一些超好用的 GitHub 插件和技巧
聊聊我平时使用 GitHub 时学到的一些插件、技巧。
浏览器插件
在我的另一篇博客 浏览器插件推荐 里提到过跟 GitHub 相关的一些插件,这里重复下:
- Sourcegraph:在线打开项目,方便阅读,将 GitHub 变得和 IDE 一般,集成各种功能,参考 爱了爱了,这个 GitHub 的 Chrome 神仙插件把我整的服服帖帖的 - 知乎
- Awesome Autocomplete for GitHub:加强 GitHub 的搜索框
- File Icon for GitHub, GitLab and Bitbucket:给 GitHub 仓库文件添加图标
- Octohint:GitHub 代码智能高亮
- OctoLinker:直接从代码跳转到 GitHub 对应仓库,相对路径也能跳转,支持很多编程语言
- Isometric Contributions:立体显示 GitHub Contributions 的扩展
- Octotree:在左侧添加一个文件浏览器,可以更快的在文件之间跳转
- GayHub:优化 GitHub 的阅读体验。
- Refined GitHub:这个和上面的都是对 github 整体进行加强的扩展
- GitHub Hovercard:这个加强了 GitHub 悬浮在某些元素上的功能
- 让这个盛产神器的网站下载速度提升N倍!:一款油猴脚本,提高 GitHub 下载速度
Markdown 技巧
Kickass markdown:这个仓库收集各种 GitHub Markdown 技巧,比如显示红底白字
GitHub 名片
GitHub Business Card:这个网页可以根据 GitHub 主页,生成用户的 GitHub 名片:
项目描述
每个 Github 项目都有一个项目描述:
这个项目描述,不仅仅会出现在浏览器标签页标题:
也会在你的仓库页面时显示:
如果你想让你的仓库显得更加专业、美观、便于理解,建议好好写下这个项目描述。
我们可以点击按钮进行编辑:
还可以通过 GitHub Action 进行更新,例如新建一个 fork_star.yml(注意更改 token):
name: Update Fork Staron:fork:watch:types:- startedschedule:- cron: '0 0 * * *'workflow_dispatch:jobs:update:runs-on: ubuntu-lateststeps:- name: This repo has x stars y forksuses: ouuan/This-repo-has-x-stars-y-forks-action@v2with:token: ${{ secrets.ACCESS_TOKEN }}template: "sun0225SUN's profile with <starCount> stars and <forkCount> forks 🎉"
效果:每当有人 star / fork 项目后,都会更新项目描述里的 star 数量和 fork 数量
socialify
一个自动为 github 仓库生成精美的项目图片的项目。
GitHub 地址:https://github.com/wei/socialify
(未完待续)
相关文章:
一些超好用的 GitHub 插件和技巧
聊聊我平时使用 GitHub 时学到的一些插件、技巧。 浏览器插件 在我的另一篇博客 浏览器插件推荐 里提到过跟 GitHub 相关的一些插件,这里重复下: Sourcegraph:在线打开项目,方便阅读,将 GitHub 变得和 IDE …...
记Flink SQL 将数据写入 MySQL时的一个优化策略
Flink SQL 将数据写入 MySQL 时,如果主分片数较少,可以通过调整 MySQL 的主分片数来提高读写性能 1. 检查当前的分片设置 在 MySQL 中,使用以下 SQL 查询来查看当前的分片情况: SHOW VARIABLES LIKE innodb_buffer_pool_size; …...
QT-自定义信号和槽对象树图形化开发计算器
1. 自定义信号和槽 核心逻辑: 需要有两个类,一个提供信号,另一个提供槽。 然后在窗口中将 信号和槽 链接起来。 示例目标: 创建一个 Teacher 类,提供信号。 创建一个 Student 类,提供槽。 实现步骤&…...
C# 字符串(String)的应用说明一
一.字符串(String)的应用说明: 在 C# 中,更常见的做法是使用 string 关键字来声明一个字符串变量,也可以使用字符数组来表示字符串。string 关键字是 System.String 类的别名。 二.创建 String 对象的方法说明&#x…...
Redis缓存淘汰算法详解
文章目录 Redis缓存淘汰算法1. Redis缓存淘汰策略分类2. 会进行淘汰的7种策略2.1 基于过期时间的淘汰策略2.2 基于所有数据范围的淘汰策略 3. LRU与LFU算法详解4. 配置与调整5. 实际应用场景 LRU算法以及实现样例LFU算法实现1. 数据结构选择2. 访问频率更新3. 缓存淘汰4. 缓存插…...
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 Scikit-learn(Sklearn) 1. 简介 2. 特点 3. 基本用法 TensorFlow 1. 简介 2. 特点 3. 基本用法 选择指南 总结 🎈边走、边悟🎈迟早会好 关于使用 Scikit-learn(Sk…...
RabbitMQ 界面管理说明
1.RabbitMQ界面访问端口和后端代码连接端口不一样 界面端口是15672 http://localhost:15672/ 后端端口是 5672 默认账户密码登录 guest 2.总览图 3.RabbitMq数据存储位置 4.队列 4.客户端消费者连接状态 5.队列运行状态 6.整体运行状态...
设备管理与点巡检系统
在现代企业管理中,设备的高效运作至关重要。为此,我们推出了设备管理与点巡检系统,通过自动化管理提升设备使用效率,保障生产安全。 系统特点 设备全生命周期管理 系统涵盖设备的各个阶段,从设备管理、点检、巡检、保…...
计算机网络的整体认识---网络协议,网络传输过程
计算机网络背景 网络发展 独立模式: 计算机之间相互独立; 网络互联: 多台计算机连接在一起, 完成数据共享; 局域网LAN: 计算机数量更多了, 通过交换机和路由器连接在一起; 广域网WAN: 将远隔千里的计算机都连在一起;所谓 "局域网" 和 "广域网" 只是一个相…...
