中,例如網路流量資料中的分散式拒絕服務攻擊( denial of service )和鎖步( lockstep )行為。
在這項工作中,我們提出了 MIDAS (基於微簇的邊緣資訊流異常檢測器的簡稱) ,它利用固定的時間和記憶體來檢測邊緣資訊流中的微群集( microcluster )異常或突然出現的可疑相似邊緣組。 此外,通過使用一個原則性的假設檢驗框架,MIDAS 提供了假陽性機率的理論界,這是以前的方法所不能提供的。 而且,我們的精確度比最先進的方法快了644倍,達到了48% 。
請參考論文 – MIDAS:Microcluster-Based Detector of Anomalies in Edge Streams
行動應用程式設計
使用 Kotlin 和 RecyclerView 產生自己的日曆

程式設計語言/程式庫
marl – 使用 C++ 編寫混合 thread/fiber 任務排程器
Marl 是一個 C ++ 11 程式庫,它提供了一個流暢的介面,可用於跨多個執行緒執行任務。
fpm – C++ 固定浮點數( fixed-point ) 數學程式庫
為什麼要使用固定浮點數 ( fixed-point )?
- 你的目標平臺沒有 FPU,不支援浮點數操作或者它的浮點數操作比固定浮點數操作慢得多
- 你需要確定性的計算
使用 .Net Core 的待辦事項後端 API 實現
使用 .Net Core 實現各種情境的待辦事項 ( ToDos ) 後端 APIs ,例如有支援 OAuth ,或是有支援 Controllers ,DI ( Dependency Injection )
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