หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>โค้ดแหล่งที่มา AI
ดาวน์โหลด

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยม

หากต้องการความสุดยอดเพิ่มเติม ลองดูที่

นี่คืออะไร และฉันจะใช้มันได้อย่างไร?

  • นี่คือรายการแหล่งข้อมูลที่น่าพึงพอใจที่รวบรวมไว้สำหรับทุกสิ่งที่คุณต้องการในการพัฒนาโซลูชัน Machine Learning

  • แต่ละรายการในรายการนี้ จะสอนทักษะหรือข้อมูลที่สำคัญและแตกต่างอย่างน้อยหนึ่งรายการ

  • มีเนื้อหาสามระดับ:

    1. - การอ่านที่จำเป็นสำหรับวิศวกร ML ทุกคน

    2. - การอ่านขั้นสูงสำหรับวิศวกร ML มืออาชีพ

    3. - วัสดุผู้เชี่ยวชาญสำหรับวิศวกร ML ผู้เชี่ยวชาญ

  • คำอธิบายถูกเขียนขึ้นเพื่อเติมประโยค "หลังจากอ่านบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้ ..." .

สารบัญ

  • การสื่อสาร

  • วิศวกรรมซอฟต์แวร์

  • การเรียนรู้ของเครื่อง

  • DevOps

การสื่อสาร

  • BLUF: มาตรฐานทางทหารที่สามารถทำให้การเขียนของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น - วิธีทำให้การสื่อสารของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น (5 นาที)

  • ปัญหา XY - วิธีเน้นไปที่การอธิบายเป้าหมายสุดท้ายของคุณเมื่อขอความช่วยเหลือ (5 นาที)

  • การปลดจักรยาน: คุณเป็นผู้ใหญ่แค่ไหนในฐานะวิศวกร? - วิธีหลีกเลี่ยงและแจ้งเหตุจักรยานล้ม (5 นาที)

  • อีเมลอย่างเจ้านาย - วิธีเขียนอีเมลให้ดีขึ้น (5 นาที)

  • หยุดสวิส Cheesing ปฏิทินของคุณ - วิธีจัดการปฏิทินของคุณเพื่อให้คุณสามารถมีสมาธิ (15 นาที)

  • วิธีเขียนภาษาอังกฤษธรรมดา - วิธีเขียนภาษาอังกฤษธรรมดา (30 นาที)

  • กฎการนำเสนอ - วิธีสร้างชุดสไลด์ที่ยอดเยี่ยม (30 นาที)

  • เกณฑ์ SMART - วิธีกำหนดเป้าหมาย (15 นาที)

  • หลักการ MECE - วิธีแยกปัญหาออกเป็นรายการที่มีโครงสร้างอย่างสมบูรณ์ (15 นาที)

  • SCQA: มันคืออะไร ทำงานอย่างไร และจะช่วยฉันได้อย่างไร - วิธีจัดโครงสร้างการนำเสนอ ข้อเสนอ และโครงร่างการขาย (15 นาที)

  • หมดความเข้าใจผิดอีกต่อไป - วิธีหลีกเลี่ยงการสื่อสารที่ผิดพลาดด้วยการถอดความ (15 นาที)

  • การสื่อสารที่ไม่รุนแรง - วิธีแสดงความคิดเห็นอย่างสร้างสรรค์ในสถานการณ์ที่ยากลำบาก (15 นาที)

  • เอฟเฟกต์ Halo - วิธีจดจำและใช้เอฟเฟกต์ Halo ให้เป็นประโยชน์ (15 นาที)

  • เดือนแห่งมนุษย์ในตำนาน - ความสัมพันธ์ระหว่างคน-วันและเวลาปริมาณงานในโครงการ (15 นาที)

  • โมเดลสี่ด้าน - วิธีการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพโดยพิจารณาว่าผู้รับตีความข้อความของคุณอย่างไร (30 นาที)

วิศวกรรมซอฟต์แวร์

การออกแบบเอพีไอ

  • การกำหนดเวอร์ชันเชิงความหมาย - วิธีชนเวอร์ชันของแอปและแพ็คเกจของคุณ (15 นาที)

  • __all__ และการนำเข้าแบบ wild ใน Python - __all__ กำหนด API สาธารณะของแพ็คเกจ Python ของคุณอย่างไร (15 นาที)

