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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：關(guān)于機器學(xué)習(xí)的十個成功故事、如何在AWS中設(shè)計高可用性Web應(yīng)用、利用Kubernetes實現(xiàn)云原生機器學(xué)習(xí)和我們該如何啟動自己的Bug賞金項目等。

一、深度剖析：關(guān)于機器學(xué)習(xí)的十個成功故事

原文標題：10 machine learning success stories: An inside look

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時至今日，幾乎沒有什么技術(shù)能夠與人工智能與機器學(xué)習(xí)在熱度方面一較高下。部分企業(yè)正在利用這些模仿人類思維方式的技術(shù)吸引客戶并支持業(yè)務(wù)運營，但也有不少人仍對其抱有懷疑態(tài)度。下面，我們將共同了解機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)的十大成功案例。

1. 新應(yīng)用可預(yù)言當前崗位將何時消亡

2. 機器學(xué)習(xí)有助于預(yù)測性維護

3. 企業(yè)體系，算法為先

4. 人工智能成為產(chǎn)品與業(yè)務(wù)的賦能者

5. 將醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)庫與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合

6. 人工智能增強安全研究

7. 人工智能降低財務(wù)成本

8. 歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來效能

9. 銀行業(yè)得以更好洞察客戶需求

10. 機器學(xué)習(xí)進一步提升生產(chǎn)效率

二、云開發(fā)攻略：如何在AWS中設(shè)計高可用性Web應(yīng)用

原文標題：Designing Web Apps for High Availability in AWS

在云技術(shù)得到快速發(fā)展之前，構(gòu)建高可用性Web應(yīng)用程序一直是項復(fù)雜的任務(wù)。這主要是由于其中涉及專用硬件、中間件與專業(yè)知識，以及與之相關(guān)的更高開發(fā)與運營成本。但云計算的成熟，使我們能夠以更為合理的成本實現(xiàn)高可用性。下面，我們將立足AWS，聊聊如何達成這項目標。

1. AWS中的冗余

2. 高可用性設(shè)計

• Web服務(wù)器高可用性
• 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器高可用性

3. 多區(qū)域部署

三、Kuberflow項目：利用Kubernetes實現(xiàn)云原生機器學(xué)習(xí)

原文標題：Kubeflow: Cloud-native machine learning with Kubernetes

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機器學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了計算環(huán)境，為技術(shù)提供全新場景，也令現(xiàn)有場景更加高效。然而，為了獲得高效的機器學(xué)習(xí)解決方案，企業(yè)必須解決由此提出的一系列要求。在今天的文章中，我們將一同了解如何利用Kubernetes實現(xiàn)云原生機器學(xué)習(xí)。

1. 機器學(xué)習(xí)中的三大挑戰(zhàn)

1)可組合性

2)可移植性

3)可擴展性

2. Kubernetes與機器學(xué)習(xí)

3. Kubeflow介紹

4. 更多擴展資料

四、我們該如何啟動自己的Bug賞金項目?

原文標題：How to start your own bug-bounty program

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網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)中存在人才短缺問題早已不是什么秘密。根據(jù)去年全球信息安全勞動力研究公布的結(jié)果，預(yù)計到2022年全球安全人才缺口將達到180萬。作為緩解這一難題的有效手段，Bug賞金項目正得到越來越多組織機構(gòu)的重視。那么，我們要如何啟動自己的賞金計劃?

1. 建立漏洞披露計劃

2. 啟動小型內(nèi)部Bug賞金項目

3. 如何應(yīng)對規(guī)?；瘓鼍跋碌穆┒磁短魬?zhàn)

4. 如何審查道德黑客并克服沉默

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