开源周报第51期：遍身罗琦者，不是苦事人

遍身罗琦者，不是苦事人。这句改自张俞的蚕妇，简单来说意思就是荣华富贵的人并非是那些劳苦人民。劳苦人民投入工作之中，也只不过是为他人打工，所得自然不如雇佣他们的人。而人的欲望没有穷尽，雇佣人民的人自然希望自己的收入更多，所以才会产生劳苦人民继续努力工作，而收入反而没有增加，反倒是雇佣他们的人得到了更多的钱财这样的乱象。对这种乱象相信大家都各有各的思考，只是不希望在这样的乱象完全扩散开来成为常态之前所有人都置若罔闻而已。

本周全球流行开源项目榜中榜

1.stackprinter

一个能够让你获取更多错误报告的 Python 工具
一般来说，在你的 Python 代码里有个 bug 的时候，你都会看到错误点，调用的函数和错误原因等等。但是这个工具帮你加上了一些更具体的细节，包括具体的代码位置以及相关参数等等，能够让你更快的发现错误的原因。
使用效果：

2.go-perfbook

近日，b站的go语言后台代码流出，吸引不少程序员的目光。go语言的发展越来越火，学习go已成当下热门。go-perfbook 文档概述编写高性能go代码的最佳实践，为我们的学习提供参考。文档告诉我们如何进行优化以及为什么进行优化，如果我们决定优化我们的代码，文档还从数据、算法、程序调整等方面详细解释了优化的技巧。当然，程序优化的思想不仅限于 golang，完全可以将他们应用在我们日常使用的各种代码上，提高代码质量。
最后，作者还介绍了一些 go 工具和特性部件来优化 go 的运行，帮助大家提升整个服务的性能。

3.flutter

Flutter 可以使你轻松快速地构建漂亮的移动应用程序。它是 Google 的移动应用，被用于在极短的时间内在 iOS 和 Android 上制作高质量的原生界面。Flutter 可以与现有代码结合后一起使用，并免费、开源地提供给世界各地的开发人员和组织，使程序在 iOS 和 Android 上提供完美的像素体验。

4.wildfirechat

wildfirechat 中文名野火IM，是一套跨平台、全开源的即时通讯解决方案。如果你想在自己的应用中加入即时通讯功能，你一定能从中获得极大帮助。wildfirechat 同时包含已开发好简单的安卓，ios 应用，你可以很方便的对其进行二次开发，或集成到你自己开发的应用当中

5.Python-100-Days

Pyhton 是一个优雅，简单且十分实用的编程语言。它不仅学习曲线低，并且在如今一些流行的区域都有用武之地。如果你还没有学习 Python，并且想要在短时间内学好 Python 的话，来这里看看吧，这里有100天的计划，让你从一个 Python 新手到大师，并且可以让你了解到 Python 的现状。

6.interview(C/C++ 面试基础知识总结)

该项目面向 C/C++ 方向校招求职者、初学者的基础知识总结，包括语言、程序库、数据结构、算法、系统、网络等知识及面试、内推等信息。甚至还提供了复习刷题的网站。非常周到的考虑了 C/C++ 面试中会遇到的种种问题。不用面试的朋友们也可以看一看。

7.Openpilot

openpilot 是一个基于 Android 开源的汽车驾驶系统app。许多汽车的操作系统都略显老旧，而没有与时代接轨。Openpilot 的出现改变了一切，你可以不用在烦恼于汽车上功能有限并且很少更新的驾驶系统，取而代之的是在手机上能不断完善功能的汽车驾驶系统。
现在 openpilot 已经实现了可以对道路实时监控，同时还具有3D导航系统。

目前，它为本田，丰田，讴歌，雷克萨斯，雪佛兰，现代，起亚实现了自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助系统（LKAS）的功能。令人感到兴奋的是，它与特斯拉自动驾驶仪和通用超级巡航相媲美，并且优于所有其他制造商。penpilot 代码库编写简洁，可实现快速原型设计。
车辆智能化从未如此简单。

8.Vue.js

Vue (视图）是用于构建用户界面的渐进式框架。它从一开始就设计为可逐步采用，并且可以根据不同的用例在库和框架之间轻松扩展。它由一个仅关注视图层的可访问核心库和一个支持库的生态系统组成，可帮助您解决大型单页面应用程序的复杂性问题。支持所有符合ES5标准的浏览器（不支持 IE8 及以下版本）

9.css-only-chat

这是一个实现在浏览器中收发信息的聊天软件，但是请注意，该聊天软件没有进行重载，也没有使用 JavaScript ，这是一次非常新颖的尝试，感兴趣的读者可以亲自进行尝试。

10. imgaug

有时当你突然涌出某个想法，想要实现某个模型时，兴致勃勃地到网上搜寻相关数据，却又发现只有少部分的图片符合预期，作为训练集的图片样本规模特别小，非常容易致使过拟合的发生，你会怀疑自己的想法是否就实现不了了。别急着放弃，先试试数据增强吧 ! 而此项目 imgaug 很好的封装了其目前大部分功能，是一个专门用来进行图像 augmentation 的python 库，支持关键点 (keypoint) 和 bounding box 一起变换。
整体流程为 :
定义转换序列 Sequential →读入图片 imread
→执行转换 augment_images →保存图片 imwrite
如此便能增广数据集以有效地避免过拟合的发生。