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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的八大開源AI技術(shù)項(xiàng)目綜述、如何將遺留Windows應(yīng)用轉(zhuǎn)換為Windows 10版本、關(guān)于GPU的一切和云編排全面討論等。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的八大開源AI技術(shù)項(xiàng)目綜述

原文標(biāo)題：Top 8 open source AI technologies in machine learning

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人工智能技術(shù)正迅速改變我們生活中的幾乎每個(gè)領(lǐng)域，而人才與資源也在向這一領(lǐng)域快速聚集。在今天的文章中，我們將了解八款最卓越的開源AI技術(shù)，希望大家能夠利用這些技術(shù)將自己的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目提升到新的水平。

1. TensorFlow

2. Keras

3. Scikit-learn

4. 微軟Cognitive Toolkit

5. Theano

6. Caffe

7. Torch

8. Accord.NET

二、簡(jiǎn)易教程：如何將遺留Windows應(yīng)用轉(zhuǎn)換為Windows 10版本

原文標(biāo)題：How to convert legacy Windows apps to Windows 10

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平臺(tái)轉(zhuǎn)換很困難：從芯片到芯片，從操作系統(tǒng)到操作系統(tǒng)，都是如此。然而，更困難的是SDK之間的遷移，這一點(diǎn)在Windows的發(fā)展當(dāng)中體現(xiàn)得尤其明顯。在今天的文章中，我們將探討最常見的一大挑戰(zhàn)——從遺留Windows到WIndows 10。

1. 改進(jìn)UWP桌面UI

2. 為Win32應(yīng)用程序添加UWP組件

3. 為舊代碼匹配新安裝器

三、關(guān)于GPU的一切：為游戲而生，卻在HPC與AI領(lǐng)域迸發(fā)能量

原文標(biāo)題：GPUs: Designed for gaming now crucial to HPC and AI

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處理器在既定應(yīng)用范疇之外獲得成功的情況實(shí)際上非常罕見，但圖形處理器(GPU)卻是個(gè)例外。原本用于加速游戲圖形處理的芯片，如今已經(jīng)成為從Adobe到數(shù)據(jù)庫，再到高性能計(jì)算乃至人工智能的重要計(jì)算載體。

1. GPU對(duì)CPU

2. 能夠支持GPU的應(yīng)用程序類型

3. GPU與高性能計(jì)算

4. GPU計(jì)算示例

5. GPU制造商：英偉達(dá)與AMD

6. GPU與CUDA編程

7. GPU與功耗

四、云編排全面討論——概念、理由與工具

原文標(biāo)題：Cloud Orchestration – Everything You Need To Know About It

云編排意味著利用編程技術(shù)管理私有云與公有云平臺(tái)上各類工作負(fù)載之間的交互與連接。云編排用于啟動(dòng)服務(wù)器、管理網(wǎng)絡(luò)、分配存儲(chǔ)容量以及訪問云服務(wù)上的特定軟件，而這一切的實(shí)現(xiàn)則通過三項(xiàng)主要屬性：資源、工作負(fù)載與服務(wù)編排。

1. 云編排與云自動(dòng)化有何區(qū)別

2. 云編排的優(yōu)勢(shì)

• 發(fā)起***實(shí)踐
• 簡(jiǎn)化優(yōu)化
• 統(tǒng)一自動(dòng)化改進(jìn)控制
• 自助服務(wù)門戶
• 自動(dòng)化計(jì)算
• 長期成本節(jié)約
• 實(shí)現(xiàn)商業(yè)敏捷性

3. 部分重要云編排工具

• Chef
• Puppet
• Heat
• Juju
• Docker

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