周获 4700 Star 全球疫情数据可视化系统,超轻量级中文 OCR……GitHub 一周热点速览


周获 4700 Star 全球疫情数据可视化系统,超轻量级中文 OCR……GitHub 一周热点速览

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摘要:连着两周成绩平平的 GitHub Trending 榜,终于和三月的天气一样进入全面变暖的模式 , 无论是本周刚开源搭乘 OCR 热点并获得 1,500+ star 的 chineseocr_lite,还是借着国外疫情大爆发这股“东风”一周获得近 5,000+ star 的可视化项目 COVID-19,或是 Google Drive 升级版可备份的云盘项目 MyDrive 都交上了不错的成绩单,500 , 1,000,2,000…这是本周 GitHub 新生项的成绩单,当然老而弥坚的 GitHub 老项目表现也不错,你可以在本周的 #尚能星否 GitHub 老项目# 看到他们不孬的表现,当然本周的安全主题收录的 3 个项目也是高 star 项,值得一马 。
以下内容摘录自上周微博的 GitHub Trending,选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目 release 时间分类,发布时间超过 30 天的项目一律称之为成熟稳重老项目,由于文章篇幅问题还有部分项目未能在本文展示,望周知
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可怕 GitHub 新生
1.1 中文 OCR:chineseocr_lite本周 star 增长数:1750+
chineseocr_lite 是个超轻量级中文 OCR,支持竖排文字识别 , 支持 NCNN 推理,总模型仅 17M,包含 psenet (8.5M)、crnn (6.3M)、anglenet (1.5M) 。
GitHub 地址
→***/ouyanghuiyu/chineseocr_lite

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1.2 可视化疫情数据:COVID-19本周 star 增长数:4700+
随着国外 nCoV 进入爆发式增长,GitHub 上关于 nCoV 的项目也跟着“水涨船高” , COVID-19 是 Johns Hopkins 大学系统科学与工程中心开源的 COVID-19 全球疫情数据可视化图,该项目已在 GitHub Trending 榜上呆过一周,且可实时查看到最新数据 。
GitHub 地址
→***/CSSEGISandData/COVID-19

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1.3 先马为敬:ultimate-coding-resources本周 star 增长数:1700+
ultimate-coding-resources,美其名曰:无尽的编程技巧源泉,它收录了编程、Web 开发、计算科学等方面的最佳实践,并将它分类成书籍、课程、Coding 网站、算法平台、组件库、文档、招聘、黑客马拉松、工具、Chrome 扩展等等 10+ 大类,而且每个分类尽量全面地收录对应的资源,如果你要编程之类的资源不妨先搜索下这个项目是否已帮你收录了
GitHub 地址
→***/PizzaPokerGuy/ultimate-coding-resources
1.4 升级版 Google Drive本周 star 增长数:800+
MyDrive 是一个用 Node.js、React 和 MongoDB 搭建的类 Google Drive 项目,此外,MyDrive 还提供了一些内置服务器工具,比如备份数据库、还原数据库等操作 , 用 MyDrive 再也不怕删除东西之后说找不回来了 。
GitHub 地址
→***/subnub/myDrive

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1.5 个性化的 Apple Music:AppleMusicUltra
本周 star 增长数:300+
AppleMusicUltra 是一个用 Swift 开发的音乐应用 , 它用 WKWebView 组件、CSS、Javascript 技术实现音乐播放器个性化的自定义设置,如果你想学习 WKWebView 不妨试试这个项目 。
GitHub 地址
→***/revblaze/AppleMusicUltra

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1.6 专属图片流:photo-stream本周 star 增长数:1100+
photo-stream 是一个刚开源仅仅用于托管图片的项目 。喜欢拍照分享的我们在社交平台很难拥有图片的所有权,为此项目作者制作了这个用于存放图片的项目,你可以自托管你的图片并在 Netlify、GitHub Pages 等地方使用 。
GitHub 地址
→***/maxvoltar/photo-stream

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1.7 预训练工具:ELECTRA本周 star 增长数:550+
ELECTRA 是一种新的自监督语言表示学习方法,它可以用相对较少的计算量对变压器网络进行预训练 。ELECTRA 模型被训练来区分“真实的”输入标记和由另一个神经网络产生的“虚假的”输入标记,类似于 GAN 鉴别器 。在小范围内,ELECTRA 甚至可以在单 GPU 上实现强大的性能 。在大范围内,ELECTRA 在 SQuAD 2.0 数据集上实现了最先进的结果 。


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