開源編程工具

㈠ 軟體開發工具有哪些

無論您是軟體開發新手還是資深人士，如果想努力成為優秀的軟體開發人員，都需要擁有合適的工具。本文推薦給你12款。

沒有人認為經驗就是優秀軟體開發人員的主因。但是，「公欲行其事，必先利其器」，良好的工具能幫我們做更好的工作，不論你是軟體開發新手還是已經是老手，如果你想努力成為更好的軟體開發人員，都需要擁有合適的工具。

有大量的工具可以供我們選擇，但是如何最好的工具是一個技巧。以下是我按不同類別組織的精選的一些工具列表。也歡迎在評論區中告訴我您最喜歡的。

源代碼控制

1. GitHub

不管你是軟體開發的新手，還是已經熟悉了GitHub的成手，你都需要它，GitHub是一個基於Web的Git存儲庫託管服務，開發人員可以審查代碼，管理項目和軟體構建。

GitHub是目前世界上最大，最受歡迎的代碼庫。軟體開發人員喜歡它的直觀界面和各種功能增加的功能，GitHub的定價模式非常靈活，公共存儲庫可以免費託管，也可以按月付費支付私有存儲庫。

2. Bitbucket

作為GitHub的有力競爭者，Bitbucket是一個基於Web的託管服務，用於使用Git版本控制系統的存儲庫。Bitbucket有哪些優勢？嗯，它與其他Atlassian公司產品（如JIRA）配合使用，能夠有效促進開發團隊的協作。 Bitbucket既可以作為雲版本，也可以作為企業內部部署版本，稱為Bitbucket Server。

3. CloudForge

CloudForge是一種基於雲的SAAS產品，用於應用程序開發工具和服務，如Git託管，Subversion託管，問題 和 bug 跟蹤工具以及應用程序生命周期管理。它提供了很多開發工具供選擇，主要是針對企業的，包括Zuora，Sears和The Weather Channel。

項目管理和問題跟蹤

4. JIRA

JIRA是最受歡迎的開發管理工具，用於項目和問題跟蹤的良好工具，是敏捷軟體團隊的理想選擇。它是一種復雜的產品，具有大量的功能，它開箱即用並且通常易於使用。JIRA的一些亮點包括定製化的Scrum和看板。

5. Trello

與JIRA類似，Trello非常適合做項目管理。 Trello非常適合看板和Scrum開發，它易於管理，具有大量可定製性。雖然不是專門為開發人員構建的工具（還可以用於產品設計），但Trello絕對可以完成工作。從好的方面來說，Trello是具備時尚的，簡單和視覺上令人愉悅的好工具。

6.Toggl

與上述兩者略有些不一樣，Toggl是一款適合軟體開發人員的時間跟蹤工具。使用Toggl追蹤時間毫不費力;它可以讓您了解時間的真正去向！它很簡單，易於使用，並集成了大量工具，包括上面列出的兩個。

IDE（集成開發環境）

7.Atom

這是一款強大的「黑客」文本編輯器。Atom是完全免費的開源軟體，在很大程度上可以進行定製。Atom還包括一個智能且靈活的自動完成功能，使編碼速度加快，此外，開發者還可以實時共享工作區並且可以編輯代碼。

8. Xcode

Xcode是macOS的集成開發環境，是Apple公司開發的一套軟體開發工具（用於開發macOS，iOS，watchOS和tvOS的軟體）。無可否認，它非常簡單易用，特別適合初學者，如果您只開發前端用戶界面，它具有可視化設置和拖放選項，達到快速開發。 Xcode在如何防止錯誤和錯誤方面也很智能。

9. Microsoft Visual Studio

Microsoft Visual Studio包括一組服務，包括Visual Studio IDE（適用於Android，iOS，macOS，Web和雲端的全功能集成開發環境）。開發者使用Visual Studio可以快速輕松地在各種平台上規劃，構建和發布軟體。

技能提升

10. CodeWars

CodeWars是一個學習社區，提供真正的編程挑戰，以提高您的開發技能，加強和擴展編程基礎。CodeWars具有數百個編程挑戰，按難度和各種語言分級。CodeWars也非常適合提高沒有多少經驗的人對編程語言的熟悉程度。也有其他類似的網站，但CodeWars的突出之處在於，在您提交自己的解決方案後，您可以看到評分最高的排行榜。通過這種方式，人們可以從這些排名靠前的解決方案，從而向他人更好的學習。

