1. 开源网站源码下载
开源一般都是上传到github公开开源，或开源中国等开源网站
2. 开源网站模板
所谓框架就是一个可以被广泛应用的架构（如MVC)，通常是大家常用而又没什么变化的东西，人们就把它框架，让大家度节省时间。比如ThinkPHP就 是为了简化企业级应用开发和敏捷WEB应用开发而诞生的。
最早诞生于2006年初，原名FCS，2007年元旦正式更名为ThinkPHP，并且遵循Apache2开源协议发布。
早期的思想架构来源于Struts，后来经过不断改进和完善，同时也借鉴了知国外很多优秀的框架和模式，使用面向对象的开发结构和MVC模式，融合了Struts的Action和Dao思想和JSP的TagLib（标签库）、RoR的ORM映射和ActiveRecord模式，封装了CURD和一些常用操作，单一入口模式等，在模版引擎、缓存机制、认证机制和扩展性方面均有独特的表现.
3. 网站模板下载源码
一般的网站模板是破解不了的，授权模板一般代码都是加密的，打开授权文件都是乱码。
4. 网页源代码和框架源代码
html的结构包括头部（Head）、主体（Body）两大部分。头部部分描述了HTML文档的各种属性和信息，包括文档的标题、在 Web 中的位置以及和其他文档的关系等。主体部分用于放置网页中的所有内容，如文字、图片、链接、表格、表单等。
html文档的头部描述了文档的各种属性和信息，包括文档的标题、在 Web 中的位置以及和其他文档的关系等。
5. 框架版网站源码下载安装
9、插入内嵌框架，实现页面内容的复用。内嵌框架HTML代码如下：<IFRAMEname="xsq"src="sy.htm"align=defaultframeBorder=0height="100%"width="100%"这里是其他子页面的显示区</font</IFRAME
6. 网站开源框架
十大框架：1.谷歌云的Vision API，2.YOLOv3, 3.Tensorflow, 4.Libfacedetection, 5.Raster Vision，6.SOD，7.Face_recognition，8. DeepFaceLab，9. JeelizFaceFilter，10.OpenCV
1.谷歌云的Vision API
Google Cloud 的 Vision API 是一种易于使用的图像识别技术，可让开发人员通过应用强大的机器学习模型来了解图像的内容。它通过 REST 和 RPC API 提供强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员可以轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中，包括面部和地标检测、图像标记、光学字符识别 (OCR) 和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签并快速将它们分类为数百万个预定义的类别。它可以帮助我们检测物体和面部，阅读印刷和手写文本，并将有价值的元数据构建到您的图像目录中。
2.YOLOv3
YOLO（You Only Look Once）是最先进的实时对象检测系统，是最广泛使用的基于深度学习的对象检测方法之一。它将对象检测视为一个回归问题，使用单个前馈卷积神经网络直接从完整图像预测类别概率和边界框偏移。它使用 k-means 聚类方法来估计预测边界框的初始宽度和高度。YOLOv3 消除了区域提议生成和特征重采样，并将所有阶段封装在单个网络中，形成真正的端到端检测系统。
3. TensorFlow
Tensorflow 是一个免费的开源框架，用于创建算法以开发用户友好的图形框架，称为 TensorFlow 图形框架 (TF-GraF)，用于对象检测 API，广泛应用于农业、工程和医学领域的复杂任务的高效解决. TF-GraF 为业余爱好者和初学者提供独立的虚拟环境来设计、训练和部署机器智能模型，而无需在客户端进行编码或命令行界面 (CLI)。
TF-GraF 支持 SSD、Faster-RCNN、RFCN 和 Mask-RCNN 的灵活模型选择，包括卷积神经网络（inceptions 和 ResNets）。TF-GraF 负责设置和配置，允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术，而无需安装复杂的软件和环境。
4. Libfacedetection
libfacedetection 是一个用于图像中人脸检测的开源库。它为图像中基于 CNN 的人脸检测提供了预训练的卷积神经网络，使用户能够检测尺寸大于 10×10 像素的人脸。在 C 源文件中，CNN 模型已转换为静态变量。源代码不依赖于任何其他库。您需要一个可以在 Windows、Linux、ARM 和任何平台下编译源代码的 C++ 编译器。SIMD 指令用于加速检测。如果您使用 Intel CPU 或 NEON for ARM，您可以启用 AVX2。
5.Raster Vision
