快加入「我的最爱」吧Python开发者不容错过的30个Github开源专案（上）

 愈来愈多人使用Python 来进行不同的功能&＃xff0c;例如进行机器学习等。如果想透过Python 使用这些功能&＃xff0c;可以在GitHub 上找开源专题。以下介绍在GitHub 上大受欢迎的Python 开源专题。

1.   TensorFlow 模型

如果你对机器学习与深层学习有兴趣的话&＃xff0c;那你一定不可错过TensorFlow 开源存储库。它由Google大脑团队开发&＃xff0c;用于Google的研究和生产&＃xff0c;于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布。它用于各种感知和语言理解任务的机器学习&＃xff0c;你可以在GitHub 上找到许多与深度学习相关的资料库和模型。

2. 硬

Keras 是一个高级神经网络API&＃xff0c;用Python 编写&＃xff0c;能够在TensorFlow&＃xff0c;CNTK或Theano 之上运行。它的开发重点是实现快速实验。能够以最小的延迟从想法到结果是进行良好研究的关键。

Keras 允许简单快速的原型设计&＃xff0c;支持卷积网络和循环网络&＃xff0c;以及两者的组合&＃xff0c;在CPU和GPU上无缝运行。

3. 朱丽叶

Zulip 是一款功能强大的开源群聊应用程序&＃xff0c;它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip 该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。

作为一个开源软件&＃xff0c;Zulip 拥有超过300 名贡献者&＃xff0c;每月合并超过500 次提交&＃xff0c;也是规模最大&＃xff0c;发展最快的开源群聊项目。

4.反弹

在编码经常遇到bug 但又找不到出错的地方&＃xff1f;那Rebound 绝对是你的好帮手。

Rebound是一个命令行工具&＃xff0c;可在您收到编译器错误时立即获取Stack Overflow结果。用户只需使用rebound 命令就可以执行。

5. 人脸识别

要进行人像识别&＃xff0c;只需要用几句简单的face_recognition 的Command 就可以从图像文件中进行人脸识别&＃xff0c;它可以识别出人的五官位置&＃xff0c;方便用家虚拟化妆。

你亦可以基于这个功能与其他Command 一起&＃xff0c;进行实时脸部识别。

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Detectron 是Facebook AI Research 的软件系统&＃xff0c;它可以快速在影片或图片中辨识出物体&＃xff0c;物件的形状或边缘&＃xff0c;方便叠加影像。

它是用Python 编写的&＃xff0c;由Caffe2 深度学习框架提供支持&＃xff0c;为广大研究人员们未来的新电脑视觉研究课题提供灵活、快速的模型实现和评估途径。Detectron能够根据电脑视觉的任务&＃xff0c;自动产生适合的模型。

它亦可以用于训练自定义模型&＃xff0c;并把它们用在扩增实境、社群完整性等各种各样任务。

7. 龙卷风

Tornado 是一个用Python 语言写成的Web 伺服器兼Web 应用框架&＃xff0c;由FriendFeed 公司在自己的网站FriendFeed 中使用&＃xff0c;被Facebook 收购以后框架以开源软体形式开放给大众。

它是一个轻量级的Web 框架&＃xff0c;类似于另一个Python web 框架Web.py&＃xff0c;其拥有异步非阻塞IO的处理方式&＃xff0c;并有较为出色的抗负载能力。官方用nginx 反向代理的方式部署Tornado 和其它Python web应用框架进行对比&＃xff0c;结果最大浏览量超过第二名近40%。

8.洋红色

Magenta是一个用于创造艺术和音乐的机器学习研究计划。它透过开发新的深度学习和强化学习算法&＃xff0c;用于生成歌曲&＃xff0c;图像&＃xff0c;绘图和其他材料。但它也是构建智能工具和界面的探索&＃xff0c;它允许艺术家和音乐家使用这些模型扩展他们的流程。

Magenta 由Google Brain 团队的一些研究人员和工程师发起&＃xff0c;并在GitHub 上得到不少人的协作改善。

9.  Ansible

Ansible 是一个极其简单的IT自动化系统。它处理配置管理&＃xff0c;应用程序部署&＃xff0c;云配置&＃xff0c;临时任务执行和多节点编排– 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。

10. 面膜R-CNN

Mask R-CNN 用于对象检测和分割。这是在Python 3&＃xff0c;Keras和TensorFlow上实现Mask R-CNN。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特征金字塔网络&＃xff08;FPN&＃xff09;和ResNet101骨干网。

11. 图案

Pattern 是Python 的Web 挖掘模块。它具有数据挖掘&＃xff0c;自然语言处理&＃xff0c;机器学习和网络分析的工具。python学习资源需要的自取  腾讯文档

12. 先知

这个亦由Facebook 开发的Prophet 是一种预测时间序列数据的程序。它基于一个加法模型&＃xff0c;其中非线性趋势适合年度和周度季节性以及假期。它最适用于具有至少一年历史数据的每日周期数据。Prophet 可以用于复元缺失数据&＃xff0c;趋势变化和大异常值都很有用。

13. 猎鹰

Falcon是一个可靠的高性能Python Web框架&＃xff0c;用于构建大型应用程序后端和微服务。它鼓励REST 架构风格&＃xff0c;通过在任何需要的地方提供裸机性能和灵活性来补充更多通用Python Web框架&＃xff0c;并提升用家效率。

14.  Matplotlib

Matplotlib 是一个Python 2D绘图库&＃xff0c;可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质图。Matplotlib 可用于Python 脚本、Python和IPython shell、Web应用程序服务器以及各种图形用户界面工具包。

15.  TFlearn

TFlearn 是一个基于Tensorflow 构建的模块化透明深度学习库。纯用TensorFlow的时候必须自己去打点每个神经元的输入输出维度定义等等&＃xff0c;而tflearn就常用的deep learning方法封装成更容易使用的API&＃xff0c;使用上也更为直觉。

它旨在为TensorFlow提供更高级别的API&＃xff0c;以促进和加速实验&＃xff0c;同时保持完全透明并与之兼容。