github开源学习项目推荐-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了github开源学习项目推荐。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

洛雪音乐助手是一款完全开源免费的音乐软件，在 github 上已经收获了将近 2w stars

完全开源免费
界面美观，主题多
支持多平台歌单导入
支持自定义音源，享受超高音质
支持多平台数据源，聚合搜索，数据齐全
支持 windows，mac，linux ，android 平台
…
项目地址：https://github.com/lyswhut/lx-music-desktop
移动端地址：https://github.com/lyswhut/lx-music-mobile

2.CS 自学指南

CS 自学指南http://如何使用这本书 - CS自学指南 https://csdiy.wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97/

新冠肆虐，网课当道，CS 爆火，这一系列的事件都让自学计算机成为了一种潮流。

随着欧美众多名校将质量极高的计算机课程全部开源，自学 CS 成了一件可操作性极强的事情。毫不夸张地说，只要你有毅力和兴趣，自学的成果完全不亚于你在国内任何一所大学受到的本科 CS 教育（当然，这里单指计算机专业领域，大学带给你的显然不止是专业知识）。

我很庆幸在自己大一的时候就选择了自学 CS 这条路，它让我爱上了计算机这门学科，也无比丰富了我的视野。

但同时，自学这条路也有很多困难和阻力：课程繁多不知如何选择，资料零散甚至残缺，作业难度不知深浅，课内任务还需要花时间应付······这些主客观因素叠加到一起，使得好课虽多，却只能在收藏夹里吃灰。

在大学的第四个年头，我想把这一路自学走来的经验和教训，把那些让我受益终身的课程记录下来，分享给大家，形成了这本CS自学指南，以期能给所有想自学计算机的朋友一点帮助。

我的目标是让一个刚刚接触计算机的小白，可以完全凭借这些开源社区的优质资源，少走弯路，在 2-3 年内成长为一个有扎实的数学功底和代码能力，经历过数十个千行代码量的 Project 的洗礼，掌握至少 C/C++/Java/JS/Python/Go/Rust 等主流语言，对算法、电路、体系、网络、操统、编译、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、密码学、信息论、博弈论、数值分析、统计学、分布式、数据库、图形学、Web 开发、云服务、超算等等方面均有所涉猎的全能程序员。此后，无论是选择科研还是就业，我相信你都会有相当的竞争力。

你可以在线免费阅读这本书。

英文版请移步这里。

3.计算机书籍资源

本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍，没准你想找的书就在这里呢，包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等。有人工智能系列（常用深度学习框架TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习，深度学习等等），大数据系列（Spark，Hadoop，Scala，kafka等），程序员必修系列（C、C++、java、数据结构、linux，设计模式、数据库等等） github开源学习项目推荐

4.Python - 100天从新手到大师

Python - 100天从新手到大师https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

作者：骆昊

说明：从项目上线到获得8w+星标以来，一直收到反馈说基础部分（前15天的内容）对新手来说是比较困难的，建议有配套视频进行讲解。最近把基础部分的内容重新制作了一个名为“Python-Core-50-Courses”的项目，用更为简单通俗的方式重写了这部分内容并附带了视频讲解，初学者可以关注下这个新项目。如果需要Python基础视频，可以在“B站”搜索《Python零基础快速上手》，这套视频是我讲课的时候录制的随堂视频，画质尚可、音质一般，但是对初学者应该会有些帮助，欢迎大家留言、评论、发弹幕。学习之后觉得有收获的小伙伴可以“一键三连”来支持UP主（千锋Python）。国内用户如果访问GitHub比较慢的话，可以关注我的知乎号Python-Jack，上面的“从零开始学Python”专栏比较适合初学者，其他的专栏也在持续创作和更新中，欢迎大家关注并点赞评论。

创作不易，感谢大家的打赏支持，这些钱不会用于个人消费（例如：购买咖啡），而是通过腾讯公益、美团公益、水滴筹等平台捐赠给需要帮助的人（点击了解捐赠情况）。需要加入QQ学习群的可以扫描下面的二维码，三个群加一个即可，不要重复进群。学习群会为大家提供学习资源和问题解答，如果有Python体验课和行业公开课会提前在群里通知大家，欢迎大家加入。

项目“Day80~90”部分目前仍在创作中，因为作者平时也挤不出太多时间来写文档，因此更新的速度比较缓慢，感谢大家的理解。

Python应用领域和职业发展分析

简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。

学习曲线低，非专业人士也能上手

开源系统，拥有强大的生态圈

解释型语言，完美的平台可移植性

动态类型语言，支持面向对象和函数式编程

代码规范程度高，可读性强

Python在以下领域都有用武之地。

后端开发 - Python / Java / Go / PHP

DevOps - Python / Shell / Ruby

数据采集 - Python / C++ / Java

量化交易 - Python / C++ / R

数据科学 - Python / R / Julia / Matlab

机器学习 - Python / R / C++ / Julia

自动化测试 - Python / Shell

作为一名Python开发者，根据个人的喜好和职业规划，可以选择的就业领域也非常多。

Python后端开发工程师（服务器、云平台、数据接口）

Python运维工程师（自动化运维、SRE、DevOps）

Python数据分析师（数据分析、商业智能、数字化运营）

Python数据挖掘工程师（机器学习、深度学习、算法专家）

Python爬虫工程师

Python测试工程师（自动化测试、测试开发）

说明：目前，数据分析和数据挖掘是非常热门的方向，因为不管是互联网行业还是传统行业都已经积累了大量的数据，各行各业都需要数据分析师从已有的数据中发现更多的商业价值，从而为企业的决策提供数据的支撑，这就是所谓的数据驱动决策。

给初学者的几个建议：

Make English as your working language. （让英语成为你的工作语言）

Practice makes perfect. （熟能生巧）

All experience comes from mistakes. （所有的经验都源于你犯过的错误）

Don't be one of the leeches. （不要当伸手党）

Either outstanding or out. （要么出众，要么出局）