程式員小抄——GitHub 熱點速覽 Vol.44-有解無憂

作者：HelloGitHub-小魚干

這周熱點是什么？youtube-dl！就是那個超過 72k+ star，又因為著作權問題被 GitHub 關閉的專案，GitHub Trending 上一篇“哀嚎”，凡是帶有 youtube-dl 字眼的專案開源當天基本上都能在 Trending 榜單上，不過，本周的熱點速覽并未收錄 youtube-dl 相關 Repo，相比這個視瞥澩小抄，cheat.sh 這個 Linux / UNIX 讓你可以快速了解到遺忘命令用法的“小抄”更深得我意，除了 cheat.sh 之外，vscode-stories 這個讓你“窺探”到其他研發人員的編程故事的小 Repo 也是獲得了海外許多研發人員的喜愛，發布不到 48 小時已經獲得了超 13k 的安裝量…

以下內容摘錄自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 熱帖（簡稱 HN 熱帖），選項標準：新發布 | 實用 | 有趣，根據專案 release 時間分類，發布時間不超過 7 day 的專案會標注 New，無該標志則說明專案 release 超過一周，由于本文篇幅有限，還有部分專案未能在本文展示，望周知 🌝

本文目錄
- 1. 本周特推
  - 1.1 VSCode 的故事：vscode-stories
  - 1.2 ls 替代品：nat
- 1. GitHub Trending 周榜
  - 2.1 變天小工具：SkyAR
  - 2.2 跨社交平臺尋人：sherlock
  - 2.3 強大 OCR 工具庫：PaddleOCR
  - 2.4 UNIX / Linux 命令小抄：cheat.sh
  - 2.5 開心學數學：manim
  - 2.6 自動駕駛：openpilot
  - 2.7 API 構建器：hoppscotch
- 1. 推薦閱讀

1. 本周特推

1.1 VSCode 的故事：vscode-stories

本周 star 增長數：750+

New vscode-stories 是油管“網紅技術”播主 Ben Awad 開源的專案，當你打開 VSCode 的時候想不想知道別人用 VSCode 在干嘛呢？vscode-stories 就是讓你了解程式員和他們 VSCode 故事的專案，vscode-stories 也是一個 VSCode 插件，安裝之后看你可以閱讀他人的故事也可以上傳你自己的編程故事，btw，該擴展發布不到 48 小時已經獲得了超 13k 的安裝量，

GitHub 地址→https://github.com/benawad/vscode-stories

1.2 ls 替代品：nat

本周 star 增長數：900+

nat 也許是你從未知道的 “ls” 替代品，它可完全代替 ls，nat 特性包括：

顯示檔案權限
顯示檔案大小
顯示檔案最后被修改的日期
顯示檔案所屬的用戶
顯示檔案所屬的組
一個容易使用的檔案搜索
用醒目的顏色區分檔案和檔案夾

GitHub 地址→https://github.com/willdoescode/nat

2. GitHub Trending 周榜

2.1 變天小工具：SkyAR

本周 star 增長數：700+

New SkyAR 是一個可替換視頻中天空的工具，專案作者提出了一種基于視覺的視頻天空替換和協調方法，該方法可以在樣式可控的視頻中自動生成逼真的戲劇性天空背景，與以前的專注于靜態照片或需要在智能手機中集成慣性測量單元以拍攝視頻的慣性測量方法不同，作者的方法完全基于視覺，對捕獲設備沒有任何要求，可以很好地應用于在線或離線處理方案，

GitHub 地址→https://github.com/jiupinjia/SkyAR

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-myYSuywp-1604339562486)(https://img2020.cnblogs.com/blog/759200/202011/759200-20201103014323658-1800763752.gif"/>

2.3 強大 OCR 工具庫：PaddleOCR

本周 star 增長數：1400+

PaddleOCR 基于 PaddlePaddle 的強大多語言 OCR 工具包，支持多語言識別：英語、中文、韓語、日語、德語、法語等，3.5M 實用超輕量化 OCR 系統，支持服務器、移動、嵌入式和物聯網設備之間的培訓和部署，特性：

PPOCR 系列高質量預訓練模型，準確的識別效果
- 超輕量 ppocr_mobile 移動端系列：檢測（2.6M）+方向分類器（0.9M）+ 識別（4.6M）= 8.1M
- 通用 ppocr_server 系列：檢測（47.2M）+方向分類器（0.9M）+ 識別（107M）= 155.1M
- 超輕量壓縮ppocr_mobile_slim系列：檢測（1.4M）+方向分類器（0.5M）+ 識別（1.6M）= 3.5M
支持中英文數字組合識別、豎排文本識別、長文本識別
支持多語言識別：韓語、日語、德語、法語
支持用戶自定義訓練，提供豐富的預測推理部署方案
支持 PIP 快速安裝使用
可運行于 Linux、Windows、macOS 等多種系統