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以下为本期内容｜每个月 28 号更新
1、json-tutorial：由Milo Yip发起的用 C 从零开始编写 JSON 库教程。大纲：
- 启程：编译环境、JSON 简介、测试驱动、解析器主要函数及各数据结构。
- 解析数字：JSON number 的语法
- 解析字符串：使用 union 存储 variant、自动扩展的堆栈、JSON string 的语法、valgrind
- Unicode：Unicode 和 UTF-8 的基本知识、JSON string 的 unicode 处理
- 解析数组：JSON array 的语法
- 解析对象：JSON object 的语法、重构 string 解析函数
- 生成器：JSON 生成过程、注意事项。练习完成 JSON 生成器
- 访问与其他功能：JSON array／object 的访问及修改
2、LeetCodeAnimation：用动画的形式呈现解 LeetCode 题目的思路
3、lit：仅 395 字节的响应式 CSS 框架
4、yeetgif：一个命令行工具，用来组合、生成表情的 gif 动图。支持多种模式：旋转、抖动、鬼畜等，可以组合出很魔性的表情
5、ptt-daily-beauty：每晚 11 点会自动发送 PTT 论坛（台湾最大论坛） Beauty 板块前 3 名的小姐姐图片。点击订阅
6、q：Golang debug 库，自动打印变量类型并且格式化输出
7、tldr：Golang tldr 客户端。对比之前推荐过的 Python 版本客户端，Golang 版本速度更快、交互友好、且支持选择搜索结果的展示样式。每当你想要用 tar 解压缩，但是记不住具体参数的时候，tldr 可以拯救世界
8、xLog：简单、美观、强大、可扩展的 Android 和 Java 日志库，可同时在多个通道打印日志，如 Logcat、Console 和文件。功能：
- 全局配置（TAG，各种格式化器...）或基于单条日志的配置
- 支持打印任意对象以及可自定义的对象格式化器
- 支持打印无限长的日志（没有 4K 字符的限制）
- XML 和 JSON 格式化输出
- 等等
9、AndroidWM：一个轻量级的开源 Android 图片水印框架，支持文字水印和图像水印，以及不同的水印样式、位置等。同时可以支持 LSB 空间域隐形数字水印的加载和频域数字水印的加载和检测，适合客户端图片水印添加，移动端图像处理等
10、better-onetab：实用的管理浏览器多标签页面的工具，目前支持 Chrome 以及 FireFox 的扩展。支持标签页储存和标签页分组等功能
11、lint-md：用于检查中文 markdown 编写格式规范的命令行工具。方便集成 CI，支持 API 方法调用。对于矫正 markdown 编写格式来说是一个很好的检查工具，基于 AST 的格式规范检测的代码也可以借鉴和学习
12、js2image：将源代码压缩成圣诞树的样子，使用此项目压缩生产环境代码后请注意测试。有兴趣的小伙伴可以尝试扩展出压缩成其它样子，很有意思
13、swc：基于 Rust 开发的 Babel 替代品，速度更快，值得关注
14、ish：在 iOS 上跑 Linux shell，可以通过 linux 命令操作你的 iOS 设备
15、NudeIn：基于 UITextView 书写风格类似于 masonry 的 iOS 端富文本控件。它采用声明式（链式）方法定义富文本控件，与编程式的相比它所需的代码量更短、更直观和易用。示例代码：
#import "NudeIn.h"
/// 声明控件为你的成员变量
@property (nonatomic,strong) NudeIn *attrLabel;
/// Do it yourself
_attrLabel = [NudeIn make:^(NUDTextMaker *make) {
make.text(@"this is a ").font(14).color([UIColor blackColor]).attach();
make.text(@"BlueLink").font(17).color([UIColor blueColor]).link(self,@selector(linkHandler:)).attach();
make.text(@", and this is a ").font(14).color([UIColor blackColor]).attach();
make.text(@"RedLink").font(17).color([UIColor redColor]).link(self,@selector(linkHandler:)).attach();
}];
/// 对声明了 link 属性的部分定义回调
(void)linkHandler:(NUDAction *)action {
if ([action isKindOfClass:[NUDLinkAction class]]) {
