8 najlepszych projektów Open Source dla początkujących do wypróbowania w 2022 r.

Wstęp

Początkujący programiści często polegają na samouczkach i referencjach online, aby zbudować podstawy kodowania. Jak w przypadku każdej formy uczenia się, to po prostu przekazuje wiedzę uczniowi. Nie jest to źródło praktycznego doświadczenia i praktycznych umiejętności stosowania.

Dlatego wszyscy początkujący programiści powinni angażować się w projekty, które pomogą im zastosować swoje umiejętności i nauczyć się więcej w tym procesie. Te projekty mogą być próbą sprawdzenia swoich umiejętności w pojedynkę lub jako zespół z innymi twórcami z całego świata.

Projekty open source to doskonały sposób dla programistów i programistów na przetestowanie swoich umiejętności i poznanie bardziej zaawansowanych metod. W projekcie open source będzie wielu współtwórców o różnym poziomie umiejętności i wiedzy.

Każdy kontrybutor dodaje do projektu zgodnie ze swoimi możliwościami, a połączony wysiłek prowadzi do realizacji celu. Dlatego jest to najlepszy sposób na naukę, zdobycie praktycznego doświadczenia i zrozumienie, jak to jest pracować z zespołem rówieśników.

Dołącz do kursu ML online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w ML i AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wybór projektów Open Source

Projekty Open Source są dostępne w wielu źródłach w Internecie. Każde źródło różni się w zależności od rodzaju treści, języków, dedykowanych platform i poziomów trudności, które oferują.

Najpopularniejszym repozytorium projektów jest GitHub, na którego liście znajdują się projekty we wszystkich językach, platformach i poziomach trudności. Ma ponad 31 milionów programistów, którzy chcą przechowywać swoje projekty i nawiązywać kontakty z innymi programistami, i jest doskonałym miejscem do nauki.

Projekty Open Source mogą różnić się rozmiarem, zakresem i poziomem trudności. Dlatego ważne jest, aby wybrać odpowiedni projekt na odpowiednim etapie swoich postępów. Programiści na poziomie początkującym powinni wybierać projekty o tym poziomie trudności. Możesz to znaleźć na GitHubie, wyszukując projekty oznaczone etykietą „Początkujący” lub „dobry pierwszy numer”.

Oto kilka świetnych projektów i repozytoriów dla początkujących, którzy chcą zdobyć wiedzę i praktyczne doświadczenie. Projekty te są bardzo popularne, a współtwórcy o różnym stopniu zaawansowania, od początkującego do eksperta. Należy zauważyć, że wiele z tych projektów jest hostowanych w serwisie GitHub i zawiera wiele poziomów problemów. Możesz wyszukiwać inne wpisy na poziomie początkującym, patrząc na odpowiednie tagi.

1. 30 sekund kodu

Jest to niezwykle przydatna kolekcja fragmentów kodu JavaScript (JS), której możesz się nauczyć i zrozumieć w maksymalnie 30 sekund. Ten projekt ma na celu stworzenie kolekcji wysokiej jakości zasobów dla początkujących i zaawansowanych programistów JS. Początkujący programiści mogą skorzystać z tego projektu, aby szybko i łatwo zrozumieć koncepcje JS. Z zadowoleniem przyjmują również nowe wpisy, o ile przestrzegają formatu; że kod można zrozumieć w 30 sekund lub mniej.

Krótko mówiąc, jest to repozytorium łatwo przyswajalnych danych, które można jednocześnie wykorzystać do nauki i pomagać początkującym. Może nie jest to projekt, do którego mogą wnieść swój wkład początkujący, ale nadal jest to świetny początek dla osób, które chcą zrozumieć koncepcje.

2. Pierwsze składki

Ten projekt jest oczywiście dla użytkowników GitHub, którzy chcą wnieść swój pierwszy wkład w GitHub. Przeprowadzi Cię przez kroki proceduralne, które musiałbyś podjąć, aby wnieść wkład w projekty open source. Gdy skończysz, przekieruje Cię również do listy projektów, które możesz rozwiązać za pośrednictwem własnej strony internetowej. Ma ponad 13 200 gwiazdek i prawie 33 000 widelców na GitHub.

Przeczytaj: Pomysły na projekty Open Source w Pythonie

3. Modele TensorFlow

Projekty TensorFlow są przeznaczone dla nowych programistów zainteresowanych uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim. Początkujący powinni najlepiej uczyć się z niektórych samouczków TensorFlow i obserwować oficjalne modele przed przystąpieniem do jakiegokolwiek projektu.

Obecnie GitHub TensorFlow Model Garden zawiera projekty Przetwarzania Języka Naturalnego i Wizji Komputerowej. Te oficjalne modele to kolekcja, która korzysta z wysokopoziomowych interfejsów API TensorFlow i ma być odpowiednio dobrana, przetestowana i zaktualizowana, aby nadążyć za najnowszą wersją. Modele te mają również zostać odpowiednio zoptymalizowane, aby działały tak samo lub szybciej z każdą nową kompilacją.

Projekty wysokiego szczebla

Na GitHubie i innych podobnych źródłach jest wiele projektów skierowanych do początkujących. Niektóre z nich mają na celu edukowanie poprzez dostarczanie materiałów do nauki, podczas gdy inne są bardziej jak przewodniki lub ćwiczenia praktyczne. W każdym razie są to projekty przyjazne początkującym i często są to miejsca, od których można zacząć. Jednak wcale tak nie jest we wszystkich projektach oznaczonych jako „dobre pierwsze wydanie”.