  • API สำหรับ Machine Learning - วิธีออกแบบ RESTful API สำหรับแอปพลิเคชัน Machine Learning (30 นาที)

  • เอกสาร FastAPI - วิธีสร้าง RESTful API ที่สอดคล้องแบบหนึ่งต่อหนึ่งกับข้อกำหนด OpenAPI (1 วัน)

  • กฎข้อที่สาม - เมื่อใดควรสร้างส่วนประกอบที่ใช้ซ้ำได้ และเมื่อใดไม่ควรสร้าง (15 นาที)

  • โปรแกรมเมอร์จอมปลอมเชื่อเรื่องเวลา - วิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปเกี่ยวกับเวลา (15 นาที)

  • โปรแกรมเมอร์จอมปลอมเชื่อเรื่องชื่อ - วิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปเกี่ยวกับชื่อ (15 นาที)

  • แนวทางอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง - วิธีเขียน CLI ที่ยอดเยี่ยม (1 ชั่วโมง)

  • หลักเกณฑ์ RESTful API ของ Zalando - วิธีออกแบบ RESTful API (1 วัน)

ขั้นตอนการทำงาน

  • Poetry Cookiecutter - วิธีสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ใช้บทกวีสมัยใหม่สำหรับแพ็คเกจและแอป Python (30 นาที)

  • กฎเจ็ดข้อของข้อความคอมมิต Git ที่ยอดเยี่ยม - วิธีเขียนข้อความคอมมิต Git ที่ยอดเยี่ยม (15 นาที)

  • เรียนรู้ Git Branching - ฝึกฝน Git ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงขั้นสูง (1 ชั่วโมง)

  • เก็บบันทึกการเปลี่ยนแปลง - วิธีเก็บบันทึกการเปลี่ยนแปลงสำหรับแอปและแพ็คเกจของคุณ (30 นาที)

  • Conventional Commits - วิธีนำหน้าข้อความ Commit ของคุณเพื่อทำให้ Semantic Versioning เป็นแบบอัตโนมัติและเก็บบันทึกการเปลี่ยนแปลง (15 นาที)

  • การทดสอบแอปพลิเคชัน Python ด้วย Pytest - วิธีทดสอบแพ็คเกจด้วย pytest อย่างถูกต้อง (30 นาที)

  • โมเดลการแยกสาขา Git ที่ประสบความสำเร็จ - วิธีเผยแพร่ซอฟต์แวร์ด้วย Git (15 นาที)

  • แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการทบทวนโค้ด - สิ่งที่ควรมองหาเมื่อตรวจสอบคำขอดึงข้อมูล (30 นาที)

  • ความสมบูรณ์ของโค้ด: บทวิจารณ์ด้วยความเคารพ == บทวิจารณ์ที่เป็นประโยชน์ - วิธีสื่อสารความคิดเห็นเกี่ยวกับการตรวจสอบโค้ดด้วยความเคารพ (15 นาที)

  • The Code Review Pyramid - สิ่งที่ควรมองหาและสิ่งที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติเมื่อตรวจสอบคำขอดึง (15 นาที)

  • ปลั๊กอินพื้นที่ทำงานบทกวี - วิธีสร้างและจัดการ monorepo ที่ใช้บทกวี (15 นาที)

รูปแบบหลาม

  • PEP20 "The Zen of Python" - วิธีเขียนสำนวน Python (15 นาที)

  • คำแนะนำขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับคำสั่งนำเข้า Python - วิธีเขียนคำสั่งนำเข้า (30 นาที)

  • ทำความเข้าใจกับโมดูลการบันทึกของ Python - วิธีใช้โมดูล logging อย่างมีประสิทธิภาพ (30 นาที)

  • อย่ารันโค้ดในเวลานำเข้า - เหตุใดคุณจึงไม่ควรรันโค้ดในเวลานำเข้า

  • โปรดแก้ไขมัณฑนากรของคุณ - ทำไมคุณจึงควรใช้ wrapt เพื่อเขียนมัณฑนากรของคุณ (30 นาที)

  • อย่าเข้าสู่ระบบ - สิ่งที่คุณควรทำแทนการบันทึก (30 นาที)

  • หนังสือเล่มเล็กของ Python Anti-Patterns - คอลเลกชันของ Python anti-Patterns (X ชั่วโมง)

  • Effective Python - ชุดของสำนวน Python (X ชั่วโมง)

