按照下面这个简单演练中的步骤，在您的 GitHub 个人资料上自定义您的 Readme.md，使其看起来更有吸引力。我还提供了一些很酷的元素来增加趣味！
英文 | https://medium.com/geekculture/10-killer-website-that-every-programmer-should-know-6ad4356a9b96
Ml-agents 是 Unity 机器学习 Agent，它可以让研究人员和开发者用 Unity 编辑器创建游戏和仿真实验。这些编辑器能够通过简单易用的 Python API 使用强化学习或者其他机器学习模型来训练智能 Agent。详细信息请参考文档：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/master/docs Github 地址 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 特征
公开项目中，一个好的 README 能帮助我们的公开项目，在 GitHub 上的众多项目和开发人员中脱颖而出；商业项目中，一个好的 README 能帮助部门同事更好理解用途和项目进展。下面我们一起讨论什么是 README 自述文件以及如何编写 README 自述文件。
参考Packaging Python Projects, 源码在nobodxbodon/test-package-for-pypi
项目地址：https://github.com/jenkins-zh/jenkins-cli
我终于发布了tdyne-peer-id-registry，一个 BitTorrent 对等 ID 解析器/注册表！
Fuko Masked 是 Kaloyan Tsvetkov 的一个小型PHP库，用于通过用编辑后的元素替换列入黑名单的元素来屏蔽敏感数据。
在本项目中，有多段Python代码，初学者可通过修复这些代码的错误来加强你的Python学习，
今天了解到 GitHub 提供了一个自定义个人首页的功能，只不过这个功能比较隐秘，我也是刚刚才知道。
今天这个文章,我觉得大多数人还是愿意看的.因为我会一丢丢的电脑"技术",所以就免不了要给大家修电脑.大家都认为电脑卡顿罪魁祸首是C盘的东西多.emmmmmmm.其实这个这个屎盆子,你扣错了头.
在阅读本文前，请最好先阅读01文档和02安装，配置好基本使用环境，gedit不作介绍了。
在本项目中，有多段Python代码，初学者可通过修复这些代码的错误来加强你的Python学习
优秀的研发管理者是怎么工作的，如何更加高效地管理研发团队？这些一直是 CODING关注的重要话题，我们不断地打磨 CODING 研发系统来让开发更简单。近期我们精心挑选了几篇硅谷科技公司研发管理者的 README 进行翻译。README 主要用来向团队成员展示项目管理者的工作理念和工作方式，以便成员能够快速地融入到团队当中。
专注分享Linux、网络、驱动、C/C++、后台服务器、Qt、Python等知识，记录工作中的问题及解决方法。关注我，我们一起学习，共同进步！
相信很多童靴在敲代码之余，都致力于美化自身所处的环境。比如对博客网站的魔改，对IDE的美化，对电脑壁纸的精挑细选等等。
一、背景概述二、github与项目配置三、申请JetBrains许可证四、使用JetBrains许可证五、规则与开源
此文作者在Discourse上是新手，但对ROS来说并不陌生，并且是ROS1的长期“用户”（或者说是开发者更合适），来自布拉格CTU的MRS组的多旋翼飞行器领域。有兴趣可以参考他们公开的代码库：github.com/ctu-mrs/mrs_uav_system。当然他们正在慢慢地着手实现其他人开始问我们的系统对ROS2支持的程度，因此尝试它。
科学，尤其是生物学，越来越依赖软件工具来实现研究。但是，如果您是生物学家，则可能未接受过软件开发最佳实践方面的培训。由于缺乏培训，科学软件通常只有极少甚至不存在的文档，使得研究人员的生活比他们需要的更加困难。
此次事件最早于5月5日开始发酵。Github上的开发人员mowshon发现，多个新近版本的SSH-Decorator模块中含有后门，该后门功能具备收集用户SSH密钥信息，并发送到以下远端服务器的机制：
法一：在github网站的主面板找到 Explore 选项卡 --> See more topics(查看更多主题) 或者 See more trending repositories(产看更多趋势库)。 法二：寻找开源的包、框架和工具...的网站：https://libraries.io/
Code Review 可以帮助我们提高代码质量、减少项目问题，那么您知道 Code Review 可以从哪些地方开始审查吗？下文将列出一个详细的代码审查清单。它分为 7 个独立的部分，每个部分都会引导我们完成几个问题。
VISA 是 Virtual Instrument Software Architecture 的简称，它提供了一种标准的、跨平台的通信协议，允许 LabVIEW 与各种不同的设备进行通信，无论是通过 GPIB、串口、USB、以太网或其他接口。VISA 对于测试软件开发者来说是一个可调用的操作函数集，本身并不提供仪器编程能力，它只是一个高层 API，通过调用低层的驱动程序来控制仪器。NI-VISA 的层次结构如下图所示：
1.由于项目中使用了spring.net作为IOC容器，所以看了下相应的博客，熟悉一下这方面的内容，参照博客为博客园刘冬的博客系列；
但是手动编写的话，对于小的项目来说还好，没有太多结构。但是如果项目比较复杂，目录结构很多就麻烦了。
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翻译 | reason_ W编辑 | suiling 营长按： 不好意思，被标题党了吧 其实，我们全篇讲的是坐音乐推荐的始祖Spotify的音乐推荐系统。 搞懂了这货的算法，还有啥是你不知道的。 不说废话了，赶紧上编译的正文吧。 每个周一，数亿的Spotify用户会在Spotify上看到一个全新的音乐推荐列表，这是一个包含了30首歌曲的自定义混音专辑，被称为“Discover Weekly（每周发现）”，这里边的音乐都是你未曾听过的，但基本上都是你喜欢的。 我是Spotify的忠实粉丝，尤其是“每周
