外媒速遞:開發(fā)者應當了解的18套機器學習平臺
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今天給大家推薦的內(nèi)容包括:開發(fā)者應當了解的18套機器學習平臺、面向2018年的十項網(wǎng)站重新設計提示、如何抵御數(shù)據(jù)泄露大麻煩和十款頂級商務智能工具助你玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)可視化等。
一、開發(fā)者應當了解的18套機器學習平臺
原文標題:18 Machine Learning Platforms For Developers
機器學習平臺已經(jīng)不再只代表未來,而成為當前真切存在的重要技術方案。開發(fā)者顯然需要了解如何及何時利用其力量,從而創(chuàng)造出功能齊全的高效算法。在今天的文章中,我們將網(wǎng)羅目前最為重要的18款機器學習平臺——排名不分先后。
1. H2O
2. Apache PredictionIO
3. Eclipse Deeplearning4j
4. Accord.NET框架
5. 微軟
6. Ai-one
7. IBM
8. Torch
9. Protege
10. TensorFlow
11. DiffBlue
12. Neon
13. Apache Spark MLlib
14. OpenNN
15. AWS
16. Mahout
17. Veles
18. Caffe
二、面向2018年的十項網(wǎng)站重新設計提示
原文標題:10 Website Redesign Tips for 2018
2018年,網(wǎng)站已經(jīng)成為最重要的業(yè)務代表性門戶之一。它擁有強大的可視性、全天候可訪問性,也被證明是一種有效的銷售渠道。然而,我們該如何進一步的提升網(wǎng)站的投資回報,包括精心設計并迎合用戶偏好?以下網(wǎng)站重新設計提示,也許能夠為你帶來一些啟示。
1. 縮短頁面加載時長
2. 引入Web動畫
3. 確保網(wǎng)站的移動用戶友好性
4. 別忘了SEO
5. 進一步實現(xiàn)優(yōu)化
6. 扁平設計2.0
7. 社交媒體鏈接
8. 色彩與字體
9. 漸進式Web應用
10. 持續(xù)改進
三、安全對決:如何抵御數(shù)據(jù)泄露大麻煩
原文標題:Fighting The War Against The Data Breach Epidemic
在如今這個技術時代之下,我們越來越多依賴于互聯(lián)網(wǎng)與軟件進行支付操作,也在通過網(wǎng)上銀行進行賬戶交易。而如此海量的有價值信息在網(wǎng)絡之上自然也會吸引到一大批惡意人士。那么作為安全從業(yè)者,我們該如何抵御由此引發(fā)的數(shù)據(jù)泄露大麻煩,讓人們真正有信心運用現(xiàn)有技術成果?下面一起來看。
1. 2005年以來重大數(shù)據(jù)泄露事件數(shù)量
2. 安全檢查
3. 安全性與網(wǎng)絡架構間的映射
4. 自動威脅饋送與實現(xiàn)
5. 數(shù)據(jù)的加密與解密
6. 人工智能工具
7. 需要在哪些方面做出改變
四、十款頂級商務智能工具助你玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)可視化
原文標題:10 BI tools for data visualization
如今,企業(yè)正在黃金般的數(shù)據(jù)海洋中游弋。而借此實現(xiàn)商務智能的能力,將成為決定未來企業(yè)命運的關鍵所在。在今天的文章中,我們將以此為基礎,聊聊十款能夠幫助大家實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化與分析的重要商務智能工具。
1. Birst
2. Domo
3. 微軟Power BI
4. MicroStrategy
5. Qlik Sense
6. Salesforce Einstein Analytics
7. SAS Visual Analytics
8. Sisense
9. Tableau
10. ThoughtSpot
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