《HelloGitHub》第 73 期

HelloGitHub 第 73 期分享了 GitHub 上的优质开源项目,涵盖 C、C#、C++、CSS、Go、Java、JavaScript、Kotlin、Objective-C、Python、Ruby、Rust、Swift 等编程语言,以及机器学习和开源书籍。项目包括模拟城市建设游戏、流媒体服务器、推荐系统引擎、自动化工具、邮件服务器、机器学习模型训练等,适合开发者学习和探索。

🚀 优质资源分享 🚀

学习路线指引(点击解锁) 知识定位 人群定位
🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡 进阶级 本课程是python flask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。
💛Python量化交易实战💛 入门级 手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统

兴趣是最好的老师,HelloGitHub 让你对编程感兴趣!

简介

HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。

https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub

这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等,涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift…让你在短时间内感受到开源的魅力,对编程产生兴趣!


以下为本期内容|每个月 28 号更新

C 项目

1、lvgl:美观易用的轻量级嵌入式系统图形库

  • 拥有丰富的图形组件:按键、图表、图片等
  • 支持多种输入设备:触摸屏、键盘、按键等
  • 最低资源占用:64 kB ROM、16 kB RAM
  • 不依赖特定的硬件平台,可在多种显示屏上运行
  • 支持多语种:中文、韩文、阿拉伯文等
  • 丰富详细的示例

2、uthash:为 C 语言提供哈希表的库。由于 C 语言中没有类似字典的数据结构,该库提供了哈希表常见的查询、插入、删除、排序等函数。使用方法简单,仅需引入一个头文件

#include "uthash.h"

struct my\_struct {
    int id;            /* we'll use this field as the key */
    char name[10];
    UT_hash_handle hh; /* makes this structure hashable */
};

struct my\_struct *users = NULL;

void add\_user(struct my\_struct *s) {
    HASH_ADD_INT( users, id, s );
}

3、warpd:用键盘代替鼠标的工具。拥有多种操作模式比如方向键移动鼠标和区域选择,但仅支持 Linux 和 macOS 系统

C# 项目

4、TradingSystem:开源的交易管理系统。包含了服务器端、PC 客户端、手机客户端的源码,支持中文界面、交易管理、打印小票、会员管理、统计报表等功能,适用于餐厅、超市、酒店等领域。使用和二次开发前请认真阅读开源协议

C++ 项目

5、Cytopia:免费开源的像素风模拟城市建设游戏

6、FileCentipede:一个用 C++ 和 Qt 编写的跨平台文件下载器。它界面简洁、下载速度快、支持多协议,还有浏览器插件可用来下载网页中的视频和音频<

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定复盘优化,以实现品牌传播的长复利效应。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值