Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库，Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展，其目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。

Metis 这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯（Metis），它是一系列AIOps领域的应用实践集合。主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题。当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。

Python 简洁、优雅、易读，是目前最受欢迎的程序设计语言之一，应用领域非常广泛。 国内外众多大中小学纷纷开始指定 Python 为教学语言。Python 汉化版——草蟒旨在为广大不想受制于英语但热爱编程的国人消除语言和思维障碍，从而更好更快地掌握编程这一利器。

Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。

Google Android团队在2012年的时候开设了Android Training板块 - http://developer.android.com/training/index.html，这些课程是学习Android应用开发的绝佳资料。我们通过Github发起开源协作翻译的项目，完成中文版的输出，欢迎大家传阅学习！ 文章中难免会有很多写的不对不好的地...

数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。

翻译这本手册的想法是我在学习CGDB的时候产生的，CGDB是一款非常优秀的gdb调试器的前端，但是网上的资料匮乏，以至于只有一本英文手册比较详细。为了能够让更多人能够更方便、快速的学习这个工具，于是我产生了翻译的想法。

MLeap 既是适用于机器学习 Pipeline 存储的通用序列化格式，又是 Pipeline 的通用执行引擎。MLeap 支持 Spark、Scikit-Learn、TensorFlow 等机器学习框架的 Pipeline 的训练，也能够将 Pipeline 导出成一个 MLeap Bundle。序列化得到的 Bundle 可以被反序列回原始的 Pipel...

PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。

ABP官方文档翻译征集启动以来，得到了大家的热烈响应，先后共有10多名群友参与了翻译，目前翻译工作已经安排完毕，再次感谢广大群友的热烈支持，感谢你们的默默无闻，感谢你们在这酷热的夏天依旧能够挥洒着汗水辛苦翻译。此次的翻译工作完全是个人自主行为，旨在帮助那些学习.NET架构和研究领域驱动设计(DDD)的开发者们。我们有理由相信，通过学习官方文档并结合ABP的源...