开源精粹（二）！22个实用、有趣的开源项目

作为一名开源爱好者，发掘优秀的开源项目是一件非常有趣的事情。在第一期中，我分享了单页个人网站模板、组装式 Flutter 应用框架、PHP 客户端库、Java 诊断工具等一些实用的库和工具。本期依旧会为大家分享一些前端、后端、移动开发的相关工具，希望你能“淘”到适合自己的工具。

1Vue-EasyTable

Vue-EasyTable 是一款基于 Vue2x 的 table 组件，具备自适应、表头与列固定、自定义单元格样式、自定义 Loading 等功能。

2React-Calendar

这是一款具备原生日期格式的日历组件。它不依赖 Momentjs，支持日期选择范围，涵盖了各国语言，开箱即用。

3Matter

CSS 实现的 Material 组件合集项目，作者已将部分作品开源，效果可以在 CodePen 上查看。

4Revery

Revery 是一款用于构建高性能、跨平台桌面应用的框架。它类似于加速版的原生 Electron，除了拥有类似 React / Redux 的库，还具备 GPU 加速渲染功能，其内置的编译器速度也相当快。

5Web Accessibility Guide

这是一个精选了 Web 可访问性贴士、技巧和最佳实践的开源项目，你将会学习到一些改善 Web 可访问性的实用做法。

1SOFAJRaft

SOFAJRaft 是蚂蚁金服开源的生产级 Java Raft 算法库，它基于 Raft 一致性算法的生产级高性能 Java 实现，支持 MULTI-RAFT-GROUP，适用于高负载低延迟的场景，易于使用。

2 Dragonwell

阿里开源了 OpenJDK 发行版 Dragonwell，它提供长期支持，包括性能增强和安全修复。在数据中心大规模 Java 应用部署情况下，可以大幅度提高稳定性、效率以及性能。

3Lawoole

Lawoole 是一款基于 Laravel 和 Swoole 的高性能 PHP 框架。它兼具了 Laravel 的特点，还解决了其功能背后的性能问题。同时，你还能感受到与 Laravel 一样的编码体验。

4AntNest

AntNest 是一个简洁、快速的异步爬虫框架。它仅有 600 行代码，基于 Python 36+

5PHP-Awesome

这个仓库汇集了 PHP 优秀的资源，供你查询和参考。

1FlutterBoost

FlutterBoost 是闲鱼开源的新一代 Flutter-Native 混合解决方案。它能够帮你处理页面的映射和跳转，你只需要关心页面的名字和参数即可。

2MyLayout

MyLayout 是一套 iOS 界面视图布局框架，可谓 iOS 下的界面布局利器。它集成了 iOS Autolayout、Size Classes、Android 的 5 大布局体系、HTML/CSS 的浮动定位技术以及 Flex-Box 和 Bootstrap 框架等主流的平台的界面布局功能，并提供了一套简单、完备的多屏幕尺寸适配的解决方案。

3SegementSlide

SegementSlide 是一个 iOS UI 库，它具备完整的滑滚及切换组件，旨在解决多层 UIScrollView 嵌套滚动的问题。

1DevHub

DevHub 是一款跨平台的 GitHub 通知管理客户端，支持 Android、 iOS、网页和桌面上使用，帮助你便捷的接收 GitHub 各类通知。

2Reqman

Reqman 是一个帮助后端工程师进行 API 测试的工具，同时也是一个基于 Nodejs 的爬虫工具。

3FreeCodeCamp

说到 FreeCodeCamp，或许大家不会陌生，而这个项目就是他们建立的开源课程和相应的代码库。网站提供了 6 大认证课程，也涉及了全栈开发认证。如果你感兴趣，不妨了解下。

4Gitter

Gitter 是 GitHub 小程序客户端，作者采用 Taro 框架 + Taro UI 进行开发，而小程序内数据则来自 GitHub Api V3

5Awesome Podcasts

这个项目收集了各类实用的播客，涵盖了主流的编程语言，希望对你提升技术水平有所帮助。 ​

6编程图书大全

书籍不光能在你迷茫的时候，给予你答案，还能在你提升技能的时候，给予你帮助。这个仓库收集了众多编程图书，涉及主流编程语言、人工智能、算法、Linux、大数据等。看看，有木有你需要的。

7VS Code Netease Music

很多开发者喜欢边写代码，边听音乐，VS Code Netease Music 这个插件就能满足你在 VS Code 上听歌的愿望。它使用 Webview 实现，不依赖命令行播放器。

