проект психометрии с открытым исходным кодом

Содержание

Проект психометрии с открытым исходным кодом

Statistical «Which Character» Personality Quiz: This tool will compare your answers to a database of 1,410 fictional characters. The database is made by crowd-sourcing ratings of the characters, and the goal is to match people to characters they will agree are similar to them using techniques from recommendation engines. There also is a peer report verison, which is even more advanced. And a version for couples.

Other tests

Inventory of Phonetic Associations (Experimental): Humans are biased towards making associations between sound and meaning in specific ways that appear to be consistent across cultures. This test measures how strongly you show the typical bias, and explores what that means. Research has indicated that individuals with autism show less of this bias than neurotypicals.

Firstborn Personality Scale: This test was desgined to produce the maximum possible difference between scores of first-born (oldest) and later-born children. It correlates with birth order more than any other self-report scale, but the correlation is still extremely small because most of the common claims about the effect of birth order on personality are exaggerated and wrong.

Analog to Multiple Broadband Inventories: Most personality tests ask the same kind of questions, they just organize their results in different ways. This one computes all the scores you would likely get if you took 8 different well regarded personality tests, from just one bank of items.

Multidimensional Introversion-Extraversion Scales: The idea of introversion and extraversion is one of the oldest and most well known ideas in personality psychology. The evidence indicates that people can mean several different things when they describe themselves as an introvert or extravert, so the trait of introversion-extraversion should actually be broken down into a couple different, though related, traits.

Open Extended Jungian Type Scales: The system of personality types proposed by Carl Jung (1921) and later refined by C. Myers and I. M. Briggs has become an extremely widely used personality theory in self-help, business management, counselling and spiritual development contexts, but it is not commonly used in academic research where, like all type theories, it is treated skeptically. The system produces 16 personality types on the basis of four dichotomies and is the system used in the Myers Briggs Type Indicator and Keirsey Temperament Sorter instruments, among many others. The OEJS is a free and open source measure of the four dichotomies which yields an equivalent result to the usual tests.

Fisher Temperament Inventory: The FTI is general measure of personality that traces human behavior back to the function of the neurotransmitters in the brain. It categorizes people into one of four temperaments, each of which is associated with specific neuro-chemicals.

OSPP Enneagram of Personality Scales: The Enneagram of Personality is a system of nine personality types organized by a geometric diagram. It has been promoted as a spiritual and self-help tool by many authors and there exist several different popular tests of Enneagram type. The OEPS was developed by this website and reflects the average idea of what each type is in the population of on-line Enneagram enthusiasts.

Multifactor General Knowledge Test: A test of general knowledge measuring four facets of general knowledge.

Artistic Preferences Scale: Rate paintings to find out what your preferences are for art in terms of style and content.

Full Scale IQ Test: An IQ Test measuring across the full spectrum of human abilities.

Woodworth Psychoneurotic Inventory: Often cited as the first personality test, the WPI was developed by the United States military during World War I to screen for recruits at high risk of developing shell shock. Finished too late to be put to such use, the WPI instead found its place as the dominant self-report personality measure in academic psychological research during the 1920s and 30s, but has mostly been forgotten since then.

Nonverbal Immediacy Scale: This scale measures individual differences in the use of body language in communication.

IIP RIASEC Markers: The Holland Codes (the acronym RIASEC refers to the six Holland Codes) is a typology of occupations that groups jobs into six categories and describes the different personality characteristics of people who are inclined towards each category. Since its developed by John L. Holland in the 1950s the theory has become dominant one in the field of career counselling and it has been incorporated into most of the assessment you might take at a university career planning centre. The RIASEC Markers from the public domain Interest Item Pool were developed by James Rounds and colleagues in 2008 for use in psychological research.

Short Dark Triad: The «dark triad» is a name for three personality traits that are commonly seem as malicious or evil: narcissism, machiavellianism and psychopathy. The study of these three traits together as the dark triad became popular in the 2000s. In 2011, Delroy Paulhus and Daniel Jones published the Short Dark Triad (SD3) as a single short test to measure all three traits at once.

Protestant Work Ethic Scale: There is sociological theory that Northern European countries developed faster in the industrial revolution than southern ones because of the additudes towards work promoted by Protestantism (versus Catholicism). This idea has been taken by some psychologists who believe that individuals can have different levels of Protestant work ethic.

