Open source refere-se a algo que as pessoas podem modificar e compartilhar porque são acessíveis a todos.. Pode usar o trabalho de novas maneiras, integrá-lo em um projeto maior ou encontrar um novo emprego com base no original. O código aberto promove a livre troca de ideias dentro de uma comunidade para gerar inovações ou ideias criativas e tecnológicas.. Portanto, os programadores devem considerar contribuir para projetos de código aberto pelas seguintes razões:
1. Ajuda você a escrever um código mais limpo.
2. Obter uma melhor compreensão da tecnologia.
3. Contribuir para projetos de código aberto ajuda você a ganhar atenção, popularidade e pode tirar proveito de sua carreira.
4. Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso.
5. Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso
6. Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso.
Fonte: Imagens do google
Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso, Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso:
1. Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso: Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso, Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso. Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso. Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso.
2. Adicionar um projeto de código aberto ao seu currículo adiciona peso: estas são as ferramentas de software que ajudam a manter todas as alterações em um local que estão sendo feitas para recuperação em um estágio posterior, se necessário. Basicamente, acompanhe todas as modificações que você fizer ao longo do tempo no código-fonte. Alguns sistemas de controle de versão populares são Git, Mercurial, CVS, etc. de todos esses, Git é o mais popular e amplamente utilizado na indústria.
Vamos agora dar uma olhada em alguns dos incríveis projetos de código aberto para os quais você pode contribuir..
Então vamos começar!
1. Caliban
Fonte: Imagens do google
Este é um projeto de aprendizado de máquina da gigante de tecnologia Google. Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível. Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível. Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível, Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível. Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível. Então, Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível. Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível, Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível. Portanto, Usado para desenvolver laptops e fluxos de trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina em um ambiente de computação isolado e reproduzível, tanto localmente quanto na nuvem.
tanto localmente quanto na nuvem: https://tanto localmente quanto na nuvem
2. tanto localmente quanto na nuvem
Fonte: Imagens do google
tanto localmente quanto na nuvem. tanto localmente quanto na nuvem. tanto localmente quanto na nuvem. tanto localmente quanto na nuvem, tanto localmente quanto na nuvem, tanto localmente quanto na nuvem, tanto localmente quanto na nuvem, tanto localmente quanto na nuvem, etc.
tanto localmente quanto na nuvem: https://tanto localmente quanto na nuvem
3. tanto localmente quanto na nuvem
Fonte: Imagens do google
O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow, Duro, PyTorch, Fagulha, O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow. Esto puede escalar de manera eficiente desde una computadora portátil a un gran cachoUm cluster é um conjunto de empresas e organizações interconectadas que operam no mesmo setor ou área geográfica, e que colaboram para melhorar sua competitividade. Esses agrupamentos permitem o compartilhamento de recursos, Conhecimentos e tecnologias, Promover a inovação e o crescimento económico. Os clusters podem abranger uma variedade de setores, Da tecnologia à agricultura, e são fundamentais para o desenvolvimento regional e a criação de empregos.... para procesar la producción de big data. O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow.
O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow:
- O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow.
- O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow.
- O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow, O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow, etc.
tanto localmente quanto na nuvem: https://O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow
4. O Analytics Zoo é uma plataforma unificada de análise de dados e IA que une os programas TensorFlow
Fonte: Imagens do google
Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação. Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação, Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação. Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação. Mais tarde, crea un informe para usted a partir del TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... de AutoML. Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação?
Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação, classificação de múltiplas classes, regressão.
Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação:
- Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação
- Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação.
Mljar é uma plataforma para modelos de prototipagem e serviços de implantação. O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa, O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa. Olha isto:
Fonte: Imagens do google
Documentação: https://O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa
O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa: https://O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa
5.O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa
Fonte: Imagens do google
O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa ++. O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa, O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa. O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa, O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixaA segmentação é uma técnica de marketing chave que envolve a divisão de um mercado amplo em grupos menores e mais homogêneos. Essa prática permite que as empresas adaptem suas estratégias e mensagens às características específicas de cada segmento, melhorando assim a eficácia de suas campanhas. A segmentação pode ser baseada em critérios demográficos, psicográfico, geográfico ou comportamental, facilitando uma comunicação mais relevante e personalizada com o público-alvo...., regressão, detecção de objeto, O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa. Admite el aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde... supervisado y no supervisado de imágenes, O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa, O desempenho é exibido como gráficos de dispersão e caixa. Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como:
- Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como: Tensorflow, Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como, Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como.
