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阿里云发布开源容器化迁移工具,传统应用改造的福音

一句话介绍DerrickDerrick一词本义是起重机,在码头上搬运Container(集装箱)。传统应用Docker化升级工具,降低开发者的Docker学习成本和传统应用容器化的难度:通过基于源代码、配置、环境的探测,自动生成Dockerfile,快速本地验证容器化结果。 开源地址是https://github.com/alibaba/derrick 为什么要推出Derrick容器作为革命性的技术大大提高了IT软件交付效率,但是容器化改造传统应用并非易事。应用容器化需要考虑到团队的学习成本,并且改造后如何让已有的基础设施和新架构较好地集成等问题。 Derrick特色 简化应用容器化改造:降低Docker的学习成本,通过简单修改即可完成应用容器化。 定制化集成:通过自定义插件方式进行定制,提高集成度。 详细的技术

深度学习入门指南

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 简介 机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持:从网络搜索到社交网络的内容过滤,再到电子商务网站的产品推荐。机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上,比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象,将语音转换成文本,选择搜索结果的相关项,以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。 类似的应用越来越多,它们都使用了一种叫做深度学习的技术。 深度学习(也称为深层结构学习、层次学习或深度机器学习)是基于对数据中的高级抽象进行建模的算法,它属于机器学习的分支。最简单的例子,你可以有两组神经元:接收输入信号的神经元和发送输出信号的神经元。当输入层接收到输入时,它将输入的修改版本传递给下一层。在深层网络中,输入和输出层之间有很多层(层并不是由神经元构成,这里只是为了帮助你思考),这些层允许算法使用多个处理层,这些层包含了多个线性和非线性变换。 近来,深度学习技术使得机器学习发生了革命性的变化,并出现了很多伟大的成果。 它们大大改进了语音识别、视觉对象识别、对象检测以及许多其他领域(如药物发现和基...

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