python初始化 通用库 一，tools / ArgsGet.py 功能 输入参数 使用 代码 from tools . ArgsGet import ArgsGet # 参数获取 a = ArgsGet (). get () print ( a . param1 , a . param2 ) 启动 python main.py --param1 张 --param1 三 输出 张三 二，tools / LoggingControl.py 功能 自动把日志写入到log文件夹中，

MLApp· MLApp是一个Python库，用于构建一致，集成且可投入生产的机器学习和AI解决方案。 项目脚手架：生成有目的的文件结构，以执行现代工程标准并提高解决方案的可读性 嵌入MLOps ：标准化模型及其元数据的注册，存储和部署方式 资产样板：可以轻松自定义以加速常见用例开发的预构建模型模板 数据科学实用程序：可扩展的实用程序集（功能选择，autoML和其他领域），可提高开发人员的工作效率 连接器：轻松连接到通用数据和分析服务 部署集成：使用MLApp构建的应用程序可以轻松地部署在K

通过节点绑定的libobs 该库旨在提供对obs-studio内部库的绑定，相应地命名为libobs，目的是从节点运行时使用它。 当前，仅支持Windows。 为什么选择CMake？ 与node-gyp和同类解决方案相比，CMake与现有项目的兼容性更好。 它还能够为多个不同的IDE和编译器生成解决方案文件，因此非常适合本机模块。 就个人而言，我不喜欢gyp语法或围绕它的构建系统，也不喜欢它要求您安装python的事实。 建造 先决条件 您将需要安装以下软件： 吉特 视窗 在Windows

加速器的自动虚拟化 AvA是由德克萨斯大学奥斯汀分校的SCEA实验室开发的用于自动虚拟化由API控制的通用加速器的研究系统。 AvA在KVM和QEMU上原型化，从而损害了与传统API远程系统的自动化兼容性，并引入了用于资源管理和强隔离的虚拟机监控程序插入。 该存储库是AvA的主要代码库。 我们在单独的存储库中托管定制Linux内核，QEMU，LLVM和基准测试集。 我们正在重构AvA代码，以实现更好的可扩展性和开发人员友好性。 重构此时打破了一些功能，但它们又回来了。 设置代码树 git c