Nerdy Personality Attributes Scale: A measure of personality attributes that distinguish those who call themselves nerds from those that do not.

Open DISC Assessment Test: The DISC personality model is a system that divides people into four personality types. The model is promoted commercially by several different orginizations for use in the workplace.

Four Temperaments Test: If you had asked a well educated western person in 1850 to describe themselves, they would have responded using the language of the four temperaments, an extension of the ancient four humours theory of medicine to personality by Greek physician Galen (129–216 AD). The four temperaments as the accepted way to describe personality was vanquished by the development of psychology after 1900, but recently they have seen a resurgence and been promoted in spiritual and self-help contexts.

Cattell’s 16 Personality Factors Test: In the 1940s Raymond Cattell proposed a model of human individual differences with 16 factors based on a statistical study of responses to personality questionnaires. Cattell’s model has never been widely accepted and his statistical analysis that revealed 16 factors has never been successfully replicated, but the test he produced, the 16PF Questionnaire, has been very popular in applied psychology like contexts such as counselling and human resources. This test uses the public domain scales from the International Personality Item Pool that were developed by Lewis Goldberg to be equivalent to the 16PFQ.

Читайте также:  код тн вэд спортивные тренажеры

Rosenberg Self-esteem Scale: Developed in the 1960s by Morris Rosenberg for a study of adolescent self image the RSES has become the most widely used general purpose measure of self esteem in psychological research.

Survey of Dictionary-based Isms (SDI-46): The SDI is a measure of sociopolitical attitudes developed by Gerard Saucier. Its name references the fact that it was derived from searching the dictionary for words describing different philosophies (which often end in «ism», e.g. liberalism, hobbism), which were then reduced down to underlying factors with statistical analysis. The SDI-46 revision was published in 2013.

Open Hemispheric Brain Dominance Scale: A measure of left-brain/right brain thinking, a scientifically discredited but still popular idea.

Generic Conspiracist Beliefs Scale: A measure of belief in conspiracy theories.

Exposure Based Face Memory Test: Measure of face memory and face blindness.

Vocabulary IQ Test: Vocabulary test giving an IQ score like result.

Nature Relatedness Scale (NR-6): The NR-6 measures the strength of an individual’s psychological connection to nature, something that is presumed to be psychologically healthy.

Disclaimer

All of these tests are provided for educational and entertainment uses only. They are not clinically administered and as such the results are not suitable for basing important decisions off of. These tests are also not infallible, if the results say something about you that you don’t think is true, you are right and it is wrong.

Источник

Проект психометрии с открытым исходным кодом

This website has been offering a wide selection of psychological assessments, mostly personality tests, since late 2011 and has given millions of results since then. It exists to educate the public about various personality tests, their uses and meaning, the various theories of personality and also to collect data for research and develop new measures. This website is under continuous development and new tests and information are being added all the time.

This website also exists for the promotion of open source assessments and open data. A number of open source measures of popular psychological constructs have been developed and are made available under a creative commons license on this website, see the full list. Also, at the end of every test users are asked if their data can be saved and used for research. The (anonymous) data that this yields can be downloaded from the data page. This data has been used in 25+ journal articles, see this list.

Using the interactive tests

You are strongly discouraged from using any of the interactive pages on this website for anything other than one time personal use. This website is undergoing continual improvement and pages on this website may be updated or removed and scoring algorithms changed at any time. There have been several unfortunate incidents where people have been using a test of ours for a class project or something and the first email they ever sent us was about how changes to the website had ruined their project.

If you wish to use any of instruments here to collect data, please check the documentation or citation for the materials and implement your own survey. This will be strictly better as you will have more control over the data you receive and will provide a more seamless user experience.

Contact

To contact the website operator, email info @ this website with your questions, corrections, suggestions, proposals, etc. Or post a public comment, review, etc. using the comment box below.

Источник

14 open-source проектов для прокачки Data Science мастерства (easy, normal, hard)

Data Science для начинающих

1. Sentiment Analysis (Анализ настроений через текст)

3e1423935e3e753953092713af70d4be

Посмотрите полную реализацию проекта Data Science с использованием исходного кода — Sentiment Analysis Project в R.

Язык: R
Набор данных/Пакет: janeaustenR

image loader
Статья переведена при поддержке компании EDISON Software, которая делает виртуальные примерочные для мультибрэндовых магазинов, а также тестирует программное обеспечение.

