随笔分类 - p: Tools
摘要：
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摘要：作者每次部署更新都需要进行下列操作： 于是作者写了一个脚本，可以自动执行ssh以及登陆后的固定操作： 上述代码的关键就是在两个EOF之间，你可以ssh登陆后写自己需要的操作。
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摘要：原文链接：https://amitness.com/2020/02/back translation in google sheets/ 基于Google Sheets提供的翻译功能，通过反向翻译来做文本数据增强： GOOGLETRANSLATE(GOOGLETRANSLATE(A2, "en",
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摘要：思路：启动max_workers个workers（线程），每个线程处理一份输入数据。 如果自己统计，那还需要对下边的脚本进行扩展。 如果搭配grafana等监控工具使用，那压测脚本只负责疯狂发请求就好了。
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67457275 （最近在看《重构》，像我这样只贴了原文的链接，我这应该算是一篇简单的委托博客，😄）
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摘要：云小蜜主页：https://help.aliyun.com/product/59495.html 云小蜜试用：https://www.aliyun.com/product/beebot 需要先“获取使用资格”，提交申请之后，预计需要7个工作日审批。 总结：将对话流中的概念进行了简化和抽象，通过拖拽的
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摘要："原文链接" 原创： 崔庆才 在 Python 中，一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志，包括我之前的时候也是一样。在使用时我们需要配置一些 Handler、Formatter 来进行一些处理，比如把日志输出到不同的位置，或者设置一个不同的输出格式，或者设置日志分块和备份。
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摘要：工具 Pycharm CE GoLand Chrome 微信 网易云音乐 有道云笔记 iTerm Postman Sublime Text oh my zsh zsh 可以通过~/.zshrc 配置主题 minicanda https://docs.conda.io/en/latest/minico
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摘要：英文链接：https://mlflow.org/docs/latest/models.html 本文链接：https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11946260.html 一个MLflow模型是打包机器学习模型的基本格式，可以方便的应用到不同下游工具，例如实时REST
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摘要：英文链接：https://mlflow.org/docs/latest/projects.html 本文链接：https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11945432.html MLflow项目是一种用于以可复用可复现的方式打包数据科学代码的格式。项目的组件包含了API
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摘要：英文链接：https://mlflow.org/docs/latest/tracking.html 本文链接：https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11945089.html MLflow Tracking MLflow Tracking组件提供了API和UI，用于记
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摘要：英文链接：https://mlflow.org/docs/latest/tutorial.html 本文链接：https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11943280.html 这篇教程展示了如何： 1. 训练一个线性回归模型 2. 将训练代码打包成一个可复用可复现的模
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摘要：自己一直使用virtualenv，但是发现很多工具或框架都是以来conda，于是就网上搜了下二者的区别，感觉这篇文章讲的比较清楚：https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/84671528 。 1. 什么是virtualenv(venv)
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摘要：Homepage/演示网站：https://pair code.github.io/facets/ Pypi：https://pypi.org/project/facets overview/ Github：https://github.com/PAIR code/facets 1. 什么是Face
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