Le 16 migliori idee e argomenti di progetti open source [per principianti ed esperti]

introduzione

L'open-source rappresenta un'immensa opportunità per i programmatori che vogliono imparare e fare pratica nei progetti open-source; possono anche contribuire a più progetti open source e migliorare le proprie capacità.

Elenco dei progetti Open Source

Ecco l'elenco dei progetti open source; è utile per sviluppatori e designer esplorare, sviluppare e migliorare le proprie competenze nei progetti open source. Google open-source fornisce ampi livelli dell'ambiente, dove possono esercitarsi e distribuire le applicazioni.

1. AdaNet

AutoML agile e adattabile con le migliori capacità di apprendimento

AdaNet è un framework flessibile e leggero basato su TensorFlow per l'apprendimento automatico con modelli della migliore qualità con il minimo consiglio di esperti. Utilizza l'algoritmo AdaNet con Cortes. Determina la struttura di una rete neurale come un insieme di sottoreti con le migliori garanzie di apprendimento. AdaNet implementa un framework completo per l'apprendimento dell'architettura della rete neurale.

Collegamento al codice sorgente AdaNet Git-Hub.

https://github.com/tensorflow/adanet

2. Stackdriver

Ha le migliori caratteristiche per le applicazioni basate su cloud di monitoraggio, registrazione e diagnostica.

Google Stackdriver implementa monitoraggio, registrazione e diagnostica affidabili. Fornisce funzionalità di approfondimento interattivo per il monitoraggio delle prestazioni, dell'integrità e della disponibilità delle applicazioni basate su cloud. Ci consente di rilevare, scoprire i problemi e aiutare a risolverli in modo più rapido. Google è il miglior esempio in cui la maggior parte delle applicazioni Google viene eseguita su Google Cloud Platform con le funzionalità di Stackdriver.

Cloud SDK è per i progetti lato client e per la segnalazione e il monitoraggio degli errori; possiamo usare Stackdriver Error Reporting.

Stackdriver Git-Hub Collegamenti al codice sorgente

Segnalazione errori Stackdriver per JavaScript lato client

Stackdriver Debugger per Python

3. Nomulus

Eccellente software di registrazione dei nomi di firme di dominio

Nomulus è una piattaforma scalabile e open source basata su cloud per la gestione dei domini di primo livello (TLD). È una fonte affidabile per i TLD. Funziona per tenere traccia della proprietà del controllo del nome di dominio, gestire le registrazioni, i rinnovi con controlli di disponibilità per le nuove registrazioni degli utenti finali e raccogliere le informazioni sulle persone e sulle loro organizzazioni con i dettagli del nome di dominio.

Nomulus opera e gira su Google App Engine ed è composto originariamente in Java.

Nomulus Git-Hub Collegamento al codice sorgente

https://github.com/google/nomulus

4. Apri censimento

È un modello di statistiche e un unico framework di tracciamento condiviso.

OpenCensus è una combinazione unica di librerie open source per la strumentazione e implementa l'osservabilità nei sistemi di distribuzione condivisi. È stato creato per ottenere un punteggio di sovraccarico minimo in modo che con il processo di distribuzione su larga scala. OpenCensus gestisce automaticamente la tracciabilità dalle applicazioni e le rappresenta localmente.

Si tratta di API pubbliche, ad esempio gRPC .

Link al codice sorgente OpenCensus Git-Hub: https://github.com/census-instrumentation/

5. Laboratorio di dati su Google Cloud

Uno strumento interattivo per l'esame e l'esplorazione dei dati, l'analisi, la visualizzazione con progetti open source di machine learning.

Cloud Datalab è un solido meccanismo interattivo che crea modelli di machine learning da esaminare, esplorare e analizzare. Inoltre, trasforma e fornisce informazioni dettagliate sui dati su Google Cloud Platform. Funziona su Google Compute Engine e si correla rapidamente a vari servizi cloud per attività relative alla scienza dei dati.

Collegamento al codice sorgente di Google Cloud Datalab Git-Hub.

https://github.com/googledatalab/datalab

Leggi: Idee per progetti di informatica

6. Schema

Lo schema presenta un accesso più sicuro a Internet aperto con la migliore connettività di rete.