  • รูปแบบการออกแบบ Python - คอลเลกชันของรูปแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ (1 ชั่วโมง)

  • SOLID - ชุดรูปแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์มาตรฐาน (1 ชั่วโมง)

  • Python นี่มันบ้าอะไรเนี่ย! - วิธีเชี่ยวชาญ Python ด้วยการทำความเข้าใจ Edge Case ของมัน (1 วัน)

กำลังพิมพ์

  • คู่มือที่ครอบคลุมสำหรับ mypy - วิธีเขียนคำอธิบายประกอบประเภทใน Python (1 ชั่วโมง)

  • ภาพรวม Pydantic - วิธีเขียนคำอธิบายประกอบประเภทสำหรับประเภทที่ซับซ้อนแทน Dict[str, Any] ที่ไม่มีความหมาย (1 ชั่วโมง)

  • เลขเวทย์มนตร์ - ทำไม ค่าเวทย์มนตร์ ถึงต่อต้านรูปแบบ (15 นาที)

  • Enums - วิธีเขียน Enum ใน Python แทนค่าเวทย์มนตร์ที่ไม่ปลอดภัยประเภท (15 นาที)

  • Mypy generics - วิธีใช้ TypeVar เพื่อเขียนประเภททั่วไป เช่น List[T] (30 นาที)

  • โปรโตคอล Mypy - วิธีใช้ Protocol เพื่อกำหนดอินเทอร์เฟซเช่น Iterable (30 นาที)

แพ็คเกจ Python ที่คัดสรรแล้ว

ขั้นตอนการทำงาน

  • cookiecutter - รองรับแพ็คเกจหรือแอพ Python ใหม่อย่างรวดเร็วด้วยเทมเพลต Cookiecutter

  • cruft - อัปเดตโครงพื้นฐานของ Cookiecutter ของแพ็คเกจ Python

  • commitizen - ตรวจสอบว่าข้อความการคอมมิตเป็นไปตาม Conventional Commits และทำให้ Semantic Versioning เป็นอัตโนมัติและเก็บบันทึกการเปลี่ยนแปลง

  • บทกวี - จัดการแพ็คเกจและการขึ้นต่อกันของโปรเจ็กต์ Python ของคุณ

  • poe - กำหนดและรันงานในโครงการกวีนิพนธ์กับ Poe the Poet

  • Poetry-Workspace-Plugin - จัดการ Python monorepo ด้วยปลั๊กอิน Poetry นี้

คุณภาพของรหัส

  • สีดำ - จัดรูปแบบโค้ดของคุณโดยอัตโนมัติ

  • isort - เรียงลำดับคำสั่งการนำเข้าของคุณโดยอัตโนมัติ

  • pre-commit - รันการตรวจสอบคุณภาพโค้ดโดยอัตโนมัติเมื่อคอมมิต

  • โจร - ค้นหาปัญหาด้านความปลอดภัยทั่วไป

  • darglint - ตรวจสอบว่าเอกสารของคุณตรงกับลายเซ็นฟังก์ชันของคุณ

  • flake8 - ตรวจสอบโค้ดของคุณเพื่อหาจุดบกพร่อง และรูปแบบโค้ดของคุณเป็นไปตามมาตรฐาน PEP8

  • ส่วนขยาย flake8 - รายการส่วนขยาย Flake8 ที่ยอดเยี่ยม

  • mypy - ตรวจสอบความถูกต้องของรหัสของคุณ

  • pre-commit hooks - ชุดของ hooks ล่วงหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพไฟล์

  • pydocstyle - ตรวจสอบว่าโค้ดของคุณได้รับการบันทึกไว้

  • pygrep hooks - ชุดของ hooks ที่ส่งล่วงหน้าซึ่งจะตรวจสอบกลิ่นโค้ด Python ทั่วไป

  • การบันทึก pytest - บันทึกและเล่นคำขอ HTTP ในการทดสอบ pytest ของคุณ

  • - pyupgrade - ตรวจสอบว่าโค้ดของคุณเขียนโดยใช้ฟีเจอร์ภาษา Python ล่าสุด

  • - ความปลอดภัย - ตรวจสอบว่าการอ้างอิงของคุณไม่มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ทราบ

  • - shellcheck - ตรวจสอบคุณภาพของเชลล์สคริปต์ของคุณ

  • - Coverage.py - ตรวจสอบความครอบคลุมการทดสอบโค้ดของคุณ

  • - สมมติฐาน - เขียนการทดสอบที่จะค้นหากรณี Edge ที่ทำให้โค้ดของคุณเสียหายโดยอัตโนมัติ

