Soft & Share 開源報報 169 – 快速建立用於機器學習模型調整的 UI 原型

學習資源

工具

將 Jupyter Notebook變成了獨立的網路應用程式

• https://github.com/voila-dashboards/voila

與平常的 html 轉換的 notebook不同，每個連線到 voilà tornado 應用程式的使用者都會獲得一個專用的 Jupyter 核心，可以執行對 Jupyter 互動 widgets 變更的callback 。

為你的 github readmes 動態生成統計資料

• https://github.com/anuraghazra/github-readme-stats

在你的 readmes 中獲得動態生成的 GitHub 統計資料！

使用單純的 bash script 來測試和等待 TCP 主機和埠的可用性

• https://github.com/vishnubob/wait-for-it

wait-for-it.sh 是一個純 bash script，它將等待主機和 TCP 埠的可用性。它對於同步相互依賴的服務(如連結 Docker 容器)的啟動非常有用。因為它是一個純 bash script，所以它沒有任何外部依賴項。

例如，讓我們測試一下是否可以訪問 http://www.google. com 的80埠，如果它可用，請回復 google 已經啟動的訊息。

$ ./wait-for-it.sh www.google.com:80 -- echo "google is up"
wait-for-it.sh: waiting 15 seconds for www.google.com:80
wait-for-it.sh: www.google.com:80 is available after 0 seconds
google is up

Web 應用程式開發

在 Web 應用程式中支援 DASH 直播通訊協定

• https://github.com/Dash-Industry-Forum/dash.js

dash.js 是透過 JavaScript 與 Media Source Extensions API 整合撰寫的程式庫， 幫助瀏覽器播放 DASH 通訊協定的影片。

仿製 Twitter 的前端

• https://github.com/manikandanraji/twitter-clone-frontend

使用 React 和 Apollo Client 建構的 Twitter 前端仿製

後端的程式碼在 https://github.com/manikandanraji/twitter-clone-backend

用於從 JSON Schema 建構 Web 表單的 React 元件

• https://github.com/rjsf-team/react-jsonschema-form

一個簡單的 React 元件，能夠使用 JSON Schema 宣告性地建構和客製化 web 表單。

使用 MERN 堆疊仿製一個 Instagram

• https://github.com/manikandanraji/instaclone-frontend

後端的程式碼在這裡 https://github.com/manikandanraji/instaclone-backend

資料科學

Pandas 練習題

• https://github.com/guipsamora/pandas_exercises

之前有單獨介紹過，請參考 Pandas 練習題

與 scikit-learn 相容，用於時間序列資料的機器學習的 Python 工具箱

• https://github.com/alan-turing-institute/sktime

Sktime 是一個 Python 時間序列機器學習工具箱，我們目前支援:

• 預測,
• 時間序列分類,
• 時間序列迴歸

Sktime 提供了專用的時間序列演算法和與 scikit-learn 相容的工具，用於建構、調整和評估複合模型。

有關深度學習方法，請參考 https://github.com/sktime/sktime-dl

快速建立用於機器學習模型調整的 UI 原型

• https://github.com/gradio-app/gradio

快速建立可客製化的 UI 元件圍繞在 TensorFlow 或 PyTorch 模型，甚至任意的 Python 函式。混合和匹配元件，以支援任何組合的投入和產出。透過拖放你自己的圖片(或者貼上你自己的文字，錄製你自己的聲音等等) ，你可以很容易地在瀏覽器中“玩弄”你的模型，看看模型輸出什麼。你還可以生成一個共享連結，該連結允許任何人、任何地方在模型繼續在你的機器上執行時使用該介面。

Gradio 在以下狀況很有用

• 為客戶/合作者/使用者建立機器學習程式碼的展示
• 從使用者那裡獲得關於模型效能的反饋
• 在開發過程中以互動方式除錯模型

行動應用程式設計

使用 Flutter 開發的購物 App UI

• https://github.com/AliAnilKocak/Flutter-Shopping-UI-Kit

在 Flutter 支援 Android 和 iOS 版本中製作了一個電子商務使用者介面的概念，開發這個應用程式只是為了學習。有超過20種螢幕變化。

遊戲

使用 Python 的 openCV 和 Numpy 程式庫來控制一個賽車遊戲與方向盤。它給你一個虛擬的駕駛體驗

• https://github.com/ChoudharyChanchal/game_control

螢幕邏輯上分為4個部分。當在這些部分中檢測到特定顏色(在我的例子中是藍色)時，就會呼叫一個按鍵。假設在螢幕左上方檢測到藍色，然後按下“ a”鍵，汽車將向左轉。顏色邊界是使用 color.py 設定的，其中我們為藍色設定 HSV 值的範圍。使用 directkeys.py 檔案中的按鍵和釋放功能。

我使用 MacOS 和 Spyder 來執行我的專案。這段程式碼可以與 MacOS 上的任何遊戲相相容。如果你正在使用 Windows OS，那麼你可能必須修改 directkeys.py 檔案