开源编程工具

㈠ 软件开发工具有哪些

无论您是软件开发新手还是资深人士，如果想努力成为优秀的软件开发人员，都需要拥有合适的工具。本文推荐给你12款。

没有人认为经验就是优秀软件开发人员的主因。但是，“公欲行其事，必先利其器”，良好的工具能帮我们做更好的工作，不论你是软件开发新手还是已经是老手，如果你想努力成为更好的软件开发人员，都需要拥有合适的工具。

有大量的工具可以供我们选择，但是如何最好的工具是一个技巧。以下是我按不同类别组织的精选的一些工具列表。也欢迎在评论区中告诉我您最喜欢的。

源代码控制

1. GitHub

不管你是软件开发的新手，还是已经熟悉了GitHub的成手，你都需要它，GitHub是一个基于Web的Git存储库托管服务，开发人员可以审查代码，管理项目和软件构建。

GitHub是目前世界上最大，最受欢迎的代码库。软件开发人员喜欢它的直观界面和各种功能增加的功能，GitHub的定价模式非常灵活，公共存储库可以免费托管，也可以按月付费支付私有存储库。

2. Bitbucket

作为GitHub的有力竞争者，Bitbucket是一个基于Web的托管服务，用于使用Git版本控制系统的存储库。Bitbucket有哪些优势？嗯，它与其他Atlassian公司产品（如JIRA）配合使用，能够有效促进开发团队的协作。 Bitbucket既可以作为云版本，也可以作为企业内部部署版本，称为Bitbucket Server。

3. CloudForge

CloudForge是一种基于云的SAAS产品，用于应用程序开发工具和服务，如Git托管，Subversion托管，问题 和 bug 跟踪工具以及应用程序生命周期管理。它提供了很多开发工具供选择，主要是针对企业的，包括Zuora，Sears和The Weather Channel。

项目管理和问题跟踪

4. JIRA

JIRA是最受欢迎的开发管理工具，用于项目和问题跟踪的良好工具，是敏捷软件团队的理想选择。它是一种复杂的产品，具有大量的功能，它开箱即用并且通常易于使用。JIRA的一些亮点包括定制化的Scrum和看板。

5. Trello

与JIRA类似，Trello非常适合做项目管理。 Trello非常适合看板和Scrum开发，它易于管理，具有大量可定制性。虽然不是专门为开发人员构建的工具（还可以用于产品设计），但Trello绝对可以完成工作。从好的方面来说，Trello是具备时尚的，简单和视觉上令人愉悦的好工具。

6.Toggl

与上述两者略有些不一样，Toggl是一款适合软件开发人员的时间跟踪工具。使用Toggl追踪时间毫不费力;它可以让您了解时间的真正去向！它很简单，易于使用，并集成了大量工具，包括上面列出的两个。

IDE（集成开发环境）

7.Atom

这是一款强大的“黑客”文本编辑器。Atom是完全免费的开源软件，在很大程度上可以进行定制。Atom还包括一个智能且灵活的自动完成功能，使编码速度加快，此外，开发者还可以实时共享工作区并且可以编辑代码。

8. Xcode

Xcode是macOS的集成开发环境，是Apple公司开发的一套软件开发工具（用于开发macOS，iOS，watchOS和tvOS的软件）。无可否认，它非常简单易用，特别适合初学者，如果您只开发前端用户界面，它具有可视化设置和拖放选项，达到快速开发。 Xcode在如何防止错误和错误方面也很智能。

9. Microsoft Visual Studio

Microsoft Visual Studio包括一组服务，包括Visual Studio IDE（适用于Android，iOS，macOS，Web和云端的全功能集成开发环境）。开发者使用Visual Studio可以快速轻松地在各种平台上规划，构建和发布软件。

技能提升

10. CodeWars

CodeWars是一个学习社区，提供真正的编程挑战，以提高您的开发技能，加强和扩展编程基础。CodeWars具有数百个编程挑战，按难度和各种语言分级。CodeWars也非常适合提高没有多少经验的人对编程语言的熟悉程度。也有其他类似的网站，但CodeWars的突出之处在于，在您提交自己的解决方案后，您可以看到评分最高的排行榜。通过这种方式，人们可以从这些排名靠前的解决方案，从而向他人更好的学习。

