GitHub 全球用户排行榜

article/2025/4/25 8:12:02

排行榜预览网址:Github | Githack | UNPKG | Gitee

Github 中国用户排名,全球仓库 Star 最多排名,通过 Github API v3 来生成页面数据,排行榜预览,最近还添加了 SegmentFault 思否近期热门、开发者头条最近热门分享、36Kr 快讯预览。

  • Github 全球 用户 Followers 排名预览
  • Github 中国 用户 Followers 排名预览
  • Github 全球仓库 Star 最多排名预览
  • Github 社区趋势榜日、周、月预览
  • SegmentFault 思否 - 近期热门
  • 开发者头条 - 最近热门分享 7天 30天 90天
  • 36Kr - 快讯预览

2019年04月20日npm 上发版,版本号以 来定义,如: v19.4.20

现在每天可以自动更新了,利用 GitHub Actions Workflows 通过定时器,每天 00:00 (北京时间早上8:00) 触发 GitHub 的工作流,自动爬数据,将生成的 web 页面提交到 gh-pages 分支,并且自动发布 npm 版本,真香!!

使用

npm install @wcj/github-rank --save-dev

使用可以通过引入数据,来获取排名数据,也可以通过 UNPKG 直接访问用户排行榜。

import users from '@wcj/github-rank';
import repos from '@wcj/github-rank/dist/repos.json';
import trendingDaily from '@wcj/github-rank/dist/trending-daily.json';
import trendingWeekly from '@wcj/github-rank/dist/trending-weekly.json';
import trendingMonthly from '@wcj/github-rank/dist/trending-monthly.json';
import users from '@wcj/github-rank';// 默认 users 输出如下数据:
[{"login": "jaywcjlove","id": 1680273,"node_id": "MDQ6VXNlcjE2ODAyNzM=","avatar_url": "https://avatars1.githubusercontent.com/u/1680273?v=4","gravatar_id": "","url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove","html_url": "https://github.com/jaywcjlove","followers_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/followers","following_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/following{/other_user}","gists_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/gists{/gist_id}","starred_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/starred{/owner}{/repo}","subscriptions_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/subscriptions","organizations_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/orgs","repos_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/repos","events_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/events{/privacy}","received_events_url": "https://api.github.com/users/jaywcjlove/received_events","type": "User","site_admin": false,"score": 1,"rank": 117,"name": "小弟调调™","company": "ʕ•̫͡•ʔ-̫͡-ʕ•͓͡•ʔ-̫͡-ʔ","blog": "http://wangchujiang.com","location": "Shanghai, China","email": "wowohoo@qq.com","hireable": true,"bio": "(͡·̮̃·̃) 撸码的乐趣 💯 ,“人没了,™代码还在”","public_repos": 78,"public_gists": 1,"followers": 2519,"following": 91,"created_at": "2012-04-26T00:30:25Z","updated_at": "2019-04-12T14:27:54Z"}
]

http://chatgpt.dhexx.cn/article/WMnCq2Fo.shtml

相关文章

毫无争议的github顶级有用的开源项目排行榜

github顶级有用的开源项目排行 TOP 14. 假装自己中病毒软件 https://github.com/bitdust/WamaCry 这个用途可太广泛了: 0. 一周没进展要开周会了怎么办 明天就是deadline了可是论文还没写完怎么办这稿子还想再拖一周可是借口都用完了怎么办不想加班,…

2021 GitHub年度排行榜出炉!中文Top3项目诞生!

点击上方“Github中文社区”,关注 看Github,每天提升 第060期分享 来自:机器之心 & GitHub 大家好,我是Huber。 2021 已经过去了,2022年我们相约。 2021年 GitHub表现如何,中文Top3花落谁家呢&#xf…

伪彩色处理

伪彩色处理 文章目录 伪彩色处理代码展示效果展示 代码展示 #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace cv;int main() {Mat img imread("D:\\Images\\test2.png", 0);imshow("原图", img);Mat R img.clone();Mat G img.clone();Mat B img.c…

深度图伪彩色处理(matlab)+gray2color

深度图 深度图衡量场景中的深度信息&#xff0c;每一个像素点的像素值代表该采样点对应的场景点到相机的距离&#xff0c;因此深度图是单通道的&#xff0c;从图像的视觉效果来看即灰度图。 判断深度图的质量我们可以通过观察和数据分析两种方法&#xff0c;通常最后的输出图在…

伪彩色图像处理 python,matlab代码

伪彩色图像处理 冈萨雷斯数字图像处理 伪彩色图像&#xff08;也称假彩色图像&#xff09;图像处理包含根据特定标准对灰度值赋予颜色。 伪彩色图像用于区分对单色图像赋予彩色的处理和与真彩色图像相关的处理。因为人眼对彩色图像更为敏感。&#xff08;人眼可以辨别几千种色调…

Matlab 伪彩色处理方法总结(密度分割法、灰度级变换法、频域变换法)

伪彩色处理方法总结 伪彩色处理是将黑白图像转换为彩色图像&#xff0c;方法分为空域变换及频域变换。空域变换其基本原理是构建颜色映射函数&#xff0c;将灰度值转换为彩色值。因为人眼对彩色图像的分辨能力大于黑白图像&#xff0c;所以伪彩色处理是为了增强人眼对图像的细…

伪彩色图像(RGB彩色空间)

%f为一幅焊缝图像 f imread(hanfeng.tif); g ice(image,f); 第一幅图像为变化前&#xff1b;第二幅为变化后的图像。 图&#xff08;一&#xff09; 图&#xff08;二&#xff09;

