Die 16 besten Ideen und Themen für Open-Source-Projekte [Für Neueinsteiger und Erfahrene]

Einführung

Open-Source stellt eine immense Chance für Programmierer dar, die in Open-Source-Projekten lernen und üben möchten; Sie können auch zu mehreren Open-Source-Projekten beitragen und ihre Fähigkeiten verbessern.

Liste der Open-Source-Projekte

Hier ist die Liste der Open-Source-Projekte; Es ist hilfreich für die Entwickler und Designer, ihre Fähigkeiten in den Open-Source-Projekten zu erforschen, zu entwickeln und zu verbessern. Google Open Source bietet umfangreiche Ebenen der Umgebung, in denen sie die Anwendungen üben und bereitstellen können.

1. AdaNet

Agiles und anpassungsfähiges AutoML mit besten Lernfähigkeiten

AdaNet ist ein flexibles und leichtgewichtiges TensorFlow-basiertes Framework für automatisches Lernen mit qualitativ hochwertigen Modellen mit minimalem Expertenrat. Es verwendet den AdaNet-Algorithmus mit Cortes. Es bestimmt die Struktur eines neuronalen Netzes als Sammlung von Teilnetzen mit den besten Lerngarantien. AdaNet implementiert ein umfassendes Framework zum Erlernen der Architektur neuronaler Netze.

AdaNet Git-Hub Quellcode-Link.

https://github.com/tensorflow/adanet

2. Stapeltreiber

Es verfügt über die besten Funktionen für Cloud-basierte Anwendungen zur Überwachung, Protokollierung und Diagnose.

Google Stackdriver implementiert robuste Überwachung, Protokollierung und Diagnose. Es bietet interaktive Einblickfunktionen zur Überwachung der Leistung, Integrität und Verfügbarkeit von Cloud-basierten Anwendungen. Es ermöglicht uns, die Probleme zu erkennen, zu entdecken und zu helfen, die Probleme schneller zu beheben. Google ist das beste Beispiel dafür, dass die meisten Google-Anwendungen auf der Google Cloud Platform mit Stackdriver-Funktionen ausgeführt werden.

Cloud SDK ist für die clientseitigen Projekte und für das Melden und Verfolgen von Fehlern; wir können Stackdriver Error Reporting verwenden.

Stackdriver Git-Hub-Quellcode-Links

Stackdriver Error Reporting für clientseitiges JavaScript

Stackdriver Debugger für Python

3. Nomulus

Hervorragende Registrierungssoftware für Domain-Signaturnamen

Nomulus ist eine skalierbare und cloudbasierte Open-Source-Plattform zur Verwaltung von Top-Level-Domains (TLDs). Es ist eine zuverlässige Quelle für die TLDs. Es funktioniert, um den Besitz von Domainnamen zu verfolgen, Registrierungen und Verlängerungen mit Verfügbarkeitsprüfungen für die neuen Endbenutzerregistrierungen zu bearbeiten und Informationen über Personen und ihre Organisationen mit den Domainnamendetails zu sammeln.

Nomulus arbeitet und läuft auf Google App Engine und ist ursprünglich in Java verfasst.

Nomulus Git-Hub Quellcode-Link

https://github.com/google/nomulus

4. OpenCensus

Es ist ein Statistikmodell und ein einzelnes gemeinsames Ablaufverfolgungs-Framework.

OpenCensus ist eine einzigartige Kombination aus Open-Source-Bibliotheken zur Instrumentierung und Implementierung von Observability in gemeinsam genutzten Verteilungssystemen. Es wurde entwickelt, um mit dem skalierten Bereitstellungsprozess einen minimalen Overhead zu erzielen. OpenCensus kümmert sich automatisch um die Rückverfolgbarkeit der Anwendungen und bildet sie lokal ab.

Es handelt sich um öffentlich zugängliche APIs, z. B. gRPC .

OpenCensus Git-Hub Quellcode-Link: https://github.com/census-instrumentation/

5. Google Cloud-Datalab

Ein interaktives Tool zur Datenprüfung und -erkundung, -analyse und -visualisierung mit Open-Source-Projekten für maschinelles Lernen.

Cloud Datalab ist ein robuster interaktiver Mechanismus, der Modelle für maschinelles Lernen zum Untersuchen, Erkunden und Analysieren erstellt. Es transformiert und liefert auch die Erkenntnisse aus Daten auf der Google Cloud Platform. Es funktioniert auf Google Compute Engine und korreliert schnell mit verschiedenen Cloud-Diensten für datenwissenschaftliche Aufgaben.

Google Cloud Datalab Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/googledatalab/datalab

Lesen Sie: Ideen für Informatikprojekte

6. Gliederung

Die Gliederung bietet einen sichereren Zugang zum offenen Internet mit der besten Netzwerkkonnektivität.

