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2017就在眼前,深度学习有哪十大趋势值得关注?

雷锋网按:本文作者 Carlos E. Perez ,他来自机器学习技术公司 Intuition Machine,主要研究深度学习类型、方法论、以及行业战略。 发布于 Medium 的这篇文章主要对 2017 年深度学习的十大趋势做出了预测,雷锋网(公众号:雷锋网)编译,未经许可不得转载。 作为一名人工智能领域里的圈内人士,上次写科技预测要追溯到 6 年前了,当时我写了一篇“2011 软件开发趋势及预测”的文章,文中对行业做了十点预测,其中六个预测准确,分别是 Javascript VM、 NoSQL、大数据分析、私有云、反向桌面服务、Scala;四个略有偏差,分别是企业应用商店,语义索引、企业级OA授权、前瞻性代理。现在,我打算再来预测一下深度学习行业。 不过,这次预测和以往的不太一样,我不打算进行企业级应用预测,而是把重点放在了

SDN、SDS催生数据中心大聚合

大型数据中心的存储流量和存储容量需求正在大幅增长。为了实现数据中心聚合,整合软件定义网络和软件定义存储是实现自动化存储分配和高效存储流量管理的重要条件。 软件定义存储(SDS)支持基于软件的虚拟化、分配和数据存储管理,完全独立于底层硬件之外。SDS提供了可用于管理存储去重、复制、快照、备份及支持其他特殊存储需求的软件。 计算虚拟化的增长、服务器性能的提升和廉价存储手段的流行给IT带来了大量高效部署现代数据中心存储容量的新手段。通过存储虚拟化,SDS使IT能够根据需要灵活分配存储。管理员可以在不中断应用程序访问的前提下升级物理存储硬件。此外,SDS还通过集中式管理网站去管理共享存储池,从而简化了存储的分配和管理工作。 影响数据中心聚合的SDS 计算能力大幅增长(多核技术),加上现代应用程序变得越来越复杂(包含视频、物联网[IoT]和大数据),促使PB级大存储容量现在已经变得很常见。闪存、超聚合系统和虚拟存储区网络及Hadoop等协议给数据中心网络带来了更多的要求。存储流量现在要求东西向传输(也要南北向传输),而且通常要求支持低延迟数据访问。 数据中心网络必须支持弹性容量才能应对各种需求,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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