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1、 toybox ：该项目将 200 多个常用的 Linux 命令行工具，做成一个可执行文件。从而可以让 Android 这种原本不支持 Linux 命令的系统，也得以用上 ls、find、ps 等命令。还可以用于快速构建最小的 Linux 环境
2、 the_silver_searcher ：比 ack 更快的命令行搜索工具。速度快、功能强大、使用简单，支持 Linux、Windows、macOS 操作系统，还能够整合进 Vim 和 Emacs 等编辑器
3、 WindTerm ：支持 SSH/Telnet/Serial/Shell/Sftp 的终端工具。虽然该软件完全免费，但部分代码尚未完全开源，对安全敏感的同学可以再观望下
4、 wavefunctioncollapse ：基于波函数坍缩 (WFC) 算法，实现的无限城市示例。城市里有房子、楼梯、树木、连接房屋的通道，你可以在城市中自由移动、跳跃、飞行，但不论你怎么移动都找不到尽头，因为这座城市会无限延伸
5、 NETworkManager ：管理和解决网络问题的工具。它集成了 IP 和端口扫描、WiFi 分析器、跟踪路由、DNS 查询等工具
6、 ppsspp ：能够运行在 Android 和 PC 上的开源 PSP 模拟器
7、 leocad ：用来创建虚拟乐高模型的 CAD 工具。适用于 Windows、Linux 和 macOS 系统
8、 csshake ：用 CSS 实现抖动效果
9、 MangoDB ：真正开源的 MongoDB 替代品。它底层采用 PostgreSQL 作为存储引擎，用 Go 语言实现了 MongoDB 协议，所以几乎兼容所有的 MongoDB 库，迁移起来毫无负担。如果你用不到 MongoDB 的高级功能，还受限于它的开源协议，那么这个项目可作为 MongoDB 的开源替代方案。它才刚刚起步，建议观望一段时间或做足测试再用于生产环境
10、 caddy ：用 Go 编写的轻量级 Web 服务器。它相较于 Apache、Nginx 这些知名 Web 服务器，独特点在于提供了编译好的可执行文件，实现了真正的开箱即用。无需任何配置即可拥有免费的 HTTPS、自动把 Markdown 文件转化成 HTML 等人性化的功能。如果是搭建中小型的 Web 服务，它完全够用而且省时省心
11、 croc ：可以让任意两台计算机，安全方便地传输文件和文件夹的工具。轻松实现端到端加密的跨平台文件传输，还支持多文件传输、传输中断和恢复等功能
12、 jnativehook ：获取键盘和鼠标事件的 Java 库。轻松监听按键、鼠标移动、点击等事件
13、 spider-flow ：用流程图的方式编写爬虫的平台。无需写代码就可以快速完成一个简单的爬虫
14、 greenDAO ：高性能的 Android ORM 库。拥有体积小、易于使用、支持数据库加密等特点，通过它 Android 开发者可以采用面向对象的方式操作数据库，不需要再手写和拼接 SQL 啦
15、 vue-color-avatar ：纯前端实现的矢量风格头像生成网站。可以通过搭配不同的素材，生成个性化头像。该项目使用 Vite + Vue3 开发，能够帮助前端初学者熟悉 Vue3 语法并掌握项目搭建的相关知识
16、 colorfu ：自动生成由文字/颜色/图片/纹理元素组成的壁纸
17、 pm2 ：Node.js 的进程管理工具。它容易上手操作简单，可以有效地提高 Node.js 程序运行的稳定性，支持自动重启、负载均衡、不停服务重启、性能监控等功能，多用于生产环境中管理、监控 Node.js 进程
18、 automa ：通过图形化界面拖拽功能模块，实现浏览器自动操作的扩展工具。轻松实现自动填表、截图、定时执行等操作。让浏览器自动完成预设工作流的插件，从而减少重复性操作提高效率
19、 PyWebIO ：快速构建 Web 应用的 Python 工具。通过该项目你可在不写 HTML、CSS、JS 代码的前提下，仅用 Python 快速完成一个包含数据展示、表单的小型 Web 应用页面
20、 pottery ：以 Python 的方式操作 Redis 的库。忘记那些 Redis 命令吧，只要你知道如何使用 Python 字典，那么你就会用这个库操作 Redis
21、 zulip ：完全开源的企业级即时通讯项目。后端采用 Python 语言实现性能足够强大，功能齐全相当于开源、免费的 Slack，拥有拖拽上传文件、代码高亮、Markdown 语法、应用整合、容易接入的 API 等功能，还支持 Web、PC、iOS 和 Android 主流平台，众多知名企业都在用，能够有效地提高团队沟通和办公效率。同时该项目对新手用户友好，如果你想加入一个不错的 Python 开源项目，推荐你花时间研究下它一定会有所收获