11.Code Climate

Code Climate是一種代碼自動分析工具。雖然它是付費產品，我們可以免費試用兩周，即使這樣也可以提供有關代碼的良好反饋。Code Climate會評估開發的測試覆蓋率，復雜性，重復性，風格和安全性等。

12.Code Signal

Code Signal是一個基於技能的評估平台，可以幫助開發人員和僱主評估編程水平。對於開發人員，Code Signal提供面試練習，以便我們可以解決真實的面試題並掌握關鍵的技術難題。

小結

如果沒有上面這些工具，我們編程會很困難。這些工具從管理和分析項目到發布跟蹤和技能開發，可以滿足開發者的全碩需求。如果你想成為優秀的開發人員，請使用這些工具，讓自己更加強大！

㈡ python編程5種常用工具是什麼

【導語】Python是一種開源的編程語言，可用於Web編程、數據科學、人工智慧以及許多科學應用，學習Python可以讓程序員專注於解決問題，而不是語法，由於Python擁有各式各樣的工具，因此更具優勢，在進行Python編程學習的時候，了解使用工具和編程基礎是主要的，那麼Python編程5種常用工具是什麼?一起來了解一下吧。

1、IDLE

在安裝Python時，默認也會安裝IDLE。這是最優秀的Python工具之一。它可以降低Python入門的門檻。它的主要功能包括Python
Shell窗口(互動式解釋器)、自動補齊、高亮顯示語法以及基本的集成調試器。IDLE輕巧易用，方便學習。但是，它不適用於大型項目。許多程序員都將其作為最佳的Python工具。

2、Scikit-learn

Scikit-learn是數據科學最常使用的Python工具之一。這是一款為機器學習和數據科學而設計的Python工具。該工具主要用於處理分類、回歸、聚類、模型選擇以及預處理等任務。scikit-Learn最出色的功能是在測試數據集上執行基準測試時，表現出的驚人速度。因此，對於程序員和學生來說，Scikit-learn是最優秀的Python工具之一。

3、Theano

Theano是一款數據科學的Python工具，對於程序員和學生而言，這是一款非常可靠的工具。它是深度學習方面最好的Python工具，因此非常適合深度學習。Theano的設計主旨是用戶友好、模塊化、易於擴展，而且可以與Python配合使用。它能夠以最佳方式表達神經網路。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網路之上運行。

4、Selenium

Selenium是最佳的Python自動化工具之一。它適用於Python測試的自動化，常常用作Web應用程序的自動化框架。我們可以利用Selenium，通過許多編程語言(包括java、C#、Python、ruby以及其他許多程序員和學生使用的語言)來編寫測試腳本。你還可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，來管理測試用例並生成報告。

5、Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自動化工具。支持Web、移動和桌面自動化測試。更高級的應用需要獲得商業許可，而且它還可以幫助學生提高學業成績。Test
complete還可以像機器人框架一樣執行關鍵字驅動的測試。它擁有最出色的錄制以及回放功能，非常實用。

關於Python編程常用工具，就給大家介紹到這里了，以上的五種工具希望大家能夠好好利用，工具的使用必然能夠更好的簡化程序編寫，所以還是希望大家能夠不斷進行技能提升，加油!

