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外媒速递:开发者应当了解的18套机器学习平台

发表于:2018-08-14 作者:核子可乐译 来源:51cto 点击数:

外媒速递是核子可乐精选的近日国外媒体的精彩文章推荐,希望大家喜欢!

今天给大家推荐的内容包括:开发者应当了解的18套机器学习平台、面向2018年的十项网站重新设计提示、如何抵御数据泄露大麻烦和十款顶级商务智能工具助你玩转数据可视化等。

一、开发者应当了解的18套机器学习平台

原文标题:18 Machine Learning Platforms For Developers

机器学习平台已经不再只代表未来,而成为当前真切存在的重要技术方案。开发者显然需要了解如何及何时利用其力量,从而创造出功能齐全的高效算法。在今天的文章中,我们将网罗目前最为重要的18款机器学习平台——排名不分先后。

1. H2O

2. Apache PredictionIO

3. Eclipse Deeplearning4j

4. Accord.NET框架

5. 微软

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年的十项网站重新设计提示

原文标题:10 Website Redesign Tips for 2018

2018年,网站已经成为最重要的业务代表性门户之一。它拥有强大的可视性、全天候可访问性,也被证明是一种有效的销售渠道。然而,我们该如何进一步的提升网站的投资回报,包括精心设计并迎合用户偏好?以下网站重新设计提示,也许能够为你带来一些启示。

1. 缩短页面加载时长

2. 引入Web动画

3. 确保网站的移动用户友好性

4. 别忘了SEO

5. 进一步实现优化

6. 扁平设计2.0

7. 社交媒体链接

8. 色彩与字体

9. 渐进式Web应用

10. 持续改进

三、安全对决:如何抵御数据泄露大麻烦

原文标题:Fighting The War Against The Data Breach Epidemic

安全对决:如何抵御数据泄露大麻烦

在如今这个技术时代之下,我们越来越多依赖于互联网与软件进行支付操作,也在通过网上银行进行账户交易。而如此海量的有价值信息在网络之上自然也会吸引到一大批恶意人士。那么作为安全从业者,我们该如何抵御由此引发的数据泄露大麻烦,让人们真正有信心运用现有技术成果?下面一起来看。

1. 2005年以来重大数据泄露事件数量

2. 安全检查

3. 安全性与网络架构间的映射

4. 自动威胁馈送与实现

5. 数据的加密与解密

6. 人工智能工具

7. 需要在哪些方面做出改变

四、十款顶级商务智能工具助你玩转数据可视化

原文标题:10 BI tools for data visualization

十款顶级商务智能工具助你玩转数据可视化

如今,企业正在黄金般的数据海洋中游弋。而借此实现商务智能的能力,将成为决定未来企业命运的关键所在。在今天的文章中,我们将以此为基础,聊聊十款能够帮助大家实现数据可视化与分析的重要商务智能工具。

1. Birst

2. Domo

3. 微软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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