编写和部署云应用的编程框架

编写和部署云应用的编程框架 Service Weaver 是一个用于编写、部署和管理分布式应用程序的编程框架。可在机器上本地运行、测试和调试 Service Weaver 应用程序，然后使用单个命令将其部署到云中。 | #框架

：完全重写的Keras代码库，基于模块化后端架构进行重构，可以在任意框架上运行Keras工作流，包括TensorFlow、JAX

：完全重写的Keras代码库，基于模块化后端架构进行重构，可以在任意框架上运行Keras工作流，包括TensorFlow、JAX和PyTorch。 新功能包括：完整的Keras API，适用于TensorFlow、JAX和PyTorch；跨框架的深度学习低级语言；与JAX、PyTorch和TensorFlow原生工作流的无缝集成；支持所有后端的跨框架数据流水线；预训练模型等

( flwr) 是用于构建联邦学习系统的 #框架 。Flower 的设计基于以下几个指导原则：

( flwr) 是用于构建联邦学习系统的 #框架 。Flower 的设计基于以下几个指导原则： 可定制：联邦学习系统因一个用例而异。Flower 允许根据每个单独的用例的需要进行各种不同的配置。 可扩展：Flower 起源于牛津大学的一个研究项目，因此在构建时考虑了 AI 研究。许多组件可以扩展和覆盖以构建新的最先进的系统。 与框架无关：不同的机器学习框架具有不同的优势。Flower 可以与任何机器学习框架一起使用，例如PyTorch、 TensorFlow、Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、MXNet、scikit-learn、JAX、TFLite，甚至 适合喜欢手动计算梯度的用户的原始NumPy 。 可以理解：Flower 的编写考虑了可维护性。鼓励社区阅读和贡献代码库

是一个用 Python 编写的开源 #框架 ，用于量化（又名监督流行率估计，或学习量化）。

是一个用 Python 编写的开源 #框架 ，用于量化（又名监督流行率估计，或学习量化）。 QuaPy 基于“数据样本”的概念，提供量化工作流最重要方面的实现，例如（基线和高级）量化方法、面向量化的模型选择机制、评估措施和评估协议用于评估量化方法。QuaPy 还提供常用数据集，并提供可视化工具以促进实验结果的分析和解释