  • - สมมติฐานอัตโนมัติ - สร้างการทดสอบสมมติฐานโดยอัตโนมัติตามคำอธิบายประกอบประเภทโค้ดของคุณ

การพัฒนาแอพพลิเคชั่น

  • - fastapi - สร้าง RESTful API ตามคำอธิบายประกอบประเภท

  • - typer - สร้าง CLI ตามคำอธิบายประกอบประเภท

  • - streamlit - สร้างเว็บแอปด้วยไฟล์ Python ไฟล์เดียว

สาธารณูปโภค

  • - bump2version - เปิดตัวแพ็คเกจเวอร์ชันใหม่ของคุณ

  • - colorlogs - เพิ่มความสามารถในการอ่านบันทึกของคุณด้วยสี

  • - hvplot - สร้างแผนการโต้ตอบจาก dataframes ของแพนด้า

  • - mkdocs - สร้างเอกสารสำหรับนักพัฒนาสำหรับโครงการของคุณ

  • - pdoc - สร้างเอกสาร API สำหรับโค้ดของคุณ

  • - Birdseye - ดีบักโค้ด Python ของคุณแบบกราฟิก

  • - scalene - โปรไฟล์การใช้ CPU และหน่วยความจำของโค้ดของคุณตามบรรทัด

  • - viztracer - จำลองประสิทธิภาพของโค้ดของคุณด้วย Flamegraph

  • - tqdm - เพิ่มแถบความคืบหน้าให้กับงานที่ใช้เวลานานได้อย่างง่ายดาย

การเรียนรู้ของเครื่อง

ทฤษฎีการปฏิบัติ

  • - การแลกเปลี่ยนอคติและความแปรปรวน - ข้อผิดพลาดทั้งหมดของแบบจำลองคือผลรวมของอคติและความแปรปรวน (30 นาที)

  • - การใช้ cross-validation ที่แตกต่างกันสองแบบ - วิธีใช้ cross-validation แบบซ้อนเพื่อรวมการใช้ cross-validation สองแบบที่แตกต่างกัน (30 นาที)

  • - รูปแบบ ค่ามัธยฐาน และวิธีการ: มุมมองที่เป็นหนึ่งเดียว - เหตุใดการลดข้อผิดพลาดเฉลี่ยสัมบูรณ์ (MAE) ให้เหลือน้อยที่สุดจึงมีประสิทธิภาพมากกว่าการลดข้อผิดพลาด Mean Squared Error (MSE) ให้เหลือน้อยที่สุด (30 นาที)

  • - Backpropagation เป็นกฎลูกโซ่ในการคำนวณการไล่ระดับสี - วิธี backpropagation เป็นอัลกอริทึมในการคำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (30 นาที)

  • - การวางนัยทั่วไปแบบซ้อน - วิธีซ้อนโมเดล (30 นาที)

  • - เราใช้การกำหนดค่าเริ่มต้นที่ไม่ถูกต้องสำหรับ t-SNE และ UMAP - วิธีเริ่มต้น t-SNE และ UMAP อย่างถูกต้อง (15 นาที)

  • - จากเครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์แบบคลาสสิกไปจนถึง Transformers - เครือข่ายประสาทพัฒนาจากเครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ไปจนถึง Transformers ได้อย่างไร (30 นาที)

  • - กฎ .632+ คืออะไร - วิธีวัดประสิทธิภาพลักษณะทั่วไปด้วยการบูตสแตรปปิ้ง (30 นาที)

  • - กลยุทธ์การซ้อนแบบมีและไม่มีการรั่วไหล - กลยุทธ์ต่างๆ ในการซ้อนโมเดล (30 นาที)

  • - การเปลี่ยนแปลงและการตรวจสอบการกระจายข้อมูล - วิธีตรวจจับและจัดการกับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลประเภทต่างๆ (1 ชั่วโมง)

  • - Backprop ไม่ใช่แค่กฎลูกโซ่ - backpropagation เกี่ยวข้องกับตัวคูณ Lagrange อย่างไร (30 นาที)

  • - เหตุใดอัลกอริทึม ML จึงปรับแต่งได้ยาก - ปรับวัตถุประสงค์หลายรายการให้เหมาะสมเมื่อด้านหน้า Pareto เว้า (30 นาที)

  • - การบีบอัดโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก - วิธีใช้การหาปริมาณ การตัดแต่ง และการกลั่นเพื่อบีบอัดโมเดล (30 นาที)

อธิบายได้

  • - SHAP: คำอธิบายเพิ่มเติมของ SHapley - วิธีอธิบายเอาต์พุตของโมเดลด้วยค่า Shapley (30 นาที)

  • - ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Shapley และ SHAP - SHAP ประมาณค่า Shapley อย่างไร (30 นาที)

ไม่ได้รับการดูแล

  • - UMAP: การประมาณและการฉายภาพท่อร่วมแบบสม่ำเสมอ - วิธีลดมิติข้อมูลสำหรับการแสดงภาพและการสร้างแบบจำลอง (30 นาที)

  • - PyNNDescent - วิธีค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (15 นาที)

การจำแนกประเภท

  • - ความแม่นยำและการเรียกคืน - ความแม่นยำและการเรียกคืนวัดประสิทธิภาพของตัวแยกประเภทได้อย่างไร (30 นาที)

  • - การสอบเทียบความน่าจะเป็น - คุณควรปรับเทียบคะแนนเอาท์พุตของแบบจำลองให้เป็นความน่าจะเป็นอย่างไรและสำหรับประเภทใด (30 นาที)

  • - คุณทุกคนกำลังคำนวณอัตราการปั่นผิด - กำหนดให้ถูกต้องว่าการปั่นคืออะไร (30 นาที)

การถดถอย

  • - กระบวนการเกาส์เซียน - ตั้งแต่เริ่มต้น - วิธีสร้างแบบจำลองการถดถอยความน่าจะเป็นด้วยกระบวนการเกาส์เซียน (1 ชั่วโมง)

คอมพิวเตอร์วิทัศน์

  • - Document Image Transformer ของ Microsoft - โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าด้วยตนเองซึ่งบรรลุประสิทธิภาพของ SotA บน PubLayNet และสามารถใช้กับงานดาวน์สตรีมต่างๆ ได้ (30 นาที)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

  • - การฝังประโยคที่ยอดเยี่ยม - รายการประโยคที่ฝึกไว้ล่วงหน้าและโมเดลการฝังคำที่คัดสรรแล้ว (15 นาที)

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

  • - แบบจำลองศาสดา - วิธีที่แบบจำลองศาสดาของ Meta แบ่งอนุกรมเวลาออกเป็นองค์ประกอบแนวโน้ม ฤดูกาล และวันหยุด (30 นาที)

  • - ปาเป้า - อนุกรมเวลาทำได้ง่ายใน Python - วิธีสร้างแบบจำลองการพยากรณ์ด้วย darts (1 ชั่วโมง)

ระบบผู้แนะนำ

  • - Microsoft Recommenders - การเปรียบเทียบโมเดลระบบผู้แนะนำ (30 นาที)

ไลบรารีการคำนวณเทนเซอร์

  • - สิ่งที่ฉันอยากให้ใครสักคนบอกฉันเกี่ยวกับไลบรารีการคำนวณเทนเซอร์ - JAX, PyTorch, TensorFlow และ Theano แตกต่างกันอย่างไร (30 นาที)

หมีแพนด้า

  • - ชุด Modern Pandas (ตอนที่ 1 - 7) - เขียนสำนวนแพนด้า (1 ชั่วโมง)

  • - Awesome Pandas - รายการทรัพยากรเกี่ยวกับ Pandas ที่ยอดเยี่ยม (1 ชั่วโมง)

ชุดวิทย์เรียนรู้

  • - การใช้ scikit-learn Pipelines และ FeatureUnions - วิธีใช้ Pipeline เพื่อสร้างโมเดลแบบ end-to-end (30 นาที)

  • - การเปลี่ยนเป้าหมายในการถดถอย - วิธีเปลี่ยนเป้าหมายเพื่อสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น (15 นาที)

  • - ColumnTransformer สำหรับข้อมูลที่แตกต่างกัน - วิธีใช้ ColumnTransformer เพื่อประมวลผล Pandas DataFrames ใน sklearn Pipeline s (30 นาที)

  • - เครื่องมือประมาณการที่กำหนดเอง - สร้าง Estimator ที่กำหนดเอง (30 นาที)

  • - การเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์ด้วยการลดครึ่งหนึ่งอย่างต่อเนื่อง - วิธีเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์ด้วยวิธีการคำนวณที่มีประสิทธิภาพสูงสุด (30 นาที)

การติดฉลาก

  • - Doccano - เครื่องมือสำหรับการติดป้ายกำกับข้อความ (30 นาที)

  • - CVAT: Computer Vision Annotation Tool - เครื่องมือสำหรับการติดป้ายกำกับรูปภาพ (30 นาที)

  • - การติดป้ายกำกับข้อมูลที่ยอดเยี่ยม - รายการเครื่องมือการติดป้ายกำกับข้อมูลที่ยอดเยี่ยม (30 นาที)

DevOps

ซีไอ/ซีดี

  • - เรียกใช้ - วิธีใช้งานทั่วไปที่คุณรันในโครงการของคุณในฐานะ CLI (30 นาที)

  • - poe - วิธีใช้งานทั่วไปที่คุณรันในโครงการของคุณในฐานะ CLI (30 นาที)

การจัดการสิ่งแวดล้อมและการพึ่งพา

  • - ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการจัดการบรรจุภัณฑ์และการพึ่งพาสำหรับ Python ด้วย Poetry - วิธีจัดการการพึ่งพาและสภาพแวดล้อมของแพ็คเกจ Python ของคุณ (30 นาที)

  • - ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Pyenv สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง - วิธีใช้ pyenv เพื่อจัดการล่าม Python ของคุณ (30 นาที)

  • - สภาพแวดล้อม Python สมัยใหม่ - การพึ่งพาและการจัดการพื้นที่ทำงาน - การเปรียบเทียบระหว่าง pyenv, venv + pip, venv + pip-tools, บทกวี, pipenv และ conda (30 นาที)

  • - Conda: ตำนานและความเข้าใจผิด - ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Conda (15 นาที)

นักเทียบท่า

  • - หลักสูตรนักเทียบท่า - วิธีใช้นักเทียบท่า (4 ชั่วโมง)

  • - การแคชเลเยอร์นักเทียบท่า - วิธีเขียน Dockerfiles เพื่อรับประโยชน์จากการแคชเลเยอร์ (30 นาที)

  • - แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Dockerfile - วิธีเขียน Dockerfiles ที่ดี (1 ชั่วโมง)

  • - การกำหนดค่า Gunicorn สำหรับ Docker - วิธีกำหนดค่า Gunicorn สำหรับอิมเมจ Docker ให้ดีที่สุด (30 นาที)

  • - เร่งความเร็ว Docker ด้วยแคชใหม่ของ BuildKit - วิธีเพิ่มความเร็ว Docker build ด้วยแคช build (30 นาที)

  • - สร้างความลับใน Docker และ Compose วิธีที่ปลอดภัย - วิธีใช้ความลับใน Docker build (15 นาที)

  • - เครื่องสแกนความปลอดภัยสำหรับ Python และ Docker - วิธีสแกนอิมเมจ Docker ของคุณเพื่อหาปัญหาด้านความปลอดภัยด้วยโค้ดและอิมเมจ Docker ของคุณ (30 นาที)

  • - เครื่องสแกนความปลอดภัยที่ร้องไห้หมาป่า - วิธีสแกนอิมเมจ Docker ของคุณเพื่อหาปัญหาด้านความปลอดภัยโดยไม่มีผลบวกลวง (15 นาที)

  • - Awesome Docker - รายการทรัพยากร Docker ที่ยอดเยี่ยม (30 นาที)

ไปป์ไลน์ข้อมูล

  • - ความคาดหวังที่ยอดเยี่ยม - วิธีทดสอบและจัดทำเอกสารข้อมูลและไปป์ไลน์ข้อมูลของคุณ (30 นาที)

เปลือก

  • - แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Cron - วิธีใช้ cron เพื่อกำหนดเวลางานให้ดีที่สุด (30 นาที)

  • - คู่มือภาพเกี่ยวกับอุโมงค์ SSH - วิธีส่งต่อพอร์ตและสร้างอุโมงค์ด้วย SSH (30 นาที)

  • - วิธีที่ปลอดภัยในการทำสิ่งต่าง ๆ ใน bash - วิธีเขียนเชลล์สคริปต์ที่ปลอดภัยและแข็งแกร่ง (1 ชั่วโมง)

