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以下为本期内容｜每个月 28 号更新
1、RemoteDesktopManage：基于 MSTSC 连接 Windows 远程桌面，并对其进行封装实现管理多个远程桌面配置的小工具。更加方便地管理多个远程桌面，实现同时远程、互相切换。相当于把多个 MSTSC 集合在一个软件里，并进行分组打标试用
2、tinytetris：一个用 C++ 编写的终端版俄罗斯方块游戏。提供了两个版本的源码，分为注释版和库版，注释较多易于理解和学习
3、overlord：基于 Go 语言编写的 memcache 和 redis&cluster 的代理及集群管理平台。致力于提供自动化高可用的缓存服务解决方案。自带图形界面的缓存集群管理程序，安装步骤
4、kratos：哔哩哔哩开源的一套 Go 微服务框架，包含大量微服务相关框架及工具。解决了 gin 在微服务场景下的一些适配和微服务本身的一系列生态，快速开始
5、docker-slim：自动缩减 docker 镜像的体积的工具。大幅度缩减 docker 镜像的体积，方便分发，使用命令 docker-slim build --http-probe your-name/your-app。比如 Node.js 镜像缩减后的对比：
from ubuntu:14.04 - 432MB => 14MB (缩减了 30.85 倍)
from debian:jessie - 406MB => 25.1MB (缩减了 16.21 倍)
from node:alpine - 66.7MB => 34.7MB (缩减了 1.92 倍)
6、akutan：eBay 开源的分布式图数据库，少数依然支持 SparQL 的图数据库
7、giffun：Android 端开源的 GIF 浏览和分享 App。该应用界面基于 Material Design 标准设计，围绕 GIF 为主题，建立了一个小型的社交系统。支持：
- 查看热门搞笑的 GIF 图
- 关注你喜欢的人，他的有趣分享尽收眼底
- 一键发布你自己的 GIF 趣图
- 对你感兴趣的内容点赞、点评
- 喜欢的内容轻松转发至主流社交软件，传递你的快乐
8、cim：一款面向开发者的 IM 即时通讯系统。命令行通讯工具，对开发者友好。提供了一些组件让开发者易于扩展和定制功能。架构图如下：
9、SpringAll：Spring 系列源码教程，包含 Spring Boot、Spring Boot、Spring Cloud 等。Spring 是 Java 目前生命力最强的框架之一，通过资料与源码的配合，容易学习和上手
10、seata：一套一站式分布式事务解决方案。让分布式事务的使用像本地事务的使用一样，简单和高效，并逐步解决开发者们遇到的分布式事务方面的所有难题。分布式事务提出了很多年，但是一直没有很好的解决方案，要不就收费很贵。蚂蚁金服开源的 seata，将让分布式事务不在束之高阁，任何需要的人都可以使用它，推荐学习和使用。工作流程图如下：
11、xgplayer：由字节跳动西瓜视频开源的带解析器、能节省流量的 HTML5 视频播放器。可以作为 H5 组件、Vue、React 组件单独使用。它根据组件化的原则设计了一个独立的、可分离的 UI 组件。更重要的是，它不仅在 UI 层具有灵活性，而且在功能上也很大胆：它摆脱了视频加载、缓冲和格式支持。在播放器端加载视频、解析视频、转换格式，让不支持分段播放的 MP4 动态支持，这样就无须转换源视频的格式，服务器端也无其他开销。官网，示例代码：
// 安装：$ npm install xgplayer
// 第一步：<div id="vs"></div>
// 第二步：
import Player from 'xgplayer';
const player = new Player({
id: 'vs',
url: 'http://s2.pstatp.com/cdn/expire-1-M/byted-player-videos/1.0.0/xgplayer-demo.mp4'
})12、zhui：这是一款国风的组件库。好用的组件库千千万，有趣的创意万里挑一
13、emoji-minesweeper：Emoji 符号的扫雷游戏。代码很简短，游戏创意很酷。寥寥 300+ 行代码实现该游戏，简短易于初学者学习
14、squoosh：谷歌开源的图片压缩工具。在保证图片质量的情况下快速压缩图片，支持多种图片格式。6.63M 的图片压缩后为 2.92M，使用起来简单方便
15、leetcode：更加贴近前端的数据结构与算法的库。以 leetcode 作为切入点，详细讲解关于数据结构的方方面面， 并以JavaScript 语言作为解题语言。 后期会加入更多关于前端贴合的内容， 比如：react fiber 的实现和链表、react hooks 的实现和数组等等
- 第一部分：leetcode 经典题目的解析，包括思路、关键点和具体的代码实现
- 第二部分：对于数据结构与算法的总结
