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    Leichter Pullover mit Kubeflow, designt und verkauft von coderman
    FarbeSchwarz

    Kubeflow Leichter Pullover

    Designt und verkauft von coderman
    27,59 $
    34,49 $ (20% Rabatt)
    20% Rabatt – nur noch für kurze Zeit
    Style
    Leichter Pullover
    Leichter PulloverPullover für jeden Tag, French Terry, Raglanärmel
    Größe
    Druckposition
    27,59 $
    34,49 $ (20% Rabatt)
    • Rückgabe leicht gemachtKein Problem! Das haben wir schnell erledigt.

    • Slim Fit; wähle eine Größe größer, wenn du einen lockeren Sitz lieber magst. Falls du deinen Hoodie baggy-style magst, dann empfehlen wir dir, zwei Größen größer zu wählen.
    • Raglanärmel für einen retro-inspirierten Slim Fit
    • Melierte Farben sind ringgesponnen und darum extraweich
    • Mittelschwerer (250 g/m² / 7,5 oz.) French Terry
    • Uni-Farben aus 80% ringgesponnener Baumwolle und 20% Polyester, melierte Farben aus 60% ringgesponnener Baumwolle und 40% Polyester
    • Gerippte Ärmel- und Kragenbündchen, die dank Elastan in Form bleiben
    • Waschanleitung: Kalte Hand- oder Maschinenwäsche. Nicht chemisch reinigen, bleichen, im Trockner trocknen oder auf dem Druck bügeln
    • Die Arbeitsbedingungen des Druckdienstleisters entsprechen den Standards der Internationalen Arbeitsorganisation
    • Der Druckdienstleister bezieht seine Rohlinge von Herstellern, die sich im Rahmen der Better Cotton Initiative für eine nachhaltigere Baumwollproduktion einsetzen
    • Da jeder Artikel nur für dich von deinem Dienstleister vor Ort hergestellt wird, kann es bei dem Produkt, das du erhältst, zu leichten Abweichungen kommen
    Vorschaubild zum Design Kubeflow von coderman
    Kubeflow
    Das Toolkit für maschinelles Lernen für Kubernetes. Das Kubeflow-Projekt hat zum Ziel, die Bereitstellung von Workflows für maschinelles Lernen (ML) auf Kubernetes einfach, portabel und skalierbar zu gestalten. Unser Ziel ist es nicht, andere Dienste neu zu erstellen, sondern eine einfache Möglichkeit zu bieten, erstklassige Open-Source-Systeme für ML in verschiedenen Infrastrukturen bereitzustellen. Überall dort, wo Sie Kubernetes ausführen, sollten Sie Kubeflow ausführen können.

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