トップ16のオープンソースプロジェクトのアイデアとトピック[新入生と経験者向け]

序章

オープンソースは、オープンソースプロジェクトで学び、実践したいプログラマーに計り知れない機会を提供します。 また、複数のオープンソースプロジェクトに貢献し、その能力を高めることもできます。

オープンソースプロジェクトのリスト

これがオープンソースプロジェクトのリストです。 開発者や設計者にとって、オープンソースプロジェクトでのスキルを調査、開発、強化することは役に立ちます。 Googleオープンソースは、アプリケーションの練習と展開を行うことができる広範なレベルの環境を提供します。

1. AdaNet

最高の学習機能を備えたアジャイルで適応性のあるAutoML

AdaNetは、最小限の専門家のアドバイスで最高品質のモデルを使用した自動学習のための柔軟で軽量なTensorFlowベースのフレームワークです。 CortesでAdaNetアルゴリズムを使用します。 これは、最良の学習保証を備えたサブネットワークのコレクションとしてニューラルネットワークの構造を決定します。 AdaNetは、ニューラルネットワークアーキテクチャを学習するための包括的なフレームワークを実装しています。

AdaNetGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/tensorflow/adanet

2.スタックドライバー

監視、ロギング、および診断のクラウドベースのアプリケーションに最適な機能を備えています。

Google Stackdriverは、堅牢な監視、ロギング、および診断を実装します。 クラウドベースのアプリケーションのパフォーマンス、状態、および可用性を監視するインタラクティブな洞察機能を提供します。 これにより、問題を検出、発見し、問題をより迅速に修正することができます。 Googleは、ほとんどのGoogleアプリケーションがStackdriver機能を備えたGoogleCloudPlatformで実行される最良の例です。

Cloud SDKは、クライアント側のプロジェクト、およびエラーの報告と追跡用です。 Stackdriverエラーレポートを使用できます。

StackdriverGit -Hubソースコードリンク

クライアント側JavaScriptのStackdriverエラーレポート

Python用Stackdriverデバッガー

3.ノムルス

優れたドメイン署名名レジストリソフトウェア

Nomulusは、トップレベルドメイン（TLD）を管理するためのスケーラブルでオープンソースのクラウドベースのプラットフォームです。 これはTLDの信頼できるソースであり、ドメイン名コントロールの所有権を追跡し、登録を処理し、新しいエンドユーザー登録の可用性チェックを使用して更新し、ドメイン名の詳細を使用してユーザーとその組織の情報を収集します。

NomulusはGoogleAppEngineで動作および実行され、元々Javaで構成されています。

NomulusGit -Hubソースコードリンク

https://github.com/google/nomulus

4. OpenCensus

これは統計モデルであり、単一の共有トレースフレームワークです。

OpenCensusは、インストルメンテーション用のオープンソースライブラリの独自の組み合わせであり、共有配信システムに可観測性を実装します。 スケール展開プロセスで最小のオーバーヘッドを獲得するように構築されました。 OpenCensusは、アプリケーションからのトレーサビリティを自動的に処理し、ローカルで表現します。

これは公開APIであり、たとえばgRPCです。

OpenCensus Git-Hubソースコードリンク： https ：//github.com/census-instrumentation/

5. Google Cloud Datalab

機械学習のオープンソースプロジェクトによるデータの調査と調査、分析、視覚化のためのインタラクティブなツール。

Cloud Datalabは、調査、調査、分析するための機械学習モデルを作成する堅牢なインタラクティブメカニズムです。 また、GoogleCloudPlatformのデータを変換して洞察を提供します。 Google Compute Engineで動作し、データサイエンス関連のタスクのためにさまざまなクラウドサービスと迅速に連携します。

Google CloudDatalabGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/googledatalab/datalab

