在你完成了编码教程并打好了基础之后，下一步就是深入到真实的代码库中。教程提供了有控制的环境，带来了宝贵的学习机会。实际项目则带来了复杂性和变异性。
研究代码库，尤其是开源项目，可以让你看到经验丰富的开发者如何应对实际中的挑战、构建大规模项目以及合作解决实际问题。
参与开源项目有助于你技术与职业上的成长，提高你在实际环境中编写代码的能力。
- 你将接触到版本控制、代码审查和项目管理的最佳实践，这些对于任何开发人员来说都是非常宝贵的技能。
- 开源贡献提供了多种参与方式，包括修复bug（错误）、增强文档和构建新功能。
- 每一次经历都提供了实践学习的机会，帮助你更好地理解复杂的项目、新的工具和方法，而这些往往超出了标准教程的范围。
SWIRL，一个开源项目。
SWIRL 是一个开源的 AI 基础设施软件，用于支持搜索和检索增强生成（RAG）应用程序。它通过无缝集成大型语言模型（LLMs）与 GitHub、Slack、Teams、Outlook 等超过 100 个数据源，简化并增强 AI 管道。
如果你想了解 SWIRL 并希望为其做出贡献：
- Python、Django 的端到端应用
- AI 及与 GPT 的交互等
- 应用与数据库集成
技术选型: Python, Django
Pytest（pytest，一个强大的Python测试框架）
Pytest 是一个测试框架，它使为 Python 应用程序编写简单且易于扩展的测试用例变得简单。它支持测试用例、参数化测试，并提供各种插件来增强其功能。
技术栈包括: Python
DocsGPT (一个基于GPT模型的文档生成工具)
，这是一张文档GPT的插图。
DocsGPT 是一个设计用于文档资料的聊天机器人，让用户可以与数据互动。它可以私有化部署，提供AI知识共享功能，并且可以无缝集成到AI工作流程中。
技术栈: Python, FastAPI, LangChain, React, TypeScript
CopilotKit - 一个辅助开发的工具包
CopilotKit 提供了 React UI 组件和基础设施，用于将 AI 副驾助手、应用内的 AI 代理、聊天机器人和 AI 驱动的文本区域集成到应用程序中。它提供了一种将 AI 功能简便地嵌入 React 应用程序的方法。
在GitHub上的CopilotKit 链接⭐️
技术栈： React, TypeScript, Node.js
Taipy
这是一张 Taipy 的图片，你可以点击这个链接来查看: 
Taipy 旨在为数据科学家和机器学习工程师提供支持，用于构建数据和AI相关的网页应用。它使用户能够仅使用 Python 创建可以直接投入生产的网页应用，从而让用户专注于数据和AI算法，而无需处理复杂的开发和部署过程。
技术栈: Python:
FastAPI
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</SOURCE_TEXT>
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</TRANSLATION>
FastAPI 是一个现代的、高性能的 web 框架，用于使用 Python 3.7+ 构建 API，并基于标准的 Python 类型注解。它易于学习，编码迅速，并准备好投入生产环境，提供了自动化的交互式 API 文档。
使用的编程技术有: Python, Pydantic
Reflex
注：此处的翻译已删除，并直接保留英文名称"Reflex"，以保持专有名词的一致性和简洁性。
Reflex让你可以完全用Python搭建网站，不再需要编写JavaScript或HTML。它提供了一个简单且快速的框架，让你能够构建交互式的网络应用。
⭐️ Reflex 在 GitHub 上。这里。
技术: Python
微软的AI初学者指南
AI-For-Beginners 是一个为期 12 周，包含 24 节课程的课程，旨在向学习者介绍人工智能的概念。它包括实践课程、测验和实践环节，介绍了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，适合初学者。
技术栈包括: Python, Jupyter 笔记本, TensorFlow, PyTorch
MONAI（某项技术或组织的名称）
这是一张MONAI的图片，点击可以查看。
MONAI（Medical Open Network for AI）是一个基于PyTorch的开源框架，专为医疗影像深度学习而设计。它提供了领域优化的工具和流程，促进了医疗影像AI模型的开发与评估。MONAI支持图像分割、分类和配准等任务，为研究人员和临床医生提供了一个标准化平台，以推进医学AI应用。
技术栈： Python（使用PyTorch）
这里有一些额外的资源:
既然说到学习，如果你在找工作，我觉得这些仓库可能会对你有帮助哦。
简历匹配工具
Resume Matcher 是一个开源的人工智能工具，帮助你的简历更好地匹配特定的工作描述。它识别匹配的关键词，提升简历的可读性，并提供全面的建议，让你的简历更容易通过ATS筛选。
技术栈： Python, 自然语言处理（NLP），Streamlit
新毕业的职位
此仓库汇集了面向2024年和2025年应届毕业生的入门级软件、信息技术、计算机科学、项目管理和量化岗位的相关机会。它是一个协作平台，用于分享并追踪美国、加拿大以及远程岗位的相关信息。
使用的工具和技术: Markdown, GitHub Pages
机器学习合集
此仓库汇集了微软及其子公司开发的一系列精选机器学习技术。其中包括各种库、工具、示例代码以及研讨会材料，对机器学习领域的初学者和有经验的从业者来说，这里提供了非常宝贵的资源。
⭐️ GitHub 上的 machine-learning-collection 项目。
技术栈: Python, Jupyter Notebook, 各种机器学习框架（如TensorFlow, PyTorch等）
此处省略内容
好吧，该去学习了。非常感谢你！感谢你的支持！加油哦！ 💜 💖 💛
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