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2017年机器学习开源项目TOP30

在2017年,我们比较了将近8800个开源的机器学习项目,并从中选出了前30名(0.3%的几率)。 这是一个极具竞争力的排行,我精心挑选了2017年1月至12月发布的最好的开源机器学习库、数据集和应用程序。Mybridge AI通过考量受欢迎程度、参与度和新近度来等指标来评估这些参选项目的质量。为了给你一个关于质量的参考,GitHub星的平均数量是3558颗。 开源项目对数据科学家来说非常有用。您可以通过阅读源代码进行学习,然后在已经存在的项目上构建自己的东西。现在让我们轻松地学习过去一年你可能错过的机器学习项目吧。 推荐相关学习书籍名单 : A) 神经网络 深度学习A-Z:动手的人工神经网络(Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks) [68,745条推荐,4.5/5星] B

阿里云前端周刊 - 第 37 期

推荐 1. Node.js 的可扩展应用模式:CQRS, ES, Onion https://medium.com/@domagojk/patterns-for-designing-flexible-architecture-in-node-js-cqrs-es-onion-7eb10bbefe17 本文介绍如何使用 CQRS 与 Event Sourcing 模式来开发 Node.js 应用,使用 Onion 架构来组织这些模式,并且使用 TypeScript 来进行静态类型校验。本文首先讨论了何谓灵活架构:业务逻辑与实现分离、独立于数据库,框架,服务等等;然后介绍了 Event Sourcing 与 CQRS 的含义,以及它们是如何组织在洋葱圈模型中的,最后以典型的认证逻辑为例讨论了如何实现 CQRS 模式。 2. 2017 Java

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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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