來源項目網站有哪些

A. 開源代碼網站都有哪些

1. 織夢cms

2. 帝國cms

3. Z-Blog

4. wordpress

   等等

B. 有沒有工程類和科技類的網站推薦

網站推薦：

1、 CSDN

CSDN (Chinese Software Developer Network) 創立於1999年，是中國的IT社區和服務平台，為中國的軟體開發者和IT從業者提供知識傳播、職業發展、軟體開發等全生命周期服務。

滿足他們在職業發展中學習及共享知識和信息、建立職業發展社交圈、通過軟體開發實現技術商業化等剛性需求。

C. 國外比較好的幾個的Php開源建站平台小結

博客：WordPress
WordPress是使用PHP開發的著名博客平台，免費開源，功能強大，不僅僅用於博客搭建，還可以廣泛應用於各類網路信息發布平台。
論壇：phpBB
phpBB是一種廣泛流行的開源論壇軟體，具有易於使用的管理面板和友好的用戶安裝界面，可以輕松地在數分鍾內建立起一個論壇，功能上具有很高的可配置性，能夠完全定製出相當個性化的論壇。
CMS：Drupal
Drupal是一個開源的內容管理系統(CMS)平台，擁有強大並可自由配置的功能，能支持從個人博客到大型社區驅動的網站等各種不同應用的網站項目。
Wiki：MediaWiki
MediaWiki是PHP語言寫成開源Wiki引擎，全世界最大的Wiki項目維基網路就是使用MediaWiki引擎。
Digg：Pligg
Pligg是一套靈活的類似Digg的Web2.0 CMS系統，系統使用PHP開發，模仿了國外流行的DIGG系統。
圖像：Gallery
Gallery 是一個非常有名的免費開源圖庫相冊軟體，基於 PHP 和 MySQL， PostgreSQL 等資料庫。功能非常強大，有豐富的擴展可以下載，安裝很簡單，有很多插件可用。
RSS：Gregarius
Gregarius是一個RSS聚合程序，免費開源，具備不錯的用戶體驗，易於操作和管理。可以把其當成RSS閱讀器使用。
電子商務：osCommerce
osCommerce是一套由自由軟體開發社團開發並維護的在線商店的解決方案，免費開源，並可以應用到任何的商業環境中，可以在短時間內生成一個功能強大的電子商務網站。
廣告：OpenX
OpenX（原名phpAdsNew）是一個用PHP開發的廣告管理與跟蹤系統，適合各類網站使用，能夠管理每個廣告主擁有的多種任何尺寸橫幅廣告，按天查看，詳細和概要統計並通過電子郵件發送報表給廣告主。
資料庫：phpMyadmin

D. 硬體開源項目去哪裡找

學習編程，最高效的還是找個項目，在實際的項目開發中提升自己的編程技能，積累實戰經驗。如果手邊沒有項目可做，那就去找開源項目，如github、快包等，如果是初學者，不建議參與開源項目的，先鞏固基礎知識為主。

