geek-life:極客的工作管理/待辦事項工具

如果你是開發人員/DevOps/系統管理員,命列列工具(終端機)是每天常使用的介面,這個待辦事項工具即是在終端機介面執行的,支援 Markdown 語法,未來它將與 habitica 整合,將待辦事項同步到 habitica 。habitica 是一個遊戲化的雲端待辦事項工具這個工具使用 Go 語言開發,有支援 Mac/Linux/Windows

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mljar-supervised:透過特徵工程和超參數調整實現機器學習管線自動化

mljar-supervised是一個自動機器學習Python套件,可以處理表格資料。它的設計是為了節省資料科學家的時間。它抽象了預處理資料、建構機器學習模型、執行超參數調優以找到最佳模型的常見方式。它不是黑箱,因為你可以看到ML管線是如何建構的(每個ML模型都有詳細的Markdown報告)。

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MLFlow:機器學習生命週期的開源平台

Mlflow 是一個簡化機器學習開發的平台,包括追蹤實驗、將程式碼打包到可重複的執行中、以及共享和部署模型。 Mlflow 提供了一套輕量級的 api,可以用於任何現有的機器學習應用程式或程式庫(TensorFlow、 PyTorch、 XGBoost 等) ,無論你目前在哪裡執行機器學習程式碼(例如在筆記型電腦、獨立應用程式或雲端)。目前有以下三種元件

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S3 Email:在AWS上使用S3和SES的無伺服器電子郵件伺服器

這個 stack 是出於挫折感而建立的,因為到今天為止,還沒有一個簡單的方法可以擁有一個完整的電子郵件伺服器,而不需要安裝和配置所有的伺服器來處理傳入和傳出的資訊。我們想要一些簡單的東西,沒有介面,沒有伺服器管理,所以我們想出了S3-Email。這包括AWS SES作為我們的電子郵件伺服器(接收和傳送)和S3作為我們的資料庫和介面。然後,我們透過AWS Lambda用一點程式碼把所有東西連結在一起。

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Opyrator – 將你的機器學習 Python 程式碼變成具有 Web API、互動式 GUI 等功能的微服務

即時將你的 Python 函式轉化為營運就緒的微服務。透過 HTTP API 或互動式 UI 部署和訪問你的服務。無縫地將你的服務匯出為可移植、可共享、可執行的檔案或 Docker 映象。

Opyrator 建立在開放標準之上–OpenAPI、JSON Schema 和 Python 型別提示–並由 FastAPI、Streamlit 和 Pydantic提供支援。它為你的 Python 程式碼的產品化和共享減少了所有的痛苦–或者任何你可以包裝成一個 Python 函式的東西。

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