开源软件开发工具（开源软件的）
今天给各位分享开源软件开发工具的知识，其中也会对开源软件的进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
互联网软件开发工具介绍
很多人都知道，在进行软件开发和语言编程的过程中，我们需要通过不同的平台和开发工具来实现项目目标，那么在进行互联网开发的过程中，有哪些使用的软件开发工具呢？对于想要学习软件开发的学生来来说，首先需要很好的掌握软件开发的知识，这样才能在实际工作中得心应手。下面昆明北大青鸟为大家介绍互联网软件开发的使用工具。
1、CIRCLECI
CIRCLECI是一个持续集成引擎，可用于SaaS云服务和私有部署。它已被许多开发团队用作SaaS平台上的通用CI工具。CircleCI2.0版本支持构建任务的工作流程，具有扇入和扇出流模式和手动触发模式，并支持移动开发。它还允许开发人员在本地运行。此外，C昆明IT培训发现ircleCI可以轻松地与Slack和其他通知和报警系统进行系统集成。
2、GOPASS
GOPASS是基于GPG和Git的团队密码管理解决方案。它的前身是pass，但是它增加了多用户密码管理，分层密码存储，交互式查找，基于时间的一次性密码和二进制存储格式等功能。由于其存储格式基本上与pass兼容，因此IT培训建议在使用过程中可以直接从pass迁移。这意味着您只需调用一次存储密钥即可将其集成迁移到干净备用的工作流程中。
3、JSONITER
如果您正在寻找使用Go和Java编写的高性能JSON编码/解码工具，请尝试开源库JSONITER，它与Go中的标准JSON编码包非常的兼容。
4、FLOW
FLOW是一个用于Javascript的静态类型检查工具，可以逐步向整个代码库添加类型检查。在进行电脑培训过程中可以更多的接触到。在使用过程中主要是与通过定义另一种语言实现静态类型检查的Typescript语言不同，Flow可以逐步添加到支持ECMAScript版本5,6和7的现有Javascript代码库中。在使用Flow过程中，需要使代码更清晰，重构更可靠，并且需要在构建过程的早期捕获到与类型相关的代码的缺陷。
软件开发工具有哪些？
1.Terminal（终端）
软件开发工具
虽然根据开发方向的不同，大家对终端的依赖程度亦有所区别，但必须承认我们或多或少要与其打交道。
在终端中，大家可以通过命令执行各类进程。只需要一条命令，我们即可完成自己需要的操作——而无需在多个菜单间来回切换。
2. Tmux
软件开发工具
在处理多进程与多个已开启终端时，Tmux的表现相当出色。事实上，它是一款终端多路复用工具，能够帮助大家通过窗口或者选项卡同时面对多个彼此独立的终端。
3. Docker
软件开发工具
Docker是一套软件容器化平台，能够将您的应用或软件打包在文件系统当中，并随后实现随处移动与执行。代码、系统库等一切运行必要的元素皆会被纳入其中，这意味着该软件将不再依赖于其运行环境。
容器技术的优势多种多样，其采用差异化架构、效率更高，且能够运行在任意计算机、基础设施乃至云中。Docker允许大家在容器中引入更多新功能，同时更轻松地利用由其创建的通用框架实现协作。最后，Docker还可帮助我们显著提升软件的发布与规模扩展速度。
4. Intellij
软件开发工具
Intellij是一套集成开发环境（即IDE）。IDE整合了一切必要的开发工具，可作为代码编辑器、编译器乃至调试器等使用。Intellij的优势在于出色的自动补全以及卓越的用户友好性。其还有助于快速进行代码内容导航、错误分析以及修复等。
5. Slack
软件开发工具
企业内部沟通协作平台是一个将分散的沟通方式聚集到一个地方，邮件、IM、短信、类似 Yammer 的工具、企业内网和 Wiki等，该平台由Flickr创始人创办。
除了整合沟通方式外，Slack 还整合了文件分享系统，公司内所有共享文件，包括上传到 Slack 上的，还有储存在 Google Doc 或者 Dropbox 里的，通过内置的搜索工具，都能进行全文检索。Slack 还整合了 Twitter、Zendesk、Crashlytics 和 Heroku 等服务，将他们的通知提醒、Bug 追踪等数据融入到公司内的信息流中。目的只有一个，做一个能解决公司内所有问题的工具。
6. Chrome
软件开发工具
浏览器早已成为我们生活中不可或缺的重要部分，而谷歌Chroe则是其中最具人气的一款。其界面简洁明快，速度出色且能够在各设备上进行书签同步。
另外，Chrome的扩展与附加库也相当丰富。最后，其开发者控制台便捷易用，如能够动态修改CSS样式并实时看到修改后的效果、能够查看JavaScript报了什么错等，极大优化了前端开发人员的效率。
7. Feedly
软件开发工具
Feedly是一款新闻RSS阅读器，帮助大家随时订阅和追踪自己感兴趣的新闻内容。其界面简约且可进行个性化调整，支持YouTube频道、博客等信息来源，并会在发布新内容时及时向您交付更新。
8. Jira
软件开发工具
Jira专门面向敏捷开发团队，可用于进行软件的规划、追踪及发布。其拥有强大的可定制能力，且功能与工具亦相当多样，足以应对开发中的各个阶段。通过这套单一平台，大家将能够轻松管理团队日志、查看工作进度并生成对应报告。
9. Git
软件开发工具
Git是一套开源版本控制系统，能够帮助开发者在确定最终版本之前定期修改代码，从而获得理想的运行效果。
这套版本控制系统能够保存每一项更改，允许多人参与协作并提供更改及贡献。所有代码副本皆可随时查看。另外，Git亦可同步团队编码工作，且妥善管理文件内容冲突。在我个人看来，缺少Git的帮助，项目开发工作将很难顺利进行。
