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机器学习与Docker容器

现在,机器学习(ML)和人工智能(AI)是IT行业中的热门话题,同样,容器也成为其中的热门话题之一。我们将机器学习和容器都引入到图像中,用实验验证是否会相互协同出色的完成分类任务。我们将使用Tenserflow和Kontena来详细阐述。 研究目标 在实验中设定目标会使实验更具有针对性。在此,我设定了以下目标: 1.了解机器学习和TensorFlow; 2.验证机器学习和容器间是否有协同作用; 3.在Kontena上部署正在运行的机器学习方案。 我的最终设想如下,共分为三个部分: 1.有一个简单的API:用户可对JPG图像进行分类; 2.在多个实例上运行机器学习模型,以便按需扩展; 3.遵循微服务(microservice)架构模式。 完整代码获取请点击这里。 TensorFlow简介 TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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