在 Web 开发领域，选择正确的语言可以显着影响您的工作流程和生产力。Markdown 和 HTML 是两种广泛使用的语言，每种语言都有其优点和理想的用例。对于旨在创建高效、结构良好且具有视觉吸引力的 Web 内容的开发人员来说，了解 Markdown 和 HTML 之间的细微差别至关重要。
相信大家接触GitHub应该是从学习Git开始的吧，至少我是这样的，刚开始真的是什么都不懂，因为是一个英文网站，加上不熟悉，所以对GitHub的使用也非常局限。
本文介绍了Spotify如何利用机器学习实现每周发现（Discover Weekly）功能，通过分析用户的听歌习惯和社交网络上的互动，为用户推荐个性化的音乐。具体来说，Spotify使用协同过滤和自然语言处理技术，以及一个名为“每周发现”的算法，来找出与用户喜好相似的歌曲。该算法首先分析用户的听歌记录，然后通过一个名为“社会网络”的模块来获取用户的社交网络信息。最后，Spotify会根据这些信息生成一个每周发现歌单，并发送给用户。
2、进入 到这个页面后点击Repositories中文意思是储存库，然后点击New中文也就是新的。
机器人硬件和机器人软件的无数组合使得评估机器人系统性能具有挑战性，特别是在架构中立、代表性和可复制的方式下。RobotPerf解决了这个问题，提供了一个参考性能基准测试套件，用于评估CPU、GPU、FPGA和其他计算加速器的机器人计算性能。
原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/comprehensive-collection-deep-learning-datasets/?spm
本文主人公Balazs Saros是一位坐标匈牙利布达佩斯的开发者，7 月 16 日，他在自己的博客上发表了一篇名为 “Chinese repos are ruining the Github Trending page”的文章，标题直指中文项目破坏了 GitHub Trending 的页面。文章开头 Balazs 写了份免责声明：
大家好，我想与大家分享我的新项目（它仍在开发中，事实上我几周前就开始使用它），它是 Rust 中的 PHP 解释器。
在开始本文的正式内容之前我想先来吐槽下。大多数的软件开发人员可能都有着这样一个烦恼，就是由于工作和其他责任，不得不搁置自己的一些个人项目甚至是最终完全的遗忘和埋没。而本文的所述的就是一个被我遗忘已久的项目，而我写这篇文章的目的就是希望能迫使我自己最终完成这个项目。好了，介绍就到这了让我们开始吧。
不得不说 GitHub 简直就是程序猿的福地，聚集了众多大神在上面分享，在这里可以发现无限的优良资源，不管是初学者还是正在进阶中的青铜王者，都可以在上面找到适合自己的好东西，用好 GitHub 可以让能力提升不止一点点。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
Jenkins CLI 可以帮忙你轻松地管理 Jenkins。不管你是一名插件开发者、管理员或者只是一个普通的 Jenkins 用户，它都是为你而生的！
作为程序员对 GitHub 应该都不会陌生，我经常沉迷其中，找一些惊艳的项目或者工具。不过用的时间久了，发现它的用户体验实在是不敢恭维，有时候会让你做很多重复操作，浪费不少时间。
综合自：https://github.com/qutebrowser/qutebrowser
推荐系统对于我们今天使用的几乎所有应用程序都是至关重要的。 借助大数据，我们有大量可供选择的内容。并且我们可以建系统，通过这些系统可以帮助我们筛选和确定选择的优先次序。 这些系统还给我们一种个性化的内容和服务的感觉。
Sidify Music Converter mac版是一款简单易用的Spotify音乐转换软件，软件提供了简洁的用户操作界面和丰富实用的功能选项，允许从任何Spotify歌曲或播放列表中剥离DRM，并保持音频的原始质量。
安装升级助手很简单，跟着这个教程开始 https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/platform/upgrade-assistant/tutorial/intro：
本文介绍了Spotify的音乐推荐系统，以及如何利用机器学习来实现个性化推荐。作者主要介绍了三种推荐模型：协同过滤、自然语言处理和原始音频模型。协同过滤模型通过分析用户的历史收听记录，找到相似的用户，从而推荐相似用户喜欢的歌曲；自然语言处理模型通过分析歌曲的元数据，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲；原始音频模型则通过对音频的分析，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲。最后，作者总结了Spotify的推荐系统，并表达了对技术的敬畏之情。
选自Hackernoon 作者：Sophia Ciocca 机器之心编译 参与：李泽南 AI 时代音乐 App 的个人推荐系统背后有着什么样的技术？本文将以 Spotify 为例为你作出解答。 每周一，超过一亿 Spotify 用户都会接收到等着他们的新版推荐歌单。其中包含了 30 首用户从未听过，但很可能会喜欢的音乐。这一功能被称作 Discover Weekly，它引发了人们的热议。 本文作者也是 Spotify 的重度用户，对于 Discover Weekly 更是青睐有加。这一功能让我感觉到神奇，它
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