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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：五款***開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架與工具綜述、啟動大數(shù)據(jù)項目之前需要完成的七項準(zhǔn)備工作、物聯(lián)網(wǎng)的未來將向何處去和支持成功移動應(yīng)用的七項提示等。

一、五款***開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架與工具綜述

原文標(biāo)題：5 Open-Source Machine Learning Frameworks and Tools

機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐性發(fā)展已經(jīng)取得了驚人的進(jìn)步。這一點(diǎn)不僅體現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)際產(chǎn)品中的作用身上，同時也表現(xiàn)在眾多新型開發(fā)框架與方法的持續(xù)涌現(xiàn)當(dāng)中。事實(shí)上，此類框架與方法大多以開源項目的形式出現(xiàn)，為我們不斷帶來更多選擇。那么，其中哪些選項最值得關(guān)注?今天的文章將解答這個問題。

1. TensorFlow

2. Keras

3. SciKit-Learn

4. Edward

5. Lime

二、啟動大數(shù)據(jù)項目之前，你需要完成的七項準(zhǔn)備工作

原文標(biāo)題：7 Steps to Consider Before Kickstarting Your Big Data Project

自2010年初起步以來，大數(shù)據(jù)技術(shù)在短短幾年內(nèi)已經(jīng)獲得了巨大的發(fā)展勢頭。而時至今日，各個領(lǐng)域也已經(jīng)達(dá)成普遍共識，即數(shù)據(jù)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)投入中的另一種資源——與勞動力、資本以及技術(shù)擁有同等重要的地位。但在這波大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型浪潮當(dāng)中，我們是否已經(jīng)做好了一切準(zhǔn)備?

1. 理解行業(yè)中的大數(shù)據(jù)審視角度

2. 確立概念驗證業(yè)務(wù)

3. 評估現(xiàn)有工具與技術(shù)

4. 開發(fā)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)框架與流程步驟

5. 為概念驗證/試水項目敲定架構(gòu)

6. 捕捉成功概念驗證的業(yè)務(wù)指標(biāo)

7. 規(guī)劃大數(shù)據(jù)發(fā)展路線圖

三、物聯(lián)網(wǎng)的未來將向何處去?

原文標(biāo)題：Forrester predicts what’s next for IoT

2018年的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將走向何處?相信面對快速發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，很多人都抱有這樣的疑問。而根據(jù)Forrester公司上周公布的報告，除了物聯(lián)網(wǎng)令人難以置信的增長速度與持續(xù)擴(kuò)大的影響力之外，以下結(jié)論也同樣值得關(guān)注。

1. 物聯(lián)網(wǎng)規(guī)格逐步定型

2. 物聯(lián)網(wǎng)與云及邊緣計算相結(jié)合

3. 物聯(lián)網(wǎng)安全問題可能持續(xù)惡化

四、開發(fā)者指南：支持成功移動應(yīng)用的七項提示

原文標(biāo)題：7 Tips on Supporting Successful Mobile Apps: A Developer's Guide

決定移動應(yīng)用成功與否的因素有很多。作為開發(fā)者，我們只能關(guān)注自己面前的工作——盡***可能編寫無bug代碼。但除此之外，其它一些小細(xì)節(jié)也許會成為決定應(yīng)用命運(yùn)的杠桿。在今天的文章中，我們將共同了解其中七項重要提示。

1. 關(guān)注操作系統(tǒng)更新

2. 了解生態(tài)系統(tǒng)狀況

3. 了解受眾群體

4. 厲兵秣馬，準(zhǔn)備迎接問題

5. 充分運(yùn)行模擬測試

6. 擴(kuò)大知識覆蓋面

7. 積極出席各類會議

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