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commondevknowledge

:fire:史上最全的BAT大厂Android面试题汇集，以及常用的Android开发的一些技能点，冷门知识点汇总，开发中遇到的坑汇总等干货。

coolchat

这是一款高仿“一块”App（英文名：yeeCall）的即时通讯的开源客户端，目前正在进行开发，并逐步完善【现在基本处于搁置状态，算是第一个练手的GitHub开源项目了，菜菜的】。服务端等的源码请看右侧项目，只是一个简单的Demo，并非完整项目。

dbt-spotify-analytics

Containerized end-to-end analytics of Spotify data using Python, dbt, Postgres, and Metabase

demo-androidechartwebjs

Android示例 - 使用WebView 在android 上显示EChart 图表，数据由java代码传回

这是我自己做的一个类似滴滴打车的Android出行项目，主要针对滴滴等出行平台一直饱受质疑的“人车不符”问题，以及当前越发火热的或计划和出海战略，给出行项目增加了下面几个功能： 1. RFID识别验证功能：在司机证件或者车内识别硬件嵌入RFID识别芯片，乘客使用手机读取到芯片信息，并且通过网络发送到出行平台数据库进行验证（我用JNI加了一个C语言的MD5加密算法对识别到的信息进行了加密）。如果不是合规的“人”或“车”，则不能完成订单并向平台或监管单位汇报当前位置。（为了方便读者测试，可以使用手机读取任何一个加密或非加密RFID芯片，比如银行卡、公交卡等，我在代码中的验证前阶段把芯片信息都换成我自己的司机信息，确保读者测试时可以收到服务器的回复） 2. 海外版功能：点击切换当前语言。 3. 司机证件号码识别功能：读取司机证件上的证件号码，也可以用来与出行平台数据库的接单司机信息进行。

distribute_crawler

使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现

dk-fitting

Fitting是一个面向大数据的统一的开发框架，由大快搜索主导并完全开源，克服了大数据技术开发涉及技术面广,各组件间缺乏统一规范等问题，能有效降低大数据的学习难度，并提高大数据项目的开发效率并可与开源项目混用。 Fitting遵循Apache2.0开源协议，采用类黑箱框架模式，将大数据生态圈内各组件底层API根据应用组合封装为Fitting API服务。用户编程时直接引用Fitting框架，即可使用功能丰富的Fitting API，完成过去复杂的编码工作。 Fitting框架由数据处理（dataprocess）、数据源（datasource）、ElasticSQL引擎（elasticsql）、图计算（graphx）、机器学习（ml）、自然语言处理（nlp）、搜索(search)、SQL工具类、（sqlutils）、流计算（stream）九大部分组成，可以单独部署，也可整体部署。 Fitting支持C、C++、C#、Cocoa、Common Lisp、Dlang、Dart、Delphi、Erlang、Go、Haskell、Haxe、Java (SE)、Java (ME)、Lua、node.js、OCaml、Perl、PHP、Python、Ruby、Rust、Smalltalk等二十多种编程语言。

docker-aria2-pro

Aria2 Pro | A perfect Aria2 Docker image | 更好用的 Aria2 Docker 容器镜像

dokit

基于 Spring Boot2、 Jpa、 Spring Security、JWT、redis、Vue的前后端分离的后台管理系统开发平台，用户管理、菜单管理、角色管理、字典管理、权限控制的方式为RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的访问控制)，操作日志、异常日志、接口限流、项目支持数据权限管理，支持一键生成前后端代码（支持在线预览及打包下载），支持前端菜单动态路由可一键部署服务器应用，数据库。系统中活跃用户状态监控，监视当前系统CPU、内存、磁盘、堆栈等相关信息。

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