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以下为本期内容｜每个月 28 号更新
1、IdentityServer4.Admin：免费开源的 IdentityServer4 与 Asp.Net Core Identity 管理器。IdentityServer4 官方的管理器是收费的，该项目很好的替代了官方管理器，可以方便的管理使用 IdentityServer4 所搭建的认证服务器
2、FLIF：免费、新颖的无损图像格式。压缩比方面优于 PNG、lossless WebP、lossless BPG、lossless JPEG2000 等格式
3、cds：企业级开源持续集成系统。支持横向扩展、自带 UI、常用的持续集成构建等功能
4、docui：终端 Docker 管理工具，自带一个终端界面。使用该工具可以方便的通过界面管理 docker 不用再记那些命令。安装命令：
# Homebrew
$ brew tap skanehira/docui
$ brew install docui
# go get
$ go get -d github.com/skanehira/docui
$ cd $GOPATH/src/github.com/skanehira/docui
$ GO111MODULE=on go install
5、go-echarts：Golang 代码生成对应的 echarts 可视化图表。实例代码：
// example.go
package main
import (
"log"
"math/rand"
"os"
"time"
"github.com/chenjiandongx/go-echarts/charts"
)
var nameItems = []string{"衬衫", "牛仔裤", "运动裤", "袜子", "冲锋衣", "羊毛衫"}
var seed = rand.NewSource(time.Now().UnixNano())
func randInt() []int {
cnt := len(nameItems)
r := make([]int, 0)
for i := 0; i < cnt; i++ {
r = append(r, int(seed.Int63()) % 50)
}
return r
}
func main() {
bar := charts.NewBar()
bar.SetGlobalOptions(charts.TitleOpts{Title: "Bar-示例图"}, charts.ToolboxOpts{Show: true})
bar.AddXAxis(nameItems).
AddYAxis("商家A", randInt()).
AddYAxis("商家B", randInt())
f, err := os.Create("bar.html")
if err != nil {
log.Println(err)
}
bar.Render(f)
}
6、1m-go-websockets：该项目演示了如何用 Go 编写一个可以提供超过一百万个 websockets 连接、运行内存小于 1GB 的服务器。setup.sh 是用来创建 websocket 客户端的，destroy.sh 则用来销毁客户端
7、SpringBoot-Learning：Spring Boot 教程
8、halo：Java 博客系统。在层出不穷的博客系统中，很难看到使用 Java 编写的简洁优雅的博客系统。该项目还具备着轻快且功能强大的特点，这些特性使它从众多 Java 博客系统脱颖而出。安装命令：
# 安装 Halo
$ yum install -y wget && wget -O halo-cli.sh https://git.io/fxHqp && bash halo-cli.sh -i
# 更新 Halo
$ bash halo-cli.sh -u
9、APIJSON：快速开发 API 服务的框架。为简单的增删改查、复杂的查询、简单的事务操作提供了完全自动化的 API。大部分 HTTP 请求后端再也不用写接口了，也不用写文档了，适合中小型前后端分离的项目
10、IQL：基于 SparkSQL 实现了一套即席查询服务，具有如下特性：
- 优雅的交互方式，支持多种 datasource/sink、多数据源混算
- Spark 常驻服务，基于 zookeeper 的引擎自动发现
- 多 session 模式实现并行查询
- 等等
11、Gitter：GitHub 的小程序客户端。UI 设计漂亮，可作为小程序和 GitHub 结合的实战项目学习
12、Motrix：桌面下载工具，支持下载 HTTP、FTP、BT、磁力链、百度网盘等资源。界面简洁易用，采用 Vue + VueX + Element 的技术架构适合学习桌面应用开发
13、rainbow：体积小、易于使用、支持各种编程语言的语法高亮插件。该项目原理是通过正则过滤关键字，然后进行高亮。代码：
// JS关键字判断
Rainbow.extend('javascript', [
/**
* matches $. or $(
*/
{
name: 'selector',
pattern: /\$(?=\.|\()/g
},
{
name: 'support',
pattern: /\b(window|document)\b/g
}
