对比维度
cml API vs PyDigger API
企业状况
对比cml与PyDigger的企业状况。了解他们是谁，能解决什么问题，核心业务有哪些？以及公司的详情信息包括：国家/区域，成立年份，员工数量等
关于cml
CML（Continuous Machine Learning）是一个用于数据科学项目管理和自动化报告的工具，支持GitLab、GitHub和Bitbucket。它通过集成DVC（Data Version Control）来管理机器学习实验，自动生成包含指标和图表的报告，并支持在云端或本地环境中部署和训练模型。
- 总部：N/A
- 成立年份： N/A
- 公司员工：N/A
关于PyDigger
PyDigger是一个监控PyPI、收集新上传数据以及GitHub/GitLab等代码库信息的平台，旨在了解Python生态系统的现状，并鼓励项目改进。主要业务包括分析项目使用setup.py、setup.cfg或pyproject.toml文件的情况，帮助项目链接公共版本控制系统，分析项目使用的持续集成系统，并提供添加CI的指导。此外，PyDigger还通过发送问题和拉取请求来为项目做出小贡献，并在开源开发课程中使用这些数据，帮助参与者学习如何使用Git和GitHub贡献开源项目。
- 总部：N/A
- 成立年份： N/A
- 公司员工：N/A
官网首页
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产品能力
对比cml与PyDigger的核心API以及API的适用范围、支持的语言、采购渠道等
API适用国家/地区
美国
采购渠道
官网
API适用国家/地区
美国
采购渠道
官网
定价
对比cml与PyDigger
的定价。清晰地了解定价策略、免费试用选项以及付费模式，用户或企业根据自身需求和预算，选择最合适的服务或产品
网站流量
对比cml与PyDigger
的4月的网站流量。基于网站域名评分、月访问量、域名年龄、SEM排名、主访问地区来评估网站的受欢迎程度。
主访问地区
-
韩国37.76%
-
印度26.95%
-
孟加拉国21.34%
-
越南5.61%
-
摩洛哥4.24%
CML主要用户来自韩国，占比高达37.76%，其次是印度26.95%、孟加拉国21.34%，余下为越南5.61%、摩洛哥4.24%。
主访问地区
-
美国27.97%
-
印度20.69%
-
西班牙15.08%
-
日本8.70%
-
韩国2.47%
主要用户来自美国和印度，占比分别为27.97%和20.69%，其次是西班牙占比15.08%，日本、韩国也有相当比例，分别为8.7%、2.47%。
API 可用性
对比cml与PyDigger
的API可用性。API正常运行时间通常要到达99.99%甚至更高，平均响应时间通常小于200毫秒，95%的响应时间小于500毫秒
API正常运行时间（近30天）：
N/A
平均响应时间（近30天）：
N/A
API正常运行时间（近30天）：
N/A
平均响应时间（近30天）：
N/A
客服支持
对比cml与PyDigger
的客服支持。了解处理客户问题的方式，不同方式解决问题的效率也有所区别
服务时间
N/A
电话
N/A
电子邮件
N/A
在线客服
N/A
服务时间
N/A
电话
N/A
电子邮件
N/A
在线客服
N/A
替代品
对比cml与PyDigger
的替代品。基于算法汇集了业务相似度在73%以上的替代品。如果cml和PyDigger
都不适合你，这里为你推荐几个具有类似功能的API替代品。
