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AngularOshop 该项目是使用版本11.1.0生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构建项目。 构建工件将存储在dist/目录中。 使用--prod标志进行生产构建。 运行单元测试 运行ng test以通过执行单元测试。 运行端到端测试 运行ng e2e通过执行端到端测试。 进一步的帮助 要获得有关Angular CLI的更多帮助，请使用ng help或查看“ 页面。

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在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补充。避免过多地使用组件能够加速数据科学项目。因此，在数据准备步骤中利用流式获取框架或流式分析产品会是一个不错的选择。机器学习和深度学习项目在大多数企业中变得越来越重要。一个完整的项目流程包括数据准备（datapreparation）、构建分析模型