Battery management system (BMS)
电池管理系统(BMS)是一种专门用于监督电池组的技术,电池组由电池单元组成,在电气上按照行x列矩阵配置进行排列,以便在预期的负载场景下,在一段时间内提供目标范围的电压和电流。 文章目录 电池管理系统是如…...
和GPT讨论ZNS的问题(无修改)
主题:ZNS相关的疑问讨论,GPT逻辑回答,要是开高阶版本估计回答的更明智些。 ZNS的写和传统写的区别 ChatGPT 说: ChatGPT ZNS(Zoned Namespace)与传统写入方式的主要区别体现在以下几个方面: …...
6.8方框滤波
基本概念 方框滤波(Box Filter)是一种基本的图像处理技术,用于对图像进行平滑处理或模糊效果。它通过在图像上应用一个固定大小的方框核(通常是矩形),计算该区域内像素值的平均值来替换中心像素的值。这种…...
携手SelectDB,观测云实现性能与成本的双重飞跃
在刚刚落下帷幕的2024云栖大会上,观测云又一次迎来了全面革新。携手SelectDB,实现了技术的飞跃,这不仅彰显了观测云在监控观测领域的技术实力,也预示着我们可以为全球用户提供更加高效、稳定的数据监测与分析服务。这一技术升级&a…...
Redis 五大基本数据类型及其应用场景进阶(缓存预热、雪崩 、穿透 、击穿)
Redis 数据类型及其应用场景 Redis 是什么? Redis是一个使用C语言编写的高性能的基于内存的非关系型数据库,基于Key/Value结构存储数据,通常用来 缓解高并发场景下对某一资源的频繁请求 ,减轻数据库的压力。它支持多种数据类型,如字符串、…...
如何在ChatGPT的帮助下,使用“逻辑回归”技巧完成论文写作?
学境思源,一键生成论文初稿: AcademicIdeas - 学境思源AI论文写作 逻辑回归作为一种统计分析工具广泛应用,以解决研究中的分类问题。其主要作用在于探讨和量化自变量对因变量的影响,从而揭示潜在的因果关系。 在论文写作中&…...
MySQL 临时表
MySQL 临时表 引言 在数据库管理中,临时表是一种非常有用的工具,尤其是在进行复杂的数据处理和查询时。MySQL 作为一种流行的关系型数据库管理系统,提供了对临时表的支持。本文将详细介绍 MySQL 临时表的概念、用途、创建方法以及管理技巧。 什么是 MySQL 临时表? MySQ…...
个人文章汇总(算法原理算法题)
算法:算法概述 算法:浅谈常见的限流算法 算法:常见hash算法的原理 算法:二分查找法 算法:浅谈约瑟夫算法 算法:费波纳茨数列1 1 2 3 5 8 13 21 算法:快速排序 算法:插入排序 算法&am…...
基于Hive和Hadoop的图书分析系统
本项目是一个基于大数据技术的图书分析系统,旨在为用户提供全面的图书信息和深入的图书销售及阅读行为分析。系统采用 Hadoop 平台进行大规模数据存储和处理,利用 MapReduce 进行数据分析和处理,通过 Sqoop 实现数据的导入导出,以…...
阿里rtc云端录制TypeScript版NODE运行
阿里云音视频服务云端录制typescript版本; 编译后可以使用 node index.js运行 package.json 版本 // npm install --save alicloud/rtc201801112.3.0 "alicloud/rtc20180111": "^2.3.0",引入 import Client, { StartCloudRecordRequest, StopCloudRecord…...
Web后端开发原理!!!什么是自动配置???什么是起动依赖???
引言: 当然,在我们学习的过程中,得知其然,还得知其所以然。So理解了其原理,更能让我们对其开发的理解,遇到问题,也更能快速找到解决办法!!! 1. SprngBoot-配…...
Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例
使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件,常用于在两个集合之间进行数据转移,如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model:绑定右侧列表的值&…...
在rocky linux 9.5上在线安装 docker
前面是指南,后面是日志 sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y docker version sudo systemctl start docker sudo systemctl status docker …...
基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践
分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发(Solidity)
一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解,适合用作学习或写简历项目背景说明。 🧠 一、概念简介:Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊(Ethereum)平台编写智能合约的高级编…...
(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?
一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用,而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件,通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...
从面试角度回答Android中ContentProvider启动原理
Android中ContentProvider原理的面试角度解析,分为已启动和未启动两种场景: 一、ContentProvider已启动的情况 1. 核心流程 触发条件:当其他组件(如Activity、Service)通过ContentR…...
Leetcode33( 搜索旋转排序数组)
题目表述 整数数组 nums 按升序排列,数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 < k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k1], …, nums[n-1], nums[0], nu…...
HTML前端开发:JavaScript 获取元素方法详解
作为前端开发者,高效获取 DOM 元素是必备技能。以下是 JS 中核心的获取元素方法,分为两大系列: 一、getElementBy... 系列 传统方法,直接通过 DOM 接口访问,返回动态集合(元素变化会实时更新)。…...
起重机起升机构的安全装置有哪些?
起重机起升机构的安全装置是保障吊装作业安全的关键部件,主要用于防止超载、失控、断绳等危险情况。以下是常见的安全装置及其功能和原理: 一、超载保护装置(核心安全装置) 1. 起重量限制器 功能:实时监测起升载荷&a…...
从0开始学习R语言--Day17--Cox回归
Cox回归 在用医疗数据作分析时,最常见的是去预测某类病的患者的死亡率或预测他们的结局。但是我们得到的病人数据,往往会有很多的协变量,即使我们通过计算来减少指标对结果的影响,我们的数据中依然会有很多的协变量,且…...
