ZenML是一个可扩展的开源 MLOps 框架，用于创建生产就绪的机器学习管道。它专为数据科学家打造，具有简单、灵活的语法，与云和工具无关，并具有迎合 ML 工作流的接口/抽象。
ZenML 管道的核心是执行特定于ML 的工作流，从数据来源到拆分、预处理、训练，一直到结果评估甚至服务。有许多内置电池来支持常见的 ML 开发任务。ZenML 并不是要取代解决这些个别问题的伟大工具。相反，它与流行的 ML 工具本地集成，并提供标准抽象来编写你的工作流。
ZenML 管道旨在在开发生命周期的早期编写。数据科学家可以在他们向生产发展的过程中探索他们的管道，轻松地将堆栈从本地部署切换到云部署。可以在博客上阅读更多关于为什么开始构建 ZenML 的信息。通过在项目的早期阶段使用 ZenML，你可以获得以下好处：
- 训练和推理工作流程的可重复性
- 一种用代码表示管道步骤的简单明了的方法
- 即插即用集成：将您喜欢的所有工具组合在一起
- 在本地堆栈和云堆栈之间轻松切换
- 基础设施的无痛部署和配置
- 以透明和合乎逻辑的方式扩展您的堆栈以满足您的培训和部署需求
特性：
- 跨（管道）实验使用缓存
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利用强大的集成
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扩展到云
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可视化管道的步骤
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可视化统计
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内省你的管道结果
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使用 YAML 代码配置管道运行
steps: step_name: parameters: parameter_name: parameter_value some_other_parameter_name: 2 some_other_step_name: ...
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第十三章介绍了如何开发一个Web框架，通过介绍MVC、路由、日志处理、配置处理完成了一个基本的框架系统，但是一个好的框架需要一些方便的辅助工具来快速的开发Web，那么我们这一章将就如何提供一些快速开发Web的工具进行介绍，第一小节介绍如何处理静态文件，如何利用现有的twitter开源的bootstrap进行快速的开发美观的站点，第二小节介绍如何利用前面介绍的session来进行用户登录处理，第三小
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阅读《入门指南》和《概述》后，可以将该指南用作扩展组件和功能的概述。鼓励开发人员探索和扩展功能。 自定义扩展用户界面 Browser Actions 将图标，工具提示，徽章和弹出窗口添加到工具栏。 Commands 添加触发操作的键盘快捷键。 Context Menus 将 item 添加到 Google Chrome的上下文菜单。 Omnibox 将关键字功能添加到地址栏。 Override P
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问题内容： 考虑这些表达式…请耐心等待…这是一个很长的清单… （注意：有些表达式是重复的-只是为了表示一个“上下文”） 你如何理解这种复杂性和混乱性。手工计算表达式的结果时，如何总是对的。或者，当阅读其他人的代码时，我应该只是忽略它们，而从不试图理解表达式的实际作用吗？ 问题答案： 对于这篇文章的篇幅，我深表歉意，但我决定选择完整性。 一旦你了解了一些基本规则，就不难概括它们。我将尽力举例说明。由
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