En İyi 16 Açık Kaynak Proje Fikirleri ve Konusu [Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin]

Tanıtım

Açık kaynak, açık kaynak projelerinde öğrenmek ve pratik yapmak isteyen programcılar için muazzam bir fırsat sunar; ayrıca birden fazla açık kaynaklı projeye katkıda bulunabilir ve yeteneklerini geliştirebilirler.

Açık Kaynak Projelerinin Listesi

İşte açık kaynaklı projelerin listesi; geliştiricilerin ve tasarımcıların açık kaynaklı projelerde becerilerini keşfetmeleri ve geliştirmeleri ve geliştirmeleri için yararlıdır. Google açık kaynak, uygulamaları uygulayabilecekleri ve dağıtabilecekleri kapsamlı ortam düzeyleri sağlar.

1. AdaNet

En iyi öğrenme özelliklerine sahip çevik ve uyarlanabilir AutoML

AdaNet, minimum uzman tavsiyesi ile en kaliteli modellerle otomatik öğrenme için esnek ve hafif TensorFlow tabanlı bir çerçevedir. Cortes ile AdaNet algoritmasını kullanır. En iyi öğrenme garantilerine sahip bir alt ağlar topluluğu olarak bir sinir ağının yapısını belirler. AdaNet, sinir ağı mimarisini öğrenmek için kapsamlı bir çerçeve uygular.

AdaNet Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/tensorflow/adanet

2. Yığın Sürücüsü

Bulut tabanlı izleme, günlüğe kaydetme ve tanılama uygulamaları için en iyi özelliklere sahiptir.

Google Stackdriver güçlü izleme, günlük kaydı ve teşhis uygular. Bulut tabanlı uygulamaların performansını, sağlığını ve kullanılabilirliğini izlemeye yönelik etkileşimli içgörü özellikleri sağlar. Sorunları tespit etmemize, keşfetmemize ve sorunları daha hızlı çözmemize yardımcı olur. Google, çoğu Google uygulamasının Stackdriver özellikleriyle Google Cloud Platform'da çalıştığı en iyi örnektir.

Cloud SDK, istemci tarafı projeler ve hataların raporlanması ve takibi içindir; Stackdriver Error Reporting'i kullanabiliriz.

Stackdriver Git-Hub Kaynak kodu bağlantıları

İstemci tarafı JavaScript için Stackdriver Hata Raporlama

Python için Stackdriver Hata Ayıklayıcı

3. Nomulus

Mükemmel alan imza adı kayıt yazılımı

Nomulus, üst düzey etki alanlarını (TLD'ler) yönetmek için ölçeklenebilir ve açık kaynaklı bir bulut tabanlı platformdur. TLD'ler için güvenilir bir kaynaktır. Alan adı denetimi sahipliğini izlemek, kayıtları, yeni Son kullanıcı kayıtları için uygunluk kontrolleriyle yenilemeleri işlemek ve alan adı ayrıntılarıyla birlikte kişilerin ve kuruluşlarının bilgilerini toplamak için çalışır.

Nomulus, Google App Engine üzerinde çalışır ve çalışır ve orijinal olarak Java'dan oluşur.

Nomulus Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı

https://github.com/google/nomulus

4. Açık Sayım

Bir istatistik modeli ve tek paylaşılan izleme çerçevesidir.

OpenCensus, enstrümantasyon için açık kaynak kitaplıklarının benzersiz bir birleşimidir ve gözlemlenebilirliği paylaşılan dağıtım sistemlerine uygular. Ölçek dağıtım süreciyle birlikte minimum ek yükü puanlayacak şekilde oluşturulmuştur. OpenCensus, uygulamalardan izlenebilirliği otomatik olarak işler ve bunları yerel olarak temsil eder.

Halka açık API'lerdir, Örneğin, gRPC .

OpenCensus Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı: https://github.com/census-instrumentation/

5. Google Bulut Veri Laboratuvarı

Makine öğrenimi açık kaynak projeleri ile veri inceleme ve keşif, analiz ve görselleştirme için etkileşimli bir araç.

Cloud Datalab, incelemek, keşfetmek ve analiz etmek için makine öğrenimi modelleri oluşturan güçlü bir etkileşimli mekanizmadır. Ayrıca, Google Cloud Platform'daki verilerin içgörülerini dönüştürür ve sağlar. Google Compute Engine üzerinde çalışır ve veri bilimi ile ilgili görevler için çeşitli bulut hizmetleriyle hızlı bir şekilde ilişkilendirilir.

Google Cloud Datalab Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/googledatalab/datalab

Okuyun: Bilgisayar Bilimi Proje Fikirleri

6. Anahat

Ana hat, en iyi ağ bağlantısıyla açık internete daha güvenli erişim sunar.

