github上的开源代码怎么用?

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使用GitHub上的开源代码通常涉及几个步骤，包括查找项目、克隆代码、安装依赖项以及运行和修改代码。以下是一个基本流程：1. **找到感兴趣的开源项目**：- 在GitHub上搜索你感兴趣的项目或话题。- 浏览项目页面，阅读README文件以获取项目信息和使用说明。2. **克隆（Clone）仓库到本地**：- 在项目页面上找到“Code”或“Clone or download”按钮。- 复制项目的URL（通常是HTTPS或Git协议的链接）。- 在你的计算机上打开命令行工具（如Git Bash、终端等）。- 输入`git clone [project-url]`命令来将代码下载到本地。3. **导航至项目文件夹**：- 使用`cd`命令进入克隆下来的项目目录。4. **安装依赖项**：- 查看项目文档中关于如何安装依赖的说明。- 通常需要运行`npm install`、`pip install -r requirements.txt`或类似的命令来安装项目所需的库和模块。5. **运行项目**：- 根据项目提供的说明运行程序。这可能涉及执行一个脚本或命令，如`npm start`、`python main.py`等。- 如果项目是一个Web应用，它可能会在本地启动一个服务器，你可以在浏览器中访问指定端口查看应用。6. **修改代码**：- 使用你喜爱的文本编辑器或IDE打开项目文件进行编辑。- 对代码进行必要的修改以满足你的需求。7. **提交和同步更改**：- 如果你对代码进行了修改并想保存这些更改，你需要使用Git来提交（commit）你的改动。- 如果你想将这些更改分享给别人或备份到远程仓库，你可以将改动推送（push）到GitHub上。8. **遵守开源许可**：- 在使用和修改开源代码时，请确保遵守项目的许可证条款。- 如果你计划分发修改后的代码，检查是否需要保留版权信息、是否允许商业使用等条款。以上是一般性的步骤，具体操作可能会根据不同项目的要求有所差异。务必仔细阅读项目的文档以了解详细的使用指南和要求。

