本周开源周报流行开源项目榜中榜前十名项目有不少大新闻,像是 Luna Lang 编程语言,大概是在2017年6月份的时候传出它的新闻,印象中,这好像是第一次进入 GitHub Trending 前十排名,它主要聚焦在数据处理领域,但是定位在通用语言,去年它刚诞生的时候,争议也不少,不过现在貌似发展也不错,我们这些小萌新有可能会一起见证一门新语言的诞生到崛起。

除了 Luna,其他一些项目也非常值得关注,像是帮你假装忙得不行的 Genact,深度学习的可视化工具 VisualDL,所见即所得的Markdown语言编辑器 tui.editor,通过神经网络学习,可以将一张具体的图片转化为 HTML 和基于图片的 CSS 网站的网页代码的 Screenshot-to-code-in-Keras,听上去就很牛。还有 实验版 Switch 模拟器 Yuzu,等等等等,只能介绍这么多了,剩下的要你自己去探索咯,请关注开源周报还有开源日报。

本周流行开源项目榜中榜开源趋势 Top 10

1. WifiTransfer-master

Android下WIFI隔空apk安装

将手机作为服务器,网页上通过WIFI传输数据提交 APK 到手机上,然后手机端实现对APK的安装和卸载开源周报2018年第4期:一行代码的真诚,一门语言的诞生

2. JARVIS

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简介:

JARVIS会从你的JavaScript模块打包器的开发包或者产品中把所有你需要的相关信息显示在浏览器上,改进了你来回切换看模块打包器的方式。

虽然JARVIS很大程度上是被其他模块打包器启发了灵感并且核心的主意也并非原创,但是仍有以下特点:

原创特点:

  • 给你展示ES模型的重要性——ES可以被treeshakable但是CJS模型做不到
  • 给你展示你的资源文件如何很好地以12种不同连接方式表现的

其他特点:

  • 在浏览器上运行
  • 错误弹出界面被美化了
  • 很容易搞清楚所有资源文件的大小和个人的东西
  • 界面漂亮↓
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3. yuzu

由 Citra (一款 3ds 模拟器) 的开发团队带来的实验版 Switch 模拟器,主要在windows, linux, mac os上运行.但它目前只支持运行自制软件,也就是说你想要用它来玩发行中的游戏的想法可能要泡汤了(笑)(原话是它可以启动一些游戏并获得不同程度的成功,但它没有用GPU渲染3D图形的功能),最后要说明的是,它遵循的是 GPLV2 的标准

官网:https://yuzu-emu.org/

如果你对参与这个项目感兴趣,参照以下链接:

https://github.com/yuzu-emu/yuzu/blob/master/CONTRIBUTING.md

https://github.com/yuzu-emu/yuzu/wiki/Developer-Information

4. Screenshot-to-code-in-Keras

Screenshot-to-code-in-Keras 是一个 Python 模块。通过神经网络学习,它可以将一张具体的图片转化为 HTML 和基于图片的 CSS 网站的网页代码。

与以前的前端自动设计软件相比,它的优势在于运用神经网络学习大幅度减少了运算量,使其能在更多的场合被应用。

Github 上给出了学习模型,如果要直接使用转化功能需要下载数据

1)对训练好的神经网络给出一个设计图像

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2)神经网络将图像转换为 HTML 标记

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3)渲染输出

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5. tui.editor

TOAST UI Editor

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做到了所见即所得的Markdown语言编辑器

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这个编辑器支持直接从 excel 中复制一些单元格后粘贴,会根据单元格的数量产生一个表格;而且可以从浏览器中直接粘贴,并且粘贴后可切换到 Markdown 模式直接修改内容。打开所见即所得模式后直接通过鼠标就可以做出如给表格加行加列这样的操作。在编辑的同时切换为 Markdown 模式还可以一边看着编辑的结果一边进行修改,我想没有什么比这个更令初学者感到喜悦了。