Outline è un software VPN open source e rilasciato da Jigsaw Academy nel marzo 2018. Fornisce il server VPN personale e aziendale su un provider cloud a scelta dell'utente, con il minimo sforzo.

Una volta completata la configurazione, gli amministratori del server Outline possono ricevere l'accesso ad altri utenti connessi alla VPN utilizzando i client Outline.

È prodotto per software applicativi basati su Windows, macOS, iOS, Android e ChromeOS. Funziona con il protocollo Shadowsocks (shadowsocks.org) per la comunicazione tra il client e il server.

Delineare il collegamento al codice sorgente di Git-Hub.

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

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

7. Intra

Intra è un'app basata su Android che ti offre maggiore competenza con le migliori funzionalità di accesso a Internet aperto.

Intra ti protegge dalla manipolazione del DNS, che è una sorta di attacco informatico correlato al blocco dalle piattaforme dei social media, all'accesso ai siti di notizie e alle app di messaggistica.

Intra gestisce e crittografa la tua connessione Internet a un server DNS (Domain Name System) pubblico. I server DNS funzionano come un elenco di contatti per l'utilizzo di Internet, con il server DNS che fornisce gli indirizzi precisi a cui possiamo visitare un sito Web. Fornisce inoltre la migliore sicurezza all'utente con funzionalità di connessione Internet crittografate.

Collegamento al codice sorgente intra Git-Hub.

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

8. Svolazzare

Flutter è un progetto open source, che fornisce il miglior risultato ad alta precisione con informazioni dettagliate sulle app per iOS e Android da un'unica base di codice.

Si tratta di un SDK di app per dispositivi mobili per lo sviluppo di app basate su prestazioni elevate e precisione elevata per iOS e Android, da un'unica base di codice con comportamenti di scorrimento, tipografia, icone e altro ancora.

Flutter Git-Hub Collegamento al codice sorgente.

https://github.com/flutter/flutter

9. ION

ION è una scala compatta e portatile di librerie e strumenti per lo sviluppo di applicazioni client-based, in particolare nelle aree grafiche.

È inadeguato, sicuro, veloce e robusto, che è multipiattaforma con molti dispositivi, con dispositivi mobili e browser.

Perché dovremmo usare Ion?

Piccolo: ha la capacità di dimensioni binarie < 500k su piattaforme portatili.

Robusto e potente: fornisce una potenza più rapida sul software applicativo sviluppato.

Allocazione della memoria.

Capacità di threading

1. Funzionalità di modifica delle impostazioni dell'ambiente di runtime
2. Performance spontanea nell'ambiente di produzione

Strumenti grafici

1. Esamina le migliori immagini grafiche per scoprire prestazioni migliori
2. Usa le immagini migliori per visualizzare automaticamente le sorgenti in varie connessioni
3. Le migliori funzionalità grafiche di runtime per le funzionalità di modifica dello shader di runtime.

Testato : è ben testato e fornisce la migliore soluzione di test per la tua applicazione con i dettagli seguenti.

1. Capacità di test al 100%.
2. Soluzione di test in scatola bianca e nera, con risultati dei test di unità e integrazione

Multipiattaforma:

1. Fornisce gli ambienti multipiattaforma basati su desktop: Linux, Mac OSX, Windows.

Interfunzionale:

1. Fornisce un ambiente interfunzionale da parte di diversi team di Google e funziona su miliardi di dispositivi tramite vari prodotti Google.

Dove possiamo usare Google usa Ion.

Possiamo utilizzare ION in Daydream, Google Earth e diverse altre applicazioni interne di Google.

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

ION Git-Hub Collegamento al codice sorgente.

https://github.com/google/ion

Da leggere: idee e argomenti per l'ultimo anno del progetto

10. Laboratorio DeepMind

Un DeepMind Lab è una piattaforma 3D open source e personalizzabile per la ricerca AI basata su agenti.

È un programma di gioco 3D sviluppato per analizzare e far progredire l'intelligenza artificiale generale e le applicazioni basate sull'apprendimento automatico. Esegue una sequenza di stimolanti attività di esplorazione e risoluzione di enigmi particolarmente utili per il deep support learning. È un'API gestibile ed estensibile che consente la progettazione di attività produttive, capacità di progettazione di soluzioni di intelligenza artificiale.