2. Fake News Detection (Обнаружение фейковых новостей)

Поднимите свои навыки на новый уровень, работая над проектом Data Science для начинающих — обнаружение поддельных новостей с помощью Python.

95fb8d26480fcdd2fd709d83aef96cf5

Фальшивые новости — это ложная информация, распространяемая через социальные сети и другие сетевые СМИ для достижения политических целей. В этой идее проекта по Data Science мы будем использовать Python для построения модели, которая может точно определять, является ли новость реальной или фальшивой. Мы создадим TfidfVectorizer и используем PassiveAggressiveClassifier для классификации новостей на «реальные» и «поддельные». Мы будем использовать набор данных формы 7796 × 4 и выполнять все в Jupyter Lab.

Набор данных/Пакет: news.csv

3. Detecting Parkinson’s Disease (Обнаружение болезни Паркинсона)

Продвигайтесь вперед, работая над идеей проекта Data Science Project Idea — выявление болезни Паркинсона с помощью XGBoost.

image loader

Мы начали использовать Data Science для улучшения здравоохранения и услуг — если мы можем предсказать заболевание на ранней стадии, то у нас будет много преимуществ. Итак, в этой идее проекта по Data Science мы научимся выявлять болезнь Паркинсона с помощью Python. Это нейродегенеративное, прогрессирующее заболевание центральной нервной системы, которое влияет на движение и вызывает дрожь и скованность. Это влияет на продуцирующие дофамин нейроны в головном мозге, и каждый год, это затрагивает более 1 миллиона человек в Индии.

Набор данных/Пакет: UCI ML Parkinsons dataset

Data Science проекты средней сложности

4. Speech Emotion Recognition(Распознавание эмоции из речи)

Ознакомьтесь с полной реализацией примера проекта Data Science — распознавание речи с помощью Librosa.

d2d06d31a3d9b3d85f9ad59ac974d494

Давайте теперь научимся использовать разные библиотеки. Этот Data Science проект использует librosa для распознавания речи. SER — это процесс определения человеческих эмоций и аффективных состояний по речи. Поскольку мы используем тон и высоту тона для выражения эмоций голосом, SER актуален. Но так как эмоции субъективны, аннотирование звука является сложной задачей. Мы будем использовать функции mfcc, chroma и mel и использовать набор данных RAVDESS для распознавания эмоций. Мы создадим MLPC-классификатор для этой модели.

Набор данных/Пакет: RAVDESS dataset

5. Gender and Age Detection (Обнаружение пола и возраста)

Поразите работодателей с помощью новейшего проекта Data Science — определение пола и возраста с помощью OpenCV.

cebaf788f4dd8e14a281bca9490942da

Набор данных/Пакет: Adience

6. Uber Data Analysis (Анализ данных Uber)

Посмотрите полную реализацию проекта Data Science с исходным кодом — Uber Data Analysis Project в R.

be0467dd9d953b618d31bb71611df563

Это проект визуализации данных с ggplot2, в котором мы будем использовать R и его библиотеки и анализировать различные параметры. Мы будем использовать набор данных Uber Pickups в Нью-Йорке и создавать визуализации для различных временных рамок года. Это говорит нам о том, как время влияет на поездки клиентов.

Набор данных/Пакет: Uber Pickups in New York City dataset

7. Driver Drowsiness detection (Обнаружение сонливости водителя)

Прокачайте свои навыки, работая над Top Data Science Project — системой обнаружения сонливости с OpenCV & Keras.

6e8cc0ad8a7207fdd346ad44769340ec

Сонное вождение чрезвычайно опасно, и каждый год происходит около тысячи аварий из-за того, что водители засыпают во время вождения. В этом проекте на Python мы создадим систему, которая сможет обнаруживать сонных водителей, а также оповещать их звуковым сигналом.

Этот проект реализован с использованием Keras и OpenCV. Мы будем использовать OpenCV для обнаружения лица и глаз, а с помощью Keras мы будем классифицировать состояние глаза (Открытое или Закрытое) с использованием методов глубокой нейронной сети.

Читайте также:  коды broken bones iv роблокс

8. Chatbot

Создайте чат-бота с помощью Python и сделайте шаг вперед в своей карьере — Chatbot с NLTK & Keras.