NUDLinkAction *linkAction = (NUDLinkAction *)action;
UIAlertController *alertController = [UIAlertController alertControllerWithTitle:linkAction.string message:nil preferredStyle:UIAlertControllerStyleAlert];
[alertController addAction:[UIAlertAction actionWithTitle:@"OK" style:UIAlertActionStyleDefault handler:^(UIAlertAction * _Nonnull action) {
}]];
[self presentViewController:alertController animated:YES completion:nil];
}
}
16、JXCategoryView：几乎实现了当前所有主流 APP 的分类切换控制效果的库。效果丰富、配置简单，优点：
- 使用协议封装指示器逻辑，可以为所欲为的自定义指示器效果
- 提供更加全面丰富、高度自定义的效果
- 使用子类化管理 cell 样式，逻辑更清晰，扩展更简单
17、LongestCocoa：写 Objective-C 的程序员肯定对冗长的描述性命名风格爱的深切。所以 Cocoa 框架里最长的方法或在常量名有哪些？该项目就是告诉你这些冗长名字都有那些
18、meedu：开源免费的在线教育系统，支持在线点播、在线电子书、会员收费三大模块。在线尝试
19、loguru：一个让 Python 记录日志变得简单的库
20、lsbasi：用 Python 写一个简单的解释器系列教程
21、mkdocs：用 Python 开发的快速、简单的静态网站生成器，主要是为了构建项目的文档。文档源是 markdown 文件，用法和 Hexo 差不多，可通过一个 YAML 文件进行配置
22、Back-End-Developer-Interview-Questions：《后端开发面试题》中文
24、codelf：变量命名工具。计算机科学里两件最难的事：缓存失效和命名。该工具支持直接搜索中文，当你查中文的时候，Codelf 会直接查好单词和单词的近义词给你。然后再搜索 Github、Bitbucket、Google Code 等上的开源项目的源码匹配出与这些词汇相关的变量名和函数名。在线尝试
25、the-art-of-command-line：该项目是作者在 Linux 系统上工作时，发现的一些命令行使用技巧的总结。有些技巧非常基础，而另一些则相当复杂，甚至难懂。这篇文章并不长，但当你能够熟练掌握这里列出的所有技巧时，你就学会了很多关于命令行的东西了，它们会提高你在编程时的灵活性以及效率。中文
26、nginxconfig.io：在线生成 Nginx 配置文件网站，在线尝试
27、cool-retro-term：一个终端模拟器，模仿了老式阴极管屏幕的外观和视觉感觉，养眼、轻量且外观可调，支持 Linux、macOS。搭配上 Vim 或 Emacs，即刻获得与上个世纪 hackers 相同的编程体验
28、Cpp_Concurrency_In_Action：《C++ Concurrency in Action》的中文翻译版（C++ 并发编程），在线阅读
29、ddia：《Designing Data-Intensive Application》中文翻译版（设计数据密集型应用）
30、MTCNN_face_detection_alignment：人脸检测领域经典之作，出自 2016 年 ECCV 一篇论文。目前在工业应用中落地比较成功，很多公司检测模块运用 MTCNN 或者其加速版，MTCNN 将人脸检测和关键点检测通过一个模型作为 MultiTasks 的方式进行训练，inference 时候可同时得到人脸框信息和关键点信息
31、SSH：该项目是 ICCV2017 论文 SSH:Single Stage Headless Face Detector 作者自己开源的项目，算是官方开源项目，具有一定的权威性。SSH 也算是人脸检测中一个经典的方法，具有较高的精度和较快的速度。项目实现了论文中的很多细节，对复现过程也有详细的讲解，容易实现。美中不足的是论文中的 Pyramid 方式，该项目没有实现
32、S3FD.pytorch：该项目是论文 S3FD:Single Shot Scale-invariant Face Detector 的 pytorch 复现版本。S3FD 目前在 FDDB 的评测中排在前几位，属于精度较高的人脸检测方法。论文主要解决人脸尺度问题，进一步提升对小脸的检测
33、deep-learning-papers-translation：主要内容是 CV 领域里一些论文的翻译，包括分类、检测、OCR和模型轻量化。不喜欢看英文原版论文的，可以关注该项目
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