流光共享

机器学习和数据科学代码很容易共享，但很难使用。GitHub溢出了模型、算法和数据集。但是代码是静态的。你能和这些模特一起玩吗？看到算法了吗？是否与数据交互？要做到这一点，需要遵循复杂的说明、安装软件包或阅读密集的代码片段。对此感到沮丧的是，我们决定需要一个简单的、可共享的播放按钮来用于机器学习代码。

这里有两个挑战。第一个是创建使数据科学和机器学习代码互动的应用程序。第二个是分享这些应用程序，让全世界都能体验到你的工作。

一年前，我们通过发布Streamlitt解决了第一个挑战-创建-这是一个开源库，可以让您将Python脚本转换为交互式应用程序。Streamlight让您可以轻松演示算法、处理模型、操作数据，并将所有这些超级功能组合成漂亮的应用程序。反响是巨大的。我们刚刚超过了我们的第100万次下载量。全世界已经创建了数十万个Streamlight应用程序。但是，创建优秀的应用程序只能解决一半的问题。

今天，我们要应对第二个挑战--分享--为Streamlight宣布一个全新的分享平台。Streamlight共享让您可以部署、管理和共享您的应用程序-所有这些都是免费的！如果你有一个在GitHub上公开托管的Streamlight应用程序，你现在只需点击一下就可以与世界分享它。

Streamlight共享结合了Streamlight的优点和GitHub的优点。从Streamlight中，您可以获得一个简单的框架，用于创建极其丰富和有用的应用程序。从GitHub，您继承了一个令人难以置信的社交协作框架。将你的GitHub链接粘贴到Streamlight的共享平台上，几乎立刻就会有一个实时的应用程序。或者，点击任何实时应用的菜单，在GitHub上查看其源代码。只需通过派生和编辑代码即可免费协作。它是全球性的、可共享的、可分叉的、协作的数据科学！

总而言之，Streamlight和GitHub实现了一个令人难以置信的丰富多样的有用应用生态系统-从仪表盘到深层网络，甚至更多！(作为前卡内基梅隆大学的一员，我们特别自豪的是，参加交互式数据科学课程的学生现在可以使用StreamList Sharing🤗提交作业。)这里有一些很棒的共享StreamList应用程序，你现在就可以使用它们。

虽然这篇文章关注的是开源应用程序，但Streamlitt也被成千上万的公司用来构建复杂的内部数据工具。例如，优步已经在全公司范围内部署了Streamlight，使数据科学家能够在整个公司内共享他们的工作。Streamlight for Teams扩展了Streamlight的共享平台，为您的企业带来安全、无缝的应用程序部署、管理和协作。如果你感兴趣，请注册团队的Streamlight测试版。

为了庆祝这一发布，我们将发布1000份Streamlight共享邀请-随着我们服务器容量的增加，会有更多的邀请到来。如果您的收件箱中还没有邀请函，请请求邀请，我们将很快为您发送邀请函。

这个新的共享超级大国完成了Streamlight的循环-从创建到共享，然后再回来。那就去创造吧！与世界分享！让别人看到你的工作，分叉、合并，并在知识创造的循环中做出贡献。本着这种精神，我们提供最后一份礼物：这是我们的“播放”按钮。

这个全新的徽章可以帮助其他人找到并使用您的Streamlight应用程序。将其直接嵌入到GitHub readme.md中，如下所示：

感谢你们所有人用你们令人惊叹的创作激励了我们。我们非常期待看到您构建和共享的内容。🎈。

我们Streamlight的所有人非常感谢社区中的所有人，特别是Streamlight的首任创建者Ashish、Charly、Fanilo、José、Jesse和Synode，感谢你们的好意、你们的功能请求、你们的错误报告和你们的热情。特别感谢所有启动应用程序的创建者，Alex，Dan，Ines|Blasion，最后是泰勒，他们不仅创建了Goodreads应用程序，还创建了一个很棒的分享教程。