Niektóre aplikacje, strony internetowe, platformy i projekty wysokiego poziomu oferują również pracę odpowiednią dla początkujących. Dzieje się tak głównie dlatego, że prace na wysokim poziomie wykonują osoby, które posiadają niezbędne do tego kwalifikacje, ale projekt nadal jest open-source i zawiera wiele zadań do wykonania na wszystkich poziomach trudności. Oto kilka skomplikowanych projektów, które oferują również nowicjuszom miejsce, w którym mogą rozwiązywać prawdziwe problemy podczas nauki podstaw.

4. Zulip

Zulip jest jednym z najszybciej rozwijających się projektów open source w Internecie i jest aplikacją do czatu grupowego o otwartym kodzie źródłowym. Łączy natychmiastowe przesyłanie wiadomości w czasie rzeczywistym z funkcją konwersacji w wątkach i działa na platformach typu open source. Zespół aplikacji oferuje wiele zadań, które początkujący programista może wykonać, aby nauczyć się, a także dodać do swojego portfolio.

Na Zulip możesz być jednym z wielu współtwórców platformy, wnosząc kod, a także wykonując wkłady niekodujące, takie jak zgłaszanie problemów, tłumaczenie lub przekazywanie opinii w celu ulepszenia aplikacji. Możesz także hostować i uruchamiać serwer Zulip, który działa na wielu platformach, w tym Ubuntu 18.04 Bionic, Ubuntu 16.04 Xenial i Debian 9 Stretch.

Przeczytaj także: Projekty Open Source w Python AI i ML

5. Neovimi

Neovim jest oznaczony jako „dobry pierwszy numer” na GitHub, co wskazuje, że jest odpowiedni dla osób szukających swoich pierwszych projektów open-source na GitHub. Vim to potężny edytor tekstu mający ponad dwie dekady i otaczający go bogatą, wspierającą społeczność. Zgromadziła ponad 300 000 linijek kodu C89, które bardzo niewiele osób może nawet zrozumieć, a jeszcze mniej odważy się dotknąć.

Neovim proponuje rozwiązanie problemu wspierania Vima poprzez refaktoryzację jego kodu źródłowego. Ma to na celu ułatwienie konserwacji poprzez przyspieszenie poprawek błędów i dodawanie nowych funkcji, dodanie nowoczesnego interfejsu użytkownika bez wpływu na kod źródłowy, dzielenie pracy między wielu programistów i dodanie nowej architektury wtyczek, która poprawi jego rozszerzalność.

Ten projekt nie jest misją przepisania Vima, ale dostosowanie go do współczesnych czasów. Zmiany będą miały jak najmniejszy wpływ na kod źródłowy. Z prawie 40 000 gwiazdami na GitHub, jest to bardzo popularny projekt w społeczności.

6. iGraph

iGraph to biblioteka, której można używać w językach C, R, Python i Mathematica. Projekt służy do tworzenia, manipulowania i analizowania wykresów. Jest to biblioteka narzędzi do analizy sieci i kładzie nacisk na wydajność, przenośność i łatwość użytkowania. Repozytorium Igraph na GitHub ma ponad tysiąc gwiazdek i wiele odpowiednich problemów do rozwiązania dla początkujących deweloperów.

7. Złośliwy

Scrapy to wysokopoziomowe, szybkie i dokładne narzędzie do scrapingu danych zbudowane na frameworku Pythona. Służy do przeszukiwania cyberprzestrzeni i zbierania wymaganych danych z wielu źródeł internetowych, zgodnie z wymaganiami użytkownika.

Służy do eksploracji danych, monitorowania, a nawet testowania. Ten robot indeksujący wysokiego poziomu ma również bogate repozytorium GitHub, które może służyć jako dobre miejsce do wypróbowania dla początkujących graczy. Ten projekt powinien zainteresować również Data Minerów i naukowców.

8. Dżina

Jina to platforma wyszukiwania, która ma możliwości implementacji wyszukiwania międzymodalnego. Jest zasilany przez Deep Learning i może być używany do wyszukiwania tekstu, obrazu i dźwięku w chmurze. Można go rozszerzyć za pomocą interfejsów Pythona, jest plug and play, obsługuje chmurę i zawiera między innymi wspaniałe modalne AI.

Można go zainstalować w systemie Linux lub macOS z Pythonem. Jest to projekt Deep Learning wysokiego poziomu, który ma również stosunkowo łatwiejsze zadania dla początkujących. Każdy zainteresowany AI, Cloud Computing i wyszukiwarkami zdecydowanie powinien podjąć się tego projektu.

Najczęściej czytane: Popularne repozytoria Open Source w serwisie Github

Wniosek

Oprogramowanie typu open source zrewolucjonizowało informatykę na wiele sposobów. Jest to obecnie dziedzina zasilana przez żywą społeczność programistów, którzy pracują nad swoimi pasyjnymi projektami, jednocześnie zarabiając na życie swoimi umiejętnościami. Projekty open source napędzają wiele osób, od poziomu początkującego do eksperta, który posiada wiedzę i umiejętności. Są one niezbędne do rozwoju każdego początkującego programisty.

Sam GitHub jest skarbnicą dla programistów, którzy mają nadzieję na rozpoczęcie kariery. Dla początkujących jest to najlepsza platforma do współpracy z rówieśnikami i uczenia się w miarę wnoszenia wkładu. Istnieją projekty wyłącznie dla początkujących, a także ogromne repozytoria pomysłów wysokiego poziomu, które pozwalają nowicjuszom wpaść w życie. Wykorzystaj te szanse mądrze, aby uczyć się w miarę rozwoju i doskonalić swoje umiejętności jako programista.

Jeśli chcesz opanować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, zwiększ swoją karierę dzięki naszemu tytułowi Master of Science in Machine Learning & AI z IIIT-B i Liverpool John Moores University.