22、 webssh ：简单的 SSH 连接服务器的 Python Web 应用。该项目后端采用 Tornado Web 框架和 Python SSH 库 paramiko，前端是 TypeScript 写的命令行前端组件 Xterm.js 实现。整个项目简单还具有实用价值，可作为 Python Web 的实战项目学习
23、 django-debug-toolbar ：Django 的调试工具栏。可显示当前请求和响应有关的各种调试信息，包括耗时、SQL、配置、性能等信息
24、 hyperfine ：命令行基准测试工具。可用来查看和对比命令的耗时，支持多次运行的统计分析、结果导出等功能
25、 xcode-dev-cleaner ：用于清理各种 Xcode 的缓存数据，释放存储空间。注意是清除 Xcode 缓存数据，不是卸载 Xcode 哈
26、 toml ：更易读和易于维护的配置文件格式。如果你厌倦了 INI 的局限性、层层嵌套的 JSON 和 YAML 令人心惊胆战的缩进语法，不防给 TOML 一个机会，它支持多种数据类型、抛弃了缩进和嵌套，而且众多流行编程语言都有对应的库。TOML 已经足够成熟，绝对值得一试
27、 waka-readme-stats ：自动在 GitHub 个人首页展示编程时长的工具。该项目通过 WakaTime 记录用户在 IDE 的使用时间，统计编程时长和数据，然后采用 GitHub Action 自动获取并动态更新到 GitHub 个人首页。轻而易举地展示自己的编程时长
28、 PathPlanning ：常见的路径规划算法集合。项目包含了 Python 代码实现、运行过程动画以及相关论文
29、 howdy ：为 Linux 系统提供人脸识别解锁电脑的工具。通过电脑内置的摄像头和红外设备，实现了类似 Windows Hello 风格的身份认证，可用于登陆、锁屏、sudo 等任何需要输入密码的地方
30、 The-Open-Book ：开源的电子水墨屏阅读设备。动手能力强的同学可跟着这个项目，从焊电路板开始亲手制作出一个类 Kindle 的 4.2 英寸阅读设备
31、 fl_chart ：Flutter 图表库。它支持折线图、条形图、饼图、散点图和雷达图
32、 ugo-compiler-book ：《从头开发一个迷你 Go 语言》该书教你从头实现迷你 Go 语言，内容包含了词法解析、语法树构建、函数闭包、接口、CGO 的实现等内容
33、 archbase ：教科书《计算机体系结构基础》第三版
34、 spring-in-action-v6-translate ：《Spring 实战第 6 版》中文翻译
35、 best_AI_papers_2021 ：2021 年必看的人工智能论文列表。该项目不是简单的罗列论文，它不仅包含相关论文的代码、效果展示，还有深入的文章和讲解视频。通过学习这些前沿的人工智能论文，提前了解 AI 在未来更多可能性
36、 AnimeGANv2 ：可以将图片和视频转换成漫画风格的工具。采用的是神经风格迁移+生成对抗网络（GAN）的组合，转换速度快
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Recently we made a survey of the people on physical training.From the result,we can draw the conclusion that 35% people have take sports during their space time.While the rest have never.
There are some reasons.Firstly,about 13% people are unable to do physical training because they don’t know how to do it or it is not convenient for them to go to the training place which is far from their houses.Secondly,some people,about 34.9%,say that there are not facilities.The main reason is people lack of time,which takes up half of the people.
However,it is important to do physical training because it can not only build up our bodies but only protect us from illness.Action should be taken by the government.Such as,providing people some training places and facilities.Above all,people should save time to do sports.
Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。目前使用grafana的公司有很多，如paypal、ebay、intel等。
①可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。
②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。
③通知：警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮件通知。
④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
⑥注释：注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。
Dashboard的建立都是基于某一个数据源的，所以要先加一个数据源。
可视化方式有很多种，不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求了。
把这个Graph折线图Copy一份，改一下展现方式即可。
注意：默认添加完table后，如果有数字，会以K为单位，比如将300000展示位30k。
数字展示方式修改，Add column style：
当表格中出现数据后，需要通过筛选条件进行筛选，grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段。
Type:定义变量类型
Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询，该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询。
interval:interval值。这个变量可以代表时间跨度。不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组，使用这种类型的变量。
Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源。如果在不同环境中有多个数据源实例，则非常有用。
Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项。
Constant:定义一个隐藏常数。有用的metric路径前缀的dashboards，你想分享。在dashboard export,期间，常量变量将作为一个重要的选项。
Ad hoc filters:非常特殊类型的变量，只对某些数据源，InfluxDB及Elasticsearch目前。它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器。
上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛选，不再重复。
grafana只有graph支持告警通知。
grafana的告警通知渠道有很多种，像Email、Teams、钉钉等都有支持。
在grafana.ini中开启告警：
要能发送邮件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：
Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具，本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等。更多内容可看 官网
两种常用图类型：Line and scatter plots(使用plot()命令), histogram(使用hist()命令)
2.1 折线图散点图 Line and scatter plots
2.1.1 折线图 Line plots(关联一组x和y值的直线)
import numpy as np
import pylab as pl
x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values
y = [1, 4, 9, 16, 25]# Make an array of y values for each x value
pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y
pl.show()# show the plot on the screen
图例 Figure legends
pl.legend((plot1, plot2), (’label1, label2’), 'best’, numpoints=1)
其中第三个参数表示图例放置的位置:'best’‘upper right’, ‘upper left’, ‘center’, ‘lower left’, ‘lower right’.
如果在当前figure里plot的时候已经指定了label，如plt.plot(x,z,label=cos(x2))，直接调用plt.legend()就可以了哦。
import numpy as np
import pylab as pl
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]# Make x, y arrays for each graph
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
x2 = [1, 2, 4, 6, 8]
y2 = [2, 4, 8, 12, 16]
plot1 = pl.plot(x1, y1, ’r’)# use pylab to plot x and y : Give your plots names
plot2 = pl.plot(x2, y2, ’go’)
pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title
pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels
pl.ylabel(’y axis’)
pl.xlim(0.0, 9.0)# set axis limits
pl.ylim(0.0, 30.)
pl.legend([plot1, plot2], (’red line’, ’green circles’), ’best’, numpoints=1)# make legend
pl.show()# show the plot on the screen
上升动词类:increase,go up,rise up,grow up,jump up,surge,shoot up,keep an upward tendency
下降动词类:decrease,go down,decline,fall down,drop,sink,dip,keep a downward tendency
波动动词类:fluctuate
持平动词类:remain the same,stabilize,remain stable,remain constant
修饰动词的副词:slightly 轻微地,slowly 缓慢地,gradually 逐渐地,steadily 稳定地,rapidly 迅速地,moderately 温和地,轻微地,significantly 明显地,sharply 明显地,dramatically急剧地,drastically 急剧地
上升名词类:increase,rise,growth,jump,surge
下降名词类:decrease,decline,fall,reduction,drop
波动名词类:fluctuation
修饰名词的形容词:slight,slow,gradual,steady,rapid,moderate,significant,sharp,dramatic,drastic
最高点:reach the peak/top/highest point
Increase to the peak/top/highest point(所有上升类的动词都可以替换掉increase)
最低点:reach the bottom/lowest point
drop to the bottom/lowest point(所有下降类的动词都可以替换掉drop)
占的最多:occupy/make up/take up/account for the largest proportion/number/percentage of …
占的最少:occupy/make up/take up/account for the smallest proportion/number/percentage of…
Double 是两倍/大一倍
Increase/decrease three times 增长/减少了三倍
About/around + 数字
数字 + or so
Approximately + 数字
主要就这些了,一般描述数据变化时候都是动词+个副词来修饰.比方说,直线上升,一般用shoot up dramatically...
这是以前看到一个大神的帖子……收藏了的……
画画方法见下面：
根据统计资料整理数据。先画横轴，后画纵轴，纵、横轴都要有单位，按纸面的大小来确定用一定单位表示一定的数量。根据数量的多少，在纵、横轴的恰当位置描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。
折线统计图是用折线的升降来表示统计数据变动趋势的图形，也叫曲线统计图。折线图可分为动态折线图、依存关系折线图和次数分布折线图。