E. 比較著名的開源網站有哪些

dedecms
discuz
wordpress
emlog
ecshop
各種類型的網站基本都有一些比較好的開源程序
你可以根據需要搜索找一下

F. 全球四個最大的四個開源庫

開源世界中的那幾個免費資料庫發布時間：2011-11-22 09:34:30 來源：CSDN 評論：0 點擊：1476 次 【字型大小：大 中 小】QQ空間 新浪微博 騰訊微博 人人網 豆瓣網 網路空間 網路搜藏 開心網 復制 更多 0開源資料庫MySQLMySQL是一個開放源碼的小型關聯式資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源...開源資料庫MySQLMySQL是一個開放源碼的小型關聯式資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。盤點：開源社區那些免費的資料庫軟體MySQL為多種編程語言提供了API，包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是採用C和C++編寫的，使用了多種編譯器進行測試，所以，MySQL能夠保證源代碼具有很強的可移植性。這樣的一款資料庫，自然能夠支持幾乎所有的操作系統，從Unix、Linux到Windows，具體包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多種操作系統。最重要的是，它是一個可以處理擁有上千萬條記錄的大型資料庫。與此同時，MySQL也產生了很多分支版本的資料庫也非常值得推薦。首先是MariaDB，它是一個採用Maria存儲引擎的MySQL分支版本，是由原來MySQL的作者 Michael Widenius創辦的公司所開發的免費開源的資料庫伺服器。與MySQL相比較，MariaDB更強的地方在於它擁有更多的引擎，包括Maria存儲引擎、PBXT存儲引擎、XtraDB存儲引擎、FederatedX存儲引擎，它能夠更快的復制查詢處理、運行的速度更快、更好的功能測試以及支持對Unicode的排序等。其次是rcona，它為MySQL資料庫伺服器進行了改進，在功能和性能上較MySQL有著很顯著的提升。該版本提升了在高負載情況下的InnoDB的性能，同時，它還為DBA提供一些非常有用的性能診斷工具，並且提供很多參數和命令來控制伺服器行為。第三是Percona Server，它使用了諸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query對MySQL進行改造。並且，它只包含MySQL的伺服器版，並沒有提供相應對 MySQL的Connector和GUI工具進行改進。非關系型資料庫NoSQL從NoSQL的字面上理解，NoSQL就是Not Only SQL，被業界認為是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對於目前鋪天蓋地的關系型資料庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。盤點：開源社區那些免費的資料庫軟體當然，NoSQL也是隨著互聯網Web2.0網站的興起才能取得長足的進步。關鍵的需求在於，傳統的關系資料庫在應付Web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。首先推薦的是Oracle NoSQL Database，這是一個社區版。Oracle的這個NoSQL Database， 是在10月4號的甲骨文全球大全上發布的Big Data Appliance的其中一個組件，Big Data Appliance是一個集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle資料庫Hadoop適配器、Oracle資料庫Hadoop裝載器及R語言的系統。其次推薦的是Membase。Membase是NoSQL家族的一個新的重量級的成員。Membase是開源項目，源代碼採用了Apache2.0的使用許可。該項目託管在GitHub.Source tarballs上，目前可以下載beta版本的Linux二進制包。該產品主要是由North Scale的memcached核心團隊成員開發完成，其中還包括Zynga和NHN這兩個主要貢獻者的工程師，這兩個組織都是很大的在線游戲和社區網路空間的供應商。