  • - เทอร์มินัลของคุณไม่ใช่เทอร์มินัล: ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับสตรีม - วิธีที่เทอร์มินัลของคุณเป็นเครื่องมือในการจัดการสตรีม (30 นาที)

  • - Bash Heredoc - วิธีส่งผ่านอาร์กิวเมนต์หลายบรรทัดไปยังคำสั่งด้วย heredoc (30 นาที)

  • - โปรดหยุดเขียนเชลล์สคริปต์ - ทำไมคุณไม่ควรเขียนเชลล์สคริปต์สำหรับ CI/CD หรืออิมเมจ Docker (30 นาที)

เทอร์ราฟอร์ม

  • - ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Terraform - วิธีใช้ Terraform (1 ชั่วโมง)

  • - แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Terraform - แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Terraform (1 ชั่วโมง)

  • - คอลเลกชัน hooks ที่คอมมิตล่วงหน้าของ Terraform - วิธีทำให้การตรวจสอบคุณภาพโค้ด Terraform เป็นแบบอัตโนมัติด้วยการคอมมิตล่วงหน้า (1 ชั่วโมง)

  • - Awesome Terraform - รายการทรัพยากร Terraform ที่ยอดเยี่ยม (30 นาที)

  • - บทช่วยสอน Terraform - วิธีเริ่มต้นใช้งาน Terraform (1 ชั่วโมง)

โครงสร้างพื้นฐาน

  • - การใช้ Redis In-Memory Storage สำหรับแอปพลิเคชัน Python ของคุณ - วิธีใช้ Redis เป็นแคชในหน่วยความจำสำหรับแอปพลิเคชัน Python ของคุณ (30 นาที)

  • - Python Kafka Consumers: อย่างน้อยหนึ่งครั้ง มากที่สุดหนึ่งครั้ง อย่างแน่นอนหนึ่งครั้ง - วิธีเขียน Kafka Consumers ประเภทต่างๆ ใน ​​Python (30 นาที)

  • - Kafka Exactly-Once-Semantics - วิธีสร้างและใช้ข้อความอย่างแน่นอนเพียงครั้งเดียว (1 ชั่วโมง)

  • - RabbitMQ: ไลบรารีคิวข้อความที่มีความคงอยู่ - RabbitMQ เป็นระบบส่งข้อความที่มีนายหน้าข้อความ (4 ชั่วโมง)

  • - ZeroMQ: ไลบรารีซ็อกเก็ตที่มีคิวข้อความดั้งเดิม - ZeroMQ เป็นระบบส่งข้อความขนาดเล็กที่ไม่มีนายหน้าข้อความ (8 ชั่วโมง)

เรียบเรียงโดย Superlinear

Superlinear เป็นบริษัท Machine Learning ในเบลเยียม

เราคิดค้น ออกแบบ และพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราร่วมมือกับลูกค้าของเราเพื่อระบุปัญหาภายในองค์กรที่สามารถแก้ไขได้ด้วย AI ซึ่งแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของปัญญาประดิษฐ์สำหรับแต่ละปัญหา

ทีมงานของเรามองหาโซลูชันใหม่ที่มีประสิทธิภาพดีกว่าอยู่ตลอดเวลา และเราท้าทายซึ่งกันและกันเพื่อเสนอแนวคิดที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้าและบริษัทของเรา

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของสิ่งที่เราทำกับ Machine Learning ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง AI:

  • ช่วยให้ผู้หางานได้งานดีๆ ที่ตรงกับความคาดหวังของพวกเขา บนเว็บไซต์ Belgian Public Employment Service คุณสามารถค้นหาคำแนะนำงานของเราโดยพิจารณาจาก CV ของคุณเพียงอย่างเดียว

  • ช่วยให้โรงพยาบาลประหยัดเวลา เราแยกการวินิจฉัยออกจากจดหมายจำหน่ายผู้ป่วย

  • ช่วยให้ผู้จัดพิมพ์ประเมินผลกระทบโดยการตรวจจับบทความลอกเลียนแบบ

เราทำงานหนักและเราสนุกด้วยกัน เราส่งเสริมวัฒนธรรมการทำงานร่วมกัน โดยสมาชิกในทีมแต่ละคนจะรู้สึกได้รับการสนับสนุนเมื่อเผชิญกับความท้าทาย และได้รับความไว้วางใจเมื่อต้องรับผิดชอบ

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด