As 16 principais ideias e tópicos de projetos de código aberto [para calouros e experientes]

Introdução

O código aberto apresenta uma imensa oportunidade para os programadores que desejam aprender e praticar em projetos de código aberto; eles também podem contribuir para vários projetos de código aberto e aprimorar suas habilidades.

Lista de projetos de código aberto

Aqui está a lista de projetos de código aberto; é útil para os desenvolvedores e designers explorarem, desenvolverem e aprimorarem suas habilidades nos projetos de código aberto. O código aberto do Google fornece níveis extensivos do ambiente, onde eles podem praticar e implantar os aplicativos.

1. AdaNet

AutoML ágil e adaptável com os melhores recursos de aprendizado

O AdaNet é uma estrutura flexível e leve baseada no TensorFlow para aprendizado automático com modelos da melhor qualidade com o mínimo de consultoria especializada. Ele usa o algoritmo AdaNet com Cortes. Ele determina a estrutura de uma rede neural como uma coleção de sub-redes com as melhores garantias de aprendizado. AdaNet implementa uma estrutura abrangente para aprender arquitetura de rede neural.

Link do código-fonte AdaNet Git-Hub.

https://github.com/tensorflow/adanet

2. Empilhador

Ele tem os melhores recursos para aplicativos baseados em nuvem de monitoramento, registro e diagnóstico.

O Google Stackdriver implementa monitoramento, registro e diagnóstico robustos. Ele fornece recursos de insights interativos para monitorar o desempenho, a integridade e a disponibilidade de aplicativos baseados em nuvem. Ele nos permite detectar, descobrir os problemas e ajudar a corrigir os problemas de maneira mais rápida. O Google é o melhor exemplo em que a maioria dos aplicativos do Google são executados no Google Cloud Platform com recursos do Stackdriver.

Cloud SDK é para os projetos do lado do cliente e para o relatório e rastreamento dos erros; podemos usar o Stackdriver Error Reporting.

Links do código-fonte do Stackdriver Git-Hub

Stackdriver Error Reporting para JavaScript do lado do cliente

Depurador do Stackdriver para Python

3. Númulo

Excelente software de registro de nomes de assinatura de domínio

O Nomulus é uma plataforma escalável e de código aberto baseada em nuvem para gerenciar domínios de primeiro nível (TLDs). É uma fonte confiável para os TLDs. Ele trabalha para rastrear a propriedade do controle de nomes de domínio, lidar com registros, renovações com verificações de disponibilidade para os novos registros de usuários finais e coletar informações de pessoas e suas organizações com os detalhes do nome de domínio.

O Nomulus opera e roda no Google App Engine e é composto originalmente em Java.

Link do código-fonte do Nomulus Git-Hub

https://github.com/google/nomulus

4. OpenCensus

É um modelo de estatísticas e uma estrutura de rastreamento compartilhada única.

OpenCensus é uma combinação única de bibliotecas de código aberto para instrumentação e implementa observabilidade em sistemas de distribuição compartilhados. Ele foi construído para pontuar a sobrecarga mínima para que com o processo de implantação em escala. O OpenCensus lida automaticamente com a rastreabilidade dos aplicativos e os representa localmente.

São APIs voltadas para o público, por exemplo, gRPC .

Link do código-fonte do OpenCensus Git-Hub: https://github.com/census-instrumentation/

5. Google Cloud Datalab

Uma ferramenta interativa para exame e exploração de dados, análise, visualização com projetos de código aberto de aprendizado de máquina.

O Cloud Datalab é um mecanismo interativo robusto que cria modelos de machine learning para examinar, explorar e analisar. Ele também transforma e fornece os insights de dados no Google Cloud Platform. Ele funciona no Google Compute Engine e se correlaciona rapidamente com vários serviços de nuvem para tarefas relacionadas à ciência de dados.

Link do código-fonte do Git-Hub do Google Cloud Datalab .

https://github.com/googledatalab/datalab

Leia: Ideias de Projetos de Ciência da Computação

6. Esboço

O esboço apresenta um acesso mais seguro à internet aberta com a melhor conectividade de rede.

