{"id":53299,"date":"2019-11-28T00:00:00","date_gmt":"2019-11-27T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/56-proektov-na-python-s-otkrytym-ishodnym-kodom"},"modified":"2020-02-18T14:01:11","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:11","slug":"56-proektov-na-python-s-otkrytym-ishodnym-kodom","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/blog\/news\/56-proektov-na-python-s-otkrytym-ishodnym-kodom","title":{"rendered":"56 de proiecte Python cu surs\u0103 deschis\u0103","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"56
\n<\/p>\n

1. Flask<\/h3>\n

\nFlask este un micro-framework scris \u00een Python. Nu dispune de valid\u0103ri pentru formulare sau de un nivel de abstractizare a bazei de date, dar \u00ee\u021bi permite s\u0103 folose\u0219ti biblioteci externe pentru func\u021bii comune. Aceasta este esen\u021ba micro-framework-ului. Flask este destinat cre\u0103rii rapide \u0219i simple de aplica\u021bii, av\u00e2nd \u00een acela\u0219i timp scalabilitate \u0219i o greutate redus\u0103. Se bazeaz\u0103 pe proiectele Werkzeug \u0219i Jinja2. Po\u021bi afla mai multe despre el \u00een ultimul articol DataFlair despre Python Flask<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

2. Keras<\/h3>\n

\nKeras este o bibliotec\u0103 de re\u021bele neuronale open-source, scris\u0103 \u00een Python. Este prietenoas\u0103 cu utilizatorul, modular\u0103 \u0219i extensibil\u0103, \u0219i poate func\u021biona pe deasupra TensorFlow, Theano, PlaidML sau Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras ofer\u0103 tot ceea ce ai nevoie: modele, func\u021bii de obiectiv \u0219i de transfer, optimizatori \u0219i multe altele. De asemenea, suport\u0103 re\u021bele neuronale convolu\u021bionale \u0219i recurente.<\/p>\n

Lucr\u00e2nd la ultimul proiect open-source bazat pe Keras \u2014 Clasificarea cancerului de s\u00e2n<\/a><\/noindex>.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

\"56<\/a><\/noindex>

\nArticolul a fost tradus cu sprijinul companiei EDISON Software, care dezvolt\u0103 un sistem de diagnosticare a stoc\u0103rii documentelor Vivaldi<\/a><\/noindex>, dar \u0219i pentru investe\u0219te \u00een startup-uri<\/a><\/noindex>.<\/p><\/blockquote>\n

3. SpaCy<\/h3>\n

\nAceasta este o bibliotec\u0103 open-source care se ocup\u0103 de procesarea limbajului natural (NLP)<\/a><\/noindex> \u0219i este scris\u0103 \u00een Python \u0219i Cython. \u00cen timp ce NLTK este mai potrivit pentru scopuri educa\u021bionale \u0219i de cercetare, scopul spaCy este de a oferi software de produc\u021bie. \u00cen plus, Thinc este biblioteca de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 din spaCy, care prezint\u0103 modele CNN pentru etichetarea p\u0103r\u021bii de vorbire, analiza dependen\u021belor \u0219i recunoa\u0219terea entit\u0103\u021bilor numite.<\/p>\n

4. Sentry<\/h3>\n

\nSentry ofer\u0103 hosting pentru monitorizarea erorilor open-source, astfel \u00eenc\u00e2t s\u0103 po\u021bi detecta \u0219i clasifica erorile \u00een timp real. Pur \u0219i simplu instaleaz\u0103 SDK pentru limbajul(ile) sau framework-urile tale \u0219i \u00eencepe. Permite \u00eenregistrarea excep\u021biilor necontrolate, analiza traceback-ului, evaluarea impactului fiec\u0103rei probleme, urm\u0103rirea erorilor \u00een diverse proiecte, atribuirea problemelor \u0219i multe altele. Folosind Sentry, ai mai pu\u021bine erori \u0219i mai mult cod livrat.<\/p>\n

5. OpenCV<\/h3>\n

\nOpenCV este o bibliotec\u0103 de viziune computerizat\u0103 \u0219i \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 cu surs\u0103 deschis\u0103. Biblioteca are peste 2500 de algoritmi optimiza\u021bi pentru sarcini de viziune computerizat\u0103, cum ar fi detectarea \u0219i recunoa\u0219terea obiectelor, clasificarea diferitelor tipuri de activitate uman\u0103, urm\u0103rirea mi\u0219c\u0103rilor cu ajutorul camerei, crearea de modele tridimensionale ale obiectelor, unirea imaginilor pentru a ob\u021bine imagini de \u00eenalt\u0103 rezolu\u021bie \u0219i multe alte sarcini. Biblioteca este disponibil\u0103 pentru multe limbaje, cum ar fi Python, C++, Java etc.<\/p>\n

Num\u0103rul de stele pe Github: 39585<\/p>\n

A\u021bi lucrat deja la un proiect OpenCV? Iat\u0103 unul \u2014 Proiectul de determinare a sexului \u0219i v\u00e2rstei<\/a><\/noindex><\/p>\n

6. Nilearn<\/h3>\n

\nAcesta este un modul pentru implementarea rapid\u0103 \u0219i simpl\u0103 a \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii statistice pe datele NeuroImaging. Permite utilizarea scikit-learn pentru statistic\u0103 multipl\u0103 pentru modelare predictiv\u0103, clasificare, decodare \u0219i analiz\u0103 a conectivit\u0103\u021bii. Nilearn este parte a ecosistemului NiPy, care este o comunitate dedicat\u0103 utiliz\u0103rii Python pentru analiza datelor de neuroimagistic\u0103.<\/p>\n

Num\u0103rul de stele pe Github<\/a><\/noindex>: 549<\/p>\n

7. scikit-learn<\/h3>\n

\nScikit-learn este un alt proiect Python cu surs\u0103 deschis\u0103. Este o bibliotec\u0103 foarte cunoscut\u0103 de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pentru Python. Folosit adesea cu NumPy \u0219i SciPy, SciPy ofer\u0103 clasificare, regresie \u0219i clustering \u2014 suport\u0103 SVM (Support Vector Machines)<\/a><\/noindex>, p\u0103duri aleatoare, accelerare gradient, k-medii \u0219i DBSCAN. Aceast\u0103 bibliotec\u0103 este scris\u0103 \u00een limbajele Python \u0219i Cython.<\/p>\n

Num\u0103rul de stele pe Github: 37144<\/p>\n

8. PyTorch<\/h3>\n

\nPyTorch este o alt\u0103 bibliotec\u0103 deschis\u0103 de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103, scris\u0103 \u00een Python \u0219i pentru Python. Se bazeaz\u0103 pe biblioteca Torch \u0219i este excelent\u0103 pentru domenii precum viziunea computerizat\u0103 \u0219i procesarea limbajului natural (NLP). De asemenea, are un front-end C++. <\/p>\n

Printre multe alte caracteristici, PyTorch ofer\u0103 dou\u0103 la un nivel \u00eenalt:<\/p>\n