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2023-10-2 01:15| 发布者: 惜颜705| 查看: 293| 评论: 0

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开源项目

1. spotify2mp3

PythonStar:59
简单的免费和无限的Spotify播放列表下载工具,只需要在网页版Spotify打开并复制 URL,就可以实现播放列表的下载,而且还可以把Spotify转换成mp3格式。
2. boihut

PythonStar:10
关于 Boihut - 用Django制作的电子商务商店(书店)。
Boihut是一个用Django开发的电商书店,这个项目能够增加对Django和python的了解:
功能包括:

  • 首页
  • 按类别分类的书籍
  • 用户登录和注册
  • 用户购物车
  • 结算系统
  • 用户仪表板
3. stock

PythonStar:5.6k



用Python开发的一个股票系统,具有数据抓取、统计分析、报表展示一系列功能。不仅可以用于简单的数据分析场景,还可以用于数据的可视化。
4. discoart

PythonStar:1.2k
discoart是一款生成艺术图片的项目,只需要提供一张基础图片,它就可以通过AI算法对图片进行自动处理,生成艺术图片。
5. Simple-Calendar

KotlinStar:2.9k
Simple-Calendar是一款高度可定制的、离线的安卓日历应用程序。
具有事件、任务、可定制的颜色、小工具等特性,而且没有广告。
6. mini-twitter-clone

GoStar:6
用Go语言开发twitter迷你克隆版,是一个不错的Go语言练习项目,在这个项目中可以学习Go中CURD、基本语法的用法。
7. hypershift

GoStar:242



HyperShift是一个用于大规模托管OpenShift控制面板的中间件,它解决了成本和配置时间的问题,并通过管理和工作负载之间的分离实现跨云的可移植性。
集群是完全符合OpenShift容器平台(OCP)的集群,与标准的OCP和Kubernetes工具链兼容。
8. Hacking-Windows

CStar:992
一个免费的Windows C开发课程,可以学习Win32API,并在x86和x64环境下利用IDA Free进行每一步的逆向工程。
9. ricochet

C++Star:3.6k



Ricochet是一款实验性的即时通讯工具,它是一款完全匿名的工具,你可以在不向任何人暴露你的身份(或IP地址)的情况下聊天,没有人可以发现你的联系人是谁或你什么时候说话(无元数据!)。
它是跨平台的,对非技术用户来说很容易使用。
10. BlocklyML

JavaScriptStar:373



BlocklyML是一个建立在谷歌Blockly上、简单的可视化编程工具,用于Python和ML。
资源工具

1. Oh My Git!




Oh My Git!将Git存储库的内部结构实时可视化,用户可以实时看到他们每个动作的结果。
为了照顾刚接触Git的人,这款工具采用了定制设计的扑克牌界面。这些卡片有助于记住新引进的 Git 命令,同时也包含简短的描述和图标。
因此,它们结合了动作和文档,能够帮助用户更容易的学习Git。
2. Flexbox Froggy




做前端开发经常会和CSS打交道,但是如果没有掌握它的语法就很难轻松顺畅的完成开发。
Flexbox Froggy是一个学习CSS Flexbox的游戏,可以通过游戏来学习CSS。
3. Programmer Browser




一个专门为程序员设计的快速搜索和节省空间的浏览器。
4. Semgrep




Semgrep是一个快速、开源的静态分析工具,用于在编辑、提交和CI时查找错误并执行代码标准。开始使用→。
Semgrep在你的电脑或构建环境中对代码进行本地分析,代码不会被上传。
5. Lux

用Go编写的快速而简单的视频下载库和CLI工具。
支持优爱腾、B站、抖音、快手、西瓜视频等主流长、中、短视频平台。
技术文章

1. 10个Matplotlib数据可视化指南




Matplotlib是Python中使用非常频繁,非常知名的绘图工具。
但是,很多同学都是在用到时才会想着搜索一下如何绘制指定的图像,很少回去系统的了解和学习。
这篇文章讲解了数据可视化中10种常用的图示,例如,折线图、柱状图、饼状图、时间序列、直方图、热力图等等,并且每种图示都给出了对应的示例。
2. 数据科学必备的10个Python工具

由于其简单易懂的语法和多功能的库,Python目前非常流行。
Python目前在很多领域都有很深的应用,数据科学就是七种一个重点领域。
数据科学不仅要理解复杂的业务和算法,并对现有的数据进行打磨,以便解释它们。
为了使事情这件事情变得更容易,目前存在各种库和工具来处理这种繁琐的任务。
这篇文章就列举了Python中不可或缺的10款数据科学工具。
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