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Outrun：用另一台Linux机器运行本地命令，需要远端机器root权限，无需在远端机器安装软件

顾名思义，这个网站上面提供了多种编程语言的静态与动态代码分析工具与 Linter，其主要目的，在于帮助你更好的完善 Code Review 流程，进一步提升代码质量。

目前该网站上收录了包括 Python、Ruby、PHP、JavaScript、C 等多种主流编程语言的代码分析工具。如果你想帮忙完善这份工具清单，也可以到其 GitHub 官方页面上给维护团队提交 PR。

地址：analysis-tools.dev

国外非营利性科技组织 fast.ai 最近开放了他们的新版深度学习课程。

Practical Deep Learning for Coders（机器学习、深度学习入门，数据产品开发和部署教程）；

Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch（基于 fastai 和 PyTorch 的深度学习入门书籍）。

除此之外，平台本次还面向开发者与数据科学家发布了 4 款新工具库（fastai v2, fastcore, fastscript

分享一份 NLP 教程列表：NLP Tutorial。

内容含有新闻分类、电影评价分类、问答匹配、神经网络机器翻译等等。

GitHub 上有个老哥精心整理了一份各大软件公司在社区公开分享的测试资源，含有测试最佳实践、工具、技术及软件测试文化等内容。

这些公司里有 Airbnb、Amazon、Apple、Facebook、Google、Microsoft等等，分享给有需要的同学。

HanLP作者何晗老师的新书《自然语言处理入门》详细笔记

如果你是刚开始学前端的同学，又在找练手的项目，不妨来看下这个项目：vanillawebprojects。

该项目一共含有 20 个纯使用 HTML5，CSS 和 JavaScript 实现的小 Demo，这当中有表单验证、电影座位预订、汇率计算器、音乐播放器、打字游戏、新年倒计时等等。

这个项目中，作者分享了大量有用的简短Javascript片段，30秒就能get，能满足各种开发需求。

国外有个小哥开启了尝试用 10 小时完成 10 个前端项目的挑战。

这些项目里面包含了计时器、问卷调查、食谱应用、笔记应用、待办事项、电影应用、GitHub 个人资料页面、绘图应用、密码生成器和天气应用。

不仅于此，它还将挑战过程用视频记录下来，并发布到了 YouTube 上，大家感兴趣的话可以去看下。

给搞 Java 的同学推荐一个可用于学习算法与数据结构的 GitHub 项目： Algorithms。

里面涵盖了数据结构、动态规划、几何、图论、线性代数、数学、搜索算法、排序算法等常见算法的具体代码实现。

如果你当前正在学习 AI，又苦于没有较好的项目实现思路，那么可以到这个 GitHub 项目上看看。

里面精心整理了一批机器学习、NLP、计算机视觉及推荐系统相关的开发资源，并提供项目实现思路、产品方向、数据集等资料，就差具体代码实现了。

分享 GitHub 上一份开源的 Linux 教程：Linux Up Skill Challenge。

该课程旨在通过一个月时间，让开发者快速掌握 Linux 基础使用技巧。之前课程是付费的，现在免费开源了。

由于课程中包含大量命令行运行示例，因此需要读者跟着课程一起动手实践。目前内容仍在 GitHub 与 Reddit 上持续更新，感兴趣的同学可以看下。

数月前，来自印尼雅加达的安全研究员 Rahmat Nurfauzi 曾在 GitHub 上开源过一份「Red Team 安全攻防工具清单」，今天打开一看，没想到已经有 4k+ Star 了。

该清单里面收录了各类情报搜集、漏洞扫描、网络钓鱼、渗透测试、终端远程访问、WiFi 攻击、嵌入式设备后门植入等一系列安全攻防工具。

其主要目的，在于帮助部分企业及团队能更加高效的执行 Red Teaming 行动。

里面绝大多数工具源码也均在 GitHub 开源，对安全攻防感兴趣的同学可以收藏一下。

分享 GitHub 上一份开源的 Python 初级入门教程：Ultimate Python。

该教程基于作者过去 5 年来的 Python 学习心得编著而成，其主要目的在于帮助那些对 Python 感兴趣的人能更好的入门学习这门语言。

教程里面包含了 Python 基础入门介绍、常用语法、数据结构、类以及部分进阶知识介绍，对 Python 感兴趣的同学可以看下。

分享 GitHub 上一本开源书籍：《机器学习之数学》。

该书主要分为两大部分，一讲数学基础，二讲数学在机器学习算法中的应用。你能从该书中学到线性代数、微积分和概率论等数学基础知识。

linux-0.12 源码学习项目：参考《Linux内核完全剖析 --基于0.12内核》

linux-0.12目录为修改过的源代码，其中加入了中文注释，修改部分代码使其能在现在的环境下编译，并且支持GDB调试。 oslab为实验目录，切到oslab目录下，运行该目录下的run.sh脚本即可运行linux0.12操作系统。

尼泊尔一名工程师在 GitHub 上开源了一份数据科学学习指南，旨在帮你每天提升 1% 的数据科学技能。

该指南包含电子表格与数据库的数据处理、命令行工具使用、数据分析与可视化技巧、论文阅读方法，各类模型与算法讲解等知识，另外还有商业思维培养、写作与沟通技巧等非技术类内容。

用机器学习自己动手制作一个车牌阅读器。

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