- Biblioteca de aumento de gradienteGradiente é um termo usado em vários campos, como matemática e ciência da computação, descrever uma variação contínua de valores. Na matemática, refere-se à taxa de variação de uma função, enquanto em design gráfico, Aplica-se à transição de cores. Esse conceito é essencial para entender fenômenos como otimização em algoritmos e representação visual de dados, permitindo uma melhor interpretação e análise em...: XGBoost.
- Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como.
tanto localmente quanto na nuvem: https://Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como
6. Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como
Fonte: Imagens do google
Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como. Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como. Es un marco de investigación para la creación rápida de prototipos de algoritmos de aprendizaje por refuerzoEl aprendizaje por refuerzo es una técnica de inteligencia artificial que permite a un agente aprender a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. A través de la retroalimentación en forma de recompensas o castigos, el agente optimiza su comportamiento para maximizar las recompensas acumuladas. Este enfoque se utiliza en diversas aplicaciones, desde videojuegos hasta robótica y sistemas de recomendación, destacándose por su capacidad de aprender estrategias complejas.....
Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como:
- Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como: Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como.
- Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como.
- Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como.
- Mas o DeepDetect depende de bibliotecas externas de aprendizado de máquina, como, portanto, torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa.
Observação: torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa.
tanto localmente quanto na nuvem: https://torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa
7. TensorFlow
Fonte: Imagens do google
torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa, torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa. torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa. torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa. torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa ++. torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa:
- torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa / som
- torna mais fácil para novos usuários experimentar novas ideias de pesquisa
- Reconhecimento de imagem
- Detecção de vídeo
Detecção de vídeo!
Detecção de vídeo: https://Detecção de vídeo
8. Detecção de vídeo
Fonte: Imagens do google
Detecção de vídeo. Detecção de vídeo. Detecção de vídeo:
- Detecção de vídeo.
- Detecção de vídeo, Detecção de vídeo.
- Detecção de vídeo, Detecção de vídeo.
- Também simplifica o gerenciamento da infraestrutura de dados
Detecção de vídeo: https://github.com/apache/predictionio
9.Scikit-aprender
Fonte: Imagens do google
É uma biblioteca de ferramentas de aprendizado de máquina de software livre baseadas em Python.. Fornece vários algoritmos para classificação, regressão, algoritmos de agrupamento, incluindo florestas aleatórias, aumento de gradiente, DBSCAN. Isso é baseado no SciPy, que deve ser pré-instalado para que você possa usar o sci-kit learn. Também fornece modelos de:
- Métodos de conjunto
- Extração de recursos
- Ajuste de parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto....
- aprendizagem múltipla
- Seleção de recursos
- Redução de dimensionalidade
Observação: Para aprender scikit-learn, siga a documentação: https://scikit-learn.org/stable/
Detecção de vídeo: https://github.com/scikit-learn
10. Pylearn2
Pylearn2 é a biblioteca de aprendizado de máquina mais comum entre todos os desenvolvedores Python. É baseado em Theano. Você pode usar expressões matemáticas para escrever seu plugin enquanto Theano leva ou otimização e estabilização. Tem alguns recursos incríveis como:
- uma “algoritmo de treinamento padrão” para treinar o próprio modelo
- Critérios de estimativa do modelo
- Pontuação correspondente
- Entropia cruzada
- probabilidade logarítmica
- Pré-processamento do conjunto de dados
- NormalizaçãoLa normalización es un proceso fundamental en diversas disciplinas, que busca establecer estándares y criterios uniformes para mejorar la calidad y la eficiencia. En contextos como la ingeniería, la educación y la administración, la normalización facilita la comparación, la interoperabilidad y la comprensión mutua. Al implementar normas, se promueve la cohesión y se optimizan recursos, lo que contribuye al desarrollo sostenible y a la mejora continua de los procesos.... de contraste
- Clareamento ZCA
- Extração de patches (para implementar algoritmos do tipo convolução)
Detecção de vídeo: https://github.com/lisa-lab/pylearn2
Notas finais:
Contribuir para o código aberto vem com muitos prós. Então, aqui estão alguns bons projetos de código aberto para contribuir.
Obrigado por ler se você chegou aqui 🙂
Vamos conectar LinkedIn.
A mídia mostrada neste artigo não é propriedade da DataPeaker e é usada a critério do autor.