並且，Membase容易安裝、操作，可以從單節點方便的擴展到集群，而且為memcached(有線協議的兼容性)實現了即插即用功能，在應用方面為開 發者和經營者提供了一個比較低的門檻。做為緩存解決方案，Memcached已經在不同類型的領域(特別是大容量的Web應用)有了廣泛的使用，其中 Memcached的部分基礎代碼被直接應用到了Membase伺服器的前端。通過兼容多種編程語言和框架，Membase具備了很好的復用性。在安裝和配置方面，Membase提供了有效的圖形化界面和編程介面，包括可配置 的告警信息。Membase的目標是提供對外的線性擴展能力，包括為了增加集群容量，可以針對統一的節點進行復制。 另外，對存儲的數據進行再分配仍然是必要的。第三推薦的是Hibari。Hibari在日語中意思為「雲雀」，它是一個專為高可靠性和大數據存儲的資料庫引擎，可用於雲計算環境中，例如 webmail、SNS和其他要求T/P級數據存儲的環境中。同時，Hibari也支持Java，C/C++，Python，Ruby和Erlang語言的客戶端。第四推薦的是memcachedb。這是一個由新浪網的開發人員開放出來的開源項目，給memcached分布式緩存伺服器添加了Berkeley DB的持久化存儲機制和非同步主輔復制機制，讓memcached具備了事務恢復能力、持久化能力和分布式復制能力，非常適合於需要超高性能讀寫速度，但是 不需要嚴格事務約束，能夠被持久化保存的應用場景，例如memcachedb被應用在新浪博客上面。第五推薦的是Leveldb。這是一個Google實現的非常高效的kv資料庫，目前的版本1.2能夠支持billion級別的數據量了。 在這個數量級別下還有著非常高的性能，主要歸功於它的良好的設計，特別是LSM演算法。LevelDB是單進程的服務，性能非常之高，在一台4個Q6600的CPU機器上，每秒鍾寫數據超過40w，而隨機讀的性能每秒鍾超過10w。XML資料庫的優勢XML資料庫是一種支持對XML格式文檔進行存儲和查詢等操作的數據管理系統。在系統中，開發人員可以對資料庫中的XML文檔進行查詢、導出和指定格式的序列化。目前XML資料庫有三種類型：XMLEnabledDatabase(XEDB)，即能處理XML的資料庫;NativeXMLDatabase(NXD)，即純XML資料庫;HybridXMLDatabase(HXD)，即混合XML資料庫。關系資料庫中的第一代XML支持是切分(或分解)文檔，以適應關系表格或將文檔原封不動地存儲為字元或二進制大對象(CLOB 或 BLOB)。這兩個方法中的任一種都嘗試將XML模型強制轉換成關系模型。然而，這兩種方法在功能和性能上都有很大的局限性。混合型模型將XML存儲在類似於DOM的模型中。XML數據被格式化為緩沖數據頁，以便快速導航和執行查詢以及簡化索引編制。在這里，首要要推薦的XML資料庫是Sedna。它號稱是一款原生態的XML資料庫，提供了全功能的核心資料庫服務，包括持久化存儲、ACID事務、索引、安全、熱備、UTF8等。實現了 W3C XQuery 規范，支持全文搜索以及節點級別的更新操作。第二款XML資料庫是BaseX。這款資料庫用來存儲緊縮的XML數據，提供了高效的 XPath和XQuery的實現，同時，它還提供一個前端操作界面。盤點：開源社區那些免費的資料庫軟體第三款推薦的是XMLDB。這款資料庫使用了關系型資料庫來存儲任意的XML文檔，因為所採用的存儲機制，所以文檔的搜索速度特別快，同時執行XSL轉換也相當快。XMLDB同時還提供了一個PHP的模塊，可以應用在Web應用中。第四塊推薦的是X-Hive/DB。它是一個為需要高級XML數據處理和存儲功能的軟體開發者設計的強大的專屬XML資料庫。X-Hive/DB Java API包含存儲、查詢、檢索、轉換和發表XML數據的方法。與傳統關系型資料庫相比，XML資料庫具有以下優勢：第一，XML資料庫能夠對半結構化數據進行有效的存取和管理。如網頁內容就是一種半結構化數據，而傳統的關系資料庫對於類似網頁內容這類半結構化數據無法進行有效的管理。第二，提供對標簽和路徑的操作。傳統資料庫語言允許對數據元素的值進行操作，不能對元素名稱操作，半結構化資料庫提供了對標簽名稱的操作，還包括了對路徑的操作。第三，當數據本身具有層次特徵時，由於XML數據格式能夠清晰表達數據的層次特徵，因此XML資料庫便於對層次化的數據進行操作。XML資料庫適合管理復雜數據結構的數據集，如果己經以XML格式存儲信息，則XML資料庫利於文檔存儲和檢索;可以用方便實用的方式檢索文檔，並能夠提供高質量的全文搜索引擎。另外XML資料庫能夠存儲和查詢異種的文檔結構，提供對異種信息存取的支持。

