Play with Docker (PWD) 是一个 Docker 学习平台，在浏览器中提供免费的 Alpine Linux 虚拟机体验。（不过需要登录和注册，而且每次登录创建的实例都有有时间限制，到时间需要重新登录）
马上尝试一下
你可以在 Play with Docker 中构建和运行 Docker 容器，训练自己操作 Docker 的能力（默认已搭建好环境），甚至在Docker Swarm 模式下创建集群， Docker-in-Docker (DinD) 用于提供多个 VM/PC 的效果。
除了在线体验 Docker 之外，PWD 还包括一个培训站点，该站点由大量 Docker 实验室和从初级到高级的测验组成。
PWD 由 Marcos Liljedhal 和 Jonathan Leibiusky 进行开发，并由 Docker公司进行赞助。
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docker 的第一个程序 docker run hello-world [root@localhost ~]# docker run hello-world Hello from Docker! This message shows that your installation appears to be working correctly. To generate this message
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复制：Ctrl + Insert， 粘贴：Shift + Insert、Ctrl + shift + V 问题讨论：https://github.com/play-with-docker/play-with-docker/issues/65 注意点：为什么这些控制台不支持 Ctrl + C、Ctrl + V呢？ 答：熟悉Linux的人都知道，Ctrl + C是给当前进程，发送一个信号量，强制杀死进
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全程拷打项目（因为项目是和tf与机器学习相关的） 手写conv2D的计算函数（因为项目里有个conv3D相关的tf算子，但是没有写出来） 手写nms算法（写得很慢，之前又因为也是做项目，没有仔细研究源码） 之前使用opencl比较多，cuda使用得比较少，而且机器学习相关的算法也不是很精通，第二天就挂了
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版本选择 VERSION RT-Thread 完整版 RT-Thread是一个嵌入式实时多线程操作系统，系统完全开源，它不仅仅是一个实时内核，还具备丰富的中间层组件，包括如文件系统、图形库等较为完整的中间件组件，具备低功耗、安全、通信协议支持和云端连接能力的软件平台，RT-Thread 就是一个 IoT OS。更多... 适用于需要使用RT-Thread的丰富功能，如各类外设、物联网组件、软件包等
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平台列表 Google Cloud AI Cloud Machine Learning Engine 托管的机器学习服务 AutoML 自动化机器学习 机器学习API，如 Jobs, Video Intelligence, Vision, Speech, Natual Language 以及 Tanslation 等 Amazon Machine Learning SageMaker 自动化机器学
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Viewer 类学习 — 一切API的入口 • Camera类学习 — 想去哪里去哪里（ Cartesian3和Cartographic） • ImageryLayer类学习 — 地球原来如此多姿（ ImageryProvider类） • TerrainProvider类学习 – 这才是“真”三维（ sampleTerrain） • EntityAPI – 与地球交互起来（ DataSource，
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主要内容：1.性能调优,2.并发编程,3.开源框架,4.分布式,5.微服务,6.手写框架,7.项目实战1.性能调优 2.并发编程 3.开源框架 4.分布式 5.微服务 6.手写框架 7.项目实战
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8.22 一面 自我介绍 项目介绍 问我有没有读过pytorch源码（懵逼） GPU内存模型 不同池化操作反向传播之后会有什么区别 分布式训练有什么了解？ 量化相关 QAT和PTQ的区别 C++ 容器相关底层实现 手撕cuda 向量和
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问题内容： 我正在尝试为我的大型不平衡数据集创建N个平衡随机子样本。有没有一种方法可以简单地通过scikit-learn / pandas来做到这一点，或者我必须自己实现它？任何指向此功能的代码的指针？ 这些子样本应该是随机的，并且在我将每个样本送入非常大的分类器集合中的各个分类器时可以重叠。 在Weka中，有一个名为spreadsubsample的工具，在sklearn中是否有等效工具？ htt