Outline ist eine Open-Source-VPN-Software und wurde im März 2018 von der Jigsaw Academy veröffentlicht. Sie stellt mit minimalem Aufwand den persönlichen und geschäftlichen VPN-Server auf einem Cloud-Anbieter nach Wahl des Benutzers bereit.

Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, können Outline-Serveradministratoren über Outline-Clients Zugriff auf andere Benutzer erhalten, die mit dem VPN verbunden sind.

Es wird für Windows-basierte, macOS-, iOS-basierte, Android- und ChromeOS-basierte Anwendungssoftware erstellt. Es funktioniert das Shadowsocks-Protokoll (shadowsocks.org) für die Kommunikation zwischen dem Client und dem Server.

Gliederung des Git-Hub-Quellcode-Links.

https://github.com/Jigsaw-Code/outline-client

https://github.com/Jigsaw-Code/outline-server

7. Intra

Intra ist eine Android-basierte App, die Ihnen mehr Kompetenz mit den besten offenen Internetzugangsfunktionen bietet.

Intra schützt Sie vor DNS-Manipulation, einer Art Cyberangriff im Zusammenhang mit der Blockierung von Social-Media-Plattformen, dem Zugriff auf Nachrichtenseiten und Messaging-Apps.

Intra betreibt und verschlüsselt Ihre Internetverbindung zu einem öffentlichen DNS-Server (Domain Name System). DNS-Server fungieren als Kontaktliste für die Nutzung des Internets, wobei der DNS-Server die genauen Adressen bereitstellt, mit denen wir eine Website besuchen können. Es bietet dem Benutzer auch die beste Sicherheit mit verschlüsselten Internetverbindungsfunktionen.

Intra -Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/Jigsaw-Code/Intra

8. Flattern

Flutter ist ein Open-Source-Projekt, das das beste hochpräzise Ergebnis mit schönen Einblicken in Apps für iOS und Android aus einer einzigen Codebasis liefert.

Es ist ein mobilbasiertes App-SDK zum Entwickeln leistungsstarker, hochgenauer Apps für iOS und Android aus einer einzigen Codebasis mit Bildlaufverhalten, Typografie, Symbolen und mehr.

Flutter Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/flutter/flutter

9. ION

ION ist eine kompakte und portable Sammlung von Bibliotheken und Werkzeugen zur Entwicklung von Client-basierten Anwendungen, insbesondere in grafischen Bereichen.

Es ist unzureichend, sicher, schnell und robust, das ist plattformübergreifend mit vielen Geräten, mit mobilbasierten Geräten und Browsern.

Warum sollten wir Ion verwenden?

Klein: Es hat die Fähigkeit von < 500k Binärgröße auf tragbaren Plattformen.

Robust und leistungsstark: Es bietet eine schnellere Wirksamkeit für entwickelte Anwendungssoftware.

Speicherzuweisung.

Threading-Fähigkeiten

1. Bearbeitungsfunktionen für Laufzeitumgebungseinstellungen
2. Spontaner Auftritt im Produktionsumfeld

Grafische Werkzeuge

1. Es untersucht die besten Grafikbilder, um eine bessere Leistung zu ermitteln
2. Verwenden Sie die besten Bilder, um Quellen in verschiedenen Verbindungen automatisch anzuzeigen
3. Beste Laufzeit-Grafikfunktionen für Laufzeit-Shader-Bearbeitungsfunktionen.

Getestet : Es ist gut getestet und bietet mit den folgenden Details die beste Testlösung für Ihre Anwendung.

1. 100 % Testfähigkeit
2. Black-and-White-Box-Testlösung mit Unit- und Integrationstestergebnissen

Plattformübergreifend:

1. Bietet die Desktop-basierten plattformübergreifenden Umgebungen: Linux, Mac OSX, Windows.

Funktionsübergreifend:

1. Es bietet eine funktionsübergreifende Umgebung von verschiedenen Teams bei Google und wird über verschiedene Google-Produkte auf Milliarden von Geräten ausgeführt.

Wo wir Google verwenden können, verwendet Ion.

Wir können ION in Daydream, Google Earth und verschiedenen anderen internen Anwendungen bei Google verwenden.

1. https://arvr.google.com/daydream/
2. https://www.google.com/earth/

ION Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/google/ion

Muss gelesen werden: Projektideen und -themen für das Abschlussjahr

10. DeepMind-Labor

Ein DeepMind Lab ist eine quelloffene und anpassbare 3D-Plattform für agentenbasierte KI-Forschung.

