微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源，跨平台机器学习框架ML.NET。 ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型，并将自定义ML集成到他们的应用程序中，而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识。在采用通用机器学习语言（如R和Python）开发的模型，并将它们集成到用C＃等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距，从而使得机器学习的平民化，即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型。通过为.NET创建
A: WebApi是一种用来开发系统间接口、设备接口API的技术，基于Http协议，请求和返回格式结果默认是json格式。比WCF更简单、更通用，比WebService更节省流量、更简洁。
在.NET1.0版本出来的时候，要想进行远程调用基本上都是通过WebService的方式。而随着.NET2.0版本的出现，我们可以通过一个更加方便且高扩展性的框架来进行编写远程调用的程序，也就是我们都比较熟悉的.NetRemoting。
不久前，一支来自 Facebook 的工程团队斩获了 ACM SIGPLAN POPL 最具影响力论文奖，这是机器学习研究社区最受关注的奖项之一。该团队获奖论文为「Compositional Shape Analysis by Means of Bi-abduction」，介绍了近年来我最喜欢的机器学习应用之一「Project Infer」背后的科学原理。Project Infer 的目标是：在移动应用程序发布之前检测其代码中的 bug，这样的技术似乎是科幻电影中的桥段。
Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。[1] Web Service技术， 能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的第三方软件或硬件， 就可相互交换数据或集成。依据Web Service规范实施的应用之间， 无论它们所使用的语言、 平台或内部协议是什么， 都可以相互交换数据。Web Service是自描述、 自包含的可用网络模块， 可以执行具体的业务功能。Web Service也很容易部署， 因为它们基于一些常规的产业标准以及已有的一些技术，诸如标准通用标记语言下的子集XML、HTTP。Web Service减少了应用接口的花费。Web Service为整个企业甚至多个组织之间的业务流程的集成提供了一个通用机制。
OSI 模型(Open Systems Interconnection Mode)，由国际化标准组织ISO (The Internationa Organization for Standardization ) 收录在ISO 7489标准中并于1984年发布。
在自动化领域，新的技术突破即将出现。在位于慕尼黑的西门子实验室，只要提供产品生产工作单，机器人就可以自主选择如何组织动作执行任务。与此同时，慕尼黑科技大学的一支联合团队正在研究如何使这类机器人在生产过程中与人类安全互动。 📷 在慕尼黑的西门子研究人员正在研发能让机器人自主决定如何执行任务的技术。 Georg von Wichert的实验室里到处都是机械臂。有的有两根“手指”，有的则是三根。在不久的将来，有的机械臂甚至可能配备像人手一样的机械手。通过编程，这些来自不同机器人制造商的机械臂可以夜以继日地不停抓取
在过去的几年中，UI/UX变得越来越重要。随着市场中竞争者的数量增加，软件不仅要提供给用户满足其需求的基本功能外，还要为用户提供最佳的用户体验。这就是为什么使该过程对用户更平滑和直观变得至关重要的原因。否则，它们可能会使您的应用程序因复杂性而受挫。这就是UI变得如此重要，因此进行UI测试的重要原因！
首先，我们看看什么是领域模型，以及它们为什么对领域驱动设计如此重要。领域模型是围绕业务的特定问题的重点知识。
杭州电子科技大学孔万增教授团队最新研究成果“Brain-Machine Coupled Learning Method for Facial Emotion Recognition”论文发表在人工智能领域的国际顶级学术期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（简称TPAMI）上。
是的，我们有数据，并有了数据的洞察，然后呢？显然，下一步将是与人们交流这些发现，以便他们采取必要的行动。最有效的数据交流方式之一就是讲故事。但是要成为有效的讲述者，我们需要简化事情，而不是使事情复杂化，这样使得分析的真正本质不会丢失。
TCP / IP可帮助您确定特定计算机应如何连接到Internet以及如何在它们之间传输数据。当多个计算机网络连接在一起时，它可以帮助您创建虚拟网络。
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以及在这样做时应注意哪些因素。