...14、Chart.js：基于 canvas 的可视化库。可用于构建简单的 H5 图表，满足基本的日常可视化需求
15、ant-design-vue：Ant Design 的 Vue 实现，该项目已经得到 Ant Design 官方认可
16、iWeChat：还原、探索微信 APP 的项目。通过该项目借鉴、学习微信客户端开发的相关设计与技术，也可以学到如何分析一个第三方 APP 的方法
17、spug：使用 Python+Vue 实现的开源运维平台，前后端分离方便二次开发。该项目基于 Docker 镜像发布部署，方便安装和升级。支持运维常见功能：主机管理、任务计划管理、发布部署、监控告警等
18、ruia：基于 asyncio 和 aiohttp 的 Python3 异步爬虫框架。它具有容易上手、非阻塞、扩展性强等特点，实例代码：
from ruia import TextField, Item, Spider
class HackerNewsItem(Item):
target_item = TextField(css_select='tr.athing')
title = TextField(css_select='a.storylink')
class HackerNewsSpider(Spider):
start_urls = ['https://news.ycombinator.com/news?p=1']
async def parse(self, response):
async for item in HackerNewsItem.get_items(html=response.html):
yield item
if __name__ == '__main__':
HackerNewsSpider.start()
19、devhub：支持 Android、iOS、Web、Desktop 的 GitHub 管理通知客户端。能够帮你方便地接收、查看、管理 GitHub 消息、动态等
20、neovim：致力于改善 Vim 的维护、可扩展性等方面的编辑器。它功能强大、项目开发活跃、社区活跃，“新一代”的 Vim
21、Micro8：浸淫渗透攻击的老鸟所写，内容一线深入浅出，主要是 Windows 系统场景。对于初中级安全从业人员、乙方安全测试、甲方安全自检、网络安全爱好者等提高都有很大的帮助
22、OI-wiki：免费、开放、持续更新的编程竞赛相关知识教程。包含竞赛的基础知识、常见题型、解题思路以及常用工具等内容，帮助大家更快速、深入地学习编程竞赛相关知识
23、You-Dont-Know-JS：（英文）深入探讨 JavaScript 语言核心机制的书籍，适用于深入学习 JS。该书已出版，但在线阅读免费
24、d2l-zh：《Dive into Deep Learning 》翻译版，即《动手学深度学习》。在线阅读
25、cppwasm-book：《C/C++ 面向 WebAssembly 编程》，在线阅读
26、USTC-Course：该仓库收录中国科学技术大学众多课程资源。包括电子版教材、参考书、讲义、试卷、学习心得、习题解答等。以计算机学院课程为主，也包含公选课、自由选修等其他课程。
27、gpt-2：OpenAI 发布的 15 亿参数量通用语言模型 GPT-2，迄今最大模型！展示了一种构建语言处理系统的潜在方式，即根据自然发生的演示学习执行任务。实例代码：
export PYTHONIOENCODING=UTF-8
python3 src/generate_unconditional_samples.py | tee samples
python3 src/generate_unconditional_samples.py --top_k 40 --temperature 0.7 | tee samples
python3 src/interactive_conditional_samples.py --top_k 4028、deep-learning-drizzle：世界计算机名校的深度学习、强化学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等方面的公开课
29、stanza：适用于多种人类语言的 Stanford NLP 官方 Python 库。包含用于运行 CoNLL 2018 共享任务的最新完全神经管道以及访问 Java Stanford CoreNLP 服务器的软件包。实例代码：
import stanfordnlp
stanfordnlp.download('en') # This downloads the English models for the neural pipeline
nlp = stanfordnlp.Pipeline() # This sets up a default neural pipeline in English
doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii. He was elected president in 2008.")
doc.sentences[0].print_dependencies()30、Tensorflow-Cookbook：易学易用的 Tensorflow 教程
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