前面有人贡献,后辈才有强大的靠山

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Linux基金会调查揭示,在超过6000万个开源存储库中,最活跃的项目往往拥有成千上万的贡献者,并且大多由公司或基金会支持。这些项目不仅吸引了大量外部开发者参与,还保持着长期活跃和稳定的状态。



  • Linux 基金会最近在做一项开源成功学调查,发现在超过 6000 万个开源存储库中,最活跃的项目能有成千上万个贡献者。这些成功的开源项目的共同点是,大多是背后有一家公司在支持,甚至有一群公司合作支持。他们通过项目的 pull request & issue 总数和 commit 总数,整理出了 2016 年 5 月至 2017 年 4 月期间的全球开源项目 Top 30前面有人贡献,后辈才有强大的靠山前面有人贡献,后辈才有强大的靠山

    结果发现,这些项目都有大量的外部开发者和独立开发者在做重大贡献,而且大多背后都有比较强大的企业或基金会在支撑。他们为项目提供的良好的循环结构和资金,使项目长期保持活跃和稳定。

    具体包括:

    • Linux kernel (Linux Foundation)
    • Kubernetes (CNCF)
    • Cloud Foundry (Cloud Foundry Foundation)
    • .NET (.NET Foundation)
    • Nova、Neutron、Cinder (OpenStack)
    • Node.js (Node.js Foundation)
    • Mesos (Apache Software Foundation)
    • Chromium、Tensorflow 、AngularJS(Google)
    • React(Facebook)
    • Docker/Moby(Docker)
    • VS Code 、Office Developer(Microsoft)
    • Ansible(Red Hat)
    • ElasticSearch(Elastic)
    • Auth0(Auth0)
    • GitLab(GitLab)
    • Ruby on Rails(Basecamp)
    • Ionic(Ionic)
    • Terraform(HashiCorp)
    • Chef(Chef Software)

    除了上面的 24 个项目,还有 6 个项目不是由一家公司或软件基金会支持:Homebrew、DefinitelyTyped、Vue.js、NixOS、Home Assistant 和 Odin Project 。

    有趣的是,Homebrew、DefinitelyTyped、NixOS 和 Home Assistant 都是特殊类型的代表项目,一旦核心基础设施到位,价值会从“方法”中涌现。Odin Project 是一个协作文档。Vue.js 最为特殊,作为一个前端框架,在没有公司和财团的情况下被广泛采用,能够直接与 React 和 Angular 进行


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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划(目标函数:最低成本:路径、高度、威胁、转角)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法(CAOA)在多无人机协同集群三维路径规划中的应用,重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数,综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素,通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现与改进,适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划;②验证和改进鳄鱼伏击算法(CAOA)在实际路径规划中的性能;③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化,提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程,同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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