牛啊！最近很火的 7 个 GitHub 项目

本期所有 GitHub 项目为 逛逛 GitHub 公众号粉丝推荐，它们分别是：

1. 一个小众但不错的智能家居物联网项目

2. 一个基于 vue 开发的可视化商城搭建平台

3. 一个工具能为静态数据快速的生成可读的开放 API

4. 该项目收集了很多优质的博客或者资讯

5. 帮助你学习 Python 的开源项目，有很多小案例

6. 如何直接在你当前浏览的网页上做笔记

7. 一款开源的且酷炫好用的终端工具 ：Tabby。

01

智能家居物联网项目

今天，老逛推荐一个物联网项目：物美智能，如果你具备硬件、软件知识，这个项目肯定符合你的胃口。

物美智能是一套软硬件结合的开源项目，该系统可助你快速搭建自己的智能家居系统。你可以学习到设备的集成和软硬件交互。

PC 端或者手机与服务端通信，单片机可以接受遥控设备和服务器的指令，对风扇、照明灯、空调等硬件终端设备下达指令。

本项目的架构如下提所示，分为智能设备模块、服务端、用户端。服务端基于 Spring Boot、MySQL、Redis 技术栈，前端基于 Vue、移动端 android。硬件端基于 ESP-IDF、Arduino等。

其中软硬件交互基于 Mqtt 协议和 Http 协议，使用 EMQ 代理服务器。

开源项目配备了管理后台，通过后台面板可以管理你的设备，洞察使用情况。

对于用户来将，可以通过移动端的交互来控制你家里的设备，查看设备的状况。

项目目录

地址：https://github.com/kerwincui/wumei-smart

02

可视化商城搭建平台

Mall-Cook是一个基于 vue 开发的可视化商城搭建平台，包括多页面可视化构建、Json Schema 生成器（可视化搭建物料控制面板），实现组件流水线式标准接入平台。

1. 拖拽构建页面

2. Json-Schema 生成器

体验地址：http://110.42.184.128:8000/#/login

开源地址：https://github.com/wangyuan389/mall-cook

03

一个不错的 API 工具

一个工具 roapi，能为静态数据快速的生成可读的开放 API，其中 API 的查询形式支持种类非常多，比如 rest API、SQL 查询、GraphQL。下图就是工具 roapi 的整体的交互流程图。

roapi 工具主要分为 4 部分，分别是查询层、查询计划执行层、数据层和数据返回层。大致的流程是前端的查询层通过不同的查询方式，会在查询计划执行层生成不同的执行计划，并最终在数据上执行查询。

而不同的数据格式都会统一抽象为单独的数据抽象层，以便屏蔽不同的数据格式的差异。

开源地址：https://github.com/roapi/roapi

04

高质量博客列表

该开源项目叫做：Email-newsletter-RSS，这个项目是一个博客列表，作者收集了很多优质的博客或者资讯，并把列表列在了该开源项目里。大家可以浏览这些博客找到自己感兴趣的人或者事情，并订阅他们的更新。

开源地址：https://github.com/alaskasquirrel/Email-newsletter-RSS

05

学习 Python 的小案例

这是一个帮助你学习 Python 的开源项目，里面包含了很多可以让你快熟上手的 Python 小项目，涉及可视化、爬虫等等主题。每个项目都有其目的和意义，从中可以发掘更多有趣的项目。

开源项目中的每个小项目都会有一篇教程来告诉你如何进行这个项目，当然作者也会将项目同步更新在自己的博客中。

豆瓣影评数据分析

MacBook Pro 价格变更可视化

豆瓣冷门佳片 TOP 200 地区分布

开源地址：https://github.com/MrLevo520/Mini-Python-Project

06

如何在网页上做笔记？

这是一个开源的浏览器插件，可以直接在你当前浏览的网页上做笔记，减少做笔记的成本，同时跟网页上下文强关联，提升了网页笔记的质量。

插件主要实现了两个核心功能：

安装插件后，选中任何页面上的文字，右上角会出现对应的 context-note Logo 图表，笔记右侧就会出现对应的笔记输入框，输入后笔记就生成了，使用方式非常的简单。

开源地址：https://github.com/betterRunner/context-note

07

好用且炫酷的终端工具

最后推荐一款开源的且酷炫好用的终端工具 ：Tabby。

Tabby 已经获得了 26K+ star，Tabby 的功能特性大概有：

开源地址：https://github.com/Eugeny/tabby

欢迎关注 逛逛GitHub 每天推荐一个好玩有趣的开源项目。最后，防止找不到本篇文章，可以收藏点赞，方便翻阅查找。

智能制造到底是什么？20项技术你用了吗？

本文编译自Tab Wilkins在NIST网站上的文章“Five Steps to Being a Smarter Manufacturer”以及Steven Brand在CMTC博客上的文章“Don’t Get Left Behind, SMART Manufacturing is the Future for Small and Medium-Sized Manufacturers”，有删节。

在过去的几年，智能制造一直是业内专家、战略家和思想家间的热门话题之一。然而，尽管有很多媒体报道，许多制造业的前沿人士并不十分清楚智能制造到底是什么，或者为什么它们与企业组织相关。

