Homebrew 1.0.0发布

Homebrew 1.0.0 版本发布,该版本实现了社区长期以来期望的一些功能,如包管理工具和包元数据分离存放、官方支持 brewbundle 和 brewservices、在 Linux 上统一测试后端等。

今天,在Homebrew诞生七年之际,我很高兴地向大家宣布,1.0.0版本发布了。自从@mxcl创立Homebrew以来,我们的社区已经有6000名贡献者,成为著名的第三方生态系统,已经有数千个包发布。

过去的一年里,我们非常努力地工作,为的是实现一些长久以来大家期望的功能。虽然期间我们遇到过很多问题,但是现在,我们已经成功地开发出一个稳定版本。

新版本带来的改变有:

最后:

感谢所有的用户、开发者和维护者,没有你们就没有今天这个里程碑!Enjoy using Homebrew!


讨论

tbrock说:我和mike一起维护了几年了,他总是非常快乐地做这项杂乱的工作。

Homebrew是一个很好的包管理工具,因为它的社区友好,用户体验很好,包管理逻辑清晰。这是一个Github和Ruby的最佳典范!

感谢Homebrew团队!在Mac上给我们带来了这么多方便!

mikemcquaid回复:谢谢!你也做了很多工作,应该和我们一起分享这份快乐!

Empact说:又想起来Google拒绝了mxcl哈哈,谢谢Mike和开发者们!Well Done!

原文Homebrew 1.0.0
作者:MikeMcQuaid 翻译赖信涛 责编:仲培艺

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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