Es ist ein 3D-Spielprogramm, das entwickelt wurde, um allgemeine Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens zu analysieren und voranzutreiben. Es führt eine Reihe von anregenden Erforschungs- und Rätsellösungsaufgaben aus, die besonders nützlich für tiefgreifendes unterstützendes Lernen sind. Es ist eine verwaltbare und erweiterbare API, die produktive Aufgabenentwürfe und Lösungsfunktionen für künstliche Intelligenz ermöglicht.

Wie Google auf DeepMind Lab arbeitet

DeepMind Lab wird intern bei DeepMind zur Forschung eingesetzt und schult auch die Lernagenten.

DeepMind Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/deepmind/lab

11. V8

V8 ist eine Open-Source- und JavaScript-Engine mit hoher Leistung, die auf einer eigenständigen Anwendung ausgeführt wird, eine JavaScript-Engine, die auch in Umgebungen mit eingebettetem Code ausgeführt werden kann. Es sammelt und kombiniert das JavaScript mit Code auf Maschinenebene, bevor es seine Handles ausführt, verwaltet die Speicherzuweisung für Garbage Collection-Objekte und bietet die besten Techniken für schnellere Ausführungsergebnisse. V8 bietet den Benutzern auch stabile und interaktive, reaktionsschnelle Web-Erfahrungsergebnisse.

Quellcode

https://chromium.googlesource.com/v8/v8.git

Lesen Sie auch: Deep-Learning-Projektideen

12. OpenWeave

Eine Open-Source-Technologie implementiert die Weave-Netzwerkanwendungsschicht, die die geschützte, zuverlässige und zuverlässige Kommunikationsauflösung für die Anwendungen bereitstellt.

Weave-Protokolle stellen die Konnektivität zwischen einem und mehreren Geräten sowie mit Device-to-Mobile und Device-to-Cloud her, die Daten kommunizieren und im Internet der Dinge (IoT) steuern. Weave kann Punkt-zu-Punkt-Kommunikation und IP-Netzwerke ermöglichen. Beispiel: Thread, Mobilfunksysteme.

OpenWeave Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/openweave/openweave-core

13. KuberFlow

Das Toolkit für maschinelles Lernen für Kubernetes

Das Kube Flow-Projekt konzentrierte sich in erster Linie auf die Bereitstellung von auf maschinellem Lernen (ML) basierenden Anwendungsworkflows auf Kubernetes in einer sehr bescheidenen, kompakten, tragbaren und skalierbaren Weise. Es bietet einen ehrlichen und zugänglichen Ansatz, um die besten Betriebssystemoperationen für ML auf verschiedenen Grundlagen bereitzustellen.

KuberFlow Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/kubeflow/website

14. Magenta

Magenta ist ein Open-Source-basiertes Prüfungsprojekt, das die maschinelle Lernleistung in der Methode zum Erstellen von Architektur und Musik untersucht. Es umfasst neue Deep-Learning-Methoden und entwickelt die Unterstützung von maschinellen Lernalgorithmen zum Erstellen von Liedern, Bildern, Designs und Skizzen.

Es ist auch eine Erkundung der Entwicklung intelligenter Geräte, die den Künstlern und Musikern die besten Mechanismen bieten, mit deren Hilfe sie mehr erforschen und die beste Musik und das beste Design erstellen können.

Magenta Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/magenta/magenta

15. ZXing

ZXing ist ein Open-Source-Projekt und auch eine Barcode-Bildverarbeitungsbibliothek, die die Java-Sprache mit den Ports in andere Sprachen ausführt und ausführt. Es ist auch bekannt als ("Zebrastreifen")

ZXing wird mit Webrecherchen durchgeführt und implementiert, um Millionen von Barcodes im Web indexierbar zu machen. Es bildet auch die Grundlage für die Barcode-Scanner-App von Android, die in das Google-Produkt integriert ist.

ZXing Git-Hub-Quellcode-Link.

https://github.com/zxing/zxing

16. Öffnen Sie den Bilddatensatz

Open Image Dataset ist die Sammlung des Datensatzes von über 9 Millionen gemischten Bildern mit einer reichhaltigen Kombination von Anmerkungen; diese Bilder sind unterschiedlich und auch mit komplexer Visualisierung; Mit Hilfe von Open Image Dataset können wir diese Probleme durch die Verwendung von Beschriftungen auf Bildebene, mit Objektbegrenzungsrahmen, mit besseren Segmentvorschlägen und visuellen Verbindungen sowie mehr Funktionen verbinden und lösen.

Open Images Dataset Git-Hub-Quellcode-Link.

https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

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Fazit

Hoffentlich hat Ihnen dieser Artikel geholfen, die Liste der Open-Source-Projekte zu verstehen. Der Artikel hat alle grundlegenden Details zu den Open-Source-Projekten beschrieben.