㈢ 北京北大青鳥：Java編程工具有哪些

Java9發布了，人們對Java編程的關注度又自動的提升了，很多人對Java編程產生興趣，比如有很多朋友很想知道Java編程工具有哪些?這個稍後北大青鳥小編會為大家呈現，更多的朋友想知道，如何學Java好?跟電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/一起往下找尋答案吧。
Java編程工具有很多?小編只能挑著為大家介紹，現在最流行的Java開發工具就是Eclipse了，因為它是開源的，免費的。
NetBases是Java開發桌面應用程序用的。
對於Java編程工具的使用，無他熟能生巧，所以多多嘗試著使用這些Java編程工具即可。
我們今天關注的重點是如何學Java好?這是很多朋友都在追尋答案的，Java當下有兩種主要學習方式，一是自學Java，二是參加Java培訓。
自學Java對於有過編程基礎的朋友來說可以作為首選，但是對於零基礎的朋友來說，Java培訓應該作為首選，學成功的機率比自學Java大一半還不止。
北大青鳥Java培訓是一家專業的Java培訓的機構，始終堅持用良心做教育的理念，成立多年來匯聚了國內一線Java專家，擁有幾十餘位一線技術大牛，課程體系圍繞企業真實項目而設計，把各個知識點穿插到項目中去講解，達到融會貫通的目的，確保學員去企業就可以勝任項目開發。

㈣ 15 個開源的頂級人工智慧工具

斯坦福的專家在人工智慧報告中得出的結論："越來越強大的人工智慧應用，可能會對我們的 社會 和經濟產生深遠的積極影響，這將出現在從現在到2030年的時間段里。"

以下這些開源人工智慧應用都處於人工智慧研究的最前沿。

1.Caffe

它是由賈揚清在加州大學伯克利分校的讀博時創造的，Caffe是一個基於表達體系結構和可擴展代碼的深度學習框架。使它聲名鵲起的是它的速度，這讓它受到研究人員和企業用戶的歡迎。根據其網站所言，它可以在一天之內只用一個NVIDIA K40 GPU處理6000萬多個圖像。它是由伯克利視野和學習中心（BVLC）管理的，並且由NVIDIA和亞馬遜等公司資助來支持它的發展。

2. CNTK

它是計算機網路工具包（Computational Network Tookit）的縮寫，CNTK是一個微軟的開源人工智慧工具。不論是在單個CPU、單個GPU、多個GPU或是擁有多個GPU的多台機器上它都有優異的表現。微軟主要用它做語音識別的研究，但是它在機器翻譯、圖像識別、圖像字幕、文本處理、語言理解和語言建模方面都有著良好的應用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一個java虛擬機（JVM）的開源深度學習庫。它運行在分布式環境並且集成在Hadoop和Apache Spark中。這使它可以配置深度神經網路，並且它與Java、Scala和其他JVM語言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齊學習工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的縮寫，和CNTK一樣，是微軟的開源人工智慧工具。作為設計用於大數據的應用程序，它的目標是更快的訓練人工智慧系統。它包括三個主要組件：DMTK框架、LightLDA主題模型演算法和分布式（多義）字嵌入演算法。為了證明它的速度，微軟聲稱在一個八集群的機器上，它能夠"用100萬個主題和1000萬個單詞的詞彙表（總共10萬億參數）訓練一個主題模型，在一個文檔中收集1000億個符號，"。這一成績是別的工具無法比擬的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重將AI服務於企業用戶，因此H2O有著大量的公司客戶，比如第一資本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用戶。它聲稱任何人都可以利用機器學習和預測分析的力量來解決業務難題。它可以用於預測建模、風險和欺詐分析、保險分析、廣告技術、醫療保健和客戶情報。

它有兩種開源版本：標准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付費的企業用戶支持。

6.Mahout

它是Apache基金會項目，Mahout是一個開源機器學習框架。根據它的網站所言，它有著三個主要的特性：一個構建可擴展演算法的編程環境、像Spark和H2O一樣的預制演算法工具和一個叫Samsara的矢量數學實驗環境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨詢公司、Foursquare、英特爾、領英、Twitter、雅虎和其他許多公司。其網站列了出第三方的專業支持。

7.MLlib

由於其速度，Apache Spark成為一個最流行的大數據處理工具。MLlib是Spark的可擴展機器學習庫。它集成了Hadoop並可以與NumPy和R進行交互操作。它包括了許多機器學習演算法如分類、回歸、決策樹、推薦、集群、主題建模、功能轉換、模型評價、ML管道架構、ML持久、生存分析、頻繁項集和序列模式挖掘、分布式線性代數和統計。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一個基於分層暫時記憶理論的開源人工智慧項目。從本質上講，HTM試圖創建一個計算機系統來模仿人類大腦皮層。他們的目標是創造一個"在許多認知任務上接近或者超越人類認知能力"的機器。