00568e07e8ebfe967430e317edcefefc

Чат-боты являются неотъемлемой частью бизнеса. Многим предприятиям приходится предлагать услуги своим клиентам, и для их обслуживания требуется много рабочей силы, времени и усилий. Чат-боты могут автоматизировать большую часть взаимодействия с клиентами, отвечая на некоторые частые вопросы, которые задают клиенты. В основном есть два типа чат-ботов: Domain-specific и Open-domain. Domain-specific чат-бот часто используется для решения конкретной проблемы. Таким образом, вам нужно настроить его для эффективной работы в вашей сфере. Open-domain чат-ботам можно задавать любые вопросы, поэтому для их обучения требуется огромное количество данных.

Набор данных: Intents json file

Продвинутые Data Science проекты

9. Image Caption Generator(Генератор описания изображения)

Проверьте полную реализацию проекта с исходным кодом — Image Caption Generator с CNN & LSTM.

fa7c97758f4a25097b81d144cfd00a5f

Описание того, что есть на изображении, является легкой задачей для людей, но для компьютеров, изображение — это просто набор цифр, которые представляют собой значение цвета каждого пикселя. Это трудная задача для компьютеров. Понять, что находится в изображении, а затем создать описание на естественном языке(например, на английском), является другой трудной задачей. Этот проект использует методы глубокого изучения, в которых мы реализуем Конволюционную нейронную сеть (CNN) с рекуррентной нейронной сетью (LSTM) для создания генератора описания изображения.

Набор данных: Flickr 8K

10. Credit Card Fraud Detection(Определение мошенничества с кредитными картами)

df90493f93ad1057a5338b019a94d150

К настоящему времени вы начали понимать методы и концепции. Давайте перейдем к некоторым продвинутым проектам в области науки о данных. В этом проекте мы будем использовать язык R с такими алгоритмами, как деревья решений, логистическая регрессия, искусственные нейронные сети и классификатор градиентного бустинга. Мы будем использовать набор данных операций с картами, чтобы классифицировать транзакции по кредитным картам как мошеннические и подлинные. Мы подберем для них разные модели и построим кривые производительности.

Набор данных/Пакет: Card Transactions dataset

11. Movie Recommendation System(Cистема рекомендаций по фильмам)

Изучите реализацию лучшего Data Science проекта с Исходным кодом — Movie Recommendation System на языке R

6f0edeef6dc86a99e5d9614f4c2b87c8

В этом Data Science проекте мы будем использовать R, чтобы выполнить рекомендации фильма посредством машинного обучения. Система рекомендаций рассылает предложения пользователям через процесс фильтрации, основанный на предпочтениях других пользователей и истории просмотров. Если A и B нравится Home Alone, а B любит Mean Girls, то можно предложить A — им это тоже может понравиться. Это позволяет клиентам взаимодействовать с платформой.

Набор данных/Пакет: MovieLens dataset

12. Customer Segmentation(Сегментация покупателей)

Произведите впечатление на работодателей с помощью Data Science проекта (включая исходный код) — Сегментация клиентов с помощью машинного обучения.

image loader

Сегментация покупателей является популярным приложением неконтролируемого обучения (unsupervised learning). Используя кластеризацию, компании определяют сегменты клиентов для работы с потенциальной базой пользователей. Они делят клиентов на группы в соответствии с общими характеристиками, такими как пол, возраст, интересы и привычки расходования средств, чтобы они могли эффективно продавать свою продукцию каждой группе. Мы будем использовать K-means clustering, а также визуализировать распределение по полу и возрасту. Затем мы проанализируем их годовые доходы и уровень расходов.

Набор данных/Пакет: Mall_Customers dataset

13. Breast Cancer Classification (Классификация рака молочной железы)

Посмотрите полную реализацию проекта Data Science в Python — Классификация рака молочной железы с помощью глубокого обучения.

364b99bef41e78201df339908442febf

Возвращаясь к медицинскому вкладу науки данных, давайте научимся выявлять рак молочной железы с помощью Python. Мы будем использовать набор данных IDC_regular для выявления инвазивной карциномы протоки, наиболее распространенной формы рака молочной железы. Он развивается в молочных протоках, проникающем в волокнистую или жирную ткань молочной железы снаружи протока. В этой идее научного проекта по сбору данных мы будем использовать Deep Learning и библиотеку Keras для классификации.

