import dataset
db = dataset.connect('sqlite:///:memory:')
table = db['sometable']
table.insert(dict(name='John Doe', age=37))
table.insert(dict(name='Jane Doe', age=34, gender='female'))
john = table.find_one(name='John Doe')
26、GreaterWMS：可商用的开源仓库管理系统。该项目是采用福特亚太区售后物流仓储供应链流程的仓库系统，它提供了客户管理、订单管理、库存管理、供应商管理、盘点等模块，支持手机、电脑等多种设备。
27、secretflow：蚂蚁开源的隐私计算框架。隐私计算即通过技术的手段实现数据在参与方可用不可见，让数据在安全和不泄露隐私的情况下流通、开放。该项目采用 Python 语言编写，支持包括 MPC、FL、TEE、HE、DP 在内的多种主流隐私计算技术。
28、shynet：极简的网站分析平台。这是一个基于 Django 构建的网站分析平台，它很小、够用、界面友好、不追踪 cookie、支持多用户，追踪脚本不到 1KB。
Rust 项目
29、carbonyl：运行在终端里的浏览器。这是一款基于 Chromium 的命令行浏览器，可以在终端里用浏览器的方式访问网页，支持图片、动图、视频、音频等内容。
30、lsd：下一代 ls 命令。这个项目是用 Rust 重写的类似 ls 命令的查看目录清单的工具，同时增加了颜色、图标等新功能，更加赏心悦目。
31、typst：比 LaTex 更好学的标记语言。这是一款新的基于标记语言的排版系统，它比知名的 LaTex 更加简洁、更容易上手，输出的公式也很漂亮，还可以更换各种字体。
Swift 项目
32、DevToysMac：macOS 上的程序员瑞士军刀。该项目是 DevToys 的 macOS 版本，无需安装下载解压后即可使用。它同样实现了程序员日常开发会用到的功能，比如时间戳转化、Base64 编/解码、JSON 格式化等。
33、wikipedia-ios：维基百科官方开源的 iOS 客户端。维基百科是一本线上的百科全书，这是它的 iOS 客户端，支持搜索资料、热门文章、保存文章、多语言、夜间阅读等功能。
34、.tmux：一份好看且通用的 tmux 配置文件。Tmux 是一个终端复用器，该项目包含了一份可以让 tmux 更漂亮、更好用的配置文件，以及详细的安装步骤。
35、ark-pixel-font：开源的泛中日韩像素字体。为游戏开发提供了一套可用于正文的像素字体，目前完成了 1 万个左右的汉字(12px)。
36、bpf-developer-tutorial：从入门到进阶的 eBPF 开发者教程。这是一个基于 libbpf 和 CO-RE(一次编译，到处运行) 的 eBPF 教程，包括 eBPF 基本概念、代码实例、实际应用等内容，通过 20 个 eBPF 的小工具，来帮助开发者快速上手 eBPF。
37、ENGAGE：自制无电池的 GameBoy。该项目实现了没有电池、仅通过太阳能和游戏操作供电的 GameBoy。它可正常运行俄罗斯方块游戏，遇到电量耗尽时能保存游戏的当前进度，即重新启动游戏后，下落的方块会处于同一位置。是不是听起来很酷？这里包含制作该设备所需的一切，感兴趣的同学可以试一试。
38、GameDevMind：全面的游戏开发技术图谱。该项目用思维导图的方式，展示了游戏开发需要具备的能力，包含技术栈、方法、工具、流程、管理、运营等方面。
39、immersive-translate：沉浸式双语网页翻译扩展。这是一个免费的翻译插件，可以在保留原文的情况下显示译文，支持接入 10 多种翻译服务，适用于 Chromium、Firefox、Safari 等浏览器。项目处于闭源开发的状态，想要贡献代码的同学需要先申请。
40、PPHC：《高并发的哲学原理》。这本书讨论的是 Web 服务高并发问题，内容由浅入深地介绍了 Apache、Nginx、epoll、交换机、k8s、数据库、分布式、微服务架构等解决高并发问题的技术和方案。
41、py_regular_expressions：《Python 正则表达式从入门到精通》。这本书包含数百个示例和练习，涵盖了 Python 正则表达式从初级到高级的用法。
42、Bringing-Old-Photos-Back-to-Life：通过深度学习修复老照片的工具。由微软开源的深度学习项目，可用于修复破损的老照片，修复效果显著。
43、ChatGLM-6B：清华 KEG 开源的双语对话语言模型。这是一个基于 GLM 架构、具有 62 亿参数的中英双语对话语言模型，支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。
44、DI-engine：OpenDILab 开源的决策 AI 平台。这是一个基于 PyTorch 的通用决策智能引擎，为开发者提供了 60+ 种算法、40+ 类型环境。支持各类定制化的训练和实际决策智能应用，比如游戏 AI、自动驾驶和生物序列预测等。
45、llama.cpp：在笔记本上运行 LLaMA 大模型。该项目实现了在 CPU 上流畅运行 LLaMA 模型，支持 macOS、Linux、Windows 操作系统。
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