好物周刊#29：项目管理软件
作者：村雨遥
不要哀求，学会争取，若是如此，终有所获
一、项目
1. HelloGithub
分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。每月 28 号以月刊的形式更新发布，内容包括：有趣、入门级的开源项目、开源书籍、实战项目、企业级项目等，让你用很短时间感受到开源的魅力，爱上开源！
2. knife4j
为 Java MVC 框架集成 Swagger 生成 Api 文档的增强解决方案，前身是 swagger-bootstrap-ui，取名 knife4j 是希望她能像一把匕首一样小巧，轻量，并且功能强悍！主要提供如下功能：
- 前后端
Java代码以及前端UI模块进行分离,在微服务架构下使用更加灵活 - 提供专注于
Swagger的增强解决方案,不同于只是改善增强前端UI部分 - 提供更多灵活的中间件方案\工具
3. ChatGPT 中文调教指南
ChatGPT 中文调教指南。各种场景使用指南，学习怎么让它听你的话。支持如下功能：
二、软件
1. PingCode
简单易用的新一代研发管理工具，覆盖敏捷开发、测试管理、项目集和知识库，让研发管理自动化、数据化、智能化，帮助企业提升研发效能。
2. Trello
终极的项目管理工具，在几秒钟内启动看板，自动执行繁琐的任务，并在任何地方（甚至在移动设备上）进行协作。
3. Worktile
深度整合项目与任务管理、OKR、网盘、在线沟通等应用，支持丰富的自定义功能，满足各行业各场景的个性化工作需求，助力企业提高管理效能。
三、网站
1. 人人影视
由爱好者成员成立的网站，免费提供最新影视剧介绍和影评，发布最新的字幕包括美剧、日剧、电影、动漫等。
2. 筷子视频
筷子视频，为您提供最新电影、美剧天堂、电影排行榜、最新美剧、韩剧、日剧、泰剧、最快最全的美剧在线视频网站，为广大美剧迷推荐精彩的美剧视频，是广大美剧迷必收藏的美剧网站！
3. MVCAT
一个专门的电影推荐平台，通过收集经典电影，电影专题以及网友互动分享好看电影，为广大电影爱好者提供优质的电影推荐服务。不过要注意，这里仅仅是推荐，如果你想观看/下载相关影视资源，还请移步其他平台。
四、插件
1. 二维码生成器
既可以方便地把当前页面转化成二维码，也可以把网页上任何文本或链接，甚至是您输入的任意内容都转化成二维码。
主要功能如下：
- 为当前页面生成二维码
- 为页面上任一链接生成二维码（右键点击即可）
- 输入任何内容生成二维码
- 无需联网、无需授权、代码不加密（安全可靠，童叟无欺）
- 二维码分辨率可自行设置，支持高清二维码
- 支持
Logo、批量生成（点击相应按钮） - 支持快捷键（可设置）
- 支持右键菜单（可设置）
- 可解析网页上的描任何二维码图片：6.3 后新增功能，请在『设置』-『
Advanced』中开启，之后便可在二维码图片上按右键，进行『解析』（也叫『扫描』） - 可下载二维码图片，下载图片文件名中会包含尺寸信息
2. Simple Allow Copy
使用该插件，可以复制任意网站上的内容。
3. IE-Tab
在 Chrome 中使用 IE 显示网页。使用 Java、Silverlight、ActiveX、Sharepoint 等。 IE Tab 完全模拟 Internet Explorer，并使您能够使用不同版本的 IE (IE7 - IE11) 加载您的网页。
具有以下特点：
创建将在
IE选项卡中自动打开的URL列表对企业部署的组策略支持
安全地使用旧的
IE渲染引擎编辑
Sharepoint文件而不是打开只读文件在
Chrome中无缝使用Java、Silverlight和ActiveX
五、资料
1. 强化学习教程
本书结合了李宏毅老师的 “深度强化学习”、周博磊老师的 “强化学习纲要”、李科浇老师的 “世界冠军带你从零实践强化学习” 公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法，以及策略梯度、近端策略优化、深度 Q 网络、深度确定性策略梯度等常见深度强化学习算法的基本概念和方法，并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问题的建模过程以及核心算法的细节。
此外，本书还提供较为全面的习题解答以及 Python 代码实现，可以让读者进行端到端、从理论到轻松实践的全生态学习，充分掌握强化学习算法的原理并能进行实战。
2. PyTorch 中文手册
一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用 PyTorch 进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的 Pytorch 教程全部通过测试保证可以成功运行。
3. pandas 中文教程
教程共有十章，可分为三大模块：基础知识、四类操作、四类数据，涵盖了 pandas 的所有核心操作与特性。
在第一个模块中，包含了 python 基础、numpy 基础和 pandas 基础三大部分。其中，python 基础将回顾列表推导式、匿名函数、map 对象以及 zip 对象的概念与应用；numpy 基础包含了常见的数组操作，如：数组构造、数组变形与合并、数组切片、数组函数以及广播机制。pandas 基础中涵盖了文件 IO、数据存储结构、滑窗对象、以及 pandas 中的所有基本函数。
在第二个模块中，包含了索引、分组、变形、连接四类操作的介绍。其中，第三章索引涵盖了单层索引、多层索引、索引设定以及索引运算的内容；第四章分组介绍了分组对象的基本概念、聚合函数的使用、变换函数与过滤函数的用法，以及跨列分组的相关内容；第五章变形将讨论长宽表的变形、索引间的变形，以及类变形函数；第六章连接将涉及关系连接与方向连接的区别于使用方法，以及类变形函数的相关内容。
在第三个模块中，包含了缺失数据、文本数据、分类数据和时序数据的介绍。其中，第七章缺失数据将涉及其四大操作 ———— 汇总、删除、填充、插值，以及 Nullable 类型的详细介绍；第八章文本数据中将涵盖 str 对象，正则基础，文本的五大操作 ———— 拆分、合并、匹配、替换、提取，以及常用字符串函数；第九章分类数据将涉及 cat 对象、有序类别以及区间类别；第十章时序数据将涵盖时间戳对象、时间差对象、日期偏置、时序滑窗以及时序分组的内容。
✍️ 说明
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贡献者
村雨遥