Githubの3つの魅力的なC++プロジェクト[2022年の初心者向け]

C++プロジェクトGithub

C ++は、すでに人気のあるC言語の後継です。C++は、Cの欠陥を改善し、言語に別のオブジェクト指向層を追加することを唯一の目的として作成されました。

それ以来、それは最も人気のある言語の1つになり、ほとんどすべての開発に使用されています。 現代の言語でさえ、実行にある種のC++ラッパーを使用しています。

今日の時代においてさえ、そのような古代語を学ぶ理由はたくさんあります。 それらの1つは、C++で記述されたプログラムの実行速度です。 Java、Python、さらにはJavaScriptのような言語は、実行時にC++に匹敵することはできません。

ただし、このオファーにはすべての利点がありますが、C++を使用することには明らかな欠点が1つあります。 それは、最も簡単なコードでさえ書くことに伴う複雑さです。 メモリ管理のようなものは、JavaやPythonなどのプログラミング言語に組み込まれていますが、C ++では、プログラムの実行中に使用するメモリに手動で対応する必要があります。

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したがって、C ++を学びたいと思っていて、完全な初心者である場合は、常にメンターの手を持って、たくさんの練習をする必要があります。

C ++を学び、習得する方法はたくさんあります。 しかし、オープンソースに貢献するほど切望されているものはありません。 オープンソースは、プログラミングの問題に対応するためのコミュニティとしての絆と結束を促進するため、最近ますます人気が高まっています。 どんなに複雑かもしれません。

オープンソースへの貢献を考えているなら、GitHubよりも優れたWebサイトはありません。 多くの場合、開発者向けのFacebookとして歓迎されており、当然のことながらそうです。 GitHubであらゆる種類のプロジェクトを見つけることができます。

FlutterやReact.jsなどの一部の言語自体のコードベースですら。 GitHubをすばやく検索すると、多くの結果が見つかります。 各プロジェクトに簡単にアクセスして、[問題]タブで問題を探すことができます。

自分のスピードに合ったものを見つけたら、その問題についてコメントし、その問題を割り当ててもらうだけで、プロジェクトに取り掛かることができます。

このような膨大なカタログを介してプロジェクトを取り除くことも、開発者、特に初心者によくある問題です。 あなたの努力を助けるために、Githubで最高のc++プロジェクトのリストを用意しました。

したがって、これ以上面倒なことはせずに、Githubで最高のc++プロジェクトのいくつかを順不同で紹介します。

GitHubのトップ3C++プロジェクト

1.レッサーパンダ

このプロジェクトのreadmeファイルによると、Redpandaはミッションクリティカルなワークロードを処理することを目的としたストリーミングプラットフォームです。 彼らの目的は、リアルタイムで動作するストリーミングエンジンを構築することです。つまり、発生したときに発生しているすべてのものを確認できるようになります。

このストリーミングプラットフォームは、次の新しいものを開発する大企業から、肌寒い土曜日の夜にラップトップでコードをタイイングする単独のインディー開発者まで、最新のアプリケーションをストリーミングするために使用されます。 彼らは、ストリーミングの未来に到達するために、Kafkaプロトコルを超えようとしています。

レッサーパンダは、WASM変換と地理的に複製された階層ストレージとインラインになります。 それはあなたがするように拡張するプラットフォームとして機能するでしょう。 現代の100台のコンピューターのストレージ容量に相当するスペースを占めるプロジェクトでさえ、最小のプロジェクトをサポートするために、世界中からアクセスできるようになります。

この特定のプロジェクトの行動規範は、コミュニティセクションのreadmeファイルにあります。 また、クイックスタートガイドも入手できます。 数行のコードの助けを借りて、これをマシンにインストールして機能させることができます。 彼らは自分たちの言語で、現代のコンピューティングデバイスにすでに存在するコードライブラリを使用しているため、どのコンピュータでもレッサーパンダを構築するのは難しいことではないと言います。

また、ユーザーは、ビルド済みのリリースを使用することをお勧めします。これらのリリースは、その正確性について精査およびテストされています。 開発者向けに、現在Webサイトで開かれている約18の問題があります。 誰でもピックアップしてコーディングを開始できます。

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2.テレグラム

Telegramは非常に人気のあるメッセージングアプリであり、この分野でWhatsAppの王位に疑問を投げかけています。 同じ機能を提供する他のアプリとは大きく異なります。 一度は、それはスピードです。

