2018年最后一個月的GitHub項目排行榜出爐了,本月上榜的項目中,有很多都是新開源的項目,一起來看看都有哪些:

1 practicalAI???Star 11768
https://github.com/GokuMohandas/practicalAI

這是一個幫助你入門深度學習的項目,本項目一共分為4大部分,分別為:基礎、深度學習、RNNS、進階教程。藍色的字體都是已經完成的教學文檔,剩下的,創(chuàng)建者還會繼續(xù)完善,只要點開就可以直接在瀏覽器里看到互動教學界面。
查看更多practicalAI可點擊:《這個印度程序員開源的教程在GitHub上火了!深度學習沒在怕的》
2?the-book-of-secret-knowledge??Star 9351
https://github.com/trimstray/the-book-of-secret-knowledge
這個項目特別適合系統(tǒng)和網絡管理員DevOps或安全研究人員。里面包含一系列好用的CLI工具、DNS使用工具、HTTP相關工具還有關于SSL/安全以及系統(tǒng)診斷工具等
3?LeetCodeAnimation??Star 7355
https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation
本項目用動畫的形式呈現(xiàn)解LeetCode題目的思路,如兩數(shù)求和動畫如下:

4?flutter?Star48195
https://github.com/flutter/flutter
Flutter 是一種新型的方式,用于創(chuàng)建高性能、跨平臺的移動應用。由 Google 的工程師團隊打造。Flutter 可以給開發(fā)者提供簡單、高效的方式來構建和部署跨平臺、高性能移動應用;給用戶提供漂亮、快速、jitter-free 的 app 體驗。
5?NES.css??Star 8659
https://github.com/BcRikko/NES.css

NES.css是一個NES風格的 CSS框架,不依賴于任何JavaScript。支持Chrome、火狐、蘋果瀏覽器。
6?ant-design??Star40300
https://github.com/ant-design/ant-design
一套企業(yè)級的 UI 設計語言和 React 實現(xiàn)。具有以下特性:
提煉自企業(yè)級中后臺產品的交互語言和視覺風格。
開箱即用的高質量 React 組件。
使用 TypeScript 構建,提供完整的類型定義文件。
全鏈路開發(fā)和設計工具體系。
7 JavaGuide?Star 18193
https://github.com/Snailclimb/JavaGuide
?一份Java學習指南,涵蓋大部分Java程序員所需要掌握的核心知識
8 awesome-python-applications?Star 4285
https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications

這是一個Python程序集合,目前包含195個開源Python程序,而且數(shù)量還在不斷增加,按照主題劃分,包含庫和文檔等鏈接,從下圖可以看出里面包含15個主題。
查閱更多詳情可點擊:《霸榜GitHub Trending!這個Python程序大全要火》
9?quicklink???Star 4464
https://github.com/GoogleChromeLabs/quicklink
quicklink 是一個通過預加載資源來提升后續(xù)方案速度的輕量級工具庫。旨在提升瀏覽過程中,用戶訪問后續(xù)頁面時的加載速度。
10?CS-Notes??Star 13865
https://github.com/CyC2018/CS-Notes

這是一份很完整的計算機學習筆記,一共分為以下十個模塊:算法。操作系統(tǒng)、網絡、面向對象、數(shù)據(jù)庫、Java、系統(tǒng)設計、工具、編碼實踐、后記
11?loki?Star 4045
https://github.com/grafana/loki
Loki 是 Grafana Labs 團隊最新的開源項目,是一個水平可擴展,高可用性,多租戶的日志聚合系統(tǒng)。它的設計非常經濟高效且易于操作,因為它不會為日志內容編制索引,而是為每個日志流編制一組標簽。項目受 Prometheus 啟發(fā)。
12?pytext??Star 3874
https://github.com/facebookresearch/pytext
PyText是由Facebook開源的基于 PyTorch 構建的深度學習 NLP 建模框架。PyText 通過為模型組件提供簡單且可擴展的接口和抽象,以及使用 PyTorch 的 Caffe2 執(zhí)行引擎導出模型進行推理的功能,它可以連接 ONNX 和 Caffe2。
開源最前線(ID:OpenSourceTop) 猿妹整編
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