Программное обеспечение с открытым исходным кодом, в котором исходный код предоставляется бесплатно и публикуется по лицензии, чтобы другие пользователи могли загружать, изменять и настраивать его в соответствии со своими требованиями или для исследований. Сегодня открытый исходный код используется большинством транснациональных компаний и организаций, таких как Google, Facebook, Microsoft, Netflix. Участие в разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом не только поможет вам отточить свои навыки, но и поможет вам получить большой практический опыт решения реальных задач, сохраняя при этом отличное портфолио!
1. Mozilla Firefox
Mozilla Firefox содержит десятки проектов, над которыми вы поломаете голову. Они предоставляют обширную документацию о том, как внести свой вклад в их проекты. Поскольку весь процесс кажется долгим, у них есть отдельный выделенный канал, где вы можете задать вопрос и попросить о помощи. На странице документации у них есть столбец, в котором они специально упоминают веб-сайты, ошибки, открытые проблемы и др.
2. Код Visual Studio
VS Code - это огромное программное обеспечение с открытым исходным кодом, в настоящее время имеющее более пяти тысяч открытых проблем. Это означает, что у новичков есть большие возможности для поиска ошибок, которые они могут исправить. Вы можете внести свой вклад путем отправки ошибок, проверки изменений исходного кода, отправки запросов на новые функции, просмотр документации и обнаружение опечаток, либо добавление нового контента.
3. Firefox DevTools
Это еще один популярный проект Mozilla, который содержит набор инструментов веб-разработчика, встроенных в веб-браузер Firefox. Основные инструменты включают инспектор страниц, веб-консоль, отладчик JavaScript, сетевой монитор, инструменты производительности, режим адаптивного дизайна, панель приложений и многие другие. В их кодовой базе, вы можете присоединиться к их сообществу, в котором вы узнаете, как начать работу.
4. Pandas Package
Этот мощный пакет Python широко используется для обработки и анализа данных, и если вы занимаетесь анализом данных или машинным обучением, вы определенно использовали бы его. Проект открыт для исправления ошибок, улучшения документации и отчетов об ошибках. Есть руководство, и если код сначала кажется вам запутанным, попробуйте полистать документацию.
5. Библиотека Scikit-Learn
Это модуль Python, созданный на основе SciPy для машинного обучения. Проект приветствует участников всех уровней и имеет руководство по разработке, в котором перечислены сведения о внесении изменений в базу кода, документацию, тесты и многое другое!
6. TypeScript
TypeScript от Microsoft - это язык программирования для масштабируемого приложения JavaScript, который добавляет дополнительные типы для поддержки инструментов для крупномасштабных приложений JavaScript. В настоящее время может быть отличным местом для начала, будь то новичок или эксперт. Как участник, вы можете сообщать об ошибках, просматривать изменения исходного кода и исправлять ошибки. Вы также можете присоединиться к их сообществу Discord, если где-то застряли!
7. Библиотека Pytorch
Это одна из самых известных библиотек глубокого обучения и машинного обучения, которая в основном используется как замена NumPy и как платформа для глубокого обучения, обеспечивающая большую гибкость и скорость. Вы можете внести новые функции, служебные функции или расширения в ядро, открыв новый PR с обсуждением. В нем также более пяти тысяч открытых вопросов, поэтому с него можно начать!
Проекты поддерживаются множеством людей, которые всегда готовы помочь. Более того, сообщество разработчиков ПО с открытым исходным кодом огромно, и есть люди, которые помогут вам, когда вы застрянете. Так что вперед!
