操场 Playground是一个简化的应用程序，可让您修改浏览器中的机器学习模型。 这个程序的灵感来自于伟大的Tensorflow。 唯一的区别是它解决了经典的机器学习模型 演示版 就 它是如何工作的 ？ :card_index_dividers: 您可以从预定义列表中选择并配置数据集。 您可以设置： 样品数 火车上的噪音和测试数据 :gear: 您选择一个模型，并为其设置超参数。 您可以从以下模型中选择模型：逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升，神经网络，朴素贝叶斯，KNN和SVM :chart_decreasing: 该应用程序会自动显示以下结果： 模型在火车和测试数据上的决策边界 训练和测试数据的性能指标（准确性和F1分数） 模型训练所需的时间 生成的python脚本，用于基于数据集定义和模型超参数来重现模型 对于每种模型，游乐场都提供了指向官方文档的链接以及提示列表。 加分点：该应用程序还提供通过添加多项式特征来执行特征工程的功能。 事实证明，

ethdeploy | 用于智能合约的webpack;） 高度可配置的合同登台和部署实用程序的首次通过。 由Nick Dodson用:red_heart:︎制成。 如果您正在使用此工具，我们将很高兴收到您的来信！ 产品特点 高度无调理 只是部署，就是这样！ （不编译或测试合同，但使用插件； = D） 可组合，可集成到其他东西，例如webpack加载器， cli或任何其他框架 高度可配置（将具有不同设置的合约以不同方式部署到多个环境） 可扩展的部署阶段可以在任何环境到任何环境中进行 轻度抽象，承诺化但大多不受质疑的部署脚本（尽管将来可能没有希望） 轻量级，不包含大量依赖项 简单而强大，进气数据/配置>>输

HCIP-Datacom-Campus Network Planning and Deployment V1.0 实验手册，已经解除密码保护，用户可以自由的更改、添加书签、笔记。

在10分钟内用Flask作为Web App部署Keras模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可轻松部署DL模型 10分钟入门 克隆此仓库 安装要求 运行脚本 转到 做完了！ :party_popper: :backhand_index_pointing_down: 屏幕截图： 新的功能 :fire: 增强的，适合移动设备的UI 支持图像拖放 使用原始JavaScript，HTML和CSS。 删除jQuery和Bootstrap 默认情况下切换到TensorFlow 2.0和 将Docker基本映像升级到Python 3（2020年） 如果您需要使用Python 2.x或TensorFlow 1.x，请签出快照 与Docker一起运行 使用 ，您可以在数分钟内快速

SIGMOD2020 论文“Recommending Deployment Strategies for Collaborative Tasks”的翻译，该翻译为较小粗粒度的翻译，大概达到原文意思的90%

Embedded_cicd：用于构建针对嵌入式系统的单个CICD管道的框架

Seldon Core：Swift燃烧，面向行业的ML 一个开源平台，可在Kubernetes上大规模部署您的机器学习模型。 总览 Seldon核心将您的ML模型（Tensorflow，Pytorch，H2o等）或语言包装器（Python，Java等）转换为生产REST / GRPC微服务。 Seldon可以扩展到数千种生产机器学习模型，并提供先进的机器学习功能，包括高级度量，请求日志记录，解释器，异常值检测器，A / B测试，Canaries等。 阅读 加入我们的，提出任何问题 入门 加入我们每两周一次的： 了解如何 查看深入了解Seldon Core组件的 使用Seldon Core观看一些对话 高级功能 Seldon Core的安装量超过200万，在整个组织中用于管理机器学习模型的大规模部署，其主要优势包括： 使用我们， 或来轻松ML模型的简便方法。 开箱即用的端点，可以通过 ， 。 与云无关，并在。 由强大而丰富的推理图。 元数据来源以确保每个模型都可以追溯到其各自的。 与集成的高级和可自定义指标。 通过模型输入输出请求（与Elasticsearch进行日

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部署Windows VM并执行自定义PowerShell脚本以安装Cylance。 基于101-simple-windows-vm模板，此模板允许您部署简单的Windows VM并使用自定义脚本扩展名执行自定义PowerShell脚本。 PowerShell脚本在虚拟机上安装Cylance。 该脚本和文件必须在Azure存储中暂存，并且可以使用此存储库根目录中的部署脚本自动完成。

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