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1. barfi
Python Star:116
一个基于Python的可视化流程编程库，通过将barfi整合到代码中，可以将现有代码 生成一个可视化的流程图。
2. picologging
Python Star:362
Picologging是一个用于Python的高性能日志库，Picologging比标准库中的日志模块快4-10倍。
Picologging可以直接替代常用的日志工具包，并且支持与logging工具包相同的API。
3. tetris_game
Python Star:634
一个将人工智能和俄罗斯方块结合到一起的游戏。
这个游戏通过Python实现了耳熟能详的俄罗斯方块，并且带了一个简单的人工智能来自动进行游戏。
4. monorepo
Python Star:862
Mito Monorepo是一款内置在Jupyter Notebook中的电子表格工具，它可以像Excel那样交互式的处理表格数据，并且生成每次操作、编辑对饮的Python代码。
特点：
- CSV和XLSX导入
- Excel风格的透视表
- 生成图表
- 筛选和排序
- 合并(查询)
- Excel风格的公式
- 列汇总统计
Java Star:950
Google Play游戏服务的一些Android示例，通过这些项目可以学会Android游戏开发过程中的一些常用操作，例如，保存游戏数据、排行榜、成就、时间、朋友等相关内容。
6. Railcraft
Java Star:488
Railcraft是一个为热门游戏《迷你世界》编写的MOD，它是建立在Minecraft Forge API之上的。
它大大扩展并改进了迷你世界中的Minecart系统，增加了许多新的块，实体和功能。它从2012年开始开发，包含800多个类文件和数十万行代码。
7. bearings
Go Star:170
一个快速、干净、可定制的shell提示符，它支持zsh、bash、fish等。
使用任何语言轻松地编写你自己的模块，用YAML就可以进行简单的配置，而且默认配置也很不错，开箱即用。
8. graphjin
Go Star:2.3k
GraphJin为提供了一个即时安全和快速的GraphQL API，而且无需代码。
GraphQL被自动编译成一个有效的SQL查询。它既可以作为一个库使用，也可以作为一个独立的服务使用，能够极大的提升后端开发效率。
9. wazuh
C Star:4.5k
Wazuh是一个免费的开源平台，用于威胁预防、检测和响应。
它能够保护企业内部、虚拟化、容器化和基于云的环境中的工作负载。
Wazuh解决方案由部署在受监控系统中的端点安全代理和管理服务器组成，后者负责收集和分析代理收集的数据。
此外，Wazuh已经与Elastic Stack完全集成，提供了一个搜索引擎和数据可视化工具，使得用户能够浏览他们的安全警报。
10. spark-nlp
Scala Star:2.8k
Spark NLP是一个建立在Apache Spark之上的先进的自然语言处理库，它还提供了诸如文本标记、单词分割、语音标记、单词和句子嵌入、命名实体识别、依赖分析、拼写检查、文本分类、情感分析、标记分类、机器翻译（180多种语言）、总结和问题回答、文本生成等很多自然语言方面非常实用的功能。
1. LosslessCut
LosslessCut一款跨平台FFmpeg GUI，能够用于对视频、音频、字幕和其他相关多媒体文件进行极其快速和无损的操作。
其主要功能是对视频和音频文件进行无损修剪和切割，这对于通过粗略切割从摄像机、GoPro、无人机等拍摄的大型视频文件来节省空间是很好用的。
它可以让你快速从视频中提取好的部分，并抛弃一些没有价值数据。
2. Charm
Charm是一套工具，通过它可以快速构建一款实用、有趣的命令行工具。
3. Mermaid
Mermaid是一个基于JavaScript的图表工具，它实用markdown语法格式进行使用，能够从markdown文本中快速生成图表和流程图。
4. vslook
创建vscode主题的最简单方法，通过这款vscode插件，可以根据自己的偏好快速创建一款个性十足、与众不同的主题。
5. Github下载加速
Github是一个宝藏库，可是当看到一些不错的工具时，发现国内下载速度很慢，这是一款Github下载加速工具，只需要提供相关的Github链接，即可快速下载。
1. 什么是操作系统？
作为开发者，每天都在和操作系统打交道，Linux/Windows/macOS，但是，想必很多计算机科班出身的同学对于操作系统都是一知半解。
然而，如果从事互联网/IT相关的行业，它是至关重要的基础知识。
这篇文章从操作系统模式、进程、线程、死锁、内存管理、I/O等方面详细的介绍了操作系统的基础知识。
通过学习这些知识，对于更加快速的解决开发中遇到的问题有很大的帮助。
2. Python多线程处理
multiprocessing.Process类允许你在 Python 中创建和管理新的子进程。
尽管多进程从 Python 2 开始就有了，但它并没有被广泛使用，但是，在项目开发过程中，多线程、多进程处理是无法绕开的一个问题。
这是一份指南，它为Python中的多进程提供了详细而全面的指导，包括进程如何工作、如何在多进程编程中使用进程、与进程一起使用的并发原语、常见问题和最佳实践。