Star-Battle

Star-Battle 是一款使用 JavaScript ES6、Canvas 开发的飞船射击类 游戏 。来 Enjoy 吧。 ​​​​

注：

如需转载，烦请按下方注明出处信息，谢谢！

开源，全称为开放源代码。市场上开源软件层出不穷，很多人可能认为开源软件最明显的特点是免费，但实际上并不是这样的，开源软件最大的特点应该是开放，也就是任何人都可以得到软件的源代码，加以修改学习，甚至重新发放，当然是在版权限制范围之内。

开源主要的目的就是允许任何一个人来修改和完善它，使用开源的软件都不需要缴纳费用，不想windows *** 作系统那样一套要两千块。

扩展资料

开源主要表现为管理成本、设计程序议题以及组织可信赖性等。首先就管理成本而言，主要是因为一旦计划发展到一定程度，其创新、修正的质量必然变大，参与人数众多，当然也会造成一定的管理成本，另外，整合、决策架构都会增高管理的成本。

其次就设计程序议题来看，其不断释出新版本，将造成消费者需要不断重新安装的困扰，并且由于其设计上通常较不关心友善的界面，会增加使用者的接近使用的难度。

开放源码技术是指一种技术或软件，通过其源代码在大众中分布，使程序员能够改变应用程序或程序的行为。如果一个程序员可以访问特定软件的源代码，他可以修改、检查和更改该软件，通过升级它的新功能或修复一个破损的部分，以提高其效率。

开源技术的概念出现于1983年，当时麻省理工学院的一名程序员和研究员理查德·斯托曼提出技术应该是开源的。他希望程序员有更多的自由，因为他相信程序员可以创建更好的版本的软件，并带来革命性的技术变化，如果他们提供的源代码。这个想法导致了1998年开放源代码促进会的诞生(Adey，2021)。

这些年来，很多事情都发生了变化，开源软件领域出现了新的趋势，产生了新的想法，为程序员创造了更多的机会，这样他们就可以学习、适应和实施他们的教导，为开源软件的幸福做出贡献(Wallen，2022)。

让我们来看看开源技术领域即将发生的一些最大趋势，这些趋势将在未来几年改变这个行业。

对拥有开源技能的全栈开发人员和 IT 人员的需求将会激增。在软件系统的开发、建模和 *** 作中使用的栈的多样性将为程序员和开发人员提供大量的机会来增强他们的技能集。在云计算、 DevOps 工具、 Kubernetes、 Python、 PyTorch 等领域的经验将使程序员能够优化业务并增加收入。企业和企业，无论是大企业还是小企业，都希望在投资开源技术的力量和解决客户问题的积极影响时填补空白(Kamaruzzaman，2021)。

Kubernetes (作为云应用程序的开源容器编排平台)的采用将会增加。这将使兼容的开源容器格式得以广泛使用，正如 Open Container Initiative 中所描述的那样。尽管实现 Kubernetes 所需的学习曲线非常庞大，但是随着全球大量 IT 团队认识到这种技术所具有的真正潜力，一切进展顺利。Kubernetes 被认为是最重要的开源技术，它的采用将在2022年增加(Wallen，2022)。

Snap 和 Flatpak 都是为分发 Linux 应用程序而设计的系统。尽管随着时间的推移，这些系统一直受到嘲笑，但它们简化了应用程序的安装过程，并为桌面上的更多应用程序腾出了空间。由于 Snap 和 Flatpak，像 Slack、 Spotify 和 Skype 这样的应用程序可以毫无困难地安装。现在需要这两个系统，Linux 社区迟早会理解它们的重要性。在不久的将来，一个完全默认为 Snap 和 Flatpak 的发行版将在 App Store 上发布。这将是对新用户的一次款待(Kamaruzzaman，2021)。

随着开源技术在当今 IT 世界的普及，加强安全措施以防止对这种技术的网络攻击的必要性也在增加。可以扫描开源软件漏洞的新工具将被引入，并将被频繁地用于减轻任何伤害。从事开源技术的 IT 公司和组织将投资于获取新版本的软件和补丁，以改善整体安全状况。

当黑客发现未经修补的开源漏洞，他们可以插入讨厌的病毒或软件时，他们就会入侵软件供应链。但现在这一切都要停止了。像 Linux 基金会这样的组织将加强他们的 游戏 ，防止黑客实现他们的恶意设计。诸如数字签名服务等高级开源工具的开发将在2022年及以后继续发展(Wallen，2022)。

