Soft & Share 開源報報 182 – 使統一的介面透過不同的服務發送通知

學習資源

手寫實現李航《統計學習方法》書中全部演算法

• https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code

這本書在天瓏書局有在賣 https://www.tenlong.com.tw/products/9787302275954

工具

加密貨幣交易機器人

• https://github.com/CoinAlpha/hummingbot

Hummingbot 是一個開源專案，它整合了集中交易和分散通訊協定上的加密貨幣交易。它允許使用者執行一個客戶端來執行客製化的、自動化的加密貨幣交易策略。

Web 應用程式開發

偵測鍵盤事件的 Javascript 程式庫

• https://github.com/jamiebuilds/tinykeys

可以偵測組合鍵並支援 React Hooks

資料科學

OneFlow 是一個以效能為中心的開源深度學習框架

• https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow

由一家中國 AI 軟體公司所釋出的開源專案 – https://www.oneflow.org/

論文 First Order Motion Model for Image Animation 的原始碼

• https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model

論文網址 First Order Motion Model for Image Animation

左邊的影片顯示了驅動影片。每個資料集右邊的第一行顯示源影片。下面一行包含從驅動影片傳輸的動畫序列和從源影像獲取的物件。我們為每個任務訓練了一個單獨的網路。

機器學習從零到專家線上課程的教材

• https://github.com/mrdbourke/zero-to-mastery-ml

這門課 完整的機器學習和資料科學 : 從零到專家 的講師為他的課程建立了一個入口網站，在上面他整理了很多機器學習相關資源

一個 Pythonic 演算法交易程式庫

• https://github.com/quantopian/zipline

Zipline 是一個 Pythonic 演算法交易程式庫。它是一個事件驅動的回溯測試系統。Zipline 目前在營運中用作量化證券的回溯測試和即時交易引擎，這是一個免費的、以社群為中心的託管平台，用於建構和執行交易策略。還為專業人士提供完全管理的服務，包括 Zipline、 Alphalens、 Pyfolio、 FactSet 資料等等。

功能

• 易用性: Zipline 試圖排除障礙，這樣你就可以專注於演算法開發了。
• “Batteries Included” : 許多常見的統計資料，如行動平均數和線性迴歸，可以很容易地從使用者編寫的演算法中訪問
• PyData 整合: 歷史資料的輸入和效能統計資料的輸出基於 Pandas datatrames，可以很好地整合到現有的 PyData 生態系統中
• 統計和機器學習程式庫: 你可以使用 matplotlib、 scipy、 statsmodels 和 sklearn 等程式庫來支援最先進交易系統的開發、分析和視覺化

行動應用程式設計

在沒有Context的情況下開啟 screens/snackbars/dialogs/bottomSheets，管理狀態並使用 Get 輕鬆注入相依關係

• https://github.com/jonataslaw/getx

GetX 是一個額外的輕和強大的 Flutter 解決方案。它結合了高效能的狀態管理、智慧相依注入管理和快速實用的路由管理

行動應用的灰盒端到端測試和自動化框架

• https://github.com/wix/Detox

高速的原生行動開發要求我們採用持續整合的工作流程，這意味著我們對手動 QA 的依賴必須顯著降低。Detox 測試你的行動應用程式，而它執行在一個真正的裝置/模擬器，與它互動就像一個真正的使用者。

在行動裝置上進行自動化測試最困難的部分是測試金字塔的頂端—— E2E。E2E 測試的核心問題是片狀性——測試通常是不確定的。我們相信解決這個問題的唯一方法就是從黑盒測試轉移到灰盒測試。這就是 Detox 的用武之地。

• 跨平台: 用 JavaScript 編寫跨平台測試。目前支援 iOS 和 Android
• 在裝置上執行(iOS 尚不支援) : 透過在裝置/模擬器上測試你的應用程式來獲得釋出的信心，就像一個真正的使用者一樣
• 自動同步: 透過監視應用程式中的非同步操作，防止核心出現問題
• 為 CI 製作: 在像 Travis 這樣的 CI 平台上毫無悲傷地執行你的 E2E 測試
• Test Runner 獨立: 使用 Jest、 Mocha、 AVA 或者任何其他你喜歡的 JavaScript 測試執行者(劇透: 我們有我們最喜歡的)
• 可除錯: 現代 async-await API 允許非同步測試中的斷點按預期工作

程式設計語言/程式庫

一組改進的二元搜尋( binary search )演算法

• https://github.com/scandum/binary_search

最常用的二元搜尋變體是1962年由 Hermann Bottenbruch 首次釋出的，此後一直沒有明顯改變。下面我將描述幾個新的改進效能的變體。最值得注意的變體是四進位制二元搜尋( quaternary binary search )，它的執行速度比32位元整數快25% 。

適用於 Linux 的 IBM 完全同態加密(Fully Homomorphic Encryption)工具套件

• https://github.com/IBM/fhe-toolkit-linux

這個工具套件是一個基於 Linux 的 Docker 容器，它展示了對加密資料的運算而不需要解密它！該工具套件附帶了兩個展示，包括一個帶有神經網路的完全加密的機器學習推理和一個保護隱私的鍵值搜尋。

Hypervisor 記憶體自檢核心程式庫

• https://github.com/hvmi/hvmi

HVI代表 Hypervisor 自檢。 該術語可與HVMI互換使用，後者更為具體，代表Hypervisor Memory Introspection。

虛擬機器自檢( Virtual Machine Introspection )定義為從外部分析客戶端虛擬機器的狀態和行為的技術。 此外，Introspection還可以利用虛擬化擴充來提供安全性。

該專案的主要目的是利用英特爾VT-x提供的硬體隔離，從虛擬機器外部提供無與倫比的安全性。

使統一的介面透過不同的服務發送通知

• https://github.com/liiight/notifiers

得到一個應用程式或服務，你想讓你的使用者使用他們的選擇通知供應商( Provider )來使用通知？正在處理一個 script，你希望根據它的輸出接收通知嗎？你不需要自己實現一個解決方案，或者使用單個提供者程式庫。這個一站式商店為所有的通知提供商統一和簡單的介面。

通知供應商( Provider ) 支援如下

Pushover，SimplePush，Slack，Gmail，Email (SMTP) ，Telegram，Gitter，Pushbullet，Join，Hipchat，Zulip，Twilio，Pagerduty，Mailgun，PopcornNotify，StatusPage.io

區塊鏈

使用 Go 實現的以太坊 2.0 區塊鏈

• https://github.com/prysmaticlabs/prysm

這是 Prysm 的核心儲存庫，它是 Prysmatic 實驗室開發的 Ethereum 2.0 客戶端規範的 Golang 實現。