7个既富挑战性又有趣的SideProject,是时候大展身手了

7个既富挑战性又有趣的SideProject,是时候大展身手了

首页休闲益智堆栈迷宫更新时间:2024-05-08

全文共2017字,预计学习时长7分钟

图源:unsplash

人们把用业余时间做的项目叫做Side Project,做这样的项目,通常既能实现自己的脑洞或现实需求,又可以很快提高自己的技能,一举多得。

既然是业余时间的项目,当然不会再局限于单调的常规工作。提高技术没有捷径可走,那么何不花时间做一个有趣的side project呢?

但万事开头难,许多人都被拦在了最初的想法上,到底要做什么呢?其实想得越多,得到的越少。想要成功建构出下一个*手应用程序,不妨从简单的小事做起。

本文列出了七个既富挑战性又有趣的项目,一起来试试吧!

项目1:3D建模

还有什么比摆弄3D更酷?!如果你从来没有接触过3D建模,那一定得试试,不必从零开始做,而且3D建模实在是太有趣了。

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可以去了解一下D3或巴比伦(Babylon),这两个都是基于WebGL的项目。笔者初步接触过Babylon,其中有一个playground,可用于修复API,而且开发人员在使用过程中也可以学习。无需操作就能使其保持运行,因为IDE是在线的,就像CodePen一样。

你将学到:

· 了解矢量、相机和场景。

· 大致了解3D的工作原理。

· 可以建造很多很酷的东西!

项目2:个人知识库

个人知识库真的是一个很棒的side project,尤其是对相对缺乏经验的人。根据功能的不同,它的难度也是会会变化的。

简单起见,可以使用markdown实现存储注释的功能。想要更复杂一点,也可以添加将链接附到教程和博客里面的功能。进阶版还可以试着创建一个基础文本总结应用程序界面(API)。

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也可以将PDF存储在个人知识库中,更进一步则可以通过搜索引擎来索引PDF,例如Elasticsearch或Algolia。通过索引标题和作者就可以实现搜索功能,添加标记会让搜索更容易。

我必须说,这个项目具有无限可能性,适合每个开发人员。最简单的可能就是将它做成一个web应用程序。

你将学到:

· 与数据库交互。

· 存储PDF等文件。

· 网络开发基础,如HTML5和CSS。

· 与搜索引擎交互,实现在索引数据中搜索的方法。

项目3:Pong

如果想要从基础角度了解游戏的开发过程,建构Pong是一个不错的选择。

没有开发游戏的经验也没关系,它非常简单。建构过程中,开发人员可以了解实体移动和碰撞检测等概念,你可以自由选择设置单人游戏还是多人游戏。

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如果要制作一个应用程序,可以使用Swift来完成这个项目。如果想使用HTML5实现,可以使用React或Vue这样的JavaScript框架。

你将学到:

· 按键检测。

· 在画布上画画。

· 实体移动和碰撞检测。

· 挑战更高难度,可以设置一位电脑玩家,与人类玩家进行对抗。

项目4:Websockets

笔者的聊天框——正活动于两个浏览器选项卡中

实时通信变得越来越重要,它的使用量和需求量都在增加,所以对于开发人员来讲,多积累些经验总没错。

有几十个side project都是完全依赖WebSocket通信的,可供大家选择。笔者曾做过一个聊天框,想多了解一下套接口(sockets)。

构建聊天框是初步接触WebSockets时的最佳选择,因为在选技术堆栈时有很多不同的选择。Node.js也是备选方法之一。

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做这个项目的最大收获是——了解套接口的工作模式。

项目5:树莓派比特币追踪器

用树莓派(Raspberry Pi)可以做很多有趣的事情,做个比特币追踪器就不错。笔者非常喜欢在side project中使用树莓派,它将软件和硬件结合得很好。

项目的目标是得到比特币当前的价格,你可以通过API来实现,也可以在LED矩阵显示器上显示。除了树莓派,你还需要一个LED矩阵显示器、一些LED灯和一个电源适配器。

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太简单了?你还可以改变价格的颜色,例如将价格上涨标注成绿色,下跌标注成红色。

你将学到:

· 树莓派的基本功能。

· 软件和硬件之间的交互。

· 与API交互。

项目6:求解迷宫

求解迷宫是初步接触算法构建的最好方法。目标很简单,建立一个迷宫,然后让机器人从起点走到终点,走出迷宫。迷宫中的位置有两种状态——打开或被挡住,也可以生成随机迷宫——这会更难一些。

另一个有趣的功能是基于图像生成迷宫,这可以像位图一样简单,比如位图有白色和黑色像素,而黑色像素就表示墙。

图源:ResearchGate.

你将学到:

· 学习并实现一种求解迷宫的策略。

· 挑战更高难度,可以用不同算法求解一个迷宫。

· 和API交互。

项目7:波士顿住房数据集

刚开始接触机器学习,不妨来试试建立波士顿住房数据集。这是模式识别文献中常用的数据集,数据来自波士顿的房地产行业,创建于1993年。这个项目的目标是预测业主自住房的中值。

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波士顿住房数据集是关于回归问题的,它只有506行,14列,很适合初学者,你可以尝试任何技术,而不用担心电脑崩溃。

这个项目将会帮你掌握机器学习。

是时候大展身手了!选择一个项目,然后坚持做下去。磨练技术的漫长过程中也要找点乐子嘛。正如格劳乔·马克思所说:“如果你找不到乐趣,那么你做的事一定是错的。”

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。动手去试试吧!

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