netflix 开源
在本期开放源代码新闻摘要中，我们介绍了Netflix的机器学习工具，Microsoft的选举软件漏洞赏金，使用Raspberry Pi构建的具有成本效益的显微镜等等！
Netflix发布Polynote机器学习工具
尽管过去十年来机器学习取得了许多进步，但这仍然是一项艰巨，艰巨且有时令人沮丧的任务。 为了帮助简化该任务，Netflix 发布了一个名为Polynote 的机器学习笔记本环境作为开源。
Polynote使“数据科学家和AI研究人员能够将Netflix基于JVM的机器学习框架与Python机器学习和可视化库相集成”。 Polynote的独特之处在于其可重复性功能，该功能“在执行之前考虑了笔记本中单元格的位置，有助于防止使笔记本计算机难以从顶部重新运行的不良做法。” 它还非常灵活-Polynote可与Apache Spark配合使用，并支持Python，Scala和SQL等语言。
您可以从GitHub上删除Polynote或在Polynote 站 上了解有关它的更多信息 。
微软宣布其选举软件的漏洞赏金计划
希望更多的人关注它的代码可以使错误变浅，Microsoft宣布为其投票机的开源ElectionGuard软件开发套件提供漏洞赏金 。 该计划的目标是“发现漏洞并帮助增强选举安全性”。
赏金向“安全专业人员，兼职爱好者和学生”开放。 成功提交的内容必须包括概念证明，证明错误可能如何损害选民的安全，价值不超过15,000美元。
如果您有兴趣参与，可以在GitHub上找到ElectionGuard的代码，并了解有关漏洞赏金的更多信息。
microscoPI：基于Raspberry Pi的显微镜
不用说Raspberry Pi是针对硬件和软件黑客的最灵活的平台之一。 微古生物学家Martin Tetard看到了微型计算机在他的研究领域中的潜力，并创建了microscoPI 。
microscoPI是Raspberry Pi辅助显微镜，可以“捕获，处理和存储图像及图像分析结果”。 Tetard使用带有可移动台架的旧式可调节显微镜作为基础，向设备添加了Raspberry Pi B，Raspberry Pi摄像头模块和小型触摸屏。 结果是紧凑的钻机“完全便携且高度不到30厘米（12英寸）”。 整个设置花费了他159欧元（约合177美元）。
Tetard已为microscoPI建立了一个 站 ，您可以在其中了解更多信息。
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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。
翻译自: https://opensource.com/article/19/10/news-october-26
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