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外媒速递:2018年值得持续关注的15位软件开发影响力领袖

从软件开发者到软件架构师,软件世界一直充满众多高影响力人物,而其中不少大师也在社交媒体上积极活动。因此,随时关注他们的动态将有助于我们快速掌握最新的软件最佳实践、创新成果、工具选项以及项目成果等等。

作者:核子可乐译|2018-01-05 08:31

开发者盛宴来袭!7月28日51CTO首届开发者大赛决赛带来技术创新分享

【51CTO.com原创稿件】外媒速递是核子可乐精选的近日国外媒体的精彩文章推荐,希望大家喜欢!

今天给大家推荐的内容包括:2018年值得持续关注的15位软件开发影响力领袖、十段视频助你轻松搞定Python中的深度学习难题、每位机器学习工程师都必须熟知的十种算法和部署下一代防火墙时应当考虑哪些因素等。

一、开发者必读:2018年值得持续关注的15位软件开发影响力领袖

原文标题:15 Software Development Influencers You Should Follow in 2018

软件开发影响力领袖

从软件开发者到软件架构师,软件世界一直充满众多高影响力人物,而其中不少大师也在社交媒体上积极活动。因此,随时关注他们的动态将有助于我们快速掌握最新的软件最佳实践、创新成果、工具选项以及项目成果等等。以下就是我个人整理出的关注名单。

1. Martin Fowler

2. Vaughn Vernon

3. Eric Evans

4. Kent Beck

5. Rich Gamma

6. Claus Ibsen

7. Andy Hunt

8. Steve McConnell

9. Lisa Crispin

10. Jez Humble

11. Mike Cohn

12. Alistair Cockburn

13. Scott W. Ambler

14. Chiu-Ki Chan

15. Dave Thomas

二、十段视频助你轻松搞定Python中的深度学习难题

原文标题:Top 10 Videos on Deep Learning in Python

十段视频助你轻松搞定Python中的深度学习难题

首先需要向大家澄清,本次十佳名单的排序根据内容质量而定,而非完全考虑支持者数量。为了帮助大家选择合适的框架,我们已经将这十个项目各自的优缺点纳入说明,希望能够帮助各位更轻松地完成评判。闲言少叙,我们马上进入正题。

1. Deep Learning Frameworks compared

2. TensorFlow tutorial by Sentdex

3. TensorFlow tutorial 02: Convolutional Neural Network

4. How to predict stock prices easily

5. Introduction to Deep Learning with Python and the Theano library

6. PyTorch Zero to All

7. TensorFlow tutorial

8. Deep Learning with Python

9. Deep Learning with Keras- Python

10. Deep Learning by Andrew Ng

三、每位机器学习工程师都必须熟知的十种算法

原文标题:The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know

每位机器学习工程师都必须熟知的十种算法

时至今日,机器学习已经成为每位技术从业者所无法忽视的重要议题。而更重要的是,大家应当了解机器学习算法当中的三大类别,即监督学习、无监督学习以及强化学习。我个人对于强化学习不太了解,但希望今天与大家分享的十种监督与无监督学习算法能够带来一些启发。

监督学习

1. 决策树

2. 朴素贝叶斯分类

3. 普通最小二乘回归

4. 逻辑回归

5. 支持向量机

6. 整体学习演算法

无监督学习

7. 聚类算法

8. 主成分分析

9. 奇异值分解

10. 独立成分分析

四、部署下一代防火墙时应当考虑哪些因素?

原文标题:What to consider when deploying a next-generation firewall

部署下一代防火墙时应当考虑哪些因素?

过去十年以来,防火墙产品已经在企业当中无处不在。然而,更新且更为多样的入侵方法正与日益复杂的攻击相结合,迫使网络运营商以及安全专业人员持续评估自身防御系统。那么,在部署下一代防火墙时,我们应当考虑哪些因素?下面,我们将就此展开讨论。

1. 下一代对传统防火墙

2. 建立安全策略

3. 供应商选择

4. 防火墙成本分析

5. 量化吞吐能力

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【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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