作者 | Jiale Zhi，Rui Wang，Jeff Clune，Kenneth O. Stanley
西班牙瓦伦西亚理工大学(Polytechnic University of Valencia)计算机科学家埃尔南德斯（José Hernández-Orallo）制定了评估机器智能的方法。他在研究中使用《我的世界》(Minecraft)这款电子游戏之前就已经对其很熟悉了。最开始是看到自己的小孩在三维虚拟世界里玩。这个游戏主要是解决问题而不是射击怪物。 2014年，微软买下了《我的世界》。微软研究院（Microsoft Research）向内部研究人员开放了此款游戏的新版本，允许玩家和计算机程序探索定制三维环
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上
1969年11月，为了便于高校间共享资源，美国国防部高级研究计划管理局建立一个名为阿帕网络ARPAnet，起初只有四个节点。
分布式技术的发展，深刻地改变了我们编程的模式和思考软件的模式。值 2019 岁末，PingCAP 联合 InfoQ 共同策划出品“分布式系统前沿技术 ”专题， 一起探索这个古老领域的新生机。
ROS和Android配合使用非常有趣，这里推荐，ROSClinet，使用rosbridge让android和ROS通信：
2、运输层：作为TCP/IP协议的第二层，运输层在整个TCP/IP协议中起到了中流砥柱的作用。且在运输层中，TCP和UDP也同样起到了中流砥柱的作用。
在过去的十年中，公司对客户的数据量以及客户用于与企业互动的渠道数量都有了显着的增长。人工智能在优化客户和客户交互方面可能会有很大的希望。 按2015年市场份额计算，五大客户关系管理（CRM）供应商分别是Salesforce，Oracle，SAP，Adobe Systems和Microsoft，这五家公司几乎占整个CRM市场的一半。他们都在投资机器学习和AI的内部开发，同时也在收购AI初创公司。 在下面的文章中，我们将探讨这五位CRM巨头的人工智能应用，帮助读者理解： · 五大CRM巨头都支持A
进程是操作系统进行资源分配的基本单位，每个进程都有自己的独立内存空间。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
本文既有理论知识，又有实用信息：我们将学习每一种具体的模式，为什么以及应该在什么地方使用；然后，我们将看下应用了这些模式的参考架构；接下来，我们将综合运用新学到的模式设计我们的架构；最后，我们将确定选用什么技术实现架构。
本文将介绍微服务架构设计中的设计模式、原则及最佳实践。我们将使用适当的架构设计模式和技术。
Kubernetes 大规模使用过的都说简单，没有用过清一色的都是使用复杂、概念晦涩难懂，因此即使是那些具有一定服务器端知识的人也可能会感到困惑。让我在这里尝试一些不同的东西。与其解释一个不熟悉的问题（如何在 Kubernetes 中运行 Web 服务？）和另一个（你只需要一个清单，三个 sidecar 和一堆 gobbledygook），我将尝试揭示 Kubernetes 技术发展趋势。
今年德勤技术趋势报告的主题是“运动中的企业”（the kinetic enterprise），这一概念描述了正在发展灵活性和愿景的公司——如今，公司不仅要克服运营上的惯性，还要在一个不断发展并将持续变动的商业环境中茁壮成长。
2020年年初全国爆发新冠肺炎，很企业都遭受了很大损失。在疫情期间，机器人代替人类工作无疑是最佳选择，不管是物理机器人，还是安装部署在电脑上软件机器人RPA，都是不错的选择。加上这几年全球经济比较环境不太好，RPA机器人也是企业提效能的一大利器。无论是新冠肺炎对RPA行业的影响，还是全球经济不景气的影响，2020年肯定是RPA行业的爆发年。RPA行业爆发了，跟随而来的是，整个行业的变革和升级，那么意味RPA行业肯定需要大量的开发、实施、咨询、销售人员。51RPA小编整理了40个RPA面试试题，不管 开发、实施、咨询、销售人员都可以看看，对面试肯定是由帮助的。RPA人才在2020年肯定非常抢手，加油中国，加油RPA从业者。
使用VS远程调试器Remote Debugger，我们可以调试部署在不同机器上的应用程序，如桌面应用程序和Asp.Net应用程序。
一、前言 我们都知道，当今无论在BAT这样的大公司，还是各种各样的小公司，甚至是传统行业刚转互联网的企业都开始使用分布式架构，那么什么叫分布式架构呢？分布式架构有什么好处呢？分布式架构经过了怎样的发展呢？是哪家企业开启了分布式架构的时代呢？读完本文，你就会得到这些答案，下面让我们一起来开启分布式概述的奇妙之旅吧！ 二、分布式架构的发展历史 1946年2.14日，那是一个浪漫的情人节 , 世界上第一台电子数字计算机在美国宾夕法尼亚大学诞生了，她的名字叫ENIAC。这台计算机占地170平米、重达 30 吨，每