Outline, Jigsaw akademisi tarafından Mart 2018'de piyasaya sürülen açık kaynaklı bir VPN yazılımıdır. Kişisel ve kurumsal VPN sunucusunu, kullanıcının tercihine göre bir bulut sağlayıcı üzerinde minimum çabayla sağlar.

Kurulumu tamamlandıktan sonra Outline sunucusu yöneticileri, Outline istemcilerini kullanarak VPN'ye bağlı diğer kullanıcılara erişim sağlayabilir.

Windows tabanlı, macOS, iOS tabanlı, Android ve ChromeOS tabanlı uygulama yazılımları için üretilmiştir. İstemci ve sunucu arasındaki iletişim için Shadowsocks protokolünü (shadowsocks.org) çalıştırır.

Anahat Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

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

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

7. İç

Intra, size en iyi açık İnternet erişim yetenekleriyle daha fazla yeterlilik sağlayan Android tabanlı bir uygulamadır.

Intra, sizi sosyal medya platformlarından engelleme, haber sitelerine erişim ve mesajlaşma uygulamalarıyla ilgili bir tür siber saldırı olan DNS manipülasyonundan korur.

Intra, internet bağlantınızı bir genel Alan Adı Sistemi (DNS) sunucusuna çalıştırır ve şifreler. DNS sunucuları, bir web sitesini ziyaret edebileceğimiz doğru adresleri sağlayan DNS sunucusu ile interneti kullanmak için bir kişi listesi olarak çalışır. Ayrıca şifreli internet bağlantı özellikleri ile kullanıcıya en iyi güvenliği sağlar.

Intra Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

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

8. Çarpıntı

Flutter, iOS ve Android uygulamalarına tek bir kod tabanından güzel içgörüler ile en yüksek doğrulukta en iyi sonucu sağlayan açık kaynaklı bir projedir.

Kaydırma davranışları, tipografi, simgeler ve daha fazlasını içeren tek bir kod tabanından iOS ve Android için yüksek performanslı, yüksek doğruluk tabanlı uygulamalar geliştirmeye yönelik mobil tabanlı bir uygulama SDK'sıdır.

Flutter Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/flutter/flutter

9. İYON

ION, özellikle grafik alanlarında istemci tabanlı uygulamalar geliştirmek için kompakt ve taşınabilir bir kitaplık ve araç ölçeğidir.

Yetersiz, güvenli, hızlı ve sağlam, birçok cihazla çapraz platform, mobil tabanlı cihazlar ve tarayıcılar ile.

Neden İyon kullanmalıyız?

Küçük: Taşınabilir platformlarda < 500k ikili boyut özelliğine sahiptir.

Sağlam ve Güçlü: Geliştirilen uygulama yazılımlarında daha hızlı etki sağlar.

Bellek ayırma.

Diş açma yetenekleri

1. Çalışma zamanı ortamı ayarı düzenleme özellikleri
2. Üretim ortamında spontan performans

Grafik araçları

1. Daha iyi performans keşfetmek için en iyi grafik resimlerini inceler
2. Kaynakları çeşitli bağlantılarda otomatik olarak görüntülemek için en iyi resimleri kullanın
3. Çalışma zamanı gölgelendirici düzenleme özellikleri için en iyi çalışma zamanı grafik yetenekleri.

Test Edildi : İyi bir şekilde test edilmiştir ve aşağıdaki ayrıntılarla uygulamanız için en iyi test çözümünü sağlar.

1. %100 test yeteneği
2. Birim ve entegrasyon testleri sonuçlarıyla birlikte kara ve beyaz kutu test çözümü

Çapraz platform:

1. Masaüstü tabanlı çapraz platform ortamları sağlar: Linux, Mac OSX, Windows.

Çapraz fonksiyonel:

1. Google genelinde farklı ekipler tarafından işlevler arası bir ortam sağlar ve çeşitli Google ürünleri aracılığıyla milyarlarca cihazda çalışır.

Google'ı kullanabileceğimiz yerler Ion'u kullanır.

ION'u Daydream, Google Earth ve Google'daki diğer farklı dahili uygulamalarda kullanabiliriz.

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

ION Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/google/ion

Mutlaka Okuyun: Son Yıl Proje Fikirleri ve Konuları

10. Derin Zihin Laboratuvarı

DeepMind Lab, aracı tabanlı yapay zeka araştırması için açık kaynaklı ve özelleştirilebilir bir 3D platformdur.

Genel yapay zeka ve makine öğrenmesi tabanlı uygulamaları analiz etmek ve ilerletmek için geliştirilmiş bir 3D oyun programıdır. Özellikle derin destekli öğrenme için yararlı olan bir dizi teşvik edici keşif ve bulmaca çözme görevi yürütür. Üretken görev tasarımlarına, Yapay Zeka tasarım çözüm yeteneklerine izin veren yönetilebilir ve genişletilebilir bir API'dir.