11.Code Climate

Code Climate是一种代码自动分析工具。虽然它是付费产品，我们可以免费试用两周，即使这样也可以提供有关代码的良好反馈。Code Climate会评估开发的测试覆盖率，复杂性，重复性，风格和安全性等。

12.Code Signal

Code Signal是一个基于技能的评估平台，可以帮助开发人员和雇主评估编程水平。对于开发人员，Code Signal提供面试练习，以便我们可以解决真实的面试题并掌握关键的技术难题。

小结

如果没有上面这些工具，我们编程会很困难。这些工具从管理和分析项目到发布跟踪和技能开发，可以满足开发者的全硕需求。如果你想成为优秀的开发人员，请使用这些工具，让自己更加强大！

㈡ python编程5种常用工具是什么

【导语】Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用，学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法，由于Python拥有各式各样的工具，因此更具优势，在进行Python编程学习的时候，了解使用工具和编程基础是主要的，那么Python编程5种常用工具是什么?一起来了解一下吧。

1、IDLE

在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python
Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。

2、Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。

3、Theano

Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。

4、Selenium

Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。

5、Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test
complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。

关于Python编程常用工具，就给大家介绍到这里了，以上的五种工具希望大家能够好好利用，工具的使用必然能够更好的简化程序编写，所以还是希望大家能够不断进行技能提升，加油!

㈢ 北京北大青鸟：Java编程工具有哪些

Java9发布了，人们对Java编程的关注度又自动的提升了，很多人对Java编程产生兴趣，比如有很多朋友很想知道Java编程工具有哪些?这个稍后北大青鸟小编会为大家呈现，更多的朋友想知道，如何学Java好?跟电脑培训http://www.kmbdqn.cn/一起往下找寻答案吧。
Java编程工具有很多?小编只能挑着为大家介绍，现在最流行的Java开发工具就是Eclipse了，因为它是开源的，免费的。
NetBases是Java开发桌面应用程序用的。
对于Java编程工具的使用，无他熟能生巧，所以多多尝试着使用这些Java编程工具即可。
我们今天关注的重点是如何学Java好?这是很多朋友都在追寻答案的，Java当下有两种主要学习方式，一是自学Java，二是参加Java培训。
自学Java对于有过编程基础的朋友来说可以作为首选，但是对于零基础的朋友来说，Java培训应该作为首选，学成功的机率比自学Java大一半还不止。
北大青鸟Java培训是一家专业的Java培训的机构，始终坚持用良心做教育的理念，成立多年来汇聚了国内一线Java专家，拥有几十余位一线技术大牛，课程体系围绕企业真实项目而设计，把各个知识点穿插到项目中去讲解，达到融会贯通的目的，确保学员去企业就可以胜任项目开发。

㈣ 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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㈤ dynamo0.9.1什么意思

是开源的可视化编程工具的一个版本。<
1、Dynamo是一款开源的可视化编程工具，用于定义关系和创建算法，可以在3D空间中生成几何图形和处理数据。能够让用户直观地编写脚本，操控程序的各种行为。可视化编程，亦即可视化程序设计：以“所见即所得”的编程思想为原则，力图实现编程工作的可视化，即随时可以看到结果，程序与结果的调整同步。
2、DynamoPlayer是Dyn文件的播放器，意思是可以不用打开Dynamo软件直接用DynamoPlayer执行Dyn文件。类似不用打开PS就可以用照片查看器查看图片的概念类似。
3、可视化编程其实就像是把一篇纯文本的小说用漫画的形式开展示一样。可视化编程目前有两种主流形式：
一种是基于块的可视化编程（BlockBasedVPL），类似Blockly，就是一种基于块的可视化编程软件。

㈥ 核桃编程是做什么的

核桃编程是一家面向青少年的开源编程科创平台，大力投入科技，通过AI技术的创新，更好地来帮助提升青少年的综合素质。核桃编程目前主要是通过AI技术赋能产业，去年还自主研发了图形化编程工具，用起来很Nice！想了解更多的话你可以再网络下

