身为电脑修理界（仅限女生）和码农界（不限男女）的一个迷途小书童，时不时听来悲壮噩耗，工作中的硬盘突然罢工，写完的文档或者代码没有备份，一失意而酿成千古恨，或因掉电、或因死机、或因硬盘损坏、或因移动硬盘遗失，悲惨的方式不同而悲惨的结果一致，大江东去浪淘尽，代码一去徒伤心。

写完代码不存盘，写尽代码也惘然；云端有码枉怕盘中无码，一个好的习惯是将代码随时同步到远程 Git 仓库中，选择一个合适的代码托管平台，朕的江山就有了托付，再也不怕文档代码备份不及惨遭遗失。小编在这里给大家安利息壤开源生活方式平台，它是一个开源服务平台，只面向非盈利社区和个人提供开源服务，其中包括基于 GitLab 的代码托管服务和项目管理服务，网址是 https://hexang.org ，欢迎感兴趣的小伙伴参与测试！

这一周的正片里有不少相当实用的项目可以了解一下，第一个当然是帮你常时置顶浏览窗口的#pennywise#，免去你在任务栏里不停切换的烦恼；还有图标集合#eva-icons#，把它们摆在需要的位置上吧；还有学习用的资源项目#2019_campus_apply#和#A-to-Z-Resources-for-Students#，前者是一份全栈开发者指南，后者则是让你在学生时代就在信息来源上获得优势；#lists#则是把 GitHub 上的各种列表收集了起来，方便大家寻找自己需要的资源；最后的#bert#已经在各种关于 NLP 自然语言处理的任务中获得了很好的成果，如果你对 NLP 感兴趣就了解一下吧。

本周开源项目推荐

1.lists

GitHub 上各种列表的列表

你可以在这里看到许多有用的资源列表，技术类和非技术类都有，不过你可能需要花一点时间去找自己需要的列表。当然了，你也会在这里面看到一些奇奇怪怪的东西，比如婴儿睡眠指南……GitHub 上什么都有.jpg

2.Pennywise

pennywise 是一款能够保持始终悬浮于最上方的应用。由于它是由 react+electron 开发，所以兼容各种操作系统。

pennywise 的使用方法十分简单，启动项目后，就会打开一个类似浏览器的界面，只需要输入需要访问的url，就可以开始使用。我们可以用它使用各种小工具，浏览教程，观看视频等，这样就免于繁琐地使用 alt+tab 切换界面了。

3.hexo-theme-icarus

这是一个简单的，现代的，精致的静态网页生成器

使用它可以轻松地创建一个个人的博客页面，并且包含大量搜索，评论，共享和其他插件。您可以选择其中任何一种来丰富您的博客体验，或者轻松地参考现有的 Icarus 插件构建您自己的插件。

4.carlo

Carlo是一个 Node 应用程序框架，它为 Node 应用程序提供了由 Google Chrome 浏览器提供支持的丰富渲染功能。它使用 Puppeteer 项目与本地安装的浏览器进行通信，为 Node 和浏览器之间的通信提供远程调用基础。

使用 Carlo，您可以创建混合应用程序，使用 Web 进行渲染，使用 Node 实现功能：

1、对于 Node 应用程序，你可以使用 Web 渲染来可视化 Node 应用程序的动态

2、对于 Web 应用程序，你可以通过 Node 访问的其他系统功能

3、你也可以使用 pkg 将应用程序捆绑到单个可执行文件中。

5.eva-icons

Eva Icons 包含480多个制作精美的开源图标，可用于常见操作和各种项目。此外它支持4种动画类型：zoom，pulse，shake和flip。你可以在 Web、Windows、iOS 和 Android 的数字产品中使用它们。图标设置分为两个可视类型：Fill 和 Outline 和各种格式，包括 PNG、SVG、font、Sketch 等。

6.2019_campus_apply

这个项目主要是来帮助一些想要进行后台开发或者全栈开发或者想拿到架构师岗的开发者们拿到自己想要的 offer，对于一些需要进行校园秋招春招的小伙伴们也是非常合适。

它涵盖的面非常的广，包括数据结构的一些知识，java，Python 等语言的一些基础和框架，也涵盖了网络通信，操作系统，分布式，机器学习等等。

7.A-to-Z-Resources-for-Students

该项目顾名思义，即适合学生的一些资源，包括常规的学习资源，适合学生的大型活动（比赛，会议等），比较友善的一些社区，以及一些项目与热门人士的推荐，可以说，你在这上面，可以找到几乎所有你想要的学习资源，从理论到实战，应有尽有。

gitter :https://gitter.im/a2z-resources

8.maskrcnn-benchmark

该项目旨在提供必要的构建块，以便用户使用 PyTorch 1.0 时能够轻松创建检测和分割模型。

特点：

1.PyTorch 1.0：RPN，Faster R-CNN 和 MASK R-CNN 实现，可以达到或超过 Detectron 的精度
2.非常快：在测试时，比Detectron快2倍，比 mmdetection 快30％。更多详情，请参阅https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/blob/master/MODEL_ZOO.md
3.内存使用高效：在测试时，使用的GPU内存大约比 mm 检测低500MB

4.多 GPU 的测试和处理
5.批量处理：每个 GPU 每批次可对多个图像进行处理
6.CPU 支持处理：在处理时间内在 CPU 上运行。
7.提供几乎囊括了所有参考 Mask R-CNN 和 Faster R-CNN 配置的预训练模型，这些模型具有1x时间表。

9.spring-cloud-alibaba

Spring Cloud Alibaba 致力于提供分布式应用服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。

依托 Spring Cloud Alibaba，只需要添加一些注解和少量配置，就可以将 Spring Cloud 应用接入阿里分布式应用解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。

特点：

1.服务限流降级：默认支持为 HTTP 服务的提供限流保护，也支持添加注解实现方法的自定义限流降级，且支持动态修改限流降级规则。

2.服务注册与发现：适配 sprig cloud 服务注册与发现标准，默认集成了 Ribbon 的支持。

3.分布式配置管理：支持分布式系统中的外部化配置，配置更改时自动刷新。

4.阿里云对象存储：阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。支持在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。

10.bert

作为上个月 google 技惊四座的 NLP（自然语言处理）模型，bert 仅在最近上线 github 3天就获得了4000+的星数。bert 在11项 NLP 测试中均刷新了最高分数，连人类自己都难以望其项背。这主要得益于 bert 的 Transformer 的双向编码器，使得 bert 的训练可以结合上下文进行理解，并解决了这种模式下机器变相“窥探”到原词的问题。具体的过程就不多加赘述，感兴趣的小伙伴们自行尝试即可。但值得注意的是，本项目基本不大可能自己从头开始训练，倒不是因为数据集的保密，而是从头训练需要的算力太恐怖，使用16块 google 的云 TPU 进行训练大致需要四天完成，一次价格大概能上5万……好在微调的话问题不大，只需要一块 GPU 跑几个小时即可。

开源周报第40期：写完代码不存盘，写尽代码也惘然

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