GitHub 一周热点汇总第13期(2024/03/03-03/09)

GitHub 一周热点汇总第13期(2024/03/03-03/09) ，天气渐渐转暖了，春天慢慢来了，来一起看看这周的热门项目吧。

#1 pingora

• 项目名称：pingora - Rust 框架
• GitHub 链接：github.com/cloudflare/...
• 上周 Star 数：10000+

本周最热们的项目就是Pingora，刚刚开源就火箭蹿升，一周获得了1万star，热度爆棚。

Pingora 是一个 Rust 异步多线程框架，用于构建可编程网络服务。Pingora 长期以来一直在 Cloudflare 内部使用，最近Cloudflare宣布将其开源。

早在 2022 年，Cloudflare 就宣布放弃 Nginx 转向内部编写的 Pingora。目前，Pingora 提高性能的同时，每天处理超过 1 万亿条互联网请求，并为 Cloudflare 客户带来了许多新功能，同时只需要以前代理基础架构的三分之一的 CPU 和内存资源。

Pingora提供的能力包括：

• 异步 Rust：快速且可靠
• HTTP 1/2 端到端代理
• 基于 OpenSSL 或 BoringSSL 的 TLS
• gRPC 和 websocket 代理
• 优雅的重载
• 可定制的负载平衡和故障转移策略
• 支持多种观测工具

Cloudflare 的说明中给出了和Nginx的直观对比。对比Nginx来说，Pingora采用了多线程而不是进程的处理方式，这将更加具有优势。除了性能提升外，Pingora采用Rust开发提供了更好的内存安全。

Nginx

Pingora

下面是它的GitHub star，开源后就直接呈现了火箭发射的形式。

#2 screenshot-to-code

• 项目名称：screenshot-to-code - 图片转代码
• GitHub 链接：github.com/abi/screens...
• 上周 Star 数：7200+
• 本项目可以帮助你快速将屏幕截图转换为代码（HTML/Tailwind CSS、React、Vue 或 Bootstrap）。 它使用 GPT-4 Vision 生成代码，并使用 DALL-E 3 生成外观相似的图像。 您现在还可以输入 URL 来克隆实时网站！

借助GPT-4 Vision的突破性能力，Screenshot to Code 让人看到一种全新的开发模式，只需点击几下鼠标，它就能将以前密集的手动流程自动化。

以下是一个执行的示例，将泰勒·斯威夫特 Instagram 页面的屏幕截图转换为代码的过程：

项目提供了一个在线环境，可以直接上传图片并执行：screenshottocode.com/

但是这个在线环境需要购买执行次数，或者绑定自己的OpenAI API key。这两件事我都不是很想做，所以还是自己安装部署吧。

项目由 React/Vite 开发前端， FastAPI 开发后端，跑起来还是很容易的。

最后还是要提醒一句，想使用的一定要有OpenAI的key，因为后台实际是调用OpenAI的。

#3 Ryujinx

• 项目名称：Ryujinx - Switch模拟器
• GitHub 链接：github.com/Ryujinx/Ryu...
• 上周 Star 数：3500 +

Ryujinx 这周很让人意外，同时也在情理之中的火了一把。因为上周Yuzu和任天堂的事件（具体事件回顾可以查看我上周发的内容），Switch模拟器圈的情绪被激发了，同时随着Yuzu的倒下，大家也自然的将目光投向了另一个主力模拟器Ryujinx。

Ryujinx 是一款开源 Nintendo Switch 模拟器，由 gdkchan 创建，用 C# 编写。该模拟器旨在提供卓越的准确性和性能、用户友好的界面和一致的构建。项目很有历史，项目开发于 2017 年 9 月开始，一直保持着更新实属不易。

截至 2023 年 10 月，Ryujinx 已在约 4,200 款游戏上进行了测试；超过 4,150 个启动菜单并进入游戏，其中大约 3,500 个被认为可以玩。最后还是希望项目能够平稳发展，千万不要步了Yuzu的后尘。

#4 generative-ai-for-beginners

• 项目名称：generative-ai-for-beginners - AIGC 入门教程
• GitHub 链接：github.com/microsoft/g...
• 上周 Star 数：2900+

要说现在最热门的是什么？那肯定是AI，而AI中哪个领域最热门，那应该就是AIGC了。

本项目是由微软发布的一个生产式入门课，课程包括18节，每一节课都有自己独立的主题，你可以根据自己的情况选择从任何章节开始学习。想想网上各种X99的课程，为什么不来跟着正规大厂的课程学习下呢。

课程内容同时包含了理论和动手实践，会带领学习一步步的实操一些内容，当然是利用Azure的资源。

项目中涉及的动手实践的源码也都提供给了大家，学习起来还是挺不错的。

微软这两年还是推出了很多不错的免费课程，比如我之前推荐给大家AI入门课(AI-For-Beginners)，大家有兴趣也可以去翻翻，我这里直接把地址放在这，感兴趣的话可以一块来学习。

• GitHub 链接：github.com/microsoft/A...

#5 windows

• 项目名称：windows - Windows的Docker容器
• GitHub 链接：github.com/dockur/wind...
• 上周 Star 数：2800+

这个项目帮我们在Docker里运行Windows。由于 Win 系统是运行在 Docker 容器中，相比于虚拟机的形式会有不少的限制，例如无法选择 Machine 类型（i440fx / Q45）、无法像虚拟机那样直通 PCIE 设备（vfio-pci）、由于容器的原因会造成一定的性能损耗等等。适合快速部署一个 Windows 系统用来做一些轻度的使用。

使用项目给出的Docker compose。

version: "3"
services:
  windows:
    image: dockurr/windows
    container_name: windows
    devices:
      - /dev/kvm
    cap_add:
      - NET_ADMIN
    ports:
      - 8006:8006
      - 3389:3389/tcp
      - 3389:3389/udp
    stop_grace_period: 2m
    restart: on-failure

并执行启动命令

docker run -it --rm --name windows -p 8006:8006 --device=/dev/kvm --cap-add NET_ADMIN --stop-timeout 120 dockurr/windows

接下来就可以使用浏览器连接到端口 8006 开始安装。

默认情况下，将安装 Windows 11。但是您可以将VERSION环境变量添加到您的撰写文件中，以便指定要下载的替代 Windows 版本：

安装完成后，就可以通过RDP来使用了。更多详细的配置参数，大家可以参考下项目的说明。