㈦ 核桃编程HD是啥子意思

高清的意思
核桃编程（Walnut Coding）是面向青少年的开源编程科技创新平台，通过自主研发开源编程工具和提供SaaS产品一体化服务，打造青少年编程创新社区及青少年编程开源生态，致力于让青少年收获编程的能力、享受科技的乐趣、激发创新的潜质。
核桃编程成立于2017年8月9日，始终致力于打造面向青少年的开源编程科技创新平台。2021年3月25日，核桃编程宣布完成C轮融资，由KKR、元_资本、高瓴创投领投，源码资本、华兴新经济基金等机构继续跟投。核桃编程本轮融资将“All in科技”，持续开源编程工具的自主研发，专注于打造面向青少年的开源编程科技创新平台，进而服务未来的科技创新人才。

㈧ 编程开发都有哪些常用的开源框架

对于程序员来说，大部分都是学习的编程开发语言，而编程也一直是互联网软件开发领域的主流编程语言之一。今天，我们就一起来了解一下，的生态圈都包含了哪些框架。

的生态环境开放、自由，在Sun/Oracle、Google、Apache、Eclipse基金会等各大厂商，还有技术大牛的共同努力下，的生态圈异常繁荣，各种优秀的开源框架层出不穷。

SpringBoot

SpringBoot是Pivotal团队推出的一个支持快速开发的框架，伴随Spring4.0而生，继承了Spring的优秀特质，简化了使用Spring编码、配置、部署的过程，使项目的开发变得简单、敏捷。

SpringCloud

SpringCloud是基于SpringBoot的一整套分布式系统下的微服务构建框架，包含了众多的子项目，如SpringCloudConfig、SpringCloudStream等。

Hadoop/Spark

Hadoop是个获得极大应用的大数据框架，是大数据领域标志性的解决方案。

Spark通过完善的内存计算和处理优化，极大的提升了速度，是具备流处理能力的下一代批处理框架。

Spark体系还包括一系列附加库，如SparkStreaming、SparkMLlib、SparkGraphX、SparkNet、CaffeOnSpark等。

Kafka

Kafka是LinkedIn使用Scala开发的一个分布式消息中间件，可以实现不同应用之间的松耦合，由于其可扩展、高吞吐、低延迟、高可靠等特性而被广泛使用。

ElasticSearch

ElasticSearch是基于Lucene的实时分布式搜索引擎，昆明北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/认为由于其搜索稳定、可靠，速度快、安装方便等特点，是使用广泛的开源搜索引擎之一。

Nutch

Nutch是Apache旗下的高度可扩展、可伸缩、可插拔的开源网络爬虫框架，功能完整。

当然爬出框架还有很多：Heritrix、Crawler4j、WebCollector、WebMagic、SeimiCrawler、HtmlUnit等，可根据实际项目需要选择。

在爬虫领域，Python可能使用的更多一些，入门也简单。

爬虫的难点不在于语言的选择，无论、Python都可以胜任，关键还是反反爬策略的制定，以及各种实战的积累。

㈨ 核桃编程自主研发的编程工具有没有体验的

核桃编程的课程是scratch编程。scratch是图形化编程。核桃编程的介绍核桃编程Walnut Coding是面向青少年的开源编程科技创新平台，通过自主研发开源编程工具和提供Saas产品一体化服务，打造青少年编程创新社区及青少年编程开源生态，致力于让青少年收获编程的能力，享受科技的乐趣，激发创新的潜质。核桃编程成立于2017年8月9日，始终致力于打造面向青少年的开源编程科技创新平台。2021年3月25日，核桃编程宣布完成C轮融资。由KKR，元璟资本，高瓴创投领投，源码资本，华兴新经济基金等机构继续跟投。核桃编程本轮融资将All in科技，持续开源编程工具的自主研发，专注于打造面向青少年的开源编程科技创新平台，进而服务未来的科技创新人才。