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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：TensorFlow 1.4機(jī)器學(xué)習(xí)庫新特性綜述、Azure Functions新特性綜述、十大云失誤可能導(dǎo)致你的企業(yè)折戟沉沙和企業(yè)遭遇安全違規(guī)后應(yīng)當(dāng)采取的四項(xiàng)檢測舉措等。

一、TensorFlow 1.4機(jī)器學(xué)習(xí)庫新特性綜述

原文標(biāo)題：What’s new in TensorFlow machine learning

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作為谷歌公司對機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域作出的一項(xiàng)卓越貢獻(xiàn)，TensorFlow是一套可用于快速開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用型框架。TensorFlow雖然還很年輕，但已經(jīng)憑借著強(qiáng)大的抽象能力與易用性被廣泛作為此類任務(wù)的通用平臺。其1.4版本的推出，更是將這一優(yōu)勢加以深入鞏固。

1. TensorFlow Keras API

2. TensorFlow Datset API

3. TensorFlow Dataset API兼容性問題

4. TensorFlow Estimator迎來簡化

5. TensorFow CUDA與CuDNN支持能力

二、Azure Functions新特性綜述：更多狀態(tài)，更多選擇

原文標(biāo)題：What’s new in Azure Functions: durable states

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微軟已經(jīng)將無狀態(tài)概念引入Azure Functions——微軟的無服務(wù)器計(jì)算平臺。如此一來，開發(fā)者將能夠以更多全新方式運(yùn)用Azure Functions。乍看來，Azure Functions與AWS Lambda似乎并無不同——二者擁有類似的事件驅(qū)動(dòng)編程模式。但實(shí)際情況是否真的如此?下面，我們將就此開展討論。

1. Azure Functions無服務(wù)器模式迎來“狀態(tài)”概念

2. 實(shí)現(xiàn)Azure Functions狀態(tài)外部化

3. Azure Functions中的新型無服務(wù)器模式

4. 將Azure Functions中的無服務(wù)器機(jī)制與世界相連

5. Azure Functions不再僅立足云端

三、十大云失誤可能導(dǎo)致你的企業(yè)折戟沉沙

原文標(biāo)題：10 cloud mistakes that can sink your business

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樂觀主義者總愛說“陽光總在風(fēng)雨后”，但他們沒有提到的是，風(fēng)雨當(dāng)中同樣還伴隨著閃電甚至是冰雹。云計(jì)算也同樣如此，從好的方面來看，其具備出色的可靠性、靈活性、可管理性以及可擴(kuò)展性。但在另一個(gè)角度，一次錯(cuò)誤即可能導(dǎo)致災(zāi)難性的后果。要充分發(fā)揮云計(jì)算的優(yōu)勢，以下十種失誤必須盡力避免。

1. 缺少治理與規(guī)劃策略

2. 認(rèn)為一切都能夠引入云端

3. 將云看作內(nèi)部數(shù)據(jù)中心

4. 認(rèn)為云服務(wù)供應(yīng)商能夠解決一切

5. 假定“遷移與升級”是最簡潔的云遷移道路

6. 未能監(jiān)管服務(wù)性能

7. 假定現(xiàn)有IT人員能夠立即上手云體系

8. 盲目相信自動(dòng)化腳本

9. 認(rèn)為安全不再是自己的工作

10. 忽視業(yè)務(wù)連續(xù)性與災(zāi)難恢復(fù)規(guī)劃

四、企業(yè)遭遇安全違規(guī)后應(yīng)當(dāng)采取的四項(xiàng)檢測舉措

原文標(biāo)題：4 Security Measures Companies Implement After a Breach

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從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度看，就在閱讀本篇文章的同時(shí)，大家很可能正在遭受黑客攻擊。而一旦發(fā)生安全違規(guī)問題，我們必須加倍投入安全保障資源，方可重新恢復(fù)客戶信心。盡管不存在100%無憂的保障體系，但以下四項(xiàng)舉措絕對能夠幫助你有效提升安全保護(hù)水平。

1. 著手保護(hù)數(shù)據(jù)，而非僅保護(hù)系統(tǒng)

2. 管理關(guān)鍵數(shù)據(jù)訪問活動(dòng)

3. 自我入侵以評估未來攻擊

4. 鞏固最弱一環(huán)：人

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