Набор данных/Пакет: IDC_regular

14. Traffic Signs Recognition (Распознавание дорожных знаков)

Достижение точности в технологии самостоятельного вождения автомобиля с помощью проекта Data Science по распознаванию дорожных знаков с использованием CNN с открытым исходным кодом.

10bbdcd2d7d1d7fd6b90534252e9c301

Дорожные знаки и правила дорожного движения очень важны для каждого водителя, чтобы избежать несчастных случаев. Чтобы следовать правилу, сначала нужно понять, как выглядит дорожный знак. Человек должен выучить все дорожные знаки, прежде чем ему дадут права на управление любым транспортным средством. Но сейчас количество автономных транспортных средств растет, и в ближайшем будущем человек уже не будет самостоятельно управлять машиной. В проекте «Распознавание дорожных знаков» вы узнаете, как программа может распознать тип дорожных знаков, принимая изображение в качестве входного сигнала. Набор контрольных данных распознавания дорожных знаков Германии (GTSRB) используется для построения глубокой нейронной сети для распознавания класса, к которому относится дорожный знак. Мы также создаем простой графический интерфейс для взаимодействия с приложением.

Набор данных: GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark)

Источник

Больше чем софт: что такое код open source и для чего он нужен

756321454632727

Согласно определению на Open Source Initiative, Open Source Software или программное обеспечение с открытым исходным кодом — это ПО, «исходники» которого доступны для просмотра и изменения. Исходный код можно использовать, чтобы создавать свои модификации софта, а также свободно распространять и даже продавать их.

Принцип открытости со временем охватил не только сферу программирования, но и другие области. Дизайнеры могут размещать в открытом доступе бесплатные шрифты и шаблоны, программисты — коды мобильных приложений и онлайн-игры, ученые — исследования.

В последние годы потребителями открытого ПО становятся целые страны. Французская жандармерия использует на своих компьютерах свободное ПО Ubuntu, а другие министерства переходят с Microsoft Office на бесплатный LibreOffice. Этот офисный пакет также используют министерства обороны Нидерландов и Италии, муниципалитеты Албании и Испании. А правительство Великобритании перешло с формата PDF в документации на опенсорс-формат Open Document Format for Office Applications (ODF) по умолчанию. РБК Тренды разобрались, в чем плюсы и минусы открытого софта.

С чего начиналось свободное ПО

С 1952 по 1955 год компания IBM начала выпускать IBM 701, первый коммерчески доступный компьютер. ЭВМ не продавали конечным потребителям, а сдавали в аренду научным институтам, военным компаниям и госпредприятиям. Машины поставлялись без операционной системы и программ. Ученые и инженеры начали писать софт сами и делились им с коллегами из других компаний, у которых были аналогичные ЭВМ.

Со временем коммерческих моделей компьютеров становилось больше, и они стали доступны обычным пользователям. Однако под каждую из этих моделей придумывали отдельное ПО. Компании-производители создавали каждый свою операционную систему: BESYS, Compatible Time-Sharing System или CP/CMS. Эти ОС начинали продавать вместе с ПК, и иногда они стоили дороже самого компьютера.

Разработчик Ричард Столлман присоединился к лаборатории искусственного интеллекта при Массачусетском технологическом институте (MIT). Он принимал участие в работе над свободным ПО, например, над EMACS — текстовым редактором для мини-компьютеров семейства PDP. Позднее редактор продали коммерческому дистрибьютору. В 1984 году Столлман решил основать проект свободного ПО под названием GNU (рекурсивный акроним от англ. GNU’s Not UNIX).

756321401768761

В рамках этого проекта энтузиасты при­ду­мали тер­мин «сво­бод­ное ПО» и сформулировали его критерии: использование, изучение, шеринг и улучшение. Они опубликовали ма­ни­фест GNU. В 1985 году Столлман основал фонд Free Software Foundation (FSF) для развития свободного ПО за счет пожертвований. В 1989 году появилась пер­вая вер­сия ли­цен­зии GPL — General Public License («Универсальная общественная лицензия GNU»). Она должна защитить свободу всех пользователей программ, давать права на копирование, модификацию и распространение софта. Столлман добавил в лицензию понятие «авторское лево» в противовес «авторскому праву», по которому пользователи всех производных программ получают все оригинальные права создателя. Позднее появились другие лицензии, которые позволяют использовать свободное ПО, например, лицензия MIT от Массачусетского технологического института или лицензия BSD от Калифорнийского университета в Беркли.