G. 正在學習java， 有哪些比較好的java源代碼論壇或者開源項目網站（中英文都可）

作者：駱漪漪
鏈接：http://www.hu.com/question/21169206/answer/21967822
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。

初學嗎？
中文貌似我幫不上忙，英文的可以幫上一點點。
是我上學時的學校推薦，希望你有用：）

1. J. Nino and F. Hosch. An Introction to Programming and Object Oriented Design, 3rd edition, John Wiley & Sons, 2008. ( QA76.64 .N57 2008)
這本書是我上學時候的入門教材，很有用很喜歡，讀的最多的就是這本了。
挺厚的一本書，但是讀起來一點都不枯燥，而且講的內容非常詳細，很適合初學者。

2.
P.T. Tyman and G.M. Schneider. Modern Software Development using Java, 2nd edition, Thomson Brooks/Cole, 2008. (QA76.73.J38 T95 2008) B. Liskov (with J. Guttag).

Program Development in Java: Abstraction, Specification, and Object-Oriented Design, Addison Wesley, 2001. (QA76.73.J38 L58 2001)

R. Winder and G. Roberts. Developing Java Software, 3rd edition, John Wiley & Sons, 2006. (QA76.73.J38 W557 2006)

R. Duke and E. Salzman. Java Genesis, 2nd edition, Pearson Ecation Australia, 2004. (QA76.73.J38 D34 2004)

初學的建議類參考書也一並寫給你，當第一本書你開始鑽研進去了之後，這些都能給你很好的輔導和參考。

H. 想問下，目前世界上比較出名的開源項目有哪些

come form :http://blog.csdn.net/zouxinfox/article/details/5865249
有一篇文章總結了一些Google比較著名的開源項目（該文全文已附在本文最後），本文在那篇文章基礎上又添加了幾個開源項目。
不知道你想要的答案是什麼，很多網站都有軟體的開源項目，csdn，中國開源網等，每年都有開源項目，外國公認就是谷歌的

I. 去哪裡找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟體項目的託管平台，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行託管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統，Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了雲上，Github已經成為了管理軟體開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網路API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub： https://github.com/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架，基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權。

（GitHub： https://github.com/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用於機器學習的Python模塊，基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，並遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： https://github.com/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業，大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用，該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合並超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： https://github.com/zulip/zulip ）

相關推薦：《Python入門教程》

（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鍾之內就可以創建高品質、易維護、資料庫驅動的應用程序。

（GitHub： https://github.com/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用於搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，並可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。

（GitHub： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基於 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平台。用戶只需使用簡單命令並提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合並、命名和清理，最終得到已經命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你了解如何大規模構建系統。

（GitHub： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用於對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基於特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： https://github.com/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Recognition

Face Recognition 是一個基於 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_recognition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用於掃描HTTP伺服器上的機密文件的工具。

（GitHub： https://github.com/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用於配置管理，應用程序部署，雲配置，支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。

（GitHub： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟體系統，它實現了最先進的目標檢測演算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： https://github.com/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求，並顯示彩色輸出。HTTPie可用於測試，調試以及通常與HTTP伺服器交互。

（GitHub： https://github.com/jakubroztocil/httpie ）

（18）You-Get

You-Get是一個小型命令行實用程序，用於從Web下載媒體內容（視頻，音頻，圖像），支持國內外常用的視頻網站。

（GitHub： https://github.com/soimort/you-get ）

（19）Sentry

Sentry從根本上講是一項服務，可以幫助用戶實時監控和修復崩潰。基於Django構建，它包含一個完整的API，用於從任何語言、任何應用程序中發送事件。

（GitHub: https://github.com/getsentry/sentry ）

（20）Tornado

Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，，最初是由FriendFeed上開發的。通過使用非阻塞網路I / O，Tornado可以擴展到數萬個開放連接，是long polling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。

（GitHub： https://github.com/tornadoweb/tornado ）

（21）Magenta

Magenta是一個探索機器學習在創造藝術和音樂過程中的作用的研究項目。這主要涉及開發新的深度學習和強化學習演算法，用於生成歌曲，圖像，繪圖等。但它也是構建智能工具和界面的探索，它允許藝術家和音樂家使用這些模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/magenta ）

（22）ZeroNet

ZeroNet是一個利用比特幣的加密演算法和BitTorrent技術提供的不受審查的網路，完全開源。

（GitHub： https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet ）

（23）Gym

OpenAI Gym是一個用於開發和比較強化學習演算法的工具包。這是Gym的開源庫，可讓讓你訪問標准化的環境。

（GitHub： https://github.com/openai/gym ）

（24）Pandas

Pandas是一個Python包，提供快速，靈活和富有表現力的數據結構，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。此外，它還有更廣泛的目標，即成為所有語言中最強大，最靈活的開源數據分析/操作工具。它目前已經朝著這個目標邁進。

（GitHub： https://github.com/pandas-dev/pandas ）

（25）Luigi

Luigi 是一個 Python 模塊，可以幫你構建復雜的批量作業管道。處理依賴決議、工作流管理、可視化展示等等，內建 Hadoop 支持。（GitHub： https://github.com/spotify/luigi ）