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AWS CDK 让云基础设施管理变得简单高效

AWS CDK 云开发工具包基础设施即代码 CloudFormation AWS服务 Github 开源项目

AWS CDK是一个开源框架，让开发者能用代码定义和管理AWS云基础设施。它支持多种编程语言，提供面向对象的抽象，简化了AWS资源的配置和部署过程。通过CDK，开发团队可以用熟悉的编程方式高效管理云环境，提高基础设施即代码的开发效率。

saml2aws - 基于 SAML 2.0 的 AWS 临时凭证获取工具

AWSGithubSAMLsaml2aws临时凭证开源项目身份提供商

saml2aws 是一款基于 SAML 2.0 的命令行工具，用于获取 AWS 临时凭证。它支持多种身份提供商，如 ADFS、PingFederate、Azure AD、Okta 等。该工具简化了 AWS CLI 和 API 的联合访问流程，支持多账户配置、多因素认证(MFA)，并可将临时凭证保存至 AWS 配置文件，提高了开发和运维效率。

阿里云开发者社区 - 云技术学习与交流平台

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阿里云开发者社区汇总了全面的云计算、大数据和人工智能资源。提供开发工具、实战教程及丰富的活动，以及一个开发者交流的平台。支持开发者掌握云技术，促进技术交流与创新。

cloudfoxable - AWS漏洞环境模拟器助力云安全技能提升

AWSCTFCloudFoxableGithub云安全开源项目渗透测试

CloudFoxable是一个模拟AWS漏洞环境的开源项目，通过CTF形式提供多样化的攻击路径和挑战。项目采用模块化设计，支持按需启用特定场景。它为安全专业人员提供了实践云安全技能的平台，尤其适合缺乏企业级AWS环境的学习者。CloudFoxable不仅展示了CloudFox工具的功能，更有助于用户深入理解和发现云环境中的潜在安全风险。

data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程

AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理

该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务，为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。

Brainboard - 云基础设施可视化设计和自动化管理平台

AI工具BrainboardDevOpsTerraform云基础设施可视化设计

Brainboard是一个云基础设施设计和管理平台,提供可视化界面实时生成Terraform代码,支持多云协作。平台功能包括标准化模板创建、CI/CD流程实施、成本优化和安全管理。集成多个云服务商,具有版本控制和漂移检测能力,可提升企业云基础设施开发和管理效率。

aws-lex-web-ui - Amazon Lex聊天机器人界面集成方案

Amazon LexCloudFormationGithub开源项目网页界面聊天机器人集成部署

aws-lex-web-ui项目提供了一个可集成到网站的Amazon Lex聊天机器人UI组件。该组件支持全页面和嵌入式小部件模式，采用响应式设计，可进行语音和文本交互。项目通过CloudFormation模板简化了部署过程，支持Connect交互式消息，并提供多种集成方法，包括预构建库和npm包。开发者可使用JavaScript进行灵活配置，轻松将聊天机器人功能添加到现有网站。

deep-learning-containers - 高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境

AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerGithubMXNetPyTorchTensorFlow开源项目

AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库，优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证，确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息，助力高效开发与部署AI模型。

one-observability-demo - AWS 可观察性实践演示项目端到端监控与分析

AWSGithubOne Observability Demo工作坊开源许可开源项目样本应用

One-observability-demo 是一个示例项目，展示了 AWS 可观察性解决方案的核心功能。该项目涵盖了端到端应用监控、日志分析和性能优化，是 AWS 可观察性工作坊的重要组成部分。开发者可通过此项目了解如何利用 AWS 工具构建监控体系，提升应用可靠性和性能。项目为企业级应用的可观察性实践提供了参考。

aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库

AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习

此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。

DevOps-Projects - DevOps项目展示自动化部署与容器化实践

CI/CDDevOpsGithub云构建容器化开源项目自动化部署

本项目汇集了多个DevOps实践案例，涵盖自动化Web开发环境、Docker容器部署、嵌套容器化、CI/CD环境管理及Terraform自动化CloudBuild等领域。项目整合了Git/GitHub、Jenkins和Docker等主流技术，展示了现代化的部署流程和环境管理解决方案。通过具体实例演示了DevOps在实际应用中的价值，包括提高开发效率、简化部署流程和优化资源管理。这些项目为有意深入了解DevOps实践的开发者和运维人员提供了宝贵的参考资料。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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