Python-图像-伪彩色图像处理

目录 1.强分层法 2.灰度级彩色变换 3.频率域彩色变换 1.强分层法 按层划分灰度级数(像素幅值)&#xff0c;每层灰度与单一颜色进行映射 def strong_layering(img,layer):"""强分层法:param img: 输入灰度图像:param layer: 灰度级数分层数:return:伪彩色增…

数字图像处理第六章彩色图像处理(颜色模型,伪彩色图像处理,全彩色图像处理,彩色图像分割、彩色图像边缘检测,后续补充)

本章节主要内容包括彩色模型分类、伪彩色图像处理、全彩色图像处理、彩色变换、彩色图像的基本变换、彩色图像的平滑和锐化、基于彩色图像的分割、噪声、压缩。 6.1彩色模型 颜色模型又叫颜色空间或者颜色系统&#xff0c;其目的是在某些标准下用通常可以接受的方式方便地对彩…

【MATLAB图像分割结果可视化】利用伪彩色更好的展示你的分割结果(含代码)

【MATLAB图像分割结果可视化】利用伪彩色更好的展示你的分割结果&#xff08;含代码&#xff09; 古典方法初级高级 终极方法函数测试 其他 by HPC_ZY 今天不飞了&#xff0c;一起写代码吧。做图像分割、目标检测、物体识别的老铁都会遇到&#xff0c;在得到结果之后需要显示m…

图像处理(第九章彩色图像处理,彩色模型、RGB、HSI、YCbCr、伪彩色处理、全彩色图像处理、直方图、平滑、锐化、分割、去红眼)

图像处理第九章彩色图像处理 第九章9.1彩色基础9.1.1色度学基础&#xff08;了解即可&#xff09; 9.2彩色模型9.2.1RGB彩色模型&#xff08;了解即可&#xff09;9.2.2CIE XYZ模型&#xff08;了解即可&#xff09;9.2.3Lab颜色模型&#xff08;了解即可&#xff09;9.2.4HSI彩…

彩色图像--伪彩处理 灰度图转伪彩色图像

学习DIP第68天 转载请标明本文出处&#xff1a;http://blog.csdn.net/tonyshengtan &#xff0c;出于尊重文章作者的劳动&#xff0c;转载请标明出处&#xff01;文章代码已托管&#xff0c;欢迎共同开发&#xff1a;https://github.com/Tony-Tan/DIPpro #开篇废话 观察了一下冈…

C++ 灰度图像伪彩色处理

真彩色是指影像中的物体颜色和人类肉眼所见的颜色非常相似。在黑白影像中全彩则是指物体的明亮程度。但因为颜色染料等媒体的化学等性质和人类肉眼不同&#xff0c;因此不可能得到绝对的真彩色。 伪彩色的概念就是相较于真彩色提出来的。对于灰度图像&#xff0c;我们可以依据不…

偏振融合伪彩色图像(原理)

最近的大作业是基于偏振图像 的HSI伪彩色增强&#xff0c;现把原理进行分享~~&#xff0c;里面有很多公式上传不了进行了截图&#xff0c;特别上传了word&#xff0c;想直接copy公式也OK 指纹识别程序&#xff0c;附带word-机器学习文档类资源-CSDN下载 二、偏振矢量图像融合…

遥感数字图像处理(实验二)——假彩色合成与伪彩色合成(密度分割)

目录 实验内容二&#xff1a; 实验步骤&#xff1a; 一、假彩色合成 1.假彩色合成基本内容 2.假彩色合成的目的 3.Landsat8常见的波段组合形式&#xff0c;表1 二、波段组合 三、伪彩色合成&#xff08;密度分割&#xff09; 1.密度分割基本内容 2.密度分割的用途 3…

Matlab实现伪彩色处理:灰度图像转换为彩色图像

灰度图像可以简单理解为一个灰度值矩阵&#xff0c;其中灰度值的取值范围是[0, 255]&#xff0c;且灰度值为整数。 现在需要将这个灰度值矩阵中的每一个值拆分成3个通道&#xff08;RGB&#xff09;&#xff0c;分别是红色通道&#xff08;red, R&#xff09;、绿色通道&#…

数字图像的类型——伪彩色,真彩色,假彩色

参考&#xff1a; http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100t9c8.html 伪彩色图像 同灰度图像一样,也是单波段的图像&#xff0c;但是这个单波段图像是有颜色的&#xff0c;不再是灰度图那样的&#xff0c;而是它的每一个灰度值都对应颜色空间中的某一种颜色。它可以是彩…

matlab实现灰度图像伪彩色处理

1.基于灰度图像的伪彩色处理 代码展示&#xff1a; clear all; close all;I double(rgb2gray(imread(图片1.jpg))); [M N] size(I); I2 zeros(M, N, 3); %初始化三通道for x 1 : Mfor y 1 : Nif I(x, y) < 127 …

伪彩色增强(基于MATLAB)

伪彩色增强(基于MATLAB&#xff09; 本博文参阅《数字图像处理》-杨帆 基于人眼生理视觉系统&#xff0c;对彩色微小差别的敏感程度远大于对灰度差别的敏感程度&#xff0c;彩色增强已经成为一门应用广泛的图像处理技术&#xff0c;其中伪彩色增强技术显得尤为突出。 首先得明…

利用 MATLAB 彩色显示高光谱图像(伪彩色,真彩色)

利用 MATLAB 彩色显示高光谱图像&#xff08;伪彩色&#xff0c;真彩色&#xff09; 前言一、使用imshow函数彩色显示高光谱图像注意事项&#xff1a; 欢迎学习交流&#xff01; 邮箱&#xff1a; z…1…6.com 网站&#xff1a; https://zephyrhours.github.io/ 前言 我们平时…