Raster Vision 是一个开源 Python 框架，用于在卫星、航空和其他大型图像集（包括倾斜的无人机图像）上构建计算机视觉模型。它允许没有任何深度学习或机器学习工作流专业知识的用户快速重复配置实验，包括分析训练数据集、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型、捆绑模型文件和部署。
Raster Vision 内置支持使用 PyTorch 和 Tensorflow 进行芯片分类、对象检测和带有后端的语义分割。用户可以在内置支持使用 AWS Batch 在云中运行的 CPU 和 GPU 上执行实验。该框架还可以扩展到新的数据源、任务（例如，对象检测）、后端（例如，TF 对象检测 API）和云提供商。
6.SOD
SOD 是一个嵌入式的、现代的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它公开了一组用于深度学习、高级媒体分析和处理的 API，包括在计算资源和物联网设备有限的嵌入式系统上进行实时、多类对象检测和模型训练。
SOD 旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构，并加速机器感知在开源和商业产品中的使用。SOD 专为提高计算效率而设计，重点关注实时应用，包括一套全面的经典和最先进的深度神经网络及其预训练模型。
7.Face_recognition
Face_recognition 是世界上最简单的 Python 和命令行面部识别 API。使用 dlib60 最先进的人脸识别技术构建深度学习，它可以从 Python 或命令行识别和操作人脸。该模型在 Wild61 基准中的 Labeled Faces 上的准确率为 99.38%。它提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，可让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！
8. DeepFaceLab
DeepFaceLab 是一个开源深度伪造系统，它利用机器学习在视频中进行照片般逼真的人脸交换。它提供了一个命令式且易于使用的管道，包括数据加载和处理、模型训练和后处理，供人们在不全面了解深度学习框架或不编写复杂样板代码的情况下创建深度伪造视频。这个最先进的框架提供了一个完整的命令行工具，其中包含管道的各个方面和功能，如傻瓜相机。值得注意的是，超过 95% 的深度伪造视频是使用 DeepFaceLab 创建的。
9. JeelizFaceFilter
JeelizFaceFilter 是一个轻量级且强大的人脸跟踪库，专为增强现实人脸过滤器而设计。这个 JavaScript 库可以从使用 WebRTC 捕获的网络摄像头视频源中实时检测和跟踪人脸。用于为增强现实应用叠加 3D 内容，它可以支持 Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D 等各种集成，使开发人员能够直接从浏览器解决计算机视觉问题。关键功能包括人脸检测、人脸跟踪、人脸旋转检测、张口检测、多人脸检测与跟踪、具有高清视频能力的视频采集等。
10.OpenCV
OpenCV 是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构并加速机器感知在商业产品中的使用。获得 BSD 许可的产品 OpenCV 使企业可以轻松地使用和修改代码。该库拥有 2500 多种优化算法，包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。
这些算法可用于检测和识别人脸、识别对象、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、跟踪移动对象、提取对象的 3D 模型以及从立体摄像机生成 3D 点云。它可以将图像拼接在一起以生成整个场景的高分辨率图像，从图像数据库中查找相似图像，从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼，跟踪眼球运动，识别风景并建立标记以将其与增强现实叠加。
7. 框架版网站源码下载软件
你好 Java工作流有好多种，每一种都有它自身一套完整的体系结构。而实现工作流从定义发起流程开始，到中间的各个环节处理，再到最后的结束。用那种框架都是可以实现的，就看对技术的掌握程度了。
目前的工作流有shark、workflow、Jbpm、Activity 这四种比较常用。前两种平时工作中用的比较少。重点说一下后面两种。Jbpm现在已经更新到4.x版本。它实现工作流有自身一套完整的代码流程，只要掌握代码流程。实现起来很快，已于学习快速掌握。
Activity 有替代Jbpm的趋势，Activity只需要在eclipse中安装一个Activity插件。就可以开发了，开发时掌握它的一套流程即可。
个人建议 自身那个技术掌握比较好，就运用那个，第一便于上手，节省时间。第二很短时间能出效果。第三有利于深入研究技术底层代码。
总之 计算机行业技术更新非常快，要时刻给自己充电学习。尽量去学习研究开源技术底层源码。最好能做到在某个领域有深入研究。