外媒速遞：機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的八大開源AI技術(shù)項目綜述
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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的八大開源AI技術(shù)項目綜述、如何將遺留Windows應(yīng)用轉(zhuǎn)換為Windows 10版本、關(guān)于GPU的一切和云編排全面討論等。
一、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的八大開源AI技術(shù)項目綜述
原文標(biāo)題：Top 8 open source AI technologies in machine learning
人工智能技術(shù)正迅速改變我們生活中的幾乎每個領(lǐng)域，而人才與資源也在向這一領(lǐng)域快速聚集。在今天的文章中，我們將了解八款最卓越的開源AI技術(shù)，希望大家能夠利用這些技術(shù)將自己的機器學(xué)習(xí)項目提升到新的水平。
1. TensorFlow
2. Keras
3. Scikit-learn
4. 微軟Cognitive Toolkit
5. Theano
6. Caffe
7. Torch
8. Accord.NET
二、簡易教程：如何將遺留Windows應(yīng)用轉(zhuǎn)換為Windows 10版本
原文標(biāo)題：How to convert legacy Windows apps to Windows 10
平臺轉(zhuǎn)換很困難：從芯片到芯片，從操作系統(tǒng)到操作系統(tǒng)，都是如此。然而，更困難的是SDK之間的遷移，這一點在Windows的發(fā)展當(dāng)中體現(xiàn)得尤其明顯。在今天的文章中，我們將探討最常見的一大挑戰(zhàn)——從遺留Windows到WIndows 10。
1. 改進UWP桌面UI
2. 為Win32應(yīng)用程序添加UWP組件
3. 為舊代碼匹配新安裝器
三、關(guān)于GPU的一切：為游戲而生，卻在HPC與AI領(lǐng)域迸發(fā)能量
原文標(biāo)題：GPUs: Designed for gaming now crucial to HPC and AI
處理器在既定應(yīng)用范疇之外獲得成功的情況實際上非常罕見，但圖形處理器(GPU)卻是個例外。原本用于加速游戲圖形處理的芯片，如今已經(jīng)成為從Adobe到數(shù)據(jù)庫，再到高性能計算乃至人工智能的重要計算載體。
1. GPU對CPU
2. 能夠支持GPU的應(yīng)用程序類型
3. GPU與高性能計算
4. GPU計算示例
5. GPU制造商：英偉達與AMD
6. GPU與CUDA編程
7. GPU與功耗
四、云編排全面討論——概念、理由與工具
原文標(biāo)題：Cloud Orchestration – Everything You Need To Know About It
云編排意味著利用編程技術(shù)管理私有云與公有云平臺上各類工作負載之間的交互與連接。云編排用于啟動服務(wù)器、管理網(wǎng)絡(luò)、分配存儲容量以及訪問云服務(wù)上的特定軟件，而這一切的實現(xiàn)則通過三項主要屬性：資源、工作負載與服務(wù)編排。
1. 云編排與云自動化有何區(qū)別
2. 云編排的優(yōu)勢
- 發(fā)起***實踐
- 簡化優(yōu)化
- 統(tǒng)一自動化改進控制
- 自助服務(wù)門戶
- 自動化計算
- 長期成本節(jié)約
- 實現(xiàn)商業(yè)敏捷性
3. 部分重要云編排工具
- Chef
- Puppet
- Heat
- Juju
- Docker
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