外媒速遞：API錯誤處理最佳實踐匯總
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本期給大家推薦的是API錯誤處理***實踐匯總、保護企業(yè)免受內(nèi)部與外部威脅侵擾的五項訣竅、***機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)框架選項評測和11款卓越ETL工具以及ETL所不適用的場景。
一、API錯誤處理***實踐匯總
原文標題：Best Practices for API Error Handling
如果您的RESTful API出了問題，大家會如何加以處理?很明顯，有經(jīng)驗的朋友能夠想到多種方式及時發(fā)現(xiàn)API調(diào)用中發(fā)生的錯誤，包括在HTTP當(dāng)中內(nèi)置狀態(tài)代碼。在今天的文章中，我們將一同探討這一領(lǐng)域中的***實踐，希望能夠幫助各位開發(fā)者朋友更為順利地搞定API集成工作。
1. 提升錯誤代碼與提示消息質(zhì)量
2. 積極尋求幫助資源
3. 為客戶提供明確的錯誤處理指導(dǎo)
4. 若無法解決問題，請如實告知客戶
5. 關(guān)于選擇正確錯誤代碼類型的幾項提示
二、保護企業(yè)免受內(nèi)部與外部威脅侵擾的五項訣竅
原文標題：Protecting Against Inside and Outside Threats
無論您的企業(yè)擁有怎樣的業(yè)務(wù)規(guī)模，高度關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全并確保自身免受惡意活動侵擾都應(yīng)成為一項重要的日常工作。也許很多管理者不愿主動承受這樣的心理壓力，但事實證明活在恐懼中要比真正身陷恐懼中好得多。在今天的文章中，我們將共同了解保護企業(yè)免受內(nèi)部與外部威脅侵擾的五項原則性訣竅。
1. 充分意識到來自內(nèi)部與外部的安全威脅
2. 從小處入手
3. 針對員工的不當(dāng)行為作出預(yù)警
4. 利用適當(dāng)軟件保護企業(yè)數(shù)據(jù)
5. 對員工進行網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)
三、***機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)框架選項評測
原文標題：Review: The best frameworks for machine learning and deep learning
過去幾年以來，一系列開源機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)框架陸續(xù)涌現(xiàn)，進而推動人工智能與數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域呈現(xiàn)出一派興盛氣象。面對紛繁復(fù)雜的生態(tài)環(huán)境，我們該如何選擇正確的工具幫助企業(yè)在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢?下面，我們將著眼于其中最出色的幾款機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)框架，共同進行深入評測。
1. Caffe 1.0 RC3
2. 微軟認知工具包v2.0 Beta 1
3. MXNet v0.7
4. Scikit-learn 0.18.1
5. Spark MLlib 2.01
6. TensorFlow r0.10
四、11款卓越ETL工具以及ETL所不適用的場景
原文標題：11 Great ETL Tools and the Case for Saying 'No' to ETL
提取、轉(zhuǎn)換與加載(簡稱ETL)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)倉庫流程當(dāng)中常見的批處理流程，旨在幫助企業(yè)用戶立足自身業(yè)務(wù)重點對數(shù)據(jù)進行分析與報告。具體而言，ETL流程從數(shù)據(jù)源處提取數(shù)據(jù)，根據(jù)要求進行修改后再將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載至數(shù)據(jù)庫或者商務(wù)智能平臺當(dāng)中，從而提供理想的商業(yè)洞察結(jié)論。在本文中，我們將了解11款卓越ETL工具并探討哪些場景并不適合使用ETL方案。
1. Apache Camel
2. Apache Kafka
3. Apatar
4. Atom
5. Fivetran
6. Heka
7. Logstash
8. Scriptella
9. Segment
10. Stitch
11. Talend
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