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1. 世界前十的开源操作系统？
2. opencv十大开源框架？
3. 怎么看JAVA开源项目的源码？

世界前十的开源操作系统？

1. SVDFeature

2. LibMF

3. Libfm

4. LensKit

5. GraphLab

6. Mahout

7. Myrrix

8. EasyREC

9. Waffles

10. RapidMine

opencv十大开源框架？

opencv是一个开源的计算机视觉和机器学习框架，具有广泛的应用领域。以下是opencv的十大开源框架：
1. OpenCV：最常用的计算机视觉和机器学习库，提供了很多图像处理和计算机视觉算法的实现。
2. Dlib：一个用于图像处理和机器学习的c++库，提供了一系列的机器学习和计算机视觉算法。
3. TensorFlow：谷歌开发的一个机器学习框架，可用于各种图像处理任务，包括目标检测和图像分类等。
4. Caffe：由伯克利视觉与学习中心开发的深度学习框架，用于图像分类和目标检测等任务。
5. Torch：一个基于lua语言的机器学习框架，提供了各种图像处理和计算机视觉的库和工具。
6. mxnet：一个轻量级的深度学习框架，支持分布式和多GPU训练，适用于图像处理和机器学习任务。
7. Theano：一个优化的Python库，可用于定义、优化和求值包含多维数组的数学表达式。
8. scikit-learn：一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。
9. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供了易用的API和强大的计算图能力，适用于图像处理和机器学习任务。
10. Keras：一个高级神经网络API，可用于在多个深度学习框架上构建和训练深度学习模型，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。

是的，有很多开源框架可以用于计算机视觉的开发。

OpenCV作为最知名的计算机视觉库之一，也提供了一些很优秀的开源框架。

下面列出了一些OpenCV的开源框架：1. DLIB：提供了一些计算机视觉和机器学习的功能，如人脸检测和人脸关键点检测。

2. TensorFlow：一个非常流行的深度学习框架，可以用于实现各种计算机视觉任务，如图像分类和目标检测。

3. Caffe：另一个流行的深度学习框架，也可以用于计算机视觉任务。

4. Torch：一个基于Lua的科学计算框架，也提供了一些计算机视觉的功能。

5. MXNet：一种灵活的深度学习框架，可以用于计算机视觉和自然语言处理等任务。

6. YOLO：一种实时目标检测算法，可以快速准确地检测图像中的多个对象。

7. MobileNet：一种轻量级的卷积神经网络，适用于在移动设备上进行计算机视觉任务。

8. Mask R-CNN：一种用于实例分割的框架，可以同时检测和分割图像中的多个对象。

怎么看JAVA开源项目的源码？

有个开源代码托管平台叫github来了解下。

GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。

github也可以是一个远程代码仓库，你可以将你的代码或者项目上传到github仓库，这个完全没有问题，网上有github客户端管理软件，操作非常简单，就类似于：SVN、CVS。

github也是一个开源代码协作社区，通过github你可以参与别人的开源项目，也可以让别人参与你的开源项目。有些公司的产品，自己不想投入人力，但又不想放弃，就采用github代码托管的方式，将代码开源出去，让开发爱好者参与进来，其中docker就是一个很好的例子，也是开源最成功的一个项目。

下面介绍如何从github上拿到开源项目：zxin。

1、打开github官网“https://github.com/”。

2、根据“zxing”查找。

到此，以上就是小编对于免费开源网站源码推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于免费开源网站源码推荐的3点解答对大家有用。