netflix 开源_来自阿里巴巴和Netflix的新机器学习，模仿动物视觉以及更多开源新闻...
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在本版开源新闻综述中，我们将看看开源选举审核工具，来自阿里巴巴和Netflix的新开源，模仿动物的视觉等等！
阿里巴巴和Netflix共享机器学习和数据科学软件
两家处于机器学习和数据科学前沿的公司刚刚在开源许可证下发布了一些工具。
中国电子商务巨头阿里巴巴刚刚为其Alink平台开源了算法库 。 该算法“对于支持机器学习任务（例如在线产品推荐和智能客户服务）至关重要。” 阿里云总裁贾阳清表示，Alink非常适合“寻求大数据和机器学习工具的开发人员”。 您可以在GitHub上找到Alink的源代码（受Apache 2.0许可），并提供中文和英文文档。
值得一提的是，流媒体服务Netflix刚刚根据Apache 2.0许可发布了其Metaflow Python库 。 Metaflow使数据科学家能够“尽早查看原型模型是否会在生产中失败，从而使他们能够解决所有问题”。 它还可以与许多Python数据科学库一起使用，例如SciKit Learn，Pytorch和Tensorflow。 您可以从其GitHub存储库中获取Metaflow的代码，或在Metaflow网站上了解有关它的更多信息 。
开源软件模拟动物视力
您是否想过您的狗或猫如何看待世界？ 感谢英国埃克塞特大学和澳大利亚昆士兰大学的研究人员的帮助，您可以找到答案。 该团队刚刚发布了软件，它使人类能够像动物一样看到世界 。
该软件名为micaToolbox，可通过模仿动物视觉的局限性来解释各种环境中的数字照片和过程图像。 拥有相机，计算机或智能手机的任何人都可以使用该软件，而无需知道如何编码。 但是micaToolbox不仅是新颖的。 这是一种严肃的科学工具，可以帮助“帮助生物学家更好地了解各种动物行为，包括交配系统，距离依赖性信号传导和拟态”。 而且，据研究员Jolyon Troscianko称，该软件可以帮助识别“动物的伪装是如何工作的，以便我们可以管理自己的土地以保护某些物种。”
选举后审核的新工具
我们生活和机构的越来越多的方面正在自动化。 这样就增加了系统崩溃或恶意篡改这些系统的危险。 开源使我们有机会准确了解自动化的工作方式。
特别是选举，越来越脆弱。 为了打击选举篡改，美国网络安全和基础设施安全局（CISA）与非营利组织VotingWorks联手创建了一个基于Web的应用程序，用于审核选票 。
CISA的主管克里斯·克雷布斯（Chris Krebs）称，该应用程序名为Arlo，旨在确保“选举安全，有弹性和透明”。 Arlo与一系列自动投票系统配合使用，以帮助“官员将经审核的投票与列表中的投票进行比较，并提供监视和报告功能”。 Arlo被用来验证最近州和地方选举的结果，并在佐治亚州，密歇根州，密苏里州，俄亥俄州，宾夕法尼亚州和弗吉尼亚州进行了进一步的现场测试。
可以在GitHub上获得根据AGPL-3.0许可发布的Arlo的源代码。
Royal Navy首次推出开源应用程序开发套件
跨用户界面的一致性是成功应用程序和服务集的关键。 英国皇家海军了解这一点的重要性，并发布了开源的NELSON标准工具包，以帮助其开发人员和供应商“节省时间并为用户提供一致的体验”。
NELSON以传奇的英国海军上将的名字命名，旨在“在皇家海军开发或分包的不同应用程序中保持高视觉一致性和用户体验质量”。 该工具包由一组组件组成，包括视觉样式，印刷元素，表单，按钮和复选框之类的元素以及通知。
NELSON有自己的GitHub存储库 ，皇家海军鼓励开发人员从该存储库发出请求请求。
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和往常一样，感谢本周Opensource.com的工作人员和主持人的帮助。
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