https://github.com/trending?since=monthly Star 33383
x64_dbg 是 Windows 下的 32/64 位调试器，类似 ollydbg。具有如下特性：
● 开源
● 直观的界面
● 类 C 的表达式解析器
● 全功能的 DLL 和 EXE 文件调试 (TitanEngine)
● 类 IDA 的滑块
● 内置汇编(XEDParse)
https://github.com/wangshub/wechat_jump_game Star 13041
2017 年 12 月 28 日下午，微信发布了 6.6.1 版本，加入了「小游戏」功能，并提供了官方 DEMO「跳一跳」。这是一个 2.5D 插画风格的益智游戏，玩家可以通过按压屏幕时间的长短来控制这个「小人」跳跃的距离。分数越高，那么在好友排行榜更加靠前。通过 Python 脚本自动运行，让你轻松霸榜。
可能刚开始上手的时候，因为时间距离之间的关系把握不恰当，只能跳出几个就掉到了台子下面。如果能利用图像识别精确测量出起始和目标点之间测距离，就可以估计按压的时间来精确跳跃。
https://github.com/facebookresearch/Detectron Star 1291
Detectron 是 Facebook AI 研究院（FAIR ）开源的软件系统，实现了最先进的目标检测算法，包括 Mask R-CNN。在 FAIR 实验室，Detectron 目前已经支持很多研究项目的实现，Detectron 的目标是为目标检测研究提供高质量、高性能的代码库。它灵活的特性可支持快速实现和验证新研究。查阅更多Detectron详情，可点击：《【新开源报道 42】重磅：Facebook开源自家 AR 核心技术，能快速识别影片中的物体》
https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap Star 38123
这是一组使用Balsamiq建造的网络开发者的路线图，如前端路线图如下：
涵盖所有前端热门的框架、语言等重要且热门的知识点。
Screenshot-to-code-in-Kerashttps://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras Star 8710
这是一个梦幻项目。神经网络通过深度学习，自动把设计稿变成 HTML 代码。 作者号称三年后，人工智能彻底改变前端开发。该项目作者Tony Beltramelli去年发布了pix2code，Airbnb推出了sketch2code。目前，自动化前端开发的最大障碍是计算能力。但是，我们现在可以使用当前的深度学习算法，以及合成的训练数据来探索人工智能前端构建。查阅更多项目详情可点击：《怕了么？三年后，人工智能将彻底改变前端开发？》
https://github.com/skylot/jadx Star 13804
jadx是一个非常好用的android反编译gui工具，功能非常的强大，有较为完善的gui界面，已经成为很多开发者的反编译工具首选，jadx 主要功能如下：
● 支持全局class查询
● 支持全局text查询
● 支持导出gradle工程
https://github.com/Konloch/bytecode-viewer Star 9042
bytecodeviewer是一款简单易用功能强大的反编译软件。它是一款基于图形界面的Java反编译器，Java字节码编辑器，APK编辑器，Dex编辑器，APK反编译器，DEX反编译器。不仅如此，它还是一款Hex查看器，代码搜索器和代码调试器。除此之外，它还具备Smali和Baksmali等汇编器的相关功能。
https://github.com/nhnent/tui.editor Star 5033
tui.editor（TOAST UI Editor）是一款所见即所得的Markdown编辑器。TOAST UI Editor提供Markdown模式和WYSIWYG模式。它的功能非常强大，你可以编辑表格，UML图和图表等。
TOAST UI Editor的Markdown模式的特点有：
● 所见即所得。你在编辑Markdown的同时，可以预览生成的HTML页面。
● 异步滚动。可以在Markdown和预览之间进行异步滚动。
● 列表自动缩进。
● 语法高亮。
● TOAST UI Editor的WYSIWYG模式的特点有：
● 可以直接从浏览器，excel，powerpoint等复制内容并进行粘贴。
● 支持170+种语言的语法高亮。
● 支持表格。
https://github.com/tensorflow/tensorflow Star 88.8K
TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了 2 倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化（auto-differentiation）。通过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow 中表达想法也会很容易。
https://github.com/binhnguyennus/awesome-scalability Star 7024
这个项目包含许多精选的用于说明后端开发中的可伸缩性，可用性和稳定性设计模式。其中的案例研究取自那些服务数百万用户的Netflix，Instagram，Riot Games，LINE，Expedia等系统。同时，还可以查看一些高科技巨头（Google，Facebook，Netflix等）的精英工程师的演讲，了解他们如何构建和扩展他们的系统。
https://github.com/parcel-bundler/parcel Star 18249
Parcel 是一款极速、零配置的 Web 应用打包工具。具有以下功能特性：
● 极速打包 - 多核心编译，以及即使在重启后也能快速重建的文件系统缓存。
● 无需安装插件，开箱即用，支持 JS、CSS、HTML、file assets 等。
● 在有需要时自动转换成 Babel、PostCSS 和 PostHTML 模块 - 甚至是 node_modules。
● 代码零配置，使用动态 import（）语句分割。
● 内置热模块替换
● 报错日志友好 - 代码高亮显示有助于查明问题。