Telegramはかなり軽量です。つまり、ハートビートでメッセージを送受信できます。これは、WhatsAppのようなものよりもはるかに高速です。 また、開発者がこのアプリの独自のバージョンを作成することを推奨しています。 公式リポジトリをGitHubでホストしているため、誰でも自分のプロジェクトを表示してフォークできるため、公式リポジトリを誰でも利用できます。

開発者がロゴを使用することを許可しておらず、名前はTelegramです。 このプロジェクトをフォークする場合、特にセキュリティに関しては、考慮しなければならないことがいくつかあります。これも、ページのreadmeセクションにリンクされています。

巨大で包括的なコンパイルガイドもあります。このガイドを調べて、このアプリの独自のバージョンを開発する方法を確認できます。 また、APIのすべてのマニュアルのリストと、それらを独自のプロジェクトでどのように使用できるかについても説明します。 このプロジェクトには約157のPRまたはプルリクエストがあります。これは、このプロジェクトに対してかなりの量のコミュニティの貢献があったことを意味します。

約55,000人がすでにこのプロジェクトをフォークしています。つまり、独自のバージョンのTelegramを開発するためのベースとしてこのコードを使用しています。 また、このプロジェクトタブで利用可能な問題がないこともわかります。

これは、このプロジェクトに貢献しようとしている人にとっては厄介なことかもしれませんが、すでに行われている作業に基づいて構築しようとしている場合は、問題に直面してはならないことを意味します。

トップリード： Javaプロジェクトのアイデア

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3.MicrosoftのONNXランタイム

過去のオープンソースポリシーがしっかりしていないことを考えると、このリストにMicrosoftの名前が載っているのを見て驚くかもしれません。 しかし、Satya Nadellaのリーダーシップの下で、彼らは最近、いくつかの素晴らしいオープンソース作業を実際に行っていることを報告できてうれしく思います。

彼らはGitHubを買収し、実際にオープンソースを推進しています。 このプロジェクトは、MITコードライセンスに基づく多くのプロジェクトの1つであり、GitHubでホストされており、ONNXについて少し話しています。 私たちの調査では、ONNXはクロスプラットフォームまたはプラットフォームに依存しないトレーニングアクセラレータであり、ディープラーニングおよび機械学習プロジェクトのトレーニングと構築のプロセスを促進するのに役立つことがわかりました。

ONNXは、PyTorch、TensorFlow、Keras、さらにはscikit-learnなどのマシンやディープラーニングプロジェクトで使用される多くの一般的なフレームワークと互換性があります。 これを日常業務に取り入れたい理由には、多くの明らかな利点があります。 それらのいくつかには、トレーニング時間の短縮と、いくつかの非常に大きなモデルに関連するコストが含まれます。

このフレームワークを使用してPythonでトレーニングし、それを任意の言語でデプロイすることもできます。 また、さまざまな環境やさまざまなオペレーティングシステムで実行することもでき、最終的には、あらゆる機械学習モデルのパフォーマンスを向上させることができます。

このプロジェクトの開始方法、互換性、その他の重要な情報など、彼らのページにあるReadmeには多くの貴重な情報があります。 このページには、このフレームワークを使用して実行できる方法と操作に関するすべての情報が記載された包括的なドキュメントもあります。

ディープラーニングのニーズにPyTorchを使用している場合は、非常に簡単に開始するのに役立つスターターコードが表示されます。 開発者が取り、解決するために利用できる約159の問題もあります。 あなたはそれが多くの洗練と生活の質の改善を必要としているのを見るでしょう。

これらの159の問題のいずれかを取り上げることを選択した場合は、このランタイムでMicrosoftのチームと協力することができます。 また、これらの問題にすでに取り組んでいて、優れたコミュニティコーディングの経験を持つ人々と協力することもできます。 このプロジェクトには約832のフォークがあります。

つまり、832人全員がすでにこのプロジェクトに貢献しているか、コードを提供することを計画しているか、自分のタスクやプロジェクトのためにこのプロジェクトのコードを実装しています。 このプロジェクトですでに開かれているプルリクエスト（PR）は約70あります。つまり、これらの159の問題の一部はすでに解決されている可能性があります（PRが成熟するまでに約14日かかるため、既存のプロジェクトに統合できます） 。

これは、C ++、Machine、Deep Learningが好きな場合に、GitHubで作業するのに最適なC++プロジェクトになる可能性があります。

結論

これらのC++プロジェクトを実行する上で素晴らしい学習の機会があることを願っています。 詳細に興味があり、業界の専門家からの指導が必要な場合は、フルスタックソフトウェア開発におけるupGrad＆IIITBangloreのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。