読む：コンピュータサイエンスプロジェクトのアイデア

6.概要

概要は、最高のネットワーク接続を備えたオープンインターネットへのより安全なアクセスを示しています。

アウトラインはオープンソースのVPNソフトウェアであり、2018年3月にジグソーアカデミーによってリリースされました。最小限の労力で、ユーザーの好みに応じてクラウドプロバイダー上に個人および企業のVPNサーバーを提供します。

セットアップが完了すると、Outlineサーバー管理者は、Outlineクライアントを使用してVPNに接続している他のユーザーにアクセスできるようになります。

これは、Windowsベース、macOS、iOSベース、Android、およびChromeOSベースのアプリケーションソフトウェア用に作成されています。 クライアントとサーバー間の通信にShadowsocksプロトコル（shadowsocks.org）を使用します。

Git-Hubのソースコードリンクの概要を説明します。

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

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

7.イントラ

IntraはAndroidベースのアプリで、最高のオープンインターネットアクセス機能を備えた能力を提供します。

イントラは、ソーシャルメディアプラットフォームからのブロック、ニュースサイトへのアクセス、メッセージングアプリに関連する一種のサイバー攻撃であるDNS操作からユーザーを保護します。

Intraは、パブリックドメインネームシステム（DNS）サーバーへのインターネット接続を操作および暗号化します。 DNSサーバーは、インターネットを使用するための連絡先リストとして機能し、DNSサーバーは、Webサイトにアクセスできる正確なアドレスを提供します。 また、暗号化されたインターネット接続機能により、ユーザーに最高のセキュリティを提供します。

Git-Hub内のソースコードリンク。

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

8.フラッター

Flutterはオープンソースプロジェクトであり、単一のコードベースからiOSおよびAndroid用のアプリへの美しい洞察を備えた最高の高精度の結果を提供します。

これは、スクロール動作、タイポグラフィ、アイコンなどを備えた単一のコードベースから、iOSおよびAndroid向けの高性能で高精度のベースのアプリを開発するためのモバイルベースのアプリSDKです。

FlutterGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/flutter/flutter

9.イオン

IONは、特にグラフィック領域でクライアントベースのアプリケーションを開発するためのライブラリとツールのコンパクトでポータブルなスケールです。

それは不十分で、安全で、高速で、堅牢であり、モバイルベースのデバイスやブラウザを備えた多くのデバイスとのクロスプラットフォームです。

なぜイオンを使うべきなのか？

小：ポータブルプラットフォームで500k未満のバイナリサイズの機能があります。

堅牢で強力：開発されたアプリケーションソフトウェアでより高速な効力を提供します。

メモリ割り当て。

スレッド機能

1. ランタイム環境設定編集機能
2. 実稼働環境での自発的なパフォーマンス

グラフィックツール

1. それはより良いパフォーマンスを発見するために最高のグラフィックス写真を調べます
2. 最高の写真を使用して、さまざまな接続のソースを自動的に表示します
3. ランタイムシェーダー編集機能に最適なランタイムグラフィックス機能。

テスト済み：十分にテストされており、以下の詳細を使用して、アプリケーションに最適なテストソリューションを提供します。

1. 100％のテスト機能
2. ユニットテストと統合テストの結果を含む、ブラックボックステストソリューションとホワイトボックステストソリューション

クロスプラットフォーム：

1. デスクトップベースのクロスプラットフォーム環境を提供します：Linux、Mac OSX、Windows。

部門の枠を超えて：

1. Google全体のさまざまなチームによる部門の枠を超えた環境を提供し、さまざまなGoogle製品を通じて数十億のデバイスで実行されます。

Googleが使用できる場所ではIonを使用しています。

IONは、Daydream、Google Earth、およびGoogleの他のさまざまな内部アプリケーションで使用できます。

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

IONGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/google/ion

必読：最終年度のプロジェクトのアイデアとトピック

10. DeepMind Lab

DeepMind Labは、エージェントベースのAI研究のためのオープンソースでカスタマイズ可能な3Dプラットフォームです。

これは、一般的な人工知能と機械学習ベースのアプリケーションを分析して進歩させるために開発された3Dゲームプログラムです。 一連の刺激的な探索とパズルを解くタスクを実行します。これらのタスクは、深いサポート学習に特に役立ちます。 これは、生産的なタスク設計、人工知能設計ソリューション機能を可能にする、管理可能で拡張可能なAPIです。