Читайте также:  проверка электронного птс по вин коду

К 1991 году разработчикам удалось создать независимую работоспособную ОС, но ей не хватало ядра. Тогда Линус Торвальдс выпустил ядро Linux с открытым кодом, а в 1992 году лицензировал его по GPL.

756321402105039

В середине 1990-х годов в open source пришла первая крупная компания Netscape. Ее браузер Navigator был одним из самых популярных в мире, но с появлением Internet Explorer он стал вытесняться с рынка. В 1998 году в Netscape решили открыть исходный код своего браузера. Год спустя компании не стало, но исходный код Navigator стал основой для одного из самых популярных браузеров — Mozilla Firefox.

В 1998 году возникла организация Open Source Initiative (OSI), которая занимается популяризацией открытого кода. В том же году разработчики придумали альтернативу термину «свободное ПО». Они решили внедрить понятие open source, чтобы сменить парадигму бесплатности на доступность. Впоследствии разработчики Эрик Реймонд и Брюс Перенс написали «Определение Open Source».

В 2014 году представители фонда поддержки открытых проектов Linux Foundation заявили, что в будущем 80% стоимости технологий будет приходиться на открытый код и только 20% — на платные программы.

Плюсы открытого кода

Обсуждения плюсов и минусов и активны по сей день. Однако многие разработчики сходятся в общем понимании позитивных и негативных сторон опенсорс-проектов.

Для пользователей

Для разработчиков:

Для корпораций:

Минусы open source

Плагиат. Коммерческие структуры могут использовать открытый код для своих продуктов без указания его авторства. Иногда они вносят минимальные изменения в код, чтобы выдавать его за собственный. Подобное случилось с участниками проекта Leela, которые разработали бесплатный шахматный движок Chess Zero с настраиваемой нейронной сетью. Его использовала компания ChessBase, которая выпустила шахматную программу Fat Fritz. Пакет программ ChessBase Fritz компании стоит от €79 до €99. При этом она отрицает, что каким-либо образом задействовала открытый код.

Аналогичная история была и с Amazon Web Services, которая запустила CloudWatch Synthetics Recorder, расширение Chrome для записи взаимодействий с браузером. Однако данный сервис оказался полностью скопирован с проекта Headless Recorder, созданного разработчиком Тимом Нолетом. В AWS факт плагиата не признавали.

Отсутствие поддержки. Открытый код может использоваться в тех проектах, о которых его авторы даже не подозревают. Таким образом, они не могут оказывать должную поддержку. Кроме того, существует риск, что разработчик небольшого проекта отойдет от дел, а продолжать его дело будет некому, и код начнет устаревать. Проект Libraries.io обнаружил более 2 400 библиотек с открытым кодом, используемых минимум в 1 тыс. других программ, не получавших должного внимания со стороны опенсорс-сообщества. Для потребителя такой программы это может стать проблемой. К примеру, когда программист Азер Кочулу удалил свою библиотеку Leftpad из интернета, проблемы возникли у Facebook, Netflix и других проектов.

Незамеченные уязвимости. Каждый открытый проект зависит от более мелких. В этой цепочке зависимостей легко может возникнуть дыра в безопасности, которую могут долго не замечать. В 2014 году такая уязвимость в безопасности Heartbleed была обнаружена в OpenSSL — программе с исходным кодом, используемой практически всеми веб-сайтами, обрабатывающими платежи с банковских карт. Она делала все эти ресурсы уязвимыми для атак хакеров и кражи данных. По данным GitHub, 17% всех уязвимостей создаются со злонамеренными целями. Исследователи отмечают, что они могут просуществовать до четырех лет, прежде чем будут устранены.

Проекты с открытым кодом

Про­ек­ты GNU и Linux послужили основой для многих продуктов. А приход компании Netscape позволил привлечь внимание ИТ-гигантов, которые со временем начали активно вкладываться в open source.

Проект Debian, одной из старейших операционных систем, основанных на ядре Linux, с момента своего основания разрабатывался открыто. Фонд свободного программного обеспечения спонсировал проект с 1994 по 1995 год, а затем создатели организовали некоммерческую организацию «Программное обеспечение в общественных интересах» для финансирования Debian. Проект включает популярные бесплатные программы, такие как LibreOffice, браузер Firefox, почту Evolution, устройство записи дисков K3b, медиаплеер VLC, редактор изображений GIMP и программу просмотра документов Evince.