这可以被认为是一个愿望，很容易在2022年见到曙光。一个全新的、来自各方面的开源社交网络是可能的，它可能会给 Facebook 带来困难。这种社交网络可以完全改变社交网络的执行方式，并将给予程序员和开发人员更多的自由，以改善普通大众的用户体验。

诸如人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)和数据驱动技术等技术将会继续存在，并且它们的实现和执行将会迅速增加。人工智能可以对人类有很大的帮助，因为它可以一遍又一遍地执行枯燥、单调的任务，为开发人员和程序员节省大量时间。他们可以将注意力转移到手头更聪明的任务上。使用 GPT-3和其他 NLP 库，AI 能够自动完成这些任务。一些人工智能助手足够聪明，可以为开发人员生成源代码，比如 Tabine、 gitHub Copilot 和 Codota。它们仍然处于早期阶段，但随着时间的推移逐渐成熟(Wallen，2022)。

Steam Deck是一个便携式手持 游戏 设备，并在2022年，Linux 是确定，它可以 游戏 。Linux 不会取代 Windows 在桌面 游戏 领域的地位，但它将证明 Linux 也是一个可行的选择，当它来玩 游戏 通过蒸汽(Martinez-Torres & Diaz-Fernandez，2013)。

Pixhawk一直再用来做项目，没有时间仔细研究代码，因为之前研究过一些无人机开源项目代码，其实大同小异。

比如MWC，我之前曾经把里面的代码研一遍，并且进行多次开发，效果也不错。

3DR的东西写的比MWC规范多了，应该是更好弄一些，我把之前研究其它开源项目的经验写一下把。

进入一个新的智能硬件开源项目，里面的程序架构是非常关键的，说白了也就是知道文件目录的意义。

主文件，控制算法，姿态算法，导航算法，传感器接口，函数定义文件，程序配置文件，特殊变量定义文件等等，这些文件都有标准的名称，很容易区分，而且这些开源程序现在也规矩多了，文件说明也写的很清楚，外国开源项目不像中国某些项目“犹抱琵琶半遮面”，不肯写说明，或者故意写很多垃圾代码。

老外放在github上的都很清晰。

弄懂这些就要找准自己二次开发的方向，想多加功能？减少功能？改变算法？然后，注意了，关键：：：：：：：从主函数入手！就算你只是改动一个小地方，也要把主函数搞清楚，然后进入相关函数，或者文件位置进行二次开发。

我还记得自己前两年改MWC改完之后，发现新版竟然跟我改的一样，自己还有些得意，这些年没改代码都有些手痒了。

1、Dolibarr

Dolibarr是一个免费的开源ERP软件包，该软件为中小型实体、基金会和自由职业者提供大量的业务和组织解决方案。它的主要特点是企业资源规划（ERP）和客户关系管理（CRM），这些是当今复杂和数据丰富的组织的基本功能。

2、WinSSHTerm

WinSSHTerm是一款绿色单文件SSH客户端工具，这款工具结合了PuTTY／KiTTY，Winscp和VcXsrv等多个开源工具，还包括对复制文件和启动X应用程序的内置支持，方便用户直接使用。

3、IconMeter

IconMeter是一款开源免费，简单实用的系统监测工具，它是一个适用于MSWindows的小型notifyicon系统性能表。采用c＃制作，显示小的notifyicon，可以在小条形图中显示当前的CPU、内存、磁盘和网络负载等信息，直观方便。

4、

是一款简单快速、跨平台的Redis桌面管理工具，也被称作Redis可视化工具，是一款开源软件，支持通过SSHTunnel连接，支持windows、mac等多平台。

5、Catfish（鲶鱼）Blog

Catfish（鲶鱼）Blog是一款开源的PHPBlog系统，其衍生于优秀的内容管理系统：Catfish（鲶鱼）CMS，秉承了Catfish（鲶鱼）CMS的先进设计理念，并且专注于个人博客系统，使用十分便捷。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

近年来，人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展，在国际上具备了一定的竞争力，但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。中国在在基础层发展时间较短，较落后于国际先进水平。长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的基础薄弱，且开源框架受制于国外AI巨头。

基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用，AI芯片作为人工智能产业发展的核心，将迎来巨大的发展机遇。目前，中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。

人工智能产业链区域热力图：北京AI发展步入快车道

根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下，可见，我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。

北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。

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