8 万 Star！这个开源项目有点强！

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开源项目

1. refinery

Python Star:878

用于 NLP 的以数据为中心的开源 IDE，refinery 结合了程序化标签、广泛的数据管理和神经搜索功能。

2. python-patterns

Python Star:878

这是 Brandon Rhodes 的python-patterns.guide网站背后的源代码，python-patterns.guide 是一个 Python 设计模式收集网站，整理了 Python 中很多高效、好用的设计模式，对于进阶 Python 非常有价值。

3. neural-compressor

Python Star:487

英特尔神经压缩器，原名为英特尔®低精度优化工具，是一个在英特尔 CPU 和 GPU 上运行的开源 Python 库，它为流行的网络压缩技术（如量化、修剪、知识提炼）提供了跨越多个深度学习框架的统一接口。

该工具支持自动精度驱动的调整策略，帮助用户快速找出最佳量化模型。

它还实现了不同的权重修剪算法，以生成具有预定义稀疏性目标的修剪模型，

英特尔®神经压缩器一直是英特尔 oneAPI 人工智能分析工具包的关键人工智能软件组件之一。

4. Jailer

Java Star:1.4k

Jailer 是一个用于数据库子集和关系数据浏览的工具。

它从你的数据库中创建小的片断作为 SQL（拓扑排序），DbUnit 记录或 XML。

对于创建测试数据的小样本或用相关的生产数据进行局部问题分析来说是非常理想的。

数据浏览器可以让你按照表之间的关系（基于外键或用户定义）浏览你的数据库。

5. trdsql

Go Star:1.2k

一款 CLI 工具，可以对 CSV、LTSV、JSON 和 TBLN 执行 SQL 查询。

它是一个类似于 q、textql 的工具，与这些工具不同的是，可以使用 PostgreSQL 或 MySQL 的语法。

6. coder

Go Star:1.4k

Coder 可以用于创建远程开发机器，这样，你的团队可以从任何地方进行开发。

7. sioyek

C Star:3.4k

Sioyek 是一个开源的 PDF 阅读器，可以阅读研究论文和技术书籍。

8. falso

JavaScript Star:2.5k

系统开发过程中，经常需要造数据来验证系统的可行性，这对于系统开发带来很多额外工作量。

falso 就是一款可以针对很多开发中的现实需求进行造数据的一款工具。

9. wachy

Rust Star:454

基于 eBPF 的性能调试的 UI 工具，具有低开销的动态仪表、深度代码整合、了解真实的延迟、强大的运行时过滤等强大功能。

10. AstroNvim

Lua Star:4k

AstroNvim 是一个美观且功能丰富的 neovim 配置，可扩展且易于使用的一套强大的插件。

资源工具

1. Polars

适用于 Rust 和 Python 的高效极速 DataFrame 库。

2. Professional Programming

一个为程序员提供的全栈资源的集合。

如果你想在开发方面更进一步，这个资源会非常有价值，它包含如下类型内容：

• 资源清单

• 书籍

• 视频/讲座

• 幻灯片/演示文稿

• 必读文章

3. Project Based Learning

一个编程教程列表，这里针对 C/C++、PHP、Python、Go、Rust、Scala、Swift 等不同编程语言提供了丰富的实战项目，通过这些项目可以对自己的编程技能进行磨练和提升。

4. Python

一个 Python 的系列学习资源，包含 Python 中很多实用性开发指导，例如，CLI、TUItio、输入输出、数据库、工具包和文档、文件操作等等。

技术文章

1. Java的7种垃圾回收方式

使用像 C 和 C++这样的编程语言编写的应用程序，要求你在不再需要的时候对内存中的对象进行销毁。

你的应用程序增长得越多，忽略释放未使用的对象的概率就越大。

这就导致了内存泄漏，最终系统内存被用完，在某些时候没有进一步的内存可以分配，这就导致了应用程序出现 OutOfMemoryError 而失败的情况。

但是在 Java 中，垃圾回收（GC）是在应用程序执行过程中自动发生的，所以它减轻了手动去分配的任务和可能的内存泄漏。

垃圾回收并不是一项单一的任务，Java 虚拟机（JVM）有多种不同的垃圾收集，了解每一种的目的和优势对于 Java 开发很有必要。

2. 前100万个网站中的10%已经死亡

互联网时代，做什么事情都会涉及到一个网站，公司网站、个人网站、购物网站、门户网站等等，数不胜数。

这篇文章的作者通过开放数据集获取到排名前 100 万的域名，然后对起进行爬虫分析。结果发现，有 10%的网站早已没用了。