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.
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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
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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.
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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.
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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?
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- 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.
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7. TensorFlow
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- Reconhecimento de imagem
- Detecção de vídeo
Detecção de vídeo!
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8. Detecção de vídeo
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- Também simplifica o gerenciamento da infraestrutura de dados
Detecção de vídeo: https://github.com/apache/predictionio
9.Scikit-aprender
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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
- NormalizaçãoA padronização é um processo fundamental em várias disciplinas, que busca estabelecer padrões e critérios uniformes para melhorar a qualidade e a eficiência. Em contextos como engenharia, Educação e administração, A padronização facilita a comparação, Interoperabilidade e compreensão mútua. Ao implementar normas, a coesão é promovida e os recursos são otimizados, que contribui para o desenvolvimento sustentável e a melhoria contínua dos processos.... 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 🙂
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