- 第三部分：anki 卡片， 将 leetcode 题目按照一定的方式记录在 anki 中，方便大家记忆
16、ffmpeg-python：FFmpeg 是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。这个是其 Python 的库，可以用该库操作、处理视频和音频。示例代码：
# 水平翻转视频
import ffmpeg
stream = ffmpeg.input('input.mp4')
stream = ffmpeg.hflip(stream)
stream = ffmpeg.output(stream, 'output.mp4')
ffmpeg.run(stream)
17、pyright：微软出品的 Python 静态类型检查工具。执行速度快，适合大型 Python 项目，引用一句话：动态语言一时爽，重构火葬场
18、pyxel：基于 Python 编程程语言实现的复古游戏引擎。示例代码：
# 代码中导入 Pyxel 模块后
import pyxel
# 首先使用 init 函数指定窗口大小
pyxel.init(160, 120)
def update():
if pyxel.btnp(pyxel.KEY_Q):
pyxel.quit()
def draw():
pyxel.cls(0)
pyxel.rect(10, 10, 20, 20, 11)
# 最后然后使用 run 函数启动 Pyxel 应用程序
pyxel.run(update, draw)
19、githubchart-api：根据 GitHub 账号的贡献记录生成对应图像。一行代码，可以在任何网站展示自己在 GitHub 上的贡献活跃图标。示例代码：
<img src="http://ghchart.rshah.org/用户名" alt="Github commit chart" />
20、guides：Ruby 编程风格指南。统一的格式风格有利于代码的维护和迭代，对于 Ruby 使用者而言帮助极大
21、GodEye：一行代码自动显示日志、崩溃、网络、ANR、泄漏、CPU、文件夹等信息，就像上帝睁开眼睛一样
22、nginx-admins-handbook：该项目描述了如何提高 Nginx 的性能、安全性等方面的步骤，让你的网站在 SSL Labs 的评级到达 A+
23、zju-icicles：浙江大学各种课程相关资源集合。包含：课程、作业、答案、复习资料、选课攻略等，是浙大在校生的必备资源，对于有考研想法的小伙伴而言也是很好的资源
24、awesome-scalability：一个系统的阅读列表，描述了可扩展、高可用、高性能的大型系统背后的东西。每部分都是基于真实案例，讲述了如何搭建一个可扩展、高可用、高性能的大型系统，案例都是来自于经过数百万甚至数十亿用户实战检验的系统。对于所有工程师而言都是一个很好的学习资料，开卷有益
25、awesome-wechat-weapp：该项目收集了微信小程序开发过程中会使用到的资料、问题以及第三方组件库。随着微信小程序的市场越来越大，很多公司也专门以制作小程序为业，不论对感兴趣的人还是想自己动手做小程序的人而言，这份合集省去了不少查找资料的时间
26、REKCARC-TSC-UHT：清华大学计算机系课程相关资源集合。内容丰富，包含从大一到大四，跟着清华学子一起学习传说中高校的课程吧
27、SJTU-Courses：上海交通大学课程资料分享
28、libpku：由第三方整理的北京大学课程资料，涵盖了专业课、公选课、通选课等
29、prometheus-book：《Prometheus 操作指南》，在线阅读
30、the-craft-of-selfteaching：《自学是门手艺》一个编程入门者的自学心得。如今学习资源很多，对于初学者入门而言，最难的是如何自学，阅读本书打开编程自学大门吧
31、openpose：基于卷积神经网络和监督学习的开源库，可以实现人的面部、躯干和四肢甚至手指的跟踪。适用于多人，且标记准确，同时具有较好的鲁棒性
32、FaceDetection-DSFD：腾讯优图的双分支人脸检测器全新算法，该算法已经被计算机视觉顶级会议 CVPR 2019 接收。优图此次提出的 DSFD 人脸检测算法，主要有 3 点创新：
- 新的特征增强模块（FEM：Feature Enhance Module）
- 分层锚点渐进式的代价函数监督（PLA：Progressive Anchor Loss）
- 改进的锚点匹配策略（Improved Anchor Matching Strategy）
33、SPADE：英伟达（NVIDIA）新开源的绘图工具。利用生成对抗网络，根据几根简单的线条就能生成栩栩如生的图像
34、ICCV2019-LearningToPaint：一个深度强化学习项目，研究如何让机器用画笔画画。也可体验制作自己的绘画或根据一张图片生成一整个绘画过程
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