Публикации по теме 'deployment'
Вы устали от того, что ваши приложения React живут только на вашем локальном хосте? 5 платформ для развертывания приложений React
Вы устали от того, что ваше приложение React живет только на вашем локальном хосте? Готовы раскрыть его миру и показать своим друзьям, семье и, возможно, даже незнакомцам в Интернете? Что ж, тебе повезло! Существует несколько способов развертывания приложения React, и в этой статье мы рассмотрим все возможности и дадим вам пошаговое руководство, как это сделать.
Прежде всего, давайте поговорим о вариантах развертывания. К наиболее популярным вариантам относятся:
Развертывание на..
Как развернуть приложение на инстансе EC2 Amazon Web Service (AWS) (часть 2)
В прошлом, когда наука о данных развивалась, ребята из Devops отвечали за внедрение моделей машинного обучения (ML) или Deep Learning (DL). Специалисты по анализу данных ограничивались исследованиями и созданием модели в блокноте Jupyter, однако сейчас тенденция меняется. В настоящее время компании ищут специалиста по машинному обучению или специалистов по анализу данных. Таким образом, вам понадобится час, чтобы научиться развертывать модели в производственной среде как услугу или в..
Руководство для начинающих по флагам функций
Они не такие страшные, как кажутся
Представьте, что вы работаете над новой фичей, которая займет пару дней (или недель) в отдельной ветке. Вы должны постоянно обновлять его, чтобы избежать проблем в будущем, и если кто-то еще работает над функцией в той же области, вы знаете, что возникнут проблемы, когда вы оба захотите объединиться с вашей основной ветвью. Когда вы закончите, вы хотите, чтобы некоторые члены вашей команды протестировали его на стадии подготовки, но, вероятно, для..
Развертывание индивидуального обучения VertexAI
Vertex AI — это унифицированная платформа машинного обучения в Google Cloud, аналогичная SageMaker в AWS.
Когда я впервые посмотрел на VertexAI , я пропустил быстрое визуальное представление с обзором того, как работает индивидуальное обучение. Например, было непросто понять, что большая часть кода должна выполняться в другом проекте, управляемом Google Cloud, или как передать происхождение/метаданные в VertexAI.
Цель состоит в том, чтобы показать это здесь, дополненное кратким..
Разверните свой веб-сайт и бесплатно разместите HTML, CSS, JavaScript и файлы изображений на GitHub
Автор: Мухаммад Умар Ханиф
Это трудность.
Несмотря на то, что это кажется таким простым, у некоторых пользователей возникают проблемы с бесплатным размещением своего веб-сайта на GitHub.
Веб-сайт только на HTML можно легко разместить на GitHub. Вот в чем проблема.
Если вы веб-разработчик, вам следует бесплатно размещать и тестировать файлы HTML, CSS, JavaScript и изображений на GitHub. Однако есть проблема.
Вот что произойдет, если вы выполните шаги, описанные GitHub в их..
TMWL 20 февраля '- fzf, Datadog & Teraform
Программисты говорят то, что узнали
На этот раз Марцин и Михал поделились своими февральскими открытиями:
как запустить окно предпросмотра в fzf; как автоматизировать с Datadog & Terraform.
Марчин Баранецки - фронтенд-инженер
Fzf - отличный инструмент для быстрого поиска файла или автозаполнения аргументов команды - по имени или шаблону. Это быстро, удобно и хорошо работает, когда вы не знаете точное имя файла, которое ищете (с помощью нечеткого поиска, сопоставления и..
Как я создал модель машинного обучения и развернул ее с помощью Streamlit
Сквозной Data Science проект регрессионной модели для прогнозирования цен на автомобили.
Проект
Язык программирования: Python Алгоритм: контролируемое обучение, регрессия случайного леса Цель: Моей целью в этом проекте было создание модели для оценки цен на автомобили в Бразилии. Эта модель была развернута в веб-приложении, созданном с помощью Streamlit, что могло, например, помочь магазину оценить цены на автомобили, которые они собирались купить.
Набор данных
Этот..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..