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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

Zadig on Github/Zadig on Gitee 阅读原文/加入 Zadig 技术交流群 这些场景你肯定遇到过 “数千微服务已经上了 K8s,没有业务边界,环境不稳定出了问题,所有人吃大锅饭” “开发无法本地联调自测,集成测试环境 “脏,乱,差”极不稳定,总被其他人干扰” “测试同时验证多个分支,集成合并冲突不断,自动化测试遥遥无期,测试全靠人工验证” “运维无脑排障、重启、删节点,沦为工具人……” 其实这种场景非常普遍,很多企业通过云厂商一股脑把微服务上了云,而配套设施并没有使用云原生方式,CI/CD 工具不是云原生的,系统架构不是云原生的,工程师缺乏云原生的技能... 不要怕!Zadig 可以通过托管项目解决以上问题,并且对现有集群无任何的侵入性,平滑实现云原生 DevOps 开发模式。不同业务线可以清晰的管理所属的服务,开发者也可以方便的对服务进行查看、管理和更新,比如服务查看、Pod Debug、实时日志等。 原理如下: Zadig 托管项目对集成环境进行治理 下面以 joseph-ring 项目为例,来演示如何通过 Zadig 托管项目对集成环境进行治理。 这是...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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