简而言之，智能制造就是按照人和机器所需要的形式，使用实时数据和技术。

如果要寻找更全面的定义，有两个领先的组织提供了定义。

美国国家标准与技术研究院（NIST）的说法是，智能系统是“完全集成的协作式制造系统，能够实时响应，以满足工厂、供应网络和客户需求中不断变化的需求和条件。”

智能制造领导联盟（SMLC）将智能定义为“通过开放的基础架构来解决现有和未来问题的能力，从而使解决方案能够以业务的速度实施，同时创造有利的价值”。

智能制造的概念和成功实施预计将引发第四次工业革命。而且近年来还有许多其他的进步，都与技术连通性和数据访问、处理有关。

制造正在发展，业务也需要发展。 随着制造商将诸如物联网（IoT）、机器人技术、虚拟现实（VR）和人工智能（AI）等新技术融入其商业战略，第四次工业革命已经到来。智能制造—感知、测量、分析、报告和培训—将成为这一战略的重要组成部分。

麦肯锡全球研究院在其报告“物联网：超越假设的价值”中指出，到2025年，智能制造将产生3.9万亿美元到11.1万亿美元的总经济影响。报告指出，预计工厂是会对智能制造产生最大的潜在影响—每年高达3.7万亿美元。如果不前进，就会被淘汰。

幸运的是，不需要成为一家大企业也可以享受智能制造带来的益处。然而，人员、流程和技术需要保持平衡和协作才能达到效果。智能制造解决方案的其他关键组件包括：

• 设备和连接

• 数据采集

• 信息管理和可视化

• 数据分析和情报

• 商业决策

• 工作流执行

智能制造系统的大脑是制造中的数据。这为确定商业的健康状况提供了标记。然后使用这些数据进行一系列的分析规程，包括：

• 描述性：用于捕捉产品的状况，环境和操作

• 诊断：检查降低产品性能或失败的原因

• 预测性：检测即将发生事件的模式

• 说明性：确定改善结果或纠正问题的措施

关于智能制造的一个常见误解是，它将要求组织机构彻底改变他们目前的业务，投资先进的技术。而这些技术往往太复杂企业无法适应。一些改变是必要的，但实际上智能制造通过建立在制造商当前的能力基础上，大大简化了这一转变。

所涉及的关键概念之一是认识到数据的价值，是开发和管理的关键资产。换句话说，对于分析数据的系统来说，关键资产不是分析系统本身，而是数据。用生成的数据来构建和验证分析。对数据的这种强调使得我们对于在哪里集中资源有不同的思考。

对于任何运营目标，都需要有相关数据源。数据源可以像传真机、平板电脑或智能手机一样基本，或像广域传感器网络一样复杂。重点是，数据在运营目标的背景下是有价值的，而不是传感器的复杂性。有许多非常有价值的应用程序可以利用数据。

基础设施的变化需要适应在智能平台上使用和操作数据的应用程序，为制造商的基础设施最小变化提供便利。随着时间的推移，智能制造将会导致商业机会和运营的重大变化。

中小型制造商，距离“智能”有多远？

如果只是一个小型制造企业，那么提升改进流程的策略是什么呢？想要达到什么目的增加销售额、降低成本、提高效率、或者拥有更灵活的供应链？可能购买了硬件或软件以及使用该技术的许可证来帮助实现一个或多个目标。它还提供了与上游和下游供应商更有效协作的能力。

这里列出了成为智能数字企业的四个步骤。

首先，是网络安全。

网络安全是一个潜在的智能、值得信赖的商业合作伙伴。 越依赖制造业的数字平台，对于客户、供应商和投资者越希望有更高的安全性。

其次，了解智能制造。

国家标准与技术研究院（NIST）和智能制造领导联盟（SMLC）有两个智能制造的官方定义。 从本质上说，智能制造是将所有技术整合在一起进行监控、管理和改进的一种理念。

第三，意识到任何供应链都可能传递智能制造。

Capgemini咨询集团的数据表明，大多数美国乃至全球的大型制造商和零售商都在投资智能技术。他们发现，76％的大型制造商有智能制造计划，而56％的企业在过去的五年投资了1亿美元以上。随着大公司的投资和部署，智能制造业很可能渗透到供应链中，像及时、精益、ISO 9000一样成为规定或事实标准。

第四，列出清单，评估智能状态。

佐治亚州对500多家制造商的调研中，发现了20种重要的技术被广泛使用，用以推进智能制造的发展。包括用于库存和仓库跟踪的RFID，或用于计划、库存控制或采购（如ERP）的软件。

图1 制造商技术实施情况

如图1所示，紧随ERP、CAD之后，预防性维护已经成为制造商优先实施的第三个技术实施选项。

有了四个简单问题，可以帮助企业评估当前状态。更进一步的问题，包括是否在制造过程中安装了传感器，以及是否对这些元素连接和整合，从而进行数据访问和监控，并有效分析。

最大的挑战是人，而不是技术

早期成功的一个主要原因是与公司文化和团队成员的承诺相关。要记住，如果将技术的整合和使用与那些不能理解新技术如何让自己的工作变得更容易，而不是更难的员工结合，将会毫无用处。

对于一条成功的智能路径来说，员工支持非常重要，这也是智能制造实施过程中最大的障碍。

编译

杨晔：清华大学机械工程系博士，赛迪智能制造工程技术中心咨询顾问

编审

林雪萍：南山工业书院创始人、北京联讯动力咨询公司

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