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湖中剑 GitHub周刊 #8 | 2021-09-14

1. 推荐

1.1 lifeRestart:假如人生可以重来

本周 Star增长:2200+,累计:7.6k+

最近很火的游戏,让你体验不同的人生开局和结尾。

如果起点不一样了,到底自己能不能成为人生赢家?

https://github.com/VickScarlet/lifeRestart

2. 周榜

2.1 Real-ESRGAN:强大的AI图片修复工具

本周 Star增长:960+,累计:2.3k+

通过AI加持,可以把模糊的图片变清晰。

Windows、Linux、MacOS上提供可执行文件直接运行,对于显卡的要求:Intel/AMD/Nvidia GPU,不依赖CUDA、PyTorch环境。

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

2.2 《设计数据密集型应用》

本周 Star增长:300+,累计:8.8k+

《Designing Data-Intensive Applications》书籍的中文翻译。

现今,尤其是在互联网领域,大多数应用都属于数据密集型应用。本书从底层数据结构到顶层架构设计,将数据系统设计中的精髓娓娓道来。其中的宝贵经验无论是对架构师,DBA、还是后端工程师、甚至产品经理都会有帮助。

https://github.com/Vonng/ddia

2.3 Lima:macOS上的Linux虚拟机

本周 Star增长:380+,累计:4k+

Lima可以启动具有自动文件共享、端口转发和使用containerd(开源容器)的 Linux 虚拟机。

Lima的设计和WSL2类似,但Lima使用macOS作为其主要的目标主机,目前不支持Windows主机。

https://github.com/lima-vm/lima

2.4 Microsoft Recommenders

本周 Star增长:180+,累计:11.2k+

Microsoft Recommenders包含构建推荐系统的示例和最佳实践,以Jupyter notebook形式提供。

主要有五项关键任务:

  • 准备数据:为每个推荐算法准备和加载数据
  • 模型:使用各种经典和深度学习推荐算法建立模型
  • 评估:使用离线指标评估算法
  • 模型选择和优化:调整和优化推荐模型的超参数
  • 实践:在Azure上的生产环境中操作模型

https://github.com/microsoft/recommenders

2.5 ML-For-Beginners:机器学习初学者教程

本周 Star增长:2500+,累计:20.3k+

来自Microsoft的机器学习教程,历经12周、24节课让你了解到机器学习的魅力。

https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners


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湖中剑
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