Wiz：ML平台与Go语言包管理器的融合

资源摘要信息:"wiz：一个ML平台+程序包管理器" 知识点概述： 1. ML平台与程序包管理器 - ML平台：在本上下文中，“ML”代表机器学习（Machine Learning），是一个包含用于构建机器学习模型、训练数据处理、模型评估和部署等工具的综合性平台。 - 程序包管理器：在软件开发中，程序包管理器是一种用于安装、更新、配置和移除软件包的工具。这些程序包可能包括库、编译过的代码、文档等。程序包管理器使得开发者能够在一个集中的位置管理这些依赖关系，并确保所有软件组件的版本控制和兼容性。 2. wiz的特点与发展 - wiz被描述为一个集成了机器学习平台和程序包管理器的工具。这表明它不仅提供了安装和管理机器学习相关库和工具的能力，还可能提供了一个开发工作空间，用于训练和部署机器学习模型。 - 项目处于大规模开发中，且文档、子系统、API等可能会在项目达到1.0版本之前发生重大变化，说明wiz目前还不稳定，可能不适合生产环境，但未来有较大的发展潜力。 3. 技术要求与配置 - 需要本地Go工具链，表明wiz可能是用Go语言开发的，Go是一种静态类型、编译型语言，以高效的运行时性能和简洁的并发模型闻名。 - 需要运行命令`git config --local core.hooksPath .githooks/`，将git设置为使用项目提供的git钩子，意味着该项目在代码提交和版本控制过程中使用了自定义的预提交检查，以确保代码符合项目标准或自动执行某些任务。 4. 构建和安装说明 - 只需运行命令`go install -tags=jsoniter`，这表明wiz可以使用Go的包安装工具进行安装。`-tags=jsoniter`是一个编译时选项，用于指定使用jsoniter库替代Go标准库中的JSON处理能力，jsoniter是一个高性能的JSON解析和序列化库，可提供比标准库更快的性能。 5. 标签中提及的技术栈 - `package-manager`：泛指所有种类的程序包管理器。 - `machine-learning` 和 `deep-learning`：指明wiz专注于机器学习和深度学习领域，可能支持MXNet、CNTK、TensorFlow、Keras和Torch等流行的深度学习框架。 - `mxnet`、`cntk`、`tensorflow`、`keras`、`torch`：分别指明了wiz可能支持的一些深度学习库，它们在学术和工业界被广泛用于构建和训练深度神经网络模型。 - `PackagemanagerGo`：指出wiz作为程序包管理器可能是专为Go语言生态设计的。 6. 压缩包文件名称 - `wiz-master`：表明这是一个名为wiz的项目的主分支或主版本，通常包含项目的源代码、文档和其他资源文件。 总结： wiz是一个尚未完成开发的机器学习平台与程序包管理器的组合工具，它允许开发者在Go语言环境中安装和管理机器学习相关的库和工具。wiz目前正处于积极的开发阶段，其API和功能可能会频繁更改，因此不推荐用于生产环境。它支持多个流行的深度学习框架，具有自定义git钩子以及高效的jsoniter库编译选项，表明它在构建效率和易用性方面有所考虑。随着项目的成熟和文档的完善，wiz有望成为一个在Go语言环境中进行机器学习和深度学习工作的重要工具。