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推荐5个机器学习API

机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的,因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术,对于大部分企业和组织而言,过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变,正如标准的API简化了应用程序的开发一样,机器学习API也降低了这一领域的门槛,让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性,让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时,将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势,IBM、Microsoft、Google、Amazon以及BigML等公司都为业务分析师和开发人员提供了自己的机器学习即服务(MLaaS),最近Khushbu Shah在KDnuggets上发表了一篇文章,介绍了这5个公司的机器学习API。 IBM Wat

Docker1.12 + Swarm 构建动态微服务应用

我们在之前提到过一个示例,即一款由前端与多项后端服务共同构成的微服务应用。其中前端为Traefik HTTP代理,负责将各项请求路由至后端服务。而后端则非常简单,是一套基于Go的HTTP Web服务器,负责返回其运行所在的容器ID。 新的Docker Swarm不再需要为应用容器设置独立的HTTP代理。如上图所示的原有架构现在被精简为下图所示的形式: 移动部件更少了——赞! 另外,我们还为后端服务内置了负载均衡机制。我们甚至能够立足于集群内的任一节点访问这些服务。Docker Swarm还集成有一种内置网状路由机制,用于将各请求路由至适合的后端容器当中。 面对这些新功能,有些朋友可能认为Docker Swarm集群的设置过程会比原本更为复杂。事实上,整个流程反而更加简单。 仍然半信半疑?下面一起来看。 没错,这次我们仍然使用Raspberry Pi集群。我使用的是Docker 1.12内部版本,并将其安装在Raspberry Pi上。当Docker 1.12推出正式版后,我们会对内容做出针对性更新。 下面看看当前配置: root@pi6 $ docker version Client:...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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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