看了laravel的php框架怎么感觉很不靠谱

Posted 2023-05-11

但是使用了Laravel用起来的最终评价却是，这一款框架的支持太少了。不是功能，而是他的文档太简陋，每个功能就寥寥几句说明，完全靠开发者自己去摸索，去自己测试出他功能到底怎么用。一个Route总共有那些方法，根本就没有详尽的说明，而只是给出几个简单的例子而已。（default7#zbphp.com）
文档完善程度对比 CakePHP 、Symfony2、CI根本就不是一个级别。

Profiler都需要额外去安装，而不是自带整合。
跟宣传的恰恰相反，官网文档非常简陋，唯一不断宣传的是他的优秀、巨匠，但是文档无人 去完善。很多功能完全是等开发者自己去发现，文档上根本就不会介绍这些。 参考技术A 怎么不靠谱了？

ChatGPT推荐的开源项目，到底靠不靠谱？

今天我们让ChatGPT推荐一些开源项目，看看这些项目到底靠不靠谱？

首先，我们需要明确一个概念，那就是什么是开源项目。开源项目是指代码开放、可自由使用、修改和分发的软件项目。开源项目的优点显而易见，它们免费、透明、灵活，同时具有广泛的用户群体和积极的社区支持。然而，在开源项目中，也有一些存在质量问题、维护不及时的项目，这些项目可能会给用户和开发者带来很多麻烦。

那么，如何判断一个开源项目是否靠谱呢？首先，我们可以从以下几个方面进行考量。

第一，社区活跃度。一个优秀的开源项目通常有一个活跃的社区，社区成员可以为项目的发展提供宝贵的建议和贡献。因此，我们可以通过查看项目的GitHub仓库或者其他社区平台，来判断该项目的活跃程度和社区反馈。

第二，项目维护。一个靠谱的开源项目需要有稳定的维护团队，及时解决用户反馈的问题和bug，同时也需要不断进行更新和改进。我们可以通过查看项目的issue和PR（Pull Request）等内容，了解开发者对项目的维护情况。

第三，用户评价。用户评价是判断一个开源项目是否靠谱的重要依据之一。我们可以通过各种社区平台的评论和评分，以及用户的使用反馈来了解开源项目的质量和稳定性。

下面开始我们的测试之旅。。。

关于FPGA的开源项目能推荐一下吗？

Project IceStorm

项目地址：

https://github.com/YosysHQ/icestorm

https://github.com/YosysHQ/yosys

STAR：831 ★ + 2.6k ★

这里介绍的稍微落后一点，目前对于Xilinx七系列也是有一部分支持（yosys）。

这个工具链国内某些FPGA也在开源转“自研”。

LiteX

项目地址：

https://github.com/enjoy-digital/litex

STAR：2.1k ★

这个项目因其工程完整性、易移植性等特点在开源界很受欢迎，我之前也推荐过。

SymbiFlow

项目地址：

https://github.com/chipsalliance/f4pga

官网

https://f4pga-examples.readthedocs.io/en/latest/

STAR：209 ★

这是一个完整的开源的工具链，不能用STAR评价。

Qflow

项目地址：

https://github.com/RTimothyEdwards/qflow

STAR：146 ★

这个和上面几个类似，只不过不怎么出名。

MyHDL

项目地址：

https://www.myhdl.org/

STAR：907 ★

这个项目出发点真的好，但是一时很难让人接受，并且没有什么大工程进行应用，导致推广一直不是特别好。

上面就是GPT给出的五个开源项目，由于是中文进行提问，并且没有限制条件，导致GPT在推荐的时候集中在STAR高的项目里，并且更多的集中在工具链上，但是推荐的项目基本都是社区、完整度完整的项目，适合做工具链的朋友仔细研究。

用xilinx Fpga设计的开源项目呢

PYNQ

项目地址：

https://github.com/Xilinx/PYNQ

STAR：1.6k ★

官方出品，必属精品

SaxonSoc

项目地址：

https://github.com/SpinalHDL/SaxonSoc

STAR：119 ★

使用SpinalHDL和VexRiscv搭建的一个开源的SoC（系统芯片）框架，可在Xilinx Spartan 6、Artix 7和Kintex 7 FPGA上运行。它包括多个硬件模块和外设，如CPU、内存控制器、网络接口等，并支持多种操作系统。