Outline é um software VPN de código aberto e lançado pela academia Jigsaw em março de 2018. Ele fornece o servidor VPN pessoal e corporativo em um provedor de nuvem da preferência do usuário, com o mínimo de esforço.

Depois que a configuração estiver concluída, os administradores do servidor do Outline podem receber acesso a outros usuários conectados à VPN usando clientes do Outline.

Ele é produzido para softwares de aplicativos baseados em Windows, macOS, iOS, Android e ChromeOS. Funciona o protocolo Shadowsocks (shadowsocks.org) para comunicação entre o cliente e o servidor.

Esboce o link do código-fonte do Git-Hub.

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

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

7. Intra

O Intra é um aplicativo baseado em Android que oferece mais competência com os melhores recursos de acesso aberto à Internet.

O Intra protege você da manipulação de DNS, que é um tipo de ataque cibernético relacionado ao bloqueio de plataformas de mídia social, acesso a sites de notícias e aplicativos de mensagens.

O Intra opera e criptografa sua conexão com a Internet para um servidor público de Sistema de Nomes de Domínio (DNS). Os servidores DNS funcionam como uma lista de contatos para uso da internet, com o servidor DNS fornecendo os endereços precisos que podemos visitar em um site. Ele também oferece a melhor segurança para o usuário com recursos de conexão de internet criptografada.

Link do código-fonte intra Git-Hub.

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

8. Flutuação

O Flutter é um projeto de código aberto, que fornece o melhor resultado de alta precisão com belas informações sobre aplicativos para iOS e Android a partir de uma única base de código.

É um SDK de aplicativo baseado em dispositivos móveis para desenvolver aplicativos baseados em alto desempenho e alta precisão para iOS e Android, a partir de uma única base de código com comportamentos de rolagem, tipografia, ícones e muito mais.

Link do código-fonte do Flutter Git-Hub.

https://github.com/flutter/flutter

9. ÍON

ION é uma escala compacta e portátil de bibliotecas e ferramentas para o desenvolvimento de aplicações baseadas em cliente, particularmente em áreas gráficas.

É inadequado, seguro, rápido e robusto, que é multiplataforma com muitos dispositivos, com dispositivos móveis e navegadores.

Por que devemos usar o Íon?

Pequeno: Tem a capacidade de < 500k tamanho binário em plataformas portáteis.

Robusto e Poderoso: Fornece potência mais rápida no software aplicativo desenvolvido.

Alocação de memória.

Recursos de encadeamento

1. Recursos de edição de configuração do ambiente de tempo de execução
2. Desempenho espontâneo no ambiente de produção

Ferramentas gráficas

1. Examina as melhores imagens gráficas para descobrir um melhor desempenho
2. Use as melhores imagens para exibir fontes em várias conexões, automaticamente
3. Melhores recursos gráficos em tempo de execução para recursos de edição de sombreador em tempo de execução.

Testado : É bem testado e fornece a melhor solução de teste para sua aplicação com os detalhes abaixo.

1. 100% de capacidade de teste
2. Solução de teste de caixa preta e branca, com resultados de testes de unidade e integração

Plataforma cruzada:

1. Fornece os ambientes de plataforma cruzada baseados em desktop: Linux, Mac OSX, Windows.

Cross funcional:

1. Ele oferece um ambiente multifuncional para diferentes equipes do Google e é executado em bilhões de dispositivos por meio de vários produtos do Google.

Onde podemos usar o Google usa Ion.

Podemos usar o ION no Daydream, Google Earth e vários outros aplicativos internos do Google.

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

Link do código-fonte do ION Git-Hub.

https://github.com/google/ion

Leitura obrigatória: Ideias e tópicos de projetos de último ano

10. Laboratório DeepMind

Um DeepMind Lab é uma plataforma 3D de código aberto e personalizável para pesquisa de IA baseada em agentes.

