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版本控制

在监督和记录人工智能和数据科学项目中的数据、代码和模型的更改方面,版本控制发挥着至关重要的作用。

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复杂项目需要一致性

版本控制保留更改的历史记录,使用户可以跟踪项目变化,并在必要时恢复到以前的状态。Anaconda确保协作环境中的一致性,管理复杂的项目依赖关系,并重现分析和实验结果。

管理代码、数据和模型

与Git等版本控制系统的集成,可以实现变更跟踪和轻松协作。

管理环境

Conda环境确保包和库的可重复配置。

有效协作

多个用户可以处理同一个项目,并快速解决相互冲突的变更。

重现结果

Jupyter Notebooks等集成工具使用户能够记录他们的代码、方法、假设和结果,从而提高可复制性和透明度。

连接到git存储库

用户还可以连接到外部git存储库,以使用特定的git扩展。

数据科学 & 人工智能工作台

工作台可以帮助您管理项目的发展,并具有强大的版本控制功能,以简化协作和可复制性。

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资源
Notebooks和Jupyter:最佳实践

了解如何设置可重复的环境。

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保存并提交项目中的更改
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连接到外部版本控制存储库
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了解版本控制如何提高项目效率。今天就和专家交流。

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