外媒速遞：TensorFlow 1.4機器學習庫新特性綜述
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今天給大家推薦的內容包括：TensorFlow 1.4機器學習庫新特性綜述、Azure Functions新特性綜述、十大云失誤可能導致你的企業折戟沉沙和企業遭遇安全違規后應當采取的四項檢測舉措等。
一、TensorFlow 1.4機器學習庫新特性綜述
原文標題：What’s new in TensorFlow machine learning
作為谷歌公司對機器學習與數據科學領域作出的一項卓越貢獻，TensorFlow是一套可用于快速開發神經網絡的通用型框架。TensorFlow雖然還很年輕，但已經憑借著強大的抽象能力與易用性被廣泛作為此類任務的通用平臺。其1.4版本的推出，更是將這一優勢加以深入鞏固。
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，更多選擇
原文標題：What’s new in Azure Functions: durable states
微軟已經將無狀態概念引入Azure Functions——微軟的無服務器計算平臺。如此一來，開發者將能夠以更多全新方式運用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動編程模式。但實際情況是否真的如此?下面，我們將就此開展討論。
1. Azure Functions無服務器模式迎來“狀態”概念
2. 實現Azure Functions狀態外部化
3. Azure Functions中的新型無服務器模式
4. 將Azure Functions中的無服務器機制與世界相連
5. Azure Functions不再僅立足云端
三、十大云失誤可能導致你的企業折戟沉沙
原文標題：10 cloud mistakes that can sink your business
樂觀主義者總愛說“陽光總在風雨后”，但他們沒有提到的是，風雨當中同樣還伴隨著閃電甚至是冰雹。云計算也同樣如此，從好的方面來看，其具備出色的可靠性、靈活性、可管理性以及可擴展性。但在另一個角度，一次錯誤即可能導致災難性的后果。要充分發揮云計算的優勢，以下十種失誤必須盡力避免。
1. 缺少治理與規劃策略
2. 認為一切都能夠引入云端
3. 將云看作內部數據中心
4. 認為云服務供應商能夠解決一切
5. 假定“遷移與升級”是最簡潔的云遷移道路
6. 未能監管服務性能
7. 假定現有IT人員能夠立即上手云體系
8. 盲目相信自動化腳本
9. 認為安全不再是自己的工作
10. 忽視業務連續性與災難恢復規劃
四、企業遭遇安全違規后應當采取的四項檢測舉措
原文標題：4 Security Measures Companies Implement After a Breach
從統計學的角度看，就在閱讀本篇文章的同時，大家很可能正在遭受黑客攻擊。而一旦發生安全違規問題，我們必須加倍投入安全保障資源，方可重新恢復客戶信心。盡管不存在100%無憂的保障體系，但以下四項舉措絕對能夠幫助你有效提升安全保護水平。
1. 著手保護數據，而非僅保護系統
2. 管理關鍵數據訪問活動
3. 自我入侵以評估未來攻擊
4. 鞏固最弱一環：人
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