Google, DeepMind Lab'de nasıl çalışır?

DeepMind Lab, DeepMind'de araştırma yapmak için dahili olarak kullanılır ve ayrıca öğrenme aracılarını eğitir.

DeepMind Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/deepmind/lab

11. V8

V8, bağımsız tabanlı bir uygulamada çalışan, yüksek performanslı, açık kaynaklı ve JavaScript motorudur, gömülü tabanlı kod ortamlarında da çalışabilen bir JavaScript motorudur. Tutamaçlarını yürütmeden önce JavaScript'i makine düzeyinde koda toplar ve birleştirir, çöp toplanan nesneler için bellek ayırmayı yönetir ve daha hızlı yürütme sonuçları için en iyi teknikleri sağlar. V8 ayrıca kullanıcılara kararlı ve etkileşimli, duyarlı web deneyimi sonuçları sağlar.

Kaynak kodu

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

Ayrıca Okuyun: Derin Öğrenme Projesi Fikirleri

12. Açık Örgü

Açık kaynaklı bir teknoloji, uygulamalar için korumalı, güvenilir ve güvenilir iletişim çözünürlüğü sağlayan Weave ağ uygulama katmanını uygular.

Örgü protokolleri, bir ila daha fazla cihaz arasındaki bağlantıyı ve ayrıca Nesnelerin İnterneti (IoT) kapsamında veri ve kontrolü ileten cihazdan mobil ve cihazdan buluta bağlantıyı gerçekleştirir. Örgü, noktadan noktaya iletişime ve IP ağına izin verebilir. Örneğin: İplik, Hücresel sistemler.

OpenWeave Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

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

13. KuberFlow

Kubernetes için Makine Öğrenimi Araç Seti

Kube Flow projesi, öncelikle Kubernetes'te makine öğrenimi (ML) tabanlı uygulama iş akışlarının dağıtımlarını çok mütevazı, kompakt, taşınabilir ve ölçeklenebilir bir şekilde gerçekleştirmeye odaklanmış ve adanmıştır. Makine öğrenimi için en iyi işletim sistemi operasyonlarını çeşitli kuruluşlara dağıtmak için dürüst ve erişilebilir bir yaklaşım sağlar.

KuberFlow Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/kubeflow/web sitesi

14. Macenta

Macenta, mimari ve müzik oluşturma yönteminde makine öğrenimi performansını araştıran açık kaynak tabanlı bir inceleme projesidir. Yeni derin öğrenme yöntemleri içerir ve şarkılar, resimler, tasarımlar ve eskizler oluşturmak için Makine öğrenimi algoritmalarının desteğini geliştirir.

Aynı zamanda sanatçılara ve müzisyenlere en iyi mekanizmayı sağlayan akıllı cihazların geliştirilmesinde bir keşiftir, yardımla daha fazlasını keşfedebilir ve en iyi müziği ve tasarımı yaratabilirler.

Macenta Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/magenta/magenta

15. ZXing

ZXing, açık kaynaklı bir proje ve ayrıca Java dilini diğer dillere bağlantı noktalarıyla gerçekleştiren ve yürüten bir barkod görüntü işleme kitaplığıdır. Aynı zamanda ("zebra geçidi") olarak da bilinir.

ZXing, web üzerinde indekslenebilir milyonlarca barkod elde etmek için web araştırması ile gerçekleştirilir ve uygulanır. Ayrıca, Google Ürünü ile birleştirilen Android Barkod Tarayıcı uygulamasının temelini oluşturur.

ZXing Git-Hub Kaynak kodu bağlantısı.

https://github.com/zxing/zxing

16. Görüntü Veri Kümesini Açın

Açık Görüntü Veri Kümesi, zengin bir açıklama kombinasyonuna sahip 9+ milyon karışık görüntüden oluşan Veri Kümesi koleksiyonudur; bu görüntüler farklıdır ve ayrıca karmaşık görselleştirmeye sahiptir; Open Image veri kümesinin yardımıyla, görüntü düzeyinde etiket açıklamaları, nesne sınırlama kutuları, daha iyi segment önerileri ve görsel bağlantılar ve ayrıca daha fazla özellik kullanarak bu sorunları bağlayabilir ve çözebiliriz.

Görüntüler Veri Kümesi Git-Hub Kaynak kodu bağlantısını açın.

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

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Çözüm

Umarım bu makale , Açık Kaynak Projeleri Listesi hakkında bilgi edinmenize yardımcı olmuştur. Makale, açık kaynakla ilgili projelerle ilgili tüm temel ayrıntıları açıkladı.