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使用示例集学习构建强大且可扩展的应用程序

该项目提供一系列示例,帮助用户使用Modal构建强大且可扩展的应用程序。示例按类别组织,通过运行本地脚本与云端Modal通信,实现无服务器容器的按需生成。项目涵盖从入门到高级的概念,适用于Python 3.11,并根据MIT许可证发布。

eShopModernizing - Windows容器化助力ASP.NET应用和N层架构现代化
ASP.NETAzureDockerGithubWindows Containers开源项目现代化
eShopModernizing项目展示了如何利用Windows容器和Azure云技术对传统ASP.NET Web应用和N层应用进行现代化改造。该项目提供了多种部署方案,涵盖本地开发环境、Azure容器实例、Windows Server虚拟机、AKS Kubernetes集群和Azure Web App for Containers。通过容器化技术,项目实现了DevOps部署流程的优化,而无需修改原有应用架构或代码。此外,项目还配备了详细的指南和电子书,为开发者提供了应用程序'提升和转移'现代化的实施参考。
quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南
GitHubGithubJupyter笔记本OpenAIQuick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型开源项目
GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本,展示了Transformer模型的多种应用,包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook,即可深入学习这些技术。仓库不断更新,旨在为读者提供详细的教程和示例,帮助高效使用大型语言模型。
android-showcase - Android Showcase 2.0:现代化模块化架构的演示
Android ShowcaseGithubGradle插件Kotlin开源项目模块化架构现代应用程序开发
该项目全面展示了现代Android应用开发方法和架构指导,集成了常用的开发工具、库、linters和Gradle插件,并配有强大的测试框架和持续集成(CI)设置。致力于推广模块化、可扩展、可维护和可测试的架构,适用于大团队和长生命周期的应用开发。项目不仅展示了功能,还证明了结构良好且代码优秀的应用对可扩展和可维护软件开发的重要性。
vodal - Vue模态框组件提供多种动画效果
GithubVodalVue动画效果开源项目模态框组件
Vodal是一个为Vue应用设计的模态框组件,提供多种动画效果。该组件支持自定义宽高、遮罩层和关闭按钮,通过简单配置即可实现不同动画。Vodal使用简单,集成方便,可快速为Vue项目添加交互性模态框,增强用户体验。
handson-ml - Python机器学习基础与实践指南
GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目
该项目通过Python教授机器学习基本原理,包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks,或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法,帮助用户理解和应用机器学习技术。
amazon-bedrock-samples - 全面掌握Amazon Bedrock服务的使用和管理
AI权限管理AI解决方案Amazon BedrockGithub开源项目模型微调生成式AI
该资源库提供了全面的示例帮助客户快速上手Amazon Bedrock服务,包括基础教程、模型微调、AI解决方案探索等。同时,项目还强调了如何安全和道德地使用这些高级AI技术。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架,提供模块化构建块和预训练模型,支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例,可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统,便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
ad_examples - 主动异常发现算法提升异常检测效率
AADGithubPython主动学习开源项目异常检测机器学习
ad_examples是一个异常检测Python库,实现了主动异常发现(AAD)算法。项目包含多种检测技术,涵盖无监督、时间序列和人机交互场景。AAD算法利用专家反馈和集成学习提高检测效率。库提供详细文档和API,适合异常检测研究和应用。
gluon-samples - Java和JavaFX跨平台开发示例,集成GraalVM和GluonFX
gluon-samples项目提供Java、JavaFX和Gluon Mobile开发示例,支持Java 11+和GraalVM。通过GluonFX Maven插件,可实现在Linux、macOS、Windows、iOS、Android和嵌入式平台上的跨平台应用开发。项目包含丰富的示例代码,有助于开发者快速上手跨平台开发。gluon-samples开源并欢迎社区贡献,持续推动Java跨平台开发生态的发展。
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