兴趣是最好的老师，HelloGitHub 就是帮你找到兴趣！
简介
分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊，月刊的内容包括：各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等，这些开源项目大多都是非常容易上手，而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来，加入到开源社区中。
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会编程的可以贡献代码 -
不会编程的可以反馈使用这些工具中的 Bug -
帮着宣传你觉得优秀的项目 -
Star 项目⭐️
在浏览、参与这些项目的过程中，你将学习到更多编程知识、提高编程技巧、找到编程的乐趣。
🎉 最后 HelloGitHub 这个项目就诞生了 🎉
以下为本期内容｜每个月 28 号发布最新一期
C 项目
1、DungeonRush：元气贪吃蛇游戏。作者受到元气骑士的启发，基于贪吃蛇进行一些玩法上的创新。该项目适用于 C 语言初学者、第一次尝试使用跨平台图形库的同学，参考本项目就可以写出一个可玩性高的游戏，收获满满成就感
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2、libhv：一个跨平台、简单易用的非阻塞 IO 事件循环库。用它可以快速的编写 HTTP 客户端/服务端，可提供高性能的 httpd 服务。项目模块划分清晰，代码可读性高，快去看下源代码吧。示例代码：
int http_api_echo(HttpRequest* req, HttpResponse* res) { res->body = req->body; return 0;}
int main() { HttpService service; service.base_url = "/v1/api"; service.AddApi("/echo", HTTP_POST, http_api_echo);
http_server_t server; server.port = 8080; server.service = &service; http_server_run(&server); return 0;}
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3、myscan：开源的多线程 socket 扫描 IP 端口的程序。目前仅支持 Windows 系统，代码简单可作为初学者学习项目
命令：myscan -p Port1[,Port2,Port3...] [-t Thread](default 10 ",Port2,Port3...] [-t Thread") [-d] (DEBUG) StartIp EndIp例子：myscan -p 80 192.168.1.1 192.168.1.254myscan -p 21,22,23,80,443,8080 -t 256 192.168.1.1 192.168.1.254
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C++ 项目
4、contour：一个使用 C++ 17 开发的终端模拟器。可在 Windows、Linux 和 MacOS 三大平台使用，支持字体连字 Font Ligatures（例如 Fira Code 字体）、GPU 加速渲染、背景模糊（Win10、KDE）、256 色、True Color 和配色主题
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5、milvus：一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。相比 Faiss 和 SPTAG 这样的算子库，Milvus 提供完整的向量数据更新，索引与查询框架。Milvus 利用 GPU 进行索引加速与查询加速，能大幅提高单机性能。部署使用简单，降低了 AI 应用落地的难度
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CSS 项目
6、cssgridgenerator：在线通过点击动态生成基本的 CSS Grid 代码。
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Go 项目
7、gops：展示当前系统运行了哪些 Go 程序的工具，同时支持深入分析的参数
# 展示当前运行的所有 Go 程序$ gops983 980 uplink-soecks go1.9 /usr/local/bin/uplink-soecks52697 52695 gops go1.10 /Users/jbd/bin/gops4132 4130 foops * go1.9 /Users/jbd/bin/foops51130 51128 gocode go1.9.2 /Users/jbd/bin/gocode# 某一个 Go 程序的详细信息$ gops <pid>parent PID: 5985threads: 27memory usage: 0.199%cpu usage: 0.139%username: jbdcmd+args: /Applications/Splice.app/Contents/Resources/Splice Helper.app/Contents/MacOS/Splice Helper -pid 5985local/remote: 127.0.0.1:56765 <-> :0 (LISTEN)local/remote: 127.0.0.1:56765 <-> 127.0.0.1:50955 (ESTABLISHED)local/remote: 100.76.175.164:52353 <-> 54.241.191.232:443 (ESTABLISHED)
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8、awesome-golang-leetcode：Go 语言刷 LeetCode。
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9、wtf：瞥一眼你的“私人管家”，终端个人信息面板。安装简单，还可通过配置文件设置你想看到的信息。设置可能需要花一些时间，但最终效果还是很可以的
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Java 项目
10、MusicPlayer：一款开源的 Java 桌面版音乐播放器，使用 JavaFX/Java 8 技术开发的项目
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11、KafkaCenter：Kafka 集群管理维护、生产消费监控平台
