1. 很棒的 Fastapi
实用程序/其他工具
- FastAPI Listing (⭐51) – 使用基于组件的架构、内置查询分页器、排序器、django-admin 等过滤器等来设计/构建列表 API 的库。
教程/其他工具
- 带有 FastAPI 的异步 SQLAlchemy – 了解如何异步使用 SQLAlchemy。
- 使用 FastAPI 和 WebSockets 进行实时数据流– 了解如何将 FastAPI 中的数据直接流式传输到实时图表中。
- 在生产中运行 FastAPI 应用程序– 将 Gunicorn 与 systemd 结合使用进行生产部署。
- 使用 FastAPI 流式传输视频– 了解如何提供视频流。
PaaS/其他工具
IaaS/其他工具
无服务器/其他工具
2. 很棒的 Zsh 插件
插件/超级控制台– 仅限 Windows
- nerd-font-check (⭐0) – 如果不存在的话，可以使用brew安装Nerd Fonts 。
主题/超级控制台– 仅限 Windows
- rie (⭐0) – 极简主题，带有用户名、
git状态和当前目录的装饰器。
- teajay (⭐0) – 改编自 murilasso 和鱼腥主题。包括
gitstatus 的装饰器、当前目录的路径（折叠以仅显示最相关的部分）以及上次命令运行的退出代码。
- torim (⭐0) – 受到sorin (⭐7) 、 asciiship (⭐23)和mh (⭐176k)主题的启发。包括 user@hostname 的装饰器（当通过
ssh访问时）、工作目录的截断路径、是否以 root 身份运行、最后一个命令运行的错误代码（如果失败）、当前时间、长时间运行命令的持续时间、当前虚拟环境和git状态。
- vanan (⭐0) – 使用详细的
git信息增强您的终端。还包括vi模式的装饰器和最后一个命令运行的状态。
3. 很棒的角度
其他组件/ Google 开发专家
- ngx-gooey (⭐11) – Angular 的粘稠效果，用于形状斑点/元球。
4. 很棒的 Graphql
帖子/反应
5. 很棒的Java
JVM 和 JDK/基于文本的用户界面
- Which JDK – 常见 JVM 的优缺点概述。
6. 很棒的Cl
绘图/第三方 API
- plotly-user (⭐8) – 在浏览器中使用plotly来探索来自Common Lisp REPL的数据. BSD_3 条款。
7. 很棒的 Agi Cocosci
贝叶斯建模/生成模型
- 通过数据驱动的马尔可夫链蒙特卡洛进行图像分割– IEEE 模式分析和机器智能汇刊，2002 年。[所有版本]。 [预印本]。本文提出了一种称为数据驱动马尔可夫链蒙特卡罗（DDMCMC）的计算范式，用于贝叶斯统计框架中的图像分割。本文在四个方面对图像分割做出了贡献。首先，它设计了高效且平衡的马尔可夫链动力学来探索复杂的解空间，从而实现独立于初始分割的近乎全局最优解。其次，它提出了一种数学原理和 K-adventurers 算法，用于根据马尔可夫链序列计算多个不同的解决方案，因此，它结合了图像分割中的固有模糊性。第三，它利用数据驱动（自下而上）技术（例如聚类和边缘检测）来计算重要性提议概率，这驱动了马尔可夫链动态并与传统的跳跃扩散方法相比实现了巨大的加速。第四，DDMCMC范式提供了一个统一的框架，其中许多现有分割算法（例如边缘检测、聚类、区域生长、分割合并、蛇/气球和区域竞争）的作用被揭示为实现马尔可夫链动态或计算重要性提议概率。因此，DDMCMC 范式以原则性的方式组合并概括了这些分割方法。
- 一种以高数据效率进行训练并打破基于文本的验证码的生成视觉模型– Science ，2017。[所有版本]。 [ 预印本]。从几个例子中学习并推广到明显不同的情况是人类视觉智能的能力，目前领先的机器学习模型还无法比拟。通过从系统神经科学中汲取灵感，这项工作引入了一种视觉概率生成模型，其中基于消息传递的推理以统一的方式处理识别、分割和推理。该模型展示了出色的泛化和遮挡推理能力，在具有挑战性的场景文本识别基准上优于深度神经网络，同时数据效率提高了 300 倍。此外，该模型通过生成式分割字符而无需使用验证码特定的启发法，从根本上打破了对现代基于文本的验证码（区分计算机和人类的完全自动化公共图灵测试）的防御。