《笨方法学 FFmpeg libav》（英文）

使用简单、功能丰富的 Android 组件化框架。适用于几乎所有的组件化开发需求，可进行组件层面的 AOP 编程。项目 wiki

用 Java 语言写的 Web MVC 框架。包含诸多语言特性并实现了 IOC 、通过注解设置 URL 映射的功能。入门实践项目，适合新手熟悉 Java 语法和了解 Web 框架的实现。示例代码如下：

@Component
@RequestMapping("/person")
public class Hello {

    @RequestMapping("/info")
    public String hello(@Param("name") String name, @Param("age") String age) {
        return "hello " + name + ", your age is " + Integer.valueOf(age);
    }

}

开源、非官方、功能全面的微信开发 Java SDK，支持包括微信支付、开放平台、小程序、企业号和公众号等功能的开发。示例 Demo 索引，以及详细的开发文档

将 fetch 引入了 node 环境，配合了 node 强大的 http 模块。做到了在不同的 JS 环境中使用一致的API。fetch API 是代替 XMLHttpRequest 的一种全新的解决方案，其简化了 XHR 的复杂步骤，采用了 Promise。示例代码如下：

fetch('/url').then(res => {}).catch(err => {})

十分方便的代码格式化库。支持如：JavaScript、Flow、TypeScript、CSS、SCSS等编程语言。同时提供了编辑插件，在使用 vscode 开发 Vue 项目时候，使用此插件可以让代码更具有可读性

/**
 * 格式化之前
 */
foo(reallyLongArg(), omgSoManyParameters(), IShouldRefactorThis(), isThereSeriouslyAnotherOne());

/**
 * 格式化之后
 */
foo(
  reallyLongArg(),
  omgSoManyParameters(),
  IShouldRefactorThis(),
  isThereSeriouslyAnotherOne()
);

NodeJS+Git+Markdown 实现轻松搭建 wiki。对于团队内部的知识分享是一个不错的选择。在线预览

关于 iOS 性能优化梳理。包含基本工具、业务优化、内存优化、卡顿优化、布局优化、电量优化、 安装包瘦身、启动优化、网络优化等

PHP 语言实现的各类算法合集

命令行贪吃蛇

开源的数据可视化 Web 项目，提供了数据库查询和数据可视化功能。只提供的数据可视化最要的功能，使得简单易用且容易上手。可以直观地将一个 SQL 查询的结果可视化出来。同时提供 SQL 代码片段存储，减少重复编写 SQL 的问题

基于 redis 的简单、轻量级任务队列库。可以帮助理解简单的任务队列模式和设计。使用简单、文档健全，适用于小型项目或简单的场景。

# Tip：job 需要通过模块引用加入到任务队列中
23:46:59 Cleaning registries for queue: default
23:47:47 default: snap1.count_words_at_url('https://hellogithub.com') (c4f96606-c833-4057-8ac4-b35bc60dfec9)
23:47:47 default: Job OK (c4f96606-c833-4057-8ac4-b35bc60dfec9)
23:47:47 Result is kept for 500 seconds

该项目做的事儿是通过简单的配置把目标网页的内容爬下来，缓存结果后提供成 API 的一条龙服务。

一个为 iTunes、Spotify、Vox 播放器提供自动下载歌词，并在桌面和任务栏显示的插件

区块链技术开发相关资料

后端面试问题集合

《杭州房产知识扫盲》，作者 2017 年总结出来的买房购房知识，希望可以帮助到要在杭州买房的朋友

HTTP API 设计指南。这篇指南介绍描述了 HTTP+JSON API 的一种设计模式，最初摘录整理自 Heroku 平台的 API 设计指南。中文翻译版

Vim 从入门到精通，中文

《Scheme入门教程》中译版，在线阅读

使用深度学习来破解 captcha（python 生成验证码的库）验证码。该项目会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别 captcha 生成的图片验证码，建议使用显卡来运行该项目。可视化代码都是在 jupyter notebook 中完成的，如果你希望写成 python 脚本，稍加修改即可正常运行