用Streamlit开发机器学习UI
Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架，它是开发自定义机器学习工具的最快的方法，你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位，可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。
用Python实现简易可拓展的规则引擎
用Python实现简易可拓展的规则引擎
做这个规则引擎的初衷是用来实现一个可序列号为json，容易拓展的条件执行引擎，用在类似工作流的场景中，最终实现的效果希望是这样的：
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简单整理下需求
执行结果最终返回=true= or false
支持四则运算，逻辑运算以及自定义函数等
仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建（附Python代码）
现有的Caffe、TensorFlow等工具箱已经很好地实现CNN模型，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，本文教大家如何仅使用NumPy来构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network , CNN）模型，具体实现了卷积层、ReLU激活函数层以及最大池化层（max pooling），代码简单，讲解详细。
基于DAG的分布式任务调度平台-Maat
背景
什么是Maat
Maat是一个基于开源项目Airflow的流程调度系统，它支持用户自定义地组装流程节点，流程可以在用户指定的时间触发（支持crontab格式），或由用户手动触发。
Maat的所有节点分布式地运行在Hippo上，由Drogo调度。
十分钟教程：用Keras实现seq2seq学习
序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。目前有多种方法可以用来处理这个任务，可以使用RNN，也可以使用一维卷积网络。这里，我们将重点介绍RNN。
Scrapy框架的使用之Spider的用法
在Scrapy中，要抓取网站的链接配置、抓取逻辑、解析逻辑里其实都是在Spider中配置的。在前一节实例中，我们发现抓取逻辑也是在Spider中完成的。本节我们就来专门了解一下Spider的基本用法。
