codealmanac
https://github.com/AlmanacCode/codealmanac
A living wiki for your codebase, maintained by AI coding agents.
CodeAlmanac gives AI agents the context code alone cannot hold: why a system is shaped the way it is, what broke before, which invariants matter, and how workflows cross files and services. The wiki is plain markdown in your repo, indexed locally, and reviewed in Git like any other code change.
https://github.com/AlmanacCode/codealmanac
openship
https://github.com/oblien/openship
Open-source, self-hostable deployment platform with built-in CI/CD. Push code, ship containers, manage infrastructure — from a desktop app, web dashboard, or CLI.
https://github.com/oblien/openship
🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline).
🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза.
👥Кому подходит урок:
• Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов.
• Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень.
➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0Nhz5
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvERRyd
🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза.
👥Кому подходит урок:
• Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов.
• Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень.
➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0Nhz5
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvERRyd