项目
项目描述
D3M项目的通用代码
此软件包为D3M项目提供一个核心软件包，其中包含可用的通用代码。它包含标准接口、参考实现和实用实现。
安装
此软件包与Python 3.6-3.8和pip 19+兼容。
您可以从PyPI安装最新稳定版本。
$ pip3 install d3m
安装最新开发版本
$ pip3 install -e git+https://gitlab.com/datadrivendiscovery/d3m.git@devel#egg=d3m
当克隆存储库时，递归克隆以获取git子模块
$ git clone --recursive https://gitlab.com/datadrivendiscovery/d3m.git
变更日志
查看HISTORY.md了解此软件包各个版本之间的变更总结。
文档
该软件包的文档可在https://datadrivendiscovery.org/找到。
贡献
请参阅CODE_STYLE.md了解我们的编码风格和贡献指南。请确保您提交的合并请求遵循此指南。
存储库结构
master分支包含软件包的最新稳定版本。 devel分支是下一版本的一个预发布分支。
版本是通过标签标记的。
关于数据驱动模型发现计划
国防高级研究计划局（DARPA）的数据驱动模型发现（D3M）计划正在研究让机器自动构建机器学习管道的方法。它分为三层：TA1（原语）、TA2（将原语自动组合成管道并执行的系统）和TA3（最终用户接口）。
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装软件包的信息。
源分布
d3m-2022.5.5.tar.gz (291.1 kB 查看哈希值)
构建分布
d3m-2022.5.5-py3-none-any.whl (315.4 kB 查看哈希值)
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d3m-2022.5.5.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 783157a36d0ec014ca5185d7f1476a4b4502fed535775ac2eebc5f273c268915 |
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| MD5 | 879d89a64d873755bc7ee4919127b0d9 |
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| BLAKE2b-256 | a6cfa333098cb00a3add08198ce19c50593b1519c0482f5fb02d6a0a6b38bfdf |
关闭
d3m-2022.5.5-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 25d1400de49c8f1450a3f86afebc136bd2fda42b7f935bfd3df769838ddcf805 |
|
| MD5 | 5aad7f72a0e41619893342548071b020 |
|
| BLAKE2b-256 | e500efe3f2d8a112dc9c38d5674acd4cd401625851a646defb377379ded18d0a |
