外媒速遞：十項提示助你順利邁上機器學習之旅
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今天給大家推薦的內容包括：十項提示助你順利邁上機器學習之旅、12大***設計技術工具、三步走戰略助你解放Postgres性能潛力和如何在Azure App Serivce中開發云應用等。
一、十項提示助你順利邁上機器學習之旅
原文標題：10 tips for getting started with machine learning
機器學習正快速成為遠見型CIO們的關注重點。隨著計算能力的不斷提升，現在我們已經可以使用更為復雜的算法、更快進行模型訓練，同時處理幾乎***的數據源。那么，對于有意投身這一領域的企業，我們應當如何順利開始這段旅程?今天提到的以下十項提示也許能夠為你帶來啟發。
1. 了解數據科學的適用范圍
2. 起步
3. 將數據視同金錢
4. 不再一味尋求“***目標”
5. 建立數據科學培訓課程
6. 支持數據科學與機器學習平臺
7. 關注“衍生數據”
8. 不要勉強解決整個問題
9. 不要過度思考數據模型
10. 對CEO及董事會團隊進行AI教育
二、Ten-X產品設計團隊傾力推薦：12大***設計技術工具
原文標題：12 Design Technologies Highlighted by the Ten-X Product Design Team
提起“設計思維”，我們會想到什么?事實上，眾多設計驅動型企業也都在問自己同樣的問題。設計思維實際上相當模糊，且可能擁有多種不同答案。而在解決這種不確定性的過程中，科技房地產企業Ten-X拿出了自己的答案——利用卓越的設計工具應對難題。
研究工具
1. Ethnio
2. Datanyze
3. Smaply
視效工具
4. Affinity Designer
5. Figma
6. Snappa
原型設計工具
7. Proto.io
8. UXPin
9. Framer
10. ProtoPie
實用性測試
11. Fullstory
12. Usabilla
三、三步走戰略助你解放Postgres性能潛力
原文標題：3 Steps to Unlock Postgres Performance
通過觀察內存內數據庫與關系數據庫之間的速度差異，相信大家絕對會大開眼界。而作為最簡單的實現方式，我們可以直觀比較Tarantool與PostgreSQL的每計算核心每秒事務執行數量。通過現有Postgres堆棧內的連接器，Tarantool將能夠顯著提升單核心事務處理能力，而這也為我們指明了解放Postgres性能潛力的以下幾種途徑。
1. Postgres數據規模化：緩存與ACID事務
2. 利用腳本化能力(復雜存儲規程)處理Postgres數據
3. 將Postgres數據與其它數據源相結合
四、上手指南：如何在Azure App Serivce中開發云應用
原文標題：Get started with cloud app dev in Azure App Service
微軟Azure提供的平臺與基礎設施工具組合能夠幫助企業開發者有效建立起混合開發模式。而作為其最易于上手的起點，我們將在今天的訪問討論Azure App Service，并聊聊如何立足于云端打造應用成果。
1. 利用基于MBaaS的新型移動應用框架創建移動應用
2. 利用容器Web應用保證開發成果同時適用于Windows與Linux
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