除了開源許可，Numenta還提供NuPic的商業許可協議，並且它還提供技術專利的許可證。

9.OpenNN

作為一個為開發者和科研人員設計的具有高級理解力的人工智慧，OpenNN是一個實現神經網路演算法的c++編程庫。它的關鍵特性包括深度的架構和快速的性能。其網站上可以查到豐富的文檔，包括一個解釋了神經網路的基本知識的入門教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司開發的OpenCyc提供了對Cyc知識庫的訪問和常識推理引擎。它擁有超過239,000個條目，大約2,093,000個三元組和大約69,000 owl：這是一種類似於鏈接到外部語義庫的命名空間。它在富領域模型、語義數據集成、文本理解、特殊領域的專家系統和 游戲 AI中有著良好的應用。該公司還提供另外兩個版本的Cyc：一個可免費的用於科研但是不開源，和一個提供給企業的但是需要付費。

11.Oryx 2

構建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一個專門針對大規模機器學習的應用程序開發框架。它採用一個獨特的三層λ架構。開發者可以使用Orys 2創建新的應用程序，另外它還擁有一些預先構建的應用程序可以用於常見的大數據任務比如協同過濾、分類、回歸和聚類。大數據工具供應商Cloudera創造了最初的Oryx 1項目並且一直積極參與持續發展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收購了PredictionIO，接著在七月，它將該平台和商標貢獻給Apache基金會，Apache基金會將其列為孵育計劃。所以當Salesforce利用PredictionIO技術來提升它的機器學習能力時，成效將會同步出現在開源版本中。它可以幫助用戶創建帶有機器學習功能的預測引擎，這可用於部署能夠實時動態查詢的Web服務。

13.SystemML

最初由IBM開發，SystemML現在是一個Apache大數據項目。它提供了一個高度可伸縮的平台，可以實現高等數學運算，並且它的演算法用R或一種類似python的語法寫成。企業已經在使用它來跟蹤 汽車 維修客戶服務、規劃機場交通和連接 社會 媒體數據與銀行客戶。它可以在Spark或Hadoop上運行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一個谷歌的開源人工智慧工具。它提供了一個使用數據流圖進行數值計算的庫。它可以運行在多種不同的有著單或多CPU和GPU的系統，甚至可以在移動設備上運行。它擁有深厚的靈活性、真正的可移植性、自動微分功能，並且支持Python和c++。它的網站擁有十分詳細的教程列表來幫助開發者和研究人員沉浸於使用或擴展他的功能。

15.Torch

Torch將自己描述為："一個優先使用GPU的擁有機器學習演算法廣泛支持的科學計算框架"，它的特點是靈活性和速度。此外，它可以很容易的通過軟體包用於機器學習、計算機視覺、信號處理、並行處理、圖像、視頻、音頻和網路等方面。它依賴一個叫做LuaJIT的腳本語言，而LuaJIT是基於Lua的。

歡迎關注~

微信公眾號： IT百戰程序員 ，免費提供人工智慧、大數據、雲計算等資料～～不管你在地球哪個方位，歡迎你的關注！

㈤ dynamo0.9.1什麼意思

是開源的可視化編程工具的一個版本。<
1、Dynamo是一款開源的可視化編程工具，用於定義關系和創建演算法，可以在3D空間中生成幾何圖形和處理數據。能夠讓用戶直觀地編寫腳本，操控程序的各種行為。可視化編程，亦即可視化程序設計：以「所見即所得」的編程思想為原則，力圖實現編程工作的可視化，即隨時可以看到結果，程序與結果的調整同步。
2、DynamoPlayer是Dyn文件的播放器，意思是可以不用打開Dynamo軟體直接用DynamoPlayer執行Dyn文件。類似不用打開PS就可以用照片查看器查看圖片的概念類似。
3、可視化編程其實就像是把一篇純文本的小說用漫畫的形式開展示一樣。可視化編程目前有兩種主流形式：
一種是基於塊的可視化編程（BlockBasedVPL），類似Blockly，就是一種基於塊的可視化編程軟體。