Come funziona Google su DeepMind Lab

DeepMind Lab viene utilizzato internamente a DeepMind per la ricerca e forma anche gli agenti di apprendimento.

Collegamento al codice sorgente di DeepMind Git-Hub.

https://github.com/deepmind/lab

11. V8

V8 è un motore JavaScript open source ad alte prestazioni, che viene eseguito su un'applicazione standalone, un motore JavaScript che può essere eseguito anche su ambienti di codice basati su embedded. Raccoglie e combina JavaScript con il codice a livello di macchina prima di eseguire i suoi handle, gestisce l'allocazione della memoria per gli oggetti Garbage Collection e fornisce le migliori tecniche per risultati di esecuzione più rapidi. V8 fornisce inoltre agli utenti risultati di esperienza Web stabili, interattivi e reattivi.

Codice sorgente

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

Leggi anche: Idee per progetti di deep learning

12. OpenWeave

Una tecnologia open source implementa il livello di applicazione di rete Weave, che fornisce la risoluzione di comunicazione protetta, affidabile e affidabile per le applicazioni.

I protocolli Weave eseguono la connettività tra uno e più dispositivi e anche con device-to-mobile e device-to-cloud, che comunicano dati e controllo nell'ambito dell'Internet of Things (IoT). Weave può consentire la comunicazione punto a punto e la rete IP Ad esempio: thread, sistemi cellulari.

Collegamento al codice sorgente di OpenWeave Git-Hub.

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

13. KuberFlow

Il Machine Learning Toolkit per Kubernetes

Il progetto Kube Flow si è concentrato principalmente e si è dedicato all'esecuzione di implementazioni di flussi di lavoro applicativi basati su machine learning (ML) su Kubernetes in un modo molto modesto, compatto, portatile e scalabile. Fornisce un approccio onesto e accessibile per distribuire le migliori operazioni del sistema operativo per ML a varie basi.

Link al codice sorgente di KuberFlow Git-Hub.

https://github.com/kubeflow/website

14. Magenta

Magenta è un progetto di esame basato su open source che esplora le prestazioni dell'apprendimento automatico nel metodo per creare architettura e musica. Include nuovi metodi di apprendimento profondo e sviluppa il supporto di algoritmi di apprendimento automatico per creare brani, immagini, progetti e schizzi.

È anche un'esplorazione nello sviluppo di dispositivi intelligenti che consentano il miglior meccanismo agli artisti e ai musicisti, con l'aiuto, possono esplorare di più e creare la migliore musica e design.

Collegamento al codice sorgente magenta Git-Hub.

https://github.com/magenta/magenta

15. ZXing

ZXing è un progetto open source e anche una libreria di elaborazione di immagini di codici a barre che esegue ed esegue il linguaggio Java con le porte ad altri linguaggi. È anche noto come ("incrocio zebrato")

ZXing viene eseguito e implementato con ricerche web per ottenere milioni di codici a barre sul web indicizzabili. Stabilisce anche le basi dell'app Barcode Scanner di Android, che è combinata nel prodotto Google.

ZXing Git-Hub Collegamento al codice sorgente.

https://github.com/zxing/zxing

16. Aprire il set di dati delle immagini

Open Image Dataset è la raccolta del Dataset di oltre 9 milioni di immagini miste con una ricca combinazione di annotazioni; queste immagini sono diverse e anche con visualizzazione complessa; con l'aiuto del set di dati Open Image, possiamo collegare e risolvere questi problemi con l'uso delle annotazioni delle etichette a livello di immagine, con riquadri di delimitazione degli oggetti, con migliori suggerimenti di segmenti e connessioni visive e anche più funzionalità.

Apri il collegamento al codice sorgente Git-Hub del set di dati delle immagini.

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

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Conclusione

Si spera che questo articolo ti abbia aiutato a comprendere l' elenco dei progetti Open Source. L'articolo ha descritto tutti i dettagli fondamentali sui progetti relativi all'open source.