GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管,故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub,用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上25个开源项目:
(1)TensorFlow Models
如果你对机器学习和深度学习感兴趣,一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models是一个开源存储库,可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
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(2)Keras
Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发(GitHub: >
(3)Flask
Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架,基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎,使用BSD授权。
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(4)scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。,并遵循 BSD 许可协议。
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(5)Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序,它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目,被许多世界500强企业,大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用,该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者,每月合并超过500次提交,也是规模最大,发展最快的开源群聊项目。
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:《Python入门教程》
(6)Django
Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架,旨在快速开发出清晰,实用的设计。使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
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(7)Rebound
Rebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 结果的命令行工具。 就用 rebound 命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
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(8)Google Images Download
这是一个命令行python程序,用于搜索Google Images上的关键字/关键短语,并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
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(9)YouTube-dl
youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒体文件下载工具,完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理,最终得到已经命名的完整视频文件。
(GitHub: htt ps://githubcom/rg3/youtube-dl )
(10)System Design Primer
此repo是一个系统的资源集合,可帮助你了解如何大规模构建系统。
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(11)Mask R-CNN
Mask R-CNN用于对象检测和分割。这是对Python 3,Keras和TensorFlow的Mask R-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network(FPN)和 ResNet101 backbone。
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(12)Face Recognition
Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库,使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别!
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(13)snallygaster
用于扫描>
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(14)Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理,应用程序部署,云配置,支持远程任务执行和多节点发布 - 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等 *** 作。
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(15)Detectron
Detectron是Facebook AI 研究院开源的的软件系统,它实现了最先进的目标检测算法,包括Mask R-CNN。它是用Python编写的,由Caffe2深度学习框架提供支持。
(16)asciinema
终端会话记录器和asciinemaorg的最佳搭档。
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(17)> > (GitHub: > (18)You-Get You-Get是一个小型命令行实用程序,用于从Web下载媒体内容(视频,音频,图像),支持国内外常用的视频网站。 (GitHub: > (19)Sentry Sentry从根本上讲是一项服务,可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建,它包含一个完整的API,用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。 (GitHub: > (20)Tornado Tornado是使用Python开发的全栈式(full-stack)Web框架和异步网络库,,最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O,Tornado可以扩展到数万个开放连接,是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。 (GitHub: > (21)Magenta Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法,用于生成歌曲,图像,绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索,它允许艺术家和音乐家使用这些模型。 (GitHub: > (22)ZeroNet ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络,完全开源。 (GitHub: > (23)Gym OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库,可让让你访问标准化的环境。 (GitHub: > (24)Pandas Pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地 *** 作大型数据集所需的工具。此外,它还有更广泛的目标,即成为所有语言中最强大,最灵活的开源数据分析/ *** 作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。 (GitHub: > (25)Luigi Luigi 是一个 Python 模块,可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等,内建 Hadoop 支持。(GitHub: > 初学者、零基础学Python的话,建议参加培训班,入门快、效率高、周期短、实战项目丰富,还可以提升就业竞争力。 以下是老男孩教育Python全栈课程内容:阶段一:Python开发基础 Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、 *** 作系统原理、安装linux *** 作系统、linux *** 作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密\re正则\logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。 阶段二:Python高级级编编程&数据库开发 Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。 阶段三:前端开发 前端开发课程内容包括:HTML\CSS\JS学习、DOM *** 作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。 阶段四:WEB框架开发 WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。 阶段五:爬虫开发 爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aio> 它不仅为人们提供了各种各样的简单而且快捷的通信与信息检索手段,更重要的是为人们提供了巨大的信息资源和服务资源。通过使用互联网,全世界范围内的人们既可以互通信息,交流思想,又可以获得各个方面的知识、经验和信息。 以上就是关于互联网+的实际应用全部的内容,包括:互联网+的实际应用、哪些平板有ai人工智能、哪位英雄能给帮忙整个论文的提纲~等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力! 欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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