在本期开源新闻综述中，我们将关注 Netflix 的机器学习工具、微软的选举软件漏洞赏金计划、用树莓派构建的经济高效的显微镜等等！
Netflix 发布 Polynote 机器学习工具
尽管过去十年机器学习取得了许多进展，但它仍然是一项困难、费力且有时令人沮丧的任务。为了帮助简化这项任务，Netflix 发布了一个名为 Polynote 的机器学习笔记本环境，并将其开源。
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集成”。Polynote 独特的之处在于其可重复性功能，该功能“在执行单元格之前会考虑单元格在笔记本中的位置，从而帮助防止不良实践，这些不良实践使笔记本难以从头开始重新运行。”它也非常灵活——Polynote 与 Apache Spark 兼容，并支持 Python、Scala 和 SQL 等语言。
您可以从 GitHub 获取 Polynote，或在 Polynote 网站了解更多信息。
微软宣布为其选举软件启动漏洞赏金计划
微软希望更多人关注其代码能够让漏洞更容易被发现，因此宣布为其开源 ElectionGuard 软件开发工具包（用于投票机）启动漏洞赏金计划。该计划的目标是“发现漏洞并帮助加强选举安全”。
该赏金计划向“安全专业人员、兼职爱好者和学生”开放。成功的提交必须包括概念证明，演示漏洞如何可能损害选民的安全，价值高达 15,000 美元（USD）。
如果您有兴趣参与，可以在 GitHub 上找到 ElectionGuard 的代码，并阅读更多关于漏洞赏金计划的信息。
microscoPI：基于树莓派构建的显微镜
毫不夸张地说，树莓派是硬件和软件黑客最灵活的平台之一。微体古生物学家 Martin Tetard 看到了这种微型计算机在他研究领域的潜力，并创造了 microscoPI。
microscoPI 是一种树莓派辅助显微镜，可以“捕获、处理和存储图像和图像分析结果”。Tetard 使用一台带有可移动载物台的旧式可调显微镜作为底座，添加了一个树莓派 B、一个树莓派相机模块和一个小型触摸屏到该设备。结果是一个紧凑的装置，它“完全便携，高度小于 30 厘米（12 英寸）”。整个装置花费了他 159 欧元（约 177 美元）。
Tetard 为 microscoPI 建立了一个网站，您可以在其中了解更多信息。
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