GoogleがDeepMindラボでどのように機能するか

DeepMind Labは、DeepMindの内部で使用され、学習エージェントの調査とトレーニングを行っています。

DeepMindGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/deepmind/lab

11. V8

V8は、スタンドアロンベースのアプリケーションで実行される高性能のオープンソースおよびJavaScriptエンジンであり、組み込みベースのコード環境でも実行できるJavaScriptエンジンです。 ハンドルを実行する前にJavaScriptを収集してマシンレベルのコードに結合し、ガベージコレクションされたオブジェクトのメモリ割り当てを管理し、実行結果を高速化するための最良の手法を提供します。 V8はまた、安定したインタラクティブでレスポンシブなWebエクスペリエンスの結果をユーザーに提供します。

ソースコード

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

また読む：ディープラーニングプロジェクトのアイデア

12. OpenWeave

オープンソーステクノロジーは、Weaveネットワークアプリケーション層を実装します。これは、アプリケーションに保護された、信頼できる、信頼できる通信解像度を提供します。

ウィーブプロトコルは、1つ以上のデバイス間の接続を実行し、デバイスからモバイルおよびデバイスからクラウドとの接続を実行します。これにより、モノのインターネット（IoT）の範囲でデータと制御が通信されます。 Weaveは、ポイントツーポイント通信とIPネットワークを可能にします。例：スレッド、セルラーシステム。

OpenWeaveGit -Hubソースコードリンク。

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

13.KuberFlow

Kubernetes用の機械学習ツールキット

Kube Flowプロジェクトは、主に、機械学習（ML）ベースのアプリケーションワークフローをKubernetesで非常に控えめで、コンパクトで、ポータブルで、スケーラブルな方法で展開することに重点を置いて取り組んでいます。 これは、MLに最適なOS操作をさまざまな基盤に展開するための正直でアクセス可能なアプローチを提供します。

KuberFlowGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/kubeflow/website

14.マゼンタ

マゼンタは、建築と音楽を作成する方法で機械学習のパフォーマンスを調査するオープンソースベースの試験プロジェクトです。 これには、新しい深層学習手法が含まれ、曲、写真、デザイン、スケッチを作成するための機械学習アルゴリズムのサポートが開発されています。

また、アーティストやミュージシャンに最高のメカニズムを提供するスマートデバイスの開発の探求でもあり、彼らは助けを借りて、より多くの探求を行い、最高の音楽とデザインを作成することができます。

MagentaGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/magenta/magenta

15. ZXing

ZXingはオープンソースプロジェクトであり、他の言語へのポートを使用してJava言語を実行および実行するバーコード画像処理ライブラリでもあります。 （「横断歩道」）とも呼ばれます

ZXingは、Webリサーチで実行および実装され、インデックス可能なWeb上の数百万のバーコードを取得します。 また、Google製品に統合されたAndroidのバーコードスキャナーアプリの基盤を確立します。

ZXingGit -Hubソースコードリンク。

https://github.com/zxing/zxing

16.画像データセットを開く

Open Image Datasetは、注釈の豊富な組み合わせを備えた900万以上の混合画像のデータセットのコレクションです。 これらの画像は異なり、複雑な視覚化もあります。 Open Imageデータセットの助けを借りて、画像レベルのラベルアノテーション、オブジェクト境界ボックス、より優れたセグメントの提案と視覚的な接続、およびその他の機能を使用して、これらの問題を結び付けて解決できます。

ImagesDatasetGit -Hubソースコードリンクを開きます。

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

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

結論

この記事が、オープンソースプロジェクトのリストについて理解するのに役立つことを願っています。 この記事では、オープンソース関連のプロジェクトに関する基本的な詳細をすべて説明しています。