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以下为本期内容｜每个月 28 号更新
1、Wox：Windows 上的 Alfred、Launchy，使用演示：
2、simhash：此项目用来对中文文档计算出对应的 simhash 值。simhash 是谷歌用来进行文本去重的算法（详见 simhash 算法原理及实现），现在广泛应用在文本处理中。特征：
- 使用 CppJieba 作为分词器和关键词抽取器
- 使用 jenkins 作为 hash 函数
- hpp 风格，所有源码都是 .hpp 文件里面，方便使用。没有链接，就没有伤害。
- 本项目的副产品项目：simhash_server 提供了简单的 simhash HTTP 服务。
3、Font-Awesome：GitHub 上 Star 数最多的图标库，应该是当下最流行的图标库
4、material-design-icons：Google 官方开源基于 Material Design 设计风格的图标库
5、kingshard：kingshard 是一个由 Go 开发高性能 MySQL Proxy 项目，kingshard 在满足基本的读写分离的功能上，致力于简化 MySQL 分库分表操作；能够让 DBA 通过 kingshard 轻松平滑地实现 MySQL 数据库扩容。
6、rocketmq：RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的第三代分布式消息中间件。 历年双 11，RocketMQ 都承担了阿里巴巴生产系统百分之百的消息流转，在核心交易链路有着稳定和出色的表现，今年双十一，更是创造了万亿级消息精准低延迟投递。
7、iview：iView 是一套基于 Vue.js 的开源 UI 组件库，主要服务于 PC 界面的中后台产品。特性：
- 高质量、功能丰富
- 友好的 API，自由灵活地使用空间
- 事无巨细的文档
- 细致、漂亮的 UI
- 使用单文件的 Vue 组件化开发模式
- 基于 npm + webpack + babel 开发，支持 ES2015
8、flv.js：使用纯 JavaScript 写的 HTML5 Flash 视频（flv）播放器，示例代码如下：
<script src="flv.min.js"></script>
<video id="videoElement"></video>
<script>
if (flvjs.isSupported()) {
var videoElement = document.getElementById('videoElement');
var flvPlayer = flvjs.createPlayer({
type: 'flv',
url: 'http://example.com/flv/video.flv'
});
flvPlayer.attachMediaElement(videoElement);
flvPlayer.load();
flvPlayer.play();
}
</script>9、RAP：阿里妈妈 MUX 团队出品，企业级 Web 接口管理工具。RAP 通过 GUI 工具帮助 Web 工程师更高效的管理接口文档，同时通过分析接口结构自动生成 Mock 数据、校验真实接口的正确性，使得接口开发更加规范、自动化。
10、sequelpro：这是我到目前为止在 Mac 上发现最好用的 MySQL 管理工具。本人一直在使用，并且推荐给了我的小伙伴们，用过都说好😈～
12、saythanks.io：Kennethreitz 写的一个简单的网站（基于 Flask），用于向开源项目作者发送感谢邮件的 Web App。该项目结构简单，可以用来学习大神是如何快速开发 Web 项目、方法、代码风格、开发常用库。而且该项目的意义也特别好：感谢开源项目的作者，愿开源社区越来越好，网站地址
13、locust：模拟用户行为的负载测试工具，包含友好的 Web 页面，如下图：
14、jumpserver：Jumpserver 是一款由 Python 编写开源的跳板机（是一类可作为跳板批量操作远程设备的网络设备）系统，实现了跳板机应有的功能。基于 SSH 协议来管理，客户端无需安装 agent。支持常见 Linux 系统，效果如下：
15、IntelliJ-IDEA-Tutorial：IntelliJ IDEA 简体中文专题教程
16、Awesome_APIs：第三方 API 集合
17、Lee-VR-Source：VR 开发者必备资源汇总
18、500lines：（英文）用少于 500 行的 Python 代码，你可以写出什么东西？相信你看完这个项目，会学到很多（每个项目的作者都是业内大神写的）。中文翻译版（未翻译完）
19、redisbook：Redis 设计与实现（网络版）
20、MLAlgorithms：常见的机器学习算法，Python 实现：
- Deep learning (MLP, CNN, RNN, LSTM)
- Linear regression, logistic regression
- Random Forests
- Support vector machine (SVM) with kernels (Linear, Poly, RBF)
- K-Means
- 等等
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