Организация Apache Software Foundation тоже начиналась как открытый проект по развитию одноименного программного обеспечения, в том числе веб-сервера Apache. Данный сервер считается одним из наиболее популярных. Он позволяет запускать сайты небольших проектов и малого бизнеса на WordPress. В наше время разработчики поддерживают множество софтверных проектов, которые имеют открытую лицензию Apache Software License. Спонсорами ASF выступают такие гиганты как Microsoft, Huawei и Amazon Web Sevices.

Компания Red Hat, производитель программного обеспечения на основе операционной системы Linux, возникла в 1995 году. Она не только выпускала софт, но и занималась технической поддержкой и обучением системных администраторов и разработчиков. В 2018 году компанию купила IBM.

Google развивалась благодаря Linux и открытому ПО. Компания сама поддерживает такие проекты как библиотека машинного обучения TensorFlow, язык программирования Go, ПО для автоматизации развертывания приложений Kubernetes и другие. В 2017 году Google открыла портал для 2 тыс. своих open source проектов. Компания делится своими наработками в области открытого кода, а также рассказывает о поддержке новых инициатив.

Microsoft, которая изначально была против open source, в последние годы также изменила отношение к свободному ПО. В 2018 году компания передала 60 из 90 тыс. своих патентов на разработки Open Invention Network (OIN) — организации, которая владеет патентами на программное обеспечение открытой экосистемы GNU/Linux и предоставляет право на их бесплатное использование. Чуть позже корпорация приобрела портал репозиториев открытого года GitHub, а также активно принимает участие в развитии открытых проектов, в том числе, Linux.

756321402250146

Организация Open Source Design объединяет дизайнеров, которые разрабатывают проекты с открытым кодом. Она существует более пяти лет. В работе организации принимают участие UX-дизайнеры Mozilla, GNOME, Fedora, Canonical (Ubuntu), WordPress, Drupal, Libre Office, «википедии» для дизайнеров XWiki и других компаний.

В науке опенсорс-подход распространяется не только на открытое ПО, но и на публикации работ исследователей, открытое рецензирование и развитие открытых образовательных ресурсов. Еще в 1991 году физик Пол Гинспарг основал электронный архив arXiv при Лос-Аламосской национальной лаборатории для публикации в открытом доступе препринтов. Теперь там публикуются работы не только по физике, но и по медицине, математике и еще ряду направлений. Европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН) поддерживает не только выпуск оборудования с открытым исходным кодом и открытой лицензией, но и собственный портал открытых данных. Ученые применяют инструменты с открытым кодом также для того. чтобы раскрывать методологию своих исследований. К примеру, они используют Open Notebooks для документирования рабочих процессов.

Продукты с открытым кодом используют не только специалисты, но и обычные пользователи, причем иногда они даже не подозревают об этом. LibreOffice, OpenOffice и NeoOffice позволяют бесплатно работать с текстовыми документами, таблицами, графиками, рисовать и делать презентации. 7-Zip, файловый архиватор с высокой степенью сжатия, помогает экономить место на ПК и передавать большие файлы. Графический редактор GIMP способен заменить Photoshop, так как включает инструменты цветокоррекции, фильтры, рисующие инструменты, маски и слои.

Примеру опенсорс-проектов следуют и корпорации, которые открывают свои программы для улучшения. Так, Microsoft решила поделиться кодом приложения «Калькулятор» для Windows, чтобы открытое сообщество предлагало для него исправления и новые функции.

Открытый исходный код в наши дни помогает поддерживать технологии искусственного интеллекта, блокчейна и сложных вычислений. Согласно отчету Red Hat, который опросил 1 250 ИТ-лидеров по всему миру, 90% этих предприятий используют открытый исходный код: 64% компаний задействуют такое ПО для модернизации инфраструктуры, 54% — для разработки приложений, 53% — для цифровой трансформации. За последние два года эти показатели увеличились на 11%, и в будущем открытый код, вероятно, поможет заменять ручные процессы автоматизированным управлением на программном обеспечении, способствуя инновациям.

Источник

Поделиться с друзьями
admin
Здоровый образ жизни: советы и рекомендации
Adblock
detector