10. GitHub
软件开发工具
GitHub是一项Git库托管服务。其类似于面向软件项目的Dropbox，只是专门用于存储代码。在上传项目时，大家需要将其选定为公开还是私有。我们可以在GitHub上找到志同道合的好友、进行项目共享等等。其社区规模庞大，而项目本身的体量则更为可观。
11. Stack Overflow
软件开发工具
Stack Overflow堪称每一位程序员的圣经。其虽然不属于软件开发工具，但却是世界上最大的程序员社区。您遇到的几乎一切问题都可在这里找到答案。总而言之，这是个学习及分享知识的好地方。
12. Sublime Text
软件开发工具
Sublime Text是一款源代码文本编辑器，且拥有相当出色的用户界面设计。
除了界面外，其还提供多种快捷方式以打开文件并在各行间往来切换。其提供多重选择功能，可一次性变更多行代码。再有，其插件也相当强大。
13. Jenkins
软件开发工具
Jenkins是一款开源自动化服务器，具体而言属于一款持续集成服务器。大家可以将其视为代码与构建服务器间的中间人，它能够定期查看开发服务器上的变更并将其发送至构建服务器。
14. Confluence
软件开发工具
Confluence是另一款团队协作软件。我们可以将各类思路、要求及产品设计加以汇总，并生成说明文件以确保开发方向。其易上于手，且每个人都能够借此加入到项目贡献中来。
15. Spotify
软件开发工具
Spotify是我们最喜爱的音乐服务。在这里，用户能够轻松找到自己喜爱的歌曲并建立播放列表。其界面相当出色，能够播放所有设备上的音乐，且Web应用使用体验与移动应用同样优秀。另外，付费账户允许大家离线访问自己的音乐库。虽然与开发并非直接相关，但边听歌边编码相信已经成为大多数从业者的习惯。
16. YouTube
软件开发工具
YouTube提供大量技术专家的视频讲座，并且这些技术视频都喜欢将复杂的事情简单化讲解，我们亦可在这里观看自己无法前往的会议或访谈。总之，各种有趣的视频资料在这里汇集，千万别错过！
17. Skype
软件开发工具
如果我们的分支团队分散在全国甚至世界各地，或者需要与不同国家的客户进行对接，那么Skype将发挥重要作用。其提供理想的连接质量，定期进行更新且完全免费。另外，其还提供组通话选项，这无疑让我们的团队协作效果更上一层楼。
15 个开源的顶级人工智能工具
斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的 社会 和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"
以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。
1.Caffe
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
2. CNTK
它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
3.Deeplearning4j
Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
4.DMTK
DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。
5.H20
相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。
6.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
7.MLlib
由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8.NuPIC
由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。
除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
9.OpenNN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程
10.OpenCyc
由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和 游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
11.Oryx 2
构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。
12.PredictionIO
今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。
13.SystemML
最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪 汽车 维修客户服务、规划机场交通和连接 社会 媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。
14.TensorFlow
TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。
15.Torch
Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。
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