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Forrester:全面掌握关于容器技术的云原生解决方案生态系统

容器技术让企业能更快速地开发出高度差异化的应用和服务,并且带来应用质量和地域覆盖范围的提升,以此创造出富有吸引力的用户体验。容器技术已成为数字化转型中至关重要的元素,它为企业架构师带来了更快速的软件交付,更大的应用规模,更好的弹性和灵活性以及更丰富的实施方案选择。企业应用的基础设施、开发方式以及架构都在发生改变,而容器技术在每个方面都扮演着重要角色。 然而正如Forrester的《科技雷达图:商业科技基础设施》报告中提到的,容器和容器管理技术依旧处在创建阶段,这意味着容器的一些组件和管理工具依旧不够成熟并且正在迅速发展变化。企业需要规划出各技术组件的发展版图,才能很好的搭建、组合以及部署容器。为帮助技术管理专家加速云技术的演化,Forrester近期发表了一篇关于典型的容器管理软件架构当中各层的软件技术发展版图。 报告中的一些要点见下: 容器技术战略对于企业的数字商业至关重要。云原生应用和平台都是围绕着最中心的容器技术而产生,因此容器技术能够带来业务和架构上的优势,例如通过改善DevOps方式的软件交付能力来加速技术创新,或是在基础设施自动化和提效方面存在性能优势。容器技术在云平台中几...

一文看尽深度学习RNN:为啥就它适合语音识别、NLP与机器翻译?

[ 导读 ]本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章,他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文,你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 循环神经网络(RNN)是一种人造神经网络,它通过赋予网络图附加权重来创建循环机制,以维持内部的状态。 神经网络拥有“状态”以后,便能在序列预测中明确地学习并利用上下文信息,如顺序或时间成分。 本文将一次性带你了解RNN在深度学习中的各种应用。 读完之后,你应该能弄懂: 最先进的RNN是如何进行深度学习任务的,如LSTM(长短时记忆网络)、GRU(门控循环单元)与NTM(神经图灵机)? 最先进的RNN同人工神经网络中更广泛的递归研究间的具体关系如何? 为什么RNN能在一系列

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