㈥ 核桃編程是做什麼的

核桃編程是一家面向青少年的開源編程科創平台，大力投入科技，通過AI技術的創新，更好地來幫助提升青少年的綜合素質。核桃編程目前主要是通過AI技術賦能產業，去年還自主研發了圖形化編程工具，用起來很Nice！想了解更多的話你可以再網路下

㈦ 核桃編程HD是啥子意思

高清的意思
核桃編程（Walnut Coding）是面向青少年的開源編程科技創新平台，通過自主研發開源編程工具和提供SaaS產品一體化服務，打造青少年編程創新社區及青少年編程開源生態，致力於讓青少年收獲編程的能力、享受科技的樂趣、激發創新的潛質。
核桃編程成立於2017年8月9日，始終致力於打造面向青少年的開源編程科技創新平台。2021年3月25日，核桃編程宣布完成C輪融資，由KKR、元_資本、高瓴創投領投，源碼資本、華興新經濟基金等機構繼續跟投。核桃編程本輪融資將「All in科技」，持續開源編程工具的自主研發，專注於打造面向青少年的開源編程科技創新平台，進而服務未來的科技創新人才。

㈧ 編程開發都有哪些常用的開源框架

對於程序員來說，大部分都是學習的編程開發語言，而編程也一直是互聯網軟體開發領域的主流編程語言之一。今天，我們就一起來了解一下，的生態圈都包含了哪些框架。

的生態環境開放、自由，在Sun/Oracle、Google、Apache、Eclipse基金會等各大廠商，還有技術大牛的共同努力下，的生態圈異常繁榮，各種優秀的開源框架層出不窮。

SpringBoot

SpringBoot是Pivotal團隊推出的一個支持快速開發的框架，伴隨Spring4.0而生，繼承了Spring的優秀特質，簡化了使用Spring編碼、配置、部署的過程，使項目的開發變得簡單、敏捷。

SpringCloud

SpringCloud是基於SpringBoot的一整套分布式系統下的微服務構建框架，包含了眾多的子項目，如SpringCloudConfig、SpringCloudStream等。

Hadoop/Spark

Hadoop是個獲得極大應用的大數據框架，是大數據領域標志性的解決方案。

Spark通過完善的內存計算和處理優化，極大的提升了速度，是具備流處理能力的下一代批處理框架。

Spark體系還包括一系列附加庫，如SparkStreaming、SparkMLlib、SparkGraphX、SparkNet、CaffeOnSpark等。

Kafka

Kafka是LinkedIn使用Scala開發的一個分布式消息中間件，可以實現不同應用之間的松耦合，由於其可擴展、高吞吐、低延遲、高可靠等特性而被廣泛使用。

ElasticSearch

ElasticSearch是基於Lucene的實時分布式搜索引擎，昆明北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/認為由於其搜索穩定、可靠，速度快、安裝方便等特點，是使用廣泛的開源搜索引擎之一。

Nutch

Nutch是Apache旗下的高度可擴展、可伸縮、可插拔的開源網路爬蟲框架，功能完整。

當然爬出框架還有很多：Heritrix、Crawler4j、WebCollector、WebMagic、SeimiCrawler、HtmlUnit等，可根據實際項目需要選擇。

在爬蟲領域，Python可能使用的更多一些，入門也簡單。

爬蟲的難點不在於語言的選擇，無論、Python都可以勝任，關鍵還是反反爬策略的制定，以及各種實戰的積累。

㈨ 核桃編程自主研發的編程工具有沒有體驗的

核桃編程的課程是scratch編程。scratch是圖形化編程。核桃編程的介紹核桃編程Walnut Coding是面向青少年的開源編程科技創新平台，通過自主研發開源編程工具和提供Saas產品一體化服務，打造青少年編程創新社區及青少年編程開源生態，致力於讓青少年收獲編程的能力，享受科技的樂趣，激發創新的潛質。核桃編程成立於2017年8月9日，始終致力於打造面向青少年的開源編程科技創新平台。2021年3月25日，核桃編程宣布完成C輪融資。由KKR，元璟資本，高瓴創投領投，源碼資本，華興新經濟基金等機構繼續跟投。核桃編程本輪融資將All in科技，持續開源編程工具的自主研發，專注於打造面向青少年的開源編程科技創新平台，進而服務未來的科技創新人才。