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开源机器学习数据库 OpenMLDB 贡献者计划全面启动!

「无开源 不AI」 开源精神为人工智能在近十年的快速发展提供了重要的源动力,伴随着计算框架、算法等AI技术的相继开源,AI模型构建的门槛得以降低。但AI的产业化落地,需要针对数据处理、特征工程、模型构建、应用上线等机器学习全流程各个环节进行优化,市场上罕有此类开源AI基础技术。 机器学习数据库OpenMLDB的开源,为机器学习应用高效供给正确的数据,加速了AI应用的工程化落地,填补了开源AI基础技术领域的空白。而OpenMLDB的全面发展离不开广大开发者的支持。随着OpenMLDB 0.3.0版本的发布,OpenMLDB社区发起「OpenMLDB贡献者计划」(OpenMLDB Contributor Program,简称OCP),希望更多开发者参与社区建设,一同构建包容、友好、完善的开源生态,加速AI工程化落地进程。 「OCP | OpenMLDB贡献者计划」 面向对象: 所有对OpenMLDB项目感兴趣的开发者 开源社区: OpenMLDB:https://github.com/4paradigm/OpenMLDB 贡献者任务(第一期): 贡献者任务列表详见GitHub链接(C...

如何使用 Zadig 治理并使用集成环境:用以支持上千开发者、多业务线、多环境协作

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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