7个提高开发能力的趣味性项目,速来体验!

人们在一千天的训练之后,就能达到入门水平,而在一万天的练习之后则可以达到大师水准。这句话是Mas Oyama说的,总结得十分到位。成为一个伟大的开发者的秘诀就是努力。花大量时间练习计算机,亲身实践,可以帮助开发人员成长。 2019-11-08 14:14:43 数据库机器学习算法 不亚于谷歌量子霸权 微软的拓扑量子位即将实现 在这场量子计算的巨头竞争中,微软另辟蹊径,希望通过重新设计量子计算的核心元素--量子位(qubit)来突破现有的桎梏。 2019-11-08 13:53:47 量子芯片网络 GitHub标星2.6K!Jupyter“慌了”!Netflix发布新开发工具Polynote 近日,Netflix宣布开源Polynote,Polynote是Netflix自家使用的多语言笔记本环境,Polynote为数据科学家和机器学习研究人员提供了一个笔记本环境,允许他们将基于JVM的ML平台与Python生态系统中流行的机器学习和可视化库无缝集成。

人们在一千天的训练之后,就能达到入门水平,而在一万天的练习之后则可以达到大师水准。这句话是Mas Oyama说的,总结得十分到位。成为一个伟大的开发者的秘诀就是努力。花大量时间练习计算机,亲身实践,可以帮助开发人员成长。

人们在一千天的训练之后,就能达到入门水平,而在一万天的练习之后则可以达到大师水准。

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这句话是Mas Oyama说的,总结得十分到位。成为一个伟大的开发者的秘诀就是努力。花大量时间练习计算机,亲身实践,可以帮助开发人员成长。

本文介绍了7个可以尝试的项目,能够帮助提高开发人员的水平。

项目1: Pac-Man

构建Pac-Man可以很好地了解游戏开发的基本知识。可以利用诸如React或Vue之类的JavaScript框架来实现这一点。

你将会学到:

  • 实体移动
  • 按键检测
  • 碰撞检测
  • 如果你特别努力的话,也能学到在虚拟目标上添加导航

GitHub库:https://github.com/mbfassnacht/pacman-react

项目2: 用户管理

制作一个CRUD应用程序来实现用户管理,在此过程中可以学到很多关于开发的基础知识。这对于入门的开发人员尤其有用。

你将学到的有:

  • 路由
  • 处理表单,验证用户输入
  • 数据库结合的创建、读取、更新、删除等操作

GitHub库:https://github.com/indreklasn/laravel-5.4-crud-example

项目3: 监测当地天气

GitHub库:https://github.com/SwiftTsubame/iOS11Weather

如果想开始构建应用程序,可以从天气应用程序着手,节约了大量时间。

除了收获构建应用程序的经验之外,你还可以学到:

  • 与API交互
  • 定位的使用
  • 通过添加文本输入来增加灵活性,如用户可以输入位置来查看该位置的天气

可以在OpenWeather API上获取天气数据。

OpenWeather API的更多信息:https://openweathermap.org/api

项目4: 对话框

构建一个对话框十分适合套接字的初学者。在选择技术栈时,有很多不同的选择,Node.js就是其中之一。

这个项目最大的收获是,可以学到套接字的工作原理以及创建方式。

项目5: GitLab CI

7个趣味项目,帮助提高开发人员的水平

图源:https://vshn.ch/en/blog/automated-build-pipelines-with-gitlab-ci-and-appuio/

持续集成(CI)的新手可以从GitLab CI入手。设置多个环境,并尝试在管道中运行一些测试。这个项目不是很繁重,但我相信你会学到很多。现在很多开发团队都使用CI,它是一个再合适不过的工具。

你将学到的有:

  • 了解GitLab CI
  • 配置一项.gitlab-ci.yml 给GitLab运行者发送指令
  • 部署其他环境

项目6: 网站分析

7个趣味项目,帮助提高开发人员的水平

制作一个分析网站语义的抓取工具,并为它们创建排名。例如,可以检查图像上是否缺少alt标签,检查页面上是否有SEO meta标签,甚至可以在不创建UI的情况下实现抓取。

你将学到的有:

  • 抓取工具的工作原理
  • 制作DOM selectors
  • 算法
  • 如果努力的话,可以学到创建UI,以及为抓取的网站写份报告

项目7: 研究社交媒体的情

7个趣味项目,帮助提高开发人员的水平

图源:https://www.csc2.ncsu.edu/faculty/healey/tweet_viz/

研究社交媒体的情绪可以很好地帮助了解机器学习

可以从研究一个社交媒体平台开始,推特就是典型的切入点。

有更多机器学习经验的开发人员可以尝试挖掘不同的社交媒体平台,然后整合这些数据。

你将学到的有:

  • 掌握机器学习

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