VexRiscv

项目地址：

https://github.com/SpinalHDL/VexRiscv

STAR：1.8k ★

很出名的一个开源项目，SpinalHDL出圈的项目。

LiteX

SymbiFlow

上面的项目，在我们限制FPGA平台后，更加精确的推荐了几个项目，主要都是CPU实现的项目，这些项目对于理解计算机架构非常有帮助，所以受欢迎程度比较高，对于学生非常推荐大家复现一下，比8086、80286、80386这种老架构更加值得学习。

还有更多吗

OpenCores

项目地址：

https://opencores.org/

STAR：∞ k ★

一个开源的数字设计社区，提供了多个基于Xilinx FPGA的IP核和示例设计，涵盖了多个领域，如通信、嵌入式系统、高性能计算等。

OpenHW Group

项目地址：

https://github.com/openhwgroup

STAR：∞ k ★

一个开源硬件组织，致力于推广开源IP核和SoC设计。他们提供了多个基于Xilinx FPGA的IP核和SoC设计，如CORE-V CPU、Vega SoC等。

RFNoC

项目地址：

https://github.com/Xilinx/RFNoC-HLS-NeuralNet

STAR：90 k ★

一个开源的射频网络系统，可以在Xilinx Zynq系列FPGA上运行。它提供了多个射频模块和通信协议，可以帮助用户快速构建自定义的射频系统。

Axiom Camera

项目地址：

https://www.apertus.org/axiom-beta

STAR：∞ k ★

关于这个项目后续我们单独介绍。只能说太强大了。。。

一个开源的高性能相机系统。

PicoRV32

项目地址：

https://github.com/YosysHQ/picorv32

STAR：2.3k ★

一个开源的RISC-V处理器核心，可以在Xilinx FPGA上实现。它是一个精简的32位处理器，支持多种RISC-V扩展，并提供了一个易于使用的配置工具，可以帮助用户快速构建自定义的SoC。

还是太少了，有在视频或者图像处理方面的吗

这部分有些回答就有点牵强了，我们简单介绍几个：

SDSoC

项目地址：

https://github.com/Xilinx/SDSoC-Tutorials

STAR：140k ★

这是Xilinx官方开发的一种软硬件协同设计工具，可用于高性能计算和视频处理应用。它可以将C/C++代码编译成FPGA可执行代码，并提供了多个预构建的IP核和示例设计。

VCU

这个比较扯了，这个应该是Xilinx 提供的商业 IP 核。

HlsLib

项目地址：

https://github.com/definelicht/hlslib

STAR：240k ★

一个开源的高层次综合（HLS）库，可用于图像处理、机器学习和数字信号处理等多种应用。它提供了多个优化的HLS实现，如卷积、FFT、HOG等。

Vitis Vision库

项目地址：

https://github.com/Xilinx/Vitis_Libraries

STAR：659 ★

这是Xilinx官方开发的一个图像处理库，STAR有点低了，可能官方的东西，大家习惯白嫖。

OpenCV

项目地址：

https://github.com/opencv/opencv

STAR：67.5k ★

有通信方面的吗

OpenAirInterface

项目地址：

https://github.com/simula/openairinterface5g

https://openairinterface.org/

STAR： xxx ★

这是一个开源的无线通信平台，可用于4G和5G通信系统的研究和开发。它可以在Xilinx FPGA上运行，并提供了多个无线电模块和协议栈。

P4FPGA

项目地址：

https://github.com/p4fpga/p4fpga

STAR：70 ★

一个开源的可编程数据平面框架，可用于高性能网络和通信应用。它可以在Xilinx FPGA上运行，并提供了多个数据平面算法和协议。

NetFPGA

项目地址：

https://github.com/NetFPGA/netfpga

STAR：334 ★

之前有详细介绍过就不过多介绍了。

LightONN

这个项目应该已经闭源了，只能找到主页，已经找不到项目了。

https://github.com/lightonai

Sora

项目地址：

https://github.com/microsoft/Sora

STAR：307 ★

一个开源的软件定义无线电平台，可用于无线通信系统的研究和开发。它可以在Xilinx FPGA上运行，并提供了多个无线电模块和协议栈。

有没有入门级别的开源项目

这个没什么好说的了，前面都有介绍。

总结

从宏观上看，GPT推荐的项目都是很好，只不过由于中文题目而且也是推理回答，所以有些回答需要自己甄别，在推荐项目时候可以让它附上链接。

总体来说，GPT推荐的项目还是很靠谱的，项目介绍也基本正确，这也是GPT可以利用的地方，可以快速让它帮我们推荐项目，比写HDL代码靠谱多了。