diff --git a/README.md b/README.md index 0c28d58..46a06e9 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -31,7 +31,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 ### 本项目的参与者 - 维护者: -- 贡献者:[艾凌风](https://github.com/hanxiaomax)、Namco +- 贡献者:[艾凌风](https://github.com/hanxiaomax)、Namco、[Daetalus](https://github.com/Daetalus)、[黄利民](http://www.jobbole.com/members/huanglimin/ 注:名单不分排名,不定期补充更新 @@ -869,7 +869,7 @@ Python实现的数据库。 * NetworkX:一个为复杂网络设计的高性能软件。[官网](https://networkx.github.io/) * Neupy:执行和测试各种不同的人工神经网络算法。[官网](http://neupy.com/pages/home.html) * Numba:Python JIT (just in time) 编译器,针对科学用的 Python ,由Cython 和 NumPy 的开发者开发。[官网](http://numba.pydata.org/) -* NumPy:使用 Python 进行科学计算的基础包。[官网](http://www.numpy.org/) +* [NumPy](http://hao.jobbole.com/numpy/):使用 Python 进行科学计算的基础包。[官网](http://www.numpy.org/) * Open Babel:一个化学工具箱,用来描述多种化学数据。[官网](http://openbabel.org/wiki/MainPage) * Open Mining:使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。[官网](https://github.com/avelino/mining) * orange:通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习。[官网](http://orange.biolab.si/) @@ -1003,7 +1003,7 @@ MapReduce 框架和库。 * Cython:优化的 Python 静态编译器。使用类型混合使 Python 编译成 C 或 C++ 模块来获得性能的极大提升。[官网](http://cython.org/) * PeachPy:嵌入 Python 的 x86-64 汇编器。可以被用作 Python 内联的汇编器或者是独立的汇编器,用于 Windows, Linux, OS X, Native Client 或者 Go 。[官网](https://github.com/Maratyszcza/PeachPy) * PyPy:使用 Python 实现的 Python。解释器使用黑魔法加快 Python 运行速度且不需要加入额外的类型信息。[官网](http://pypy.org/) -* Pyston:使用 LLVM 和现代 JIT 技术构建的 Python 实现,目标是为了获得很好的性能。[官网](https://github.com/dropbox/pyston) +* [Pyston](http://hao.jobbole.com/pyston-llvm-jit/):使用 LLVM 和现代 JIT 技术构建的 Python 实现,目标是为了获得很好的性能。[官网](https://github.com/dropbox/pyston) * Stackless Python:一个强化版的 Python。[官网](https://bitbucket.org/stackless-dev/stackless/overview) ### 微软的 Windows平台