试用链接

特点

1.支持 CommonMark 与 GFM(GitHub Flavored Markdown)两种标准

2.提供 API 来让你开发属于自己的扩展模块

3.可以随意切换 Markdown 模式和所见即所得模式

4.在 Markdown 模式下可以实现实时预览,同步滚轮滚动,自动缩进与语法高亮功 能

5.在所见即所得模式下可以直接从浏览器,excel 等复制后直接粘贴,全鼠标操作

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6. VisualDL

可视化您的深度学习,训练和数据完美无瑕

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VisualDL 是一款深度学习的可视化工具,可对深度学习提供帮助.基于目前 DNN 框架大多数是使用 Python 作为主要语言,ViaualDL 同样也支持 Python.用户只需要在运行前将几行 Python 代码添加到模型中,就可以获得丰富的可视化效果。同时 VisualDL 不仅提供了 Python 的 SDK,同时还提供了能够集成于其他平台的C++SDK.对于正在学习深度学习的人们来说可以说是一个很不错的工具.

VisualDL提供了以下四种组件:

a. 图形

兼容 ONNX,与 Python SDK 配合使用,可以兼容大部分主流的 DNN 框架,包括 PaddlePaddle,PyTorch 和 MXNet。

开源周报2018年第4期:一行代码的真诚,一门语言的诞生b. 标量

标量可以用来显示训练过程中的错误趋势。

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c. 图片

 可以用来可视化任何张量或中间生成的图像。

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d. 直方图

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7. Luna

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这是一门新的编程语言,Luna 被设计成为一种通用的编程语言,具有两种等价的表达形式——可视的图形和文本。其主要关注的是数据处理领域,如数据科学,物联网,生物信息学。

特点:

1.所见即所得的数据处理:

  Luna的组件可以让结果可视化,并用颜色来表示交换的数据类型。

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2. 可视化调试和分析:

当有问题的时候,Luna 会通过图表跟踪并显示错误路径,可以让你轻松了解到错误来自哪里。

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3. 搜索引擎:

该引擎可以让你快速查询所需组件的库并浏览其文档。

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4. 双语法表示:

可视化图形揭示了不可估量的宝贵信息,而开发低级算法时,代码却是不可替代的。

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8. CrookedStyleSheets

通过这个项目你可以直接运用 CSS 而不需要使用 JavaScript 在网页前端实现跟踪、判断用户的信息、状态,比如检测用户是否点击了某个链接,鼠标是否悬停在一个元素上,辨别用户的屏幕分辨率,检测是否安装了特定字体等

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9. JS Paint

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一个对于传统Windows下的MS Paint改造后的网页版MS Paint。网页版对于原始的MS Paint 进行重新制作,改进了它的一些功能,并扩展了它可以编辑的图像类型。JS Paint把旧的绘画工具带入时代。

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目前的改进包括(只摘录部分):

  1. 无限的撤销操作。
  2. 可以编辑透明的图像。
  3. 从附加菜单切换主题。
  4. 可以打开SVG文件。

……

作者目前还有一些功能想要实现,比如放大镜的视口预览,多边形工具,剪切板的支持等等,作者甚至希望JS Paint能够编辑GIF图片,透明的PNG图片,可伸缩的矢量图形等等,值得期待,大家可以积极去Pull request哦。

10. Genact

一个让你假装忙得不行的小东西。你使用它所展现的多任务处理技能可以用来给人留下深刻印象,尤其是面对你的boss时(雾)。

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使用它不需要安装任何东西!为了方便起见,这里提供适用于Linux,OSX和Windows的预编译二进制文件,这些文件应该可以运行而不需要任何依赖。此外,还有一个网页版本https://svenstaro.github.io/genact/

它兼容Linux,OSX,Windows 10(它需要最新的Windows 10才能获得ANSI支持)以及支持WebAssembly的大多数现代Web浏览器。

在Linux上:genact-linux从发布页面下载并运行