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12、incubator-dolphinscheduler：分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用
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JavaScript 项目
13、G2：一套面向常规统计图表，以数据驱动的高交互可视化图形语法，具有高度的易用性和扩展性。使用 G2，你可以无需关注图表各种繁琐的实现细节，一条语句即可使用 Canvas 或 SVG 构建出各种各样的可交互的统计图表。G2 是整个蚂蚁金服 AntV 可视化解决方案中的一个环节，主要针对在高交互、高扩展的二维统计图表
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14、honeyed-words-generator：一个“土味情话”在线生成项目。支持生成图片、分享二维码。你们先看，我看完被撩到了我先去静静
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15、gitmoji-cli：Git 交互式客户端，方便在提交信息中增加 emoji 表情。终于知道别人的提交信息为什么会有表情了，效果如下图：
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16、panolens.js：基于 WebGL 的全景查看库。效果如下：
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Python 项目
17、iredis：Python 语言写的支持自动补全、语法高亮、命令提示等的 Redis 命令行客户端。超好用，真是相见很晚啊
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18、python-small-examples：Python 有趣、实用的代码示例集合。包含：Python 基础、小技巧、坑、文件操作、机器学习、绘图等，代码如下：
# pyecharts 绘制水球图示例from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Liquid, Pagefrom pyecharts.globals import SymbolTypedef liquid() -> Liquid:c = (Liquid().add("lq", [0.67, 0.30, 0.15]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Liquid")))return cliquid().render('./img/liquid.html')
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19、httpx：使用简单方便，轻松实现异步请求的 HTTP 客户端（Python 3.8+)。示例代码：
>>> import httpx# 同步>>> r = httpx.get('https://www.example.org/')>>> r<Response [200 OK]>>>> r.status_code# 异步>>> async with httpx.AsyncClient() as client:>>> r = await client.get('https://www.example.org/')>>> r<Response [200 OK]>
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20、rssant：免费开源的 RSS 订阅项目，服务端是 Django 写的。你可以自己部署也可以直接使用在线版，远离嘈杂的推荐、广告，专注你订阅的内容
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Ruby 项目
21、homeland：开源免费、不限制商业使用的社区网站系统
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其它
22、learnGitBranching：一个 Git 命令可视化学习项目。能够生动形象的帮助开发人员理解、学习 Git 命令，通过一系列刺激的关卡挑战，逐步深入的学习 Git 的强大功能。
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23、Waking-Up：采用追问形式的后端面试问题总结。提问然后追问是面试常见模式，更加贴近真实面试
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24、fucking-algorithm：解 LeetCode 题目集合。号称“手撕 LeetCode 题目”，虽然之前推荐过不少解题集合，但是这次我还是没忍住。该项目讲究思路指南，解题思路描述清晰，真香啊
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25、browser-2020：该项目汇集了浏览器鲜为人知的一些功能
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机器学习
26、autokeras：Keras 官方出品基于 Keras 的 AutoML 系统。支持 CPU 和 GPU 训练，傻瓜式 API，3 行代码就能训练一个模型。目前支持的任务：图像分类、图像回归、文本分类、结构化数据分类等。将人从手工选择超参数中解放出来，快速开发原型，官方口号“所有人都能使用机器学习”。
# 安装命令 pip install autokerasimport autokeras as akclf = ak.ImageClassifier()clf.fit(x_train, y_train)results = clf.predict(x_test)
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最后
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参考资料
[1]HelloGitHub: https://hellogithub.com
[2]点击查看往期内容: https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub#内容
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本文分享自微信公众号 - HelloGitHub（GitHub520）。
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