É um programa de jogo 3D desenvolvido para analisar e avançar em aplicações gerais de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ele executa uma sequência de tarefas estimulantes de exploração e resolução de quebra-cabeças que são especialmente úteis para o aprendizado de suporte profundo. É uma API gerenciável e extensível que permite projetos produtivos de tarefas, recursos de soluções de projetos de Inteligência Artificial.

Como o Google funciona no DeepMind Lab

O DeepMind Lab é usado internamente no DeepMind para pesquisa e também treina os agentes de aprendizado.

Link do código-fonte do DeepMind Git-Hub.

https://github.com/deepmind/lab

11. V8

V8 é um mecanismo de código aberto e JavaScript com alto desempenho, que é executado em um aplicativo baseado em autônomo, um mecanismo JavaScript que também pode ser executado em ambientes de código incorporados. Ele coleta e combina o JavaScript ao código de nível de máquina antes de executar seus handles, gerencia a alocação de memória para objetos coletados de lixo e fornece as melhores técnicas para resultados de execução mais rápidos. O V8 também fornece resultados de experiência na Web estáveis, interativos e responsivos para os usuários.

Código fonte

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

Leia também: Ideias de projetos de aprendizagem profunda

12. OpenWeave

Uma tecnologia de código aberto implementa a camada de aplicativo de rede Weave, que fornece a resolução de comunicações protegida, confiável e confiável para os aplicativos.

Os protocolos Weave realizam a conectividade entre um a mais dispositivos e também com dispositivo-móvel e dispositivo-nuvem, que comunica dados e controle na extensão da Internet das Coisas (IoT). Weave pode permitir comunicação ponto-a-ponto e rede IP Por exemplo: Thread, sistemas celulares.

Link do código-fonte do OpenWeave Git-Hub.

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

13. KuberFlow

O kit de ferramentas de aprendizado de máquina para Kubernetes

O projeto Kube Flow se concentrou e se dedicou principalmente a realizar implantações de fluxos de trabalho de aplicativos baseados em aprendizado de máquina (ML) no Kubernetes de uma maneira muito modesta, compacta, portátil e escalável. Ele fornece uma abordagem honesta e acessível para implantar as melhores operações de SO para ML em várias bases.

Link do código-fonte do KuberFlow Git-Hub.

https://github.com/kubeflow/website

14. Magenta

Magenta é um projeto de exame baseado em código aberto que explora o desempenho do aprendizado de máquina no método de criação de arquitetura e música. Inclui novos métodos de aprendizado profundo e desenvolve o suporte de algoritmos de aprendizado de máquina para criar músicas, imagens, designs e esboços.

É também uma exploração no desenvolvimento de dispositivos inteligentes que permitem o melhor mecanismo aos artistas e músicos, com a ajuda, eles podem explorar mais e criar a melhor música e design.

Link do código-fonte Magenta Git-Hub.

https://github.com/magenta/magenta

15. ZXing

ZXing é um projeto de código aberto e também uma biblioteca de processamento de imagens de código de barras que executa e executa a linguagem Java com as portas para outras linguagens. Também é conhecido como (“cruzamento de zebra”)

ZXing é realizado e implementado com pesquisa na web para obter milhões de códigos de barras indexáveis ​​na web. Ele também estabelece a base do aplicativo Barcode Scanner do Android, que é combinado no Google Product.

ZXing Git-Hub Link do código-fonte.

https://github.com/zxing/zxing

16. Abrir conjunto de dados de imagens

Open Image Dataset é a coleção do Dataset de mais de 9 milhões de imagens mistas com uma rica combinação de anotações; essas imagens são diferentes e também com visualização complexa; com a ajuda do conjunto de dados Open Image, podemos conectar e resolver esses problemas com o uso de anotações de rótulos em nível de imagem, com caixas delimitadoras de objetos, com melhores sugestões de segmentos e conexões visuais, e também mais recursos.

Abra o link do código-fonte Git-Hub do conjunto de dados de imagens.

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

Aprenda cursos de ciência de dados das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

Conclusão

Espero que este artigo tenha ajudado você a entender sobre a Lista de Projetos de Código Aberto. O artigo descreveu todos os detalhes fundamentais sobre os projetos relacionados ao código aberto.