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以下为本期内容｜每个月 28 号更新
1、discount：一个用 C 语言编写的 Markdown 实现，可以轻松将 MD 文档转换为 HTML 格式
2、EarTrumpet：一款 Windows 系统上的音量控制小工具
3、maui：微软官方开源的 .NET 跨平台 UI 框架。这将意味着同一套代码和原生 UI 可以跑在几乎所有的设备上
4、kvrocks：基于 RocksDB 并兼容 Redis 协议的 NoSQL 数据库。磁盘类型的 Redis 为降低存储成本而生，存储成本可以降到 Redis 的 1/3 以上
5、pattern.css：用漂亮的图形填充背景的 CSS 库
6、stylus-shortcut：基于 stylus 实现的快速编写 CSS 样式的库
7、bubbletea：一个强大的 TUI（文本用户界面）框架。Bubble Tea 非常适合构建复杂交互的终端应用程序，同时还能让命令行程序变得多彩和炫酷
8、Cloudreve：支持多种存储服务的云文件桌面管理工具。开箱即用，功能丰富
- 拖拽上传、目录上传、流式上传处理
- 客户端直传和限速下载
- 视频、图像、音频、文本、Office 文档在线预览
9、cointop：用于追踪加密货币行情的命令行工具。界面仿照 htop 支持类似 Vim 的快捷键，程序员摸鱼神器。在线体验
10、duf：一款查看磁盘空间情况的命令行工具，足以代替 df 命令。它上手简单使用方便，界面简洁且友好同时支持 Linux、macOS 和 Windows 操作系统
11、rosedb：一个完全用 Go 写的 Key-Value 数据库。rosedb 适合在找 Go 实战项目的小伙伴们，因为项目代码简洁、注释清晰，配上作者录制的讲解视频。你可以从中学到 Go 相关的知识
- 实用的高级特性，比如：goroutine、chan、mutex
- 数据结构及算法相关知识，比如：链表、哈希表、跳表等
- 操作系统的一些知识，特别是文件系统和内存映射
12、Apktool：反编译 Android 安装包 APK 文件的工具
13、onedev：一个用 Java 写的 Git 仓库管理平台。包含 Git 版本管理、持续集成、Issue 管理、代码搜索和审查等功能
14、amis：通过 JSON 配置就能生成各种后台页面。这是百度开源的前端低代码框架，中文文档快速上手
15、Ink-wash-docs：一款基于 egg.js+Vue.js 的在线文档管理平台。功能包含：文档编辑和预览、团队管理、访问权限、协作编辑等
16、playground-macos：模拟 macOS 桌面样式的个人简介展示页
17、use-gesture：丰富鼠标和触摸手势的 React 库
18、UTM：运行在 iOS 和 macOS 系统上的虚拟机。通过 UTM 你可以在无需“越狱”的情况下，在 iPhone 和 iPad 上运行 Windows、Linux 等操作系统
19、github-profile-views-counter：用来展示 GitHub 个人首页被访问次数的项目。使用方法：
20、BaoTa：宝塔 Linux 服务器运维管理平台。简单好用的服务器运维平台，支持一键 LNMP 安装、管理集群、网站、数据库等功能，可以有效的提高操作的规范性和安全性，降低出错概率。这个开源项目是免费版，还有付费的专业版
21、learn-python：一份以代码和注释方式讲解 Python 的免费教程。每个 Python 基础语法和知识点都采用可以运行的代码为例讲解，再配上适当的注释和参考资料，让你快速上手 Python。此项目不仅可以当做学习 Python 的资料，还可以留着做为速查表
"""WHILE statement
@see: https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html
@see: https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#the-while-statement
The while loop executes as long as the condition remains true. In Python, like in C, any
non-zero integer value is true; zero is false. The condition may also be a string or list
value, in fact any sequence; anything with a non-zero length is true, empty sequences are
false.
The test used in the example is a simple comparison. The standard comparison operators are
written the same as in C: < (less than), > (greater than), == (equal to), <= (less than or
equal to), >= (greater than or equal to) and != (not equal to).
"""
def test_while_statement():
"""WHILE statement"""
# Let's raise the number to certain power using while loop.
number = 2
power = 5
result = 1
while power > 0:
result *= number
power -= 1
# 2^5 = 32
assert result == 3222、magic-wormhole：一条命令就能将文件安全地传送到另外一台电脑上的工具。基于 PAKE（Password-Authenticated Key Exchange）协议实现文件在公网的加密传输，发送和接收均仅需一条命令
23、recommenders：通过 Jupyter Notebook 形式呈现的推荐系统最佳实践。这是微软开源的推荐系统教程，项目中还包含推荐系统常用的 Python 工具箱
24、Design-Patterns-In-Swift：设计模式 Swift 5.0 实现。中文版
25、IGListKit：Instagram 推出的一套数据驱动的 UICollectionView 框架，用来创建快速且灵活的列表界面。提供了更简单的使用 UICollectionView 方式，并且支持对自己的数据模型进行自定义 diff 操作，提供更好的架构以复用 Cell 和组件
26、Observable-Swift：一个在 Swift 上实现 KVO 的轻量级工具。简单易用地解决了 Swift 相对于 Objective-C 缺少 Key Value Observing（KVO）的问题
// create a Observable<Int> variable
var x = Observable(0)
// add a handler
x.afterChange += { println("Changed x from \($0) to \($1)") }
// without operators: x.afterChange.add { ... }
// change the value, prints "Changed x from 0 to 42"
x <- 42
// alternativelyL x ^= 42, without operators: x.value = 4227、AntennaPod：一款免费、开源、没有广告的播客应用（Android 和 iOS）。由播客爱好者用爱开发和维护，支持在线播放和音频下载等功能，同时内置数以百万计的免费和付费播客源，从独立播主到大型新闻机构出版社，如 BBC、NPR 和 CNN 应有尽有，也可自行导入播客源
28、awesome-compose：丰富且实用的 Docker Compose 示例集合。该项目中的例子可以作为参考和模板，从而快速完成 Docker Compose 的编写
29、overleaf：一款支持在线协作的 LaTeX 编辑器
30、react-resume-site：一款免费的简历在线制作工具。用写 Markdown 的方式制作出好看的简历，在线尝试
31、tabix：一款 ClickHouse 的 Web 可视化查询和分析工具。通过它可以在浏览器上轻松查询 CH 的数据，还有丰富的图表帮助分析数据，最后还可选择内网搭建或者直接在线使用
32、vulhub：一个面向大众的开源漏洞环境集合。Vulhub 中包含了 180 余个丰富且真实的漏洞与其相应的环境，无需 Docker 知识即可通过一条简单的命令，跑起来一个存在某个漏洞的完整应用。安全研究人员能够方便地复现与研究漏洞，省去了学习复杂的部署知识、寻找有漏洞的旧版本应用、搭建依赖的服务等麻烦，从而可以快速验证修复方案
33、bitcoinbook：《Mastering Bitcoin 2nd Edition》精通比特币第 2 版
34、python-parallel-programming-cookbook-cn：《Python Parallel Programming Cookbook》Python 并行编程。在线阅读
35、imgaug：这是个图像数据增强 Python 库。数据集的数量和质量对于机器学习很重要，而数据增强就是让有限的数据集产生更多的数据，增加训练样本的数量以及多样性。imgaug 就是专为机器学习准备的图像数据增强库
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