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幸福小小猪

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许多开发者都有定期浏览GitHub的习惯，对于GitHub上如此众多的项目，有人不断分享，有人不断Mark。每个人浏览的时候，都会注意到Star的数量，它代表着这个项目的热度，我盘点GitHub上Python语言中最火的15个开源项目。希望对你有帮助，排名如下：1、机器学习系统 tensorflowhttps://github.com/tensorflow/tensorflowStar 68481Google的TensorFlow是最流行的开源AI库之一。它的高计算效率，丰富的开发资源使它被企业和个人开发者广泛采用。TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。2、oh-my-zshhttps://github.com/robbyrussell/oh-my-zshStar 58473 oh-my-zsh是基于zsh的功能做了一个扩展，方便的插件管理、主题自定义，以及漂亮的自动完成效果。Zsh和bash一样，是一种Unix shell，但大多数Linux发行版本都默认使用bash shell。但Zsh有强大的自动补全参数、文件名、等功能和强大的自定义配置功能。3、命令行HTTP工具包 httpiehttps://github.com/jakubroztocil/httpieStar 31248HTTPie是一个命令行HTTP客户端，提供命令行交互方式来访问HTTP服务。其目标是使CLI与Web服务的交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求。4、shell命令行拓展 thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuckStar 30532首先这个项目的名字就很引人注目，取名为thefuck的原因是任何情况下你想说“我操”，你都可以用得到thefuck。theFuck是一个高可配置的应用，用户可以开启或关闭规则、配置UI、设置规则选项还有进行其他的操作。Fuck的UI很简单，它允许用户通过（上下）箭头的方式在修正过的命令列表中进行选择，使用Enter来确认选择，Ctrl+C来跳出程序。不足的是在Python标准库中没有办法在非Windows下不通过curses来读取键盘输入。5、微型Python框架 Flaskhttps://github.com/pallets/flaskStar 29399Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask使用BSD授权。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而，Flask 保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。6、Python Web框架 Djangohttps://github.com/django/djangoStar 27899Django是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web 应用程序框架。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views)，称为MTV模式。使用 Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。7、jQuery-File-Uploadhttps://github.com/blueimp/jQuery-File-UploadStar 27398jQuery File Upload是一个jQuery图片上传组件，支持多文件上传、取消、删除，上传前缩略图预览、列表显示图片大小，支持上传进度条显示；支持各种动态语言开发的服务器端。8、Python的HTTP客户端库 requestshttps://github.com/requests/requestsStar 27210requests是Python的一个HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似，那为什么要用 requests而不用urllib2呢？以为Python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一个简单的功能就需要一大堆代码。看了requests的文档，确实很简单，尤其适合懒人。9、计算机系统配置管理器 ansiblehttps://github.com/ansible/ansibleStar 25132Ansible 提供一种最简单的方式用于发布、管理和编排计算机系统的工具，你可在数分钟内搞定。Ansible是一个模型驱动的配置管理器，支持多节点发布、远程任务执行。默认使用SSH进行远程连接。无需在被管理节点上安装附加软件，可使用各种编程语言进行扩展。10、Web 爬虫框架 scrapyhttps://github.com/scrapy/scrapyStar 22407Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等。11、Python 的机器学习项目 scikit-learnhttps://github.com/scikit-learn/scikit-learnStar 20908scikit-learn是一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib 构建。基于BSD源许可证。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。12、神经网络库 kerashttps://github.com/fchollet/kerasStar 19132Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。keras的几大特点：文档齐全、上手快速、纯Python编写、关注度高更新迅速、论坛活跃、就是运行速度不太快，当有的人就是不care速度。13、Web服务器 Tornadohttps://github.com/tornadoweb/tornadoStar14178Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，最早由 Friendfeed开发。通过使用非阻塞 IO，Tornado可以处理数以万计的开放连接，是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。Tornado跟其他主流的Web服务器框架（主要是Python框架）不同是采用epoll非阻塞IO，响应快速，可处理数千并发连接，特别适用用于实时的Web服务。14、Python解释器 CPythonhttps://github.com/python/cpythonStar 12609CPython是用C语言实现的Python解释器，也是官方的并且是最广泛使用的Python解释器。除了CPython以外，还有用JAVA实现的Jython和用.NET实现的IronPython，使Python方便地和JAVA程序、.NET程序集成。另外还有一些实验性的Python解释器比如PyPy。CPython是使用字节码的解释器，任何程序源代码在执行之前先要编译成字节码。它还有和几种其它语言（包括C语言）交互的外部函数接口。15、工具包 CNTKhttps://github.com/Microsoft/CNTKStar 12225来自微软公司的CNTK工具包的效率，“比我们所见过的都要疯狂”。这部分归功于 CNTK可借助图形处理单元（GPU）的能力，微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。（从单机上的1个、延伸至超算上的多个）在与该公司的网络化GPU系统（称之为Azure GPU Lab）匹配之后，它将能够训练深度神经网络来识别语音，让Cortana 虚拟助理的速度达到以前的十倍。去年4月的时候，CNTK就已经面向研究人员开放，只是当时的开源授权限制颇多。不过现在，它已经彻底开放了，而深度学习的初创者们将最为受益。以上就是我盘点GitHub上Python语言中最火的15个开源项目。希望能帮到大家！

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山河

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很简单。高考所有科目都可以改成选考。但是，只有参加了所有要求科目的考生，才允许报考985211学校，或者现在的双一流高校。未参加英语考试的考生不得报考需要一定英语能力的专业，比如需要看懂github内容的计算机。未参加数学考试的考生不得报考需要一定数学基础的专业，比如还是计算机。可以只考你愿意考的科目，但你也不要妄想仅凭这些科目就能上好大学热门专业。其实以前上海这边选考的模式就有点这种做法的影子了，理科3选2，都知道物理拿分相对更难，但你不选物理，很多专业你也就选不了。

16 评论 1小时前发布

以往的天荒地老ゝ

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不需要。首先你的毕业证书国家默认就是计算机四级水平。考试大纲里写了的，全国计算机等级考试是面向非计算机专业和大专院校的考试。含金量几乎没有，考题全是背多分。现在计算机专业的考试证书含金量高的不多，软考在国企有用，但私企不太认。网络方面的思科认证和华为认证还行，当然是高级别的那几个，初级考试也是背多分。其他的竞赛方面的证书，acm和省一，国赛还行。其他竞赛基本沦为商业操作。talk is cheap ， show me your code。个人觉得你的 github 的绿色框框比上面有说服力的多，能整些开源项目，自己的东西，这些实打实的，远比上面的证书更受认可，企业是招干活的，不是找考试的。

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