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外媒速遞:2018年值得持續(xù)關(guān)注的15位軟件開發(fā)影響力領(lǐng)袖

原創(chuàng)
新聞
從軟件開發(fā)者到軟件架構(gòu)師,軟件世界一直充滿眾多高影響力人物,而其中不少大師也在社交媒體上積極活動(dòng)。因此,隨時(shí)關(guān)注他們的動(dòng)態(tài)將有助于我們快速掌握最新的軟件最佳實(shí)踐、創(chuàng)新成果、工具選項(xiàng)以及項(xiàng)目成果等等。

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今天給大家推薦的內(nèi)容包括:2018年值得持續(xù)關(guān)注的15位軟件開發(fā)影響力領(lǐng)袖、十段視頻助你輕松搞定Python中的深度學(xué)習(xí)難題、每位機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都必須熟知的十種算法和部署下一代防火墻時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮哪些因素等。

一、開發(fā)者必讀:2018年值得持續(xù)關(guān)注的15位軟件開發(fā)影響力領(lǐng)袖

原文標(biāo)題:15 Software Development Influencers You Should Follow in 2018

[[216044]]

從軟件開發(fā)者到軟件架構(gòu)師,軟件世界一直充滿眾多高影響力人物,而其中不少大師也在社交媒體上積極活動(dòng)。因此,隨時(shí)關(guān)注他們的動(dòng)態(tài)將有助于我們快速掌握最新的軟件最佳實(shí)踐、創(chuàng)新成果、工具選項(xiàng)以及項(xiàng)目成果等等。以下就是我個(gè)人整理出的關(guān)注名單。

1. Martin Fowler

2. Vaughn Vernon

3. Eric Evans

4. Kent Beck

5. Rich Gamma

6. Claus Ibsen

7. Andy Hunt

8. Steve McConnell

9. Lisa Crispin

10. Jez Humble

11. Mike Cohn

12. Alistair Cockburn

13. Scott W. Ambler

14. Chiu-Ki Chan

15. Dave Thomas

二、十段視頻助你輕松搞定Python中的深度學(xué)習(xí)難題

原文標(biāo)題:Top 10 Videos on Deep Learning in Python

十段視頻助你輕松搞定Python中的深度學(xué)習(xí)難題

首先需要向大家澄清,本次十佳名單的排序根據(jù)內(nèi)容質(zhì)量而定,而非完全考慮支持者數(shù)量。為了幫助大家選擇合適的框架,我們已經(jīng)將這十個(gè)項(xiàng)目各自的優(yōu)缺點(diǎn)納入說明,希望能夠幫助各位更輕松地完成評(píng)判。閑言少敘,我們馬上進(jìn)入正題。

1. Deep Learning Frameworks compared

2. TensorFlow tutorial by Sentdex

3. TensorFlow tutorial 02: Convolutional Neural Network

4. How to predict stock prices easily

5. Introduction to Deep Learning with Python and the Theano library

6. PyTorch Zero to All

7. TensorFlow tutorial

8. Deep Learning with Python

9. Deep Learning with Keras- Python

10. Deep Learning by Andrew Ng

三、每位機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都必須熟知的十種算法

原文標(biāo)題:The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know

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時(shí)至今日,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為每位技術(shù)從業(yè)者所無法忽視的重要議題。而更重要的是,大家應(yīng)當(dāng)了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法當(dāng)中的三大類別,即監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。我個(gè)人對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)不太了解,但希望今天與大家分享的十種監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法能夠帶來一些啟發(fā)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)

1. 決策樹

2. 樸素貝葉斯分類

3. 普通最小二乘回歸

4. 邏輯回歸

5. 支持向量機(jī)

6. 整體學(xué)習(xí)演算法

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

7. 聚類算法

8. 主成分分析

9. 奇異值分解

10. 獨(dú)立成分分析

四、部署下一代防火墻時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮哪些因素?

原文標(biāo)題:What to consider when deploying a next-generation firewall

部署下一代防火墻時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮哪些因素?

過去十年以來,防火墻產(chǎn)品已經(jīng)在企業(yè)當(dāng)中無處不在。然而,更新且更為多樣的入侵方法正與日益復(fù)雜的攻擊相結(jié)合,迫使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商以及安全專業(yè)人員持續(xù)評(píng)估自身防御系統(tǒng)。那么,在部署下一代防火墻時(shí),我們應(yīng)當(dāng)考慮哪些因素?下面,我們將就此展開討論。

1. 下一代對(duì)傳統(tǒng)防火墻

2. 建立安全策略

3. 供應(yīng)商選擇

4. 防火墻成本分析

5. 量化吞吐能力

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO.com
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