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今天推薦的內(nèi)容包括：11款開(kāi)源工具助你玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)、Bossie 2017大獎(jiǎng)的***網(wǎng)絡(luò)與安全軟件、服務(wù)器監(jiān)控軟件類別全解析和踏上數(shù)據(jù)科學(xué)家之路前需要了解的三件事等。

一、11款開(kāi)源工具助你玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)

原文標(biāo)題：11 open source tools to make the most of machine learning

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從垃圾郵件過(guò)濾到面部識(shí)別，再到推薦引擎——在面對(duì)需要進(jìn)行預(yù)測(cè)分析或者模式識(shí)別的大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)永遠(yuǎn)是我們的***拍檔。而在這一領(lǐng)域，開(kāi)源軟件的持續(xù)涌現(xiàn)使得機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)不只是少數(shù)學(xué)術(shù)人士的專利，而進(jìn)入更多尋常“企業(yè)”家。下在，我們將共同了解其中最為出色的11款開(kāi)源工具選項(xiàng)。

1. Scikit-learn

2. Shogun

3. Accord.Net框架

4. Apache Mahout

5. Spark MLlib

6. H2O

7. Cloudera Oryx

8. GoLearn

9. Weka

10. Deeplearn.js

11. ConvNetJS

二、Bossie 2017大獎(jiǎng)：***網(wǎng)絡(luò)與安全軟件

原文標(biāo)題：Bossie Awards 2017: The best networking and security software

我們可以說(shuō)是開(kāi)源安全解決方案發(fā)展的見(jiàn)證者。安全項(xiàng)目在過(guò)去一年當(dāng)中繼續(xù)蓬勃發(fā)展，這股勢(shì)頭在2017年當(dāng)中也毫無(wú)減弱的跡象。而隨著一系列卓越的安全工具持續(xù)出爐，今年的Bossie***網(wǎng)絡(luò)與安全軟件榜單也迎來(lái)了新的入主選項(xiàng)。下面，我們一起來(lái)看。

1. Signal

2. Privacy Badger

3. Aardvark

4. Phinn

5. IsThisLegit

6. Securitybot

7. VersionEye

8. Security Graph Language

9. StrutsHoneypot

10. Bitscout

11. Rudra

12. XRay

13. Moloch

14. Ncrack

15. LEDE

三、服務(wù)器監(jiān)控軟件類別全解析

原文標(biāo)題：The Different Types of Server Monitoring Software

電子商務(wù)在過(guò)去二十年中一直穩(wěn)步增長(zhǎng)，并最終徹底證實(shí)了我們的商業(yè)世界。而作為這一重要業(yè)務(wù)的核心載體，負(fù)責(zé)運(yùn)行這些負(fù)載的服務(wù)器設(shè)備自然需要接受監(jiān)控。面對(duì)浩如煙海的服務(wù)器監(jiān)控選項(xiàng)，很多朋友往往有種無(wú)力之感——這些工具要多少錢(qián)?適合哪種服務(wù)器操作系統(tǒng)?屬于開(kāi)源項(xiàng)目嗎?今天，我們將帶著這些問(wèn)題，對(duì)服務(wù)器監(jiān)控軟件類別作出一番全面解析。

1. 正常運(yùn)行時(shí)間/可用性監(jiān)控

2. 站點(diǎn)性能監(jiān)控

3. 資源監(jiān)控

4. 錯(cuò)誤監(jiān)控

5. 日志監(jiān)控

6. 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控

7. 安全或惡意軟件監(jiān)控

8. 您的其它特定需求

四、踏上數(shù)據(jù)科學(xué)家之路前，你需要了解的三件事

原文標(biāo)題：What You Need to Know to Start a Career As a Data Scientist

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人才市場(chǎng)對(duì)于具備專業(yè)技能的開(kāi)發(fā)者的需求正在持續(xù)攀升，特別是對(duì)于掌握著數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)知識(shí)的人士，更是給予熱烈歡迎。隨著越來(lái)越多企業(yè)依靠數(shù)據(jù)幫助自身作出更為明智的決策，他們也開(kāi)始努力招聘數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)人才，并愿意為此支付可觀的薪酬標(biāo)準(zhǔn)。如果大家有意投身這一新興領(lǐng)域，那么，以下幾件事絕對(duì)值得你認(rèn)真了解。

1. 需要積極學(xué)習(xí)更多新知識(shí)

2. 可以從當(dāng)下開(kāi)始馬上起步

3. 需要?jiǎng)?chuàng)造性與溝通技巧

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