我们都知道，当今无论在BAT这样的大公司，还是各种各样的小公司，甚至是传统行业刚转互联网的企业都开始使用分布式架构，那么什么叫分布式架构呢？分布式架构有什么好处呢？分布式架构经过了怎样的发展呢？是哪家企业开启了分布式架构的时代呢？读完本文，你就会得到这些答案，下面让我们一起来开启分布式概述的奇妙之旅吧！
作为数据科学家，我们有一个首要任务：提供准确的见解。如果你和我一样，一个同时从事搜索（或与此相关的任何实时应用程序）的数据科学家，你必须管理两个有时会相互冲突的优先事项：准确性和速度。
冯诺依曼机 核心思想：存储程序 工作方式： 任何要计算机完成的工作都要先被编写成程序，然后将程序和原始 数据送入主存并启动执行。一旦程序被启动，计算机应能在不需操 作人员干预下，自动完成逐条取出指令和执行指令的任务。 主要思想：
hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储，MapReduce实现数据的分析和处理。虽然Hadoop还有其他功能，但HDFS和MapReduce是核心价值。
我们需要了解互联网的本质是一系列的网络协议，这个协议就叫做OSI协议（开放系统互联(Open System Interconnection）），它是由ISO（国际标准化组织）定义的。
本文共2400字，建议阅读10分钟。 本文介绍为什么统计对于通用应用和机器学习如此重要，并大致了解各种可用的方法。
【导读】德勤发布报告《2017德勤技术趋势》，以“运动中的企业”为主题，全面分析未来 8 年影响商业领域的核心技术及其影响，还包括企业应用和策略上的建议。报告特别提出了机器智能（MI）这个新概念，MI 包含机器学习、深度学习、认知分析，到 2019年全球商业支出将达 313 亿美元。 今年德勤技术趋势报告的主题是“运动中的企业”（the kinetic enterprise），这一概念描述了正在发展灵活性和愿景的公司——如今，公司不仅要克服运营上的惯性，还要在一个不断发展并将持续变动的商业环境中茁壮成长。
【新智元导读】今天德勤发布报告《2017德勤技术趋势》，以“运动中的企业”为主题，全面分析未来 8 年影响商业领域的核心技术及其影响，还包括企业应用和策略上的建议。报告特别提出了机器智能（MI）这个新概念，MI 包含机器学习、深度学习、认知分析，到 2019年全球商业支出将达 313 亿美元。新智元第一时间对报告中“机器智能”相关内容（其中包括亚马逊副总裁及 Alexa总监的应用建议）进行编译整理。 今年德勤技术趋势报告的主题是“运动中的企业”（the kinetic enterprise），这一概念描述了
https://medium.com/free-code-camp/what-can-you-do-with-python-the-3-main-applications-518db9a68a78
今年德勤技术趋势报告的主题是“运动中的企业”（the kinetic enterprise），这一概念描述了正在发展灵活性和愿景的公司——如今，公司不仅要克服运营上的惯性，还要在一个不断发展并将持续变动的商业环境中茁壮成长。 要做到这一点很难。虽然科技进步让我们看到了潜力，但只有少数几种技术可能最终让我们实现真正的价值。更多的实际上是炒作。只有认真鉴别、主动出击，才能将潜能转化为现实。 在这样的理念推动下，德勤推出了他们迄今第 8 份《德勤技术趋势报告》。在这份最新报告中，五大宏观领域——数字化、分析、云、
分布式跟踪(Distributed tracing)通过捕获软件系统之间的交互来提供相关错误和事务的连接视图。通过跟踪，Sentry 可以跟踪您的软件性能并显示跨多个系统的错误影响。通过服务追溯问题将您的前端连接到您的后端。
本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的。这周去上海参加了QCon，第一次参加这样的技术会议，感受挺多的，所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下。
ActiveMQ是一种开源的，实现了JMS1.1规范的，面向消息(MOM)的中间件，为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信。ActiveMQ使用Apache提供的授权，任何人都可以对其实现代码进行修改。
编排和管理层是 CNCF 云原生全景图的第三层。在使用这一层的工具之前，工程师大概已经按照安全合规标准自动配置了基础设施，并为应用程序设置了运行时（运行时层）。现在，他们必须弄清楚如何将所有应用程序组件作为整体来编排和管理。这些组件必须相互识别以进行通信，并通过协调实现共同的目标。编排和管理层的工具可实现自动化和弹性伸缩，基于此云原生应用程序天然具有可扩展性。
几个小时要处理完TB的数据，但是这些程序一般都不是分布式系统人员开发的，使用起来因为一些分布式的系统问题，会非常的痛苦
可用于开发人工智能项目的程序编程语言列表，包括Python，POP-11，C ++，MATLAB，Java，Lisp和Wolfram语言。在本文中，你会了解Java程序编程如何与人工智能配合使用。
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