用 40 块搞个游戏机「GitHub 热点速览 v.22.27」
作者:HelloGitHub-小鱼干
最便宜的小霸王游戏机都超过了五十,但是现在有了 PicoBoot 你用 40 块的树莓派就能搞出个任天堂游戏机(NGC)。PicoBoot 替换了 NGC 的 IPL 芯片,而 duf 替换了 Linux 的 df 命令解锁更多查看磁盘用量的姿势。
还有本周获得近 2k star 的美团开源的目标检测框架——YOLOv6,国内常见的计算机视觉框架可能是来源于腾讯、百度,但是这次美团的 YOLOv6 或许会让你眼前一亮。还有下一代,免构建免配置的 Web 框架 fresh 一样值得你去一探究竟。
以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖(简称 HN 热帖),选项标准:新发布
| 实用
| 有趣
,根据项目 release 时间分类,发布时间不超过 14 day 的项目会标注 New
,无该标志则说明项目 release 超过半月。由于本文篇幅有限,还有部分项目未能在本文展示,望周知
- 本文目录
- 本周特推
- 1.1 df 命令替代品:duf
- 1.2 C# 热更新:huatuo
- GitHub Trending 周榜
- 2.1 钓鱼工具包:gophish
- 2.2 魔改 Nintendo GameCube:PicoBoot
- 2.3 UI 资源管理器:storybook
- 2.4 下一代 Web 框架:fresh
- 2.5 目标检测框架:YOLOv6
- 往期回顾
1. 本周特推
1.1 df 命令替代品:duf
本周 star 增长数:550+
Linux 命令 df
的替代品——duf,和 df
一样它也能查看硬盘使用情况。特性:
- 用户友好、输出丰富多彩;
- 适应你的终端主题和宽度;
- 按需对结果排序;
- 可按照组、筛选条件来呈现设备情况;
- 支持 JSON 输出结果;
GitHub 地址→https://github.com/muesli/duf
1.2 C# 热更新:huatuo
本周 star 增长数:150+
huatuo 是一个零成本、高性能、低内存占用的 Unity 全平台原生 C# 热更方案。huatuo 扩充了 IL2CPP 的代码,使它由纯 AOT Runtime 变成 'AOT+Interpreter' 混合 Runtime,进而原生支持动态加载 Assembly,使得基于 IL2CPP backend 打包的游戏不仅能在 Android 平台,也能在 iOS、Consoles 等限制 JIT 的平台上高效地以 AOT+interpreter 混合模式执行。从而,从底层彻底地支持热更新。
2. GitHub Trending 周榜
2.1 钓鱼工具包:gophish
本周 star 增长数:150+
Gopish 是一个开源的网络钓鱼工具包,专为企业和渗透测试人员设计。它有极易上手的快速入门教程,并提高你的“钓鱼”和安全意识的能力。
GitHub 地址→https://github.com/gophish/gophish
2.2 魔改 Nintendo GameCube:PicoBoot
本周 star 增长数:250+
New
PicoBoot 让你可用 Raspberry Pi Pico(树莓派 Pico)来替代 NGC(全称:Nintendo GameCube)的 IPL 芯片,这样你只要花 6 刀,折合人民币 40 元左右购入树莓派 Pico 相当于有了一台游戏机,可以玩 NGC 的游戏,比如:塞尔达、马里奥赛车等等。
GitHub 地址→https://github.com/webhdx/PicoBoot
2.3 UI 资源管理器:storybook
本周 star 增长数 600+
Storybook 是一个 UI 组件的开发环境。有了它,你可以浏览组件库,查看每个组件的不同状态,并交互式地开发和测试组件。
GitHub 地址→https://github.com/storybookjs/storybook
2.4 下一代 Web 框架:fresh
本周 star 增长数:3,250+
New
Fresh 是下一代 Web 框架,具有快速、可靠、简洁等特性。一些特性:
- 边缘的即时渲染;
- Runtime 零开销:默认情况下不存在 JS 客户端的传输;
- 没有构建环节;
- 免配置;
- 开箱即用,支持 TS;
GitHub 地址→https://github.com/denoland/fresh
2.5 目标检测框架:YOLOv6
本周 star 增长数:1,950+
YOLOv6 美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率,在工业界常用的尺寸模型中:YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP,在 T4 上推理速度可达 1242 FPS;YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP,在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面,YOLOv6 支持 GPU(TensorRT)、CPU(OPENVINO)、ARM(MNN、TNN、NCNN)等不同平台的部署,极大地简化工程部署时的适配工作。
GitHub 地址→https://github.com/meituan/YOLOv6
3. 往期回顾
往期回顾:
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