外媒速遞：TensorFlow 1.4機器學(xué)習(xí)庫新特性綜述
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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：TensorFlow 1.4機器學(xué)習(xí)庫新特性綜述、Azure Functions新特性綜述、十大云失誤可能導(dǎo)致你的企業(yè)折戟沉沙和企業(yè)遭遇安全違規(guī)后應(yīng)當采取的四項檢測舉措等。
一、TensorFlow 1.4機器學(xué)習(xí)庫新特性綜述
原文標題：What’s new in TensorFlow machine learning
作為谷歌公司對機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域作出的一項卓越貢獻，TensorFlow是一套可用于快速開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用型框架。TensorFlow雖然還很年輕，但已經(jīng)憑借著強大的抽象能力與易用性被廣泛作為此類任務(wù)的通用平臺。其1.4版本的推出，更是將這一優(yōu)勢加以深入鞏固。
1. TensorFlow Keras API
2. TensorFlow Datset API
3. TensorFlow Dataset API兼容性問題
4. TensorFlow Estimator迎來簡化
5. TensorFow CUDA與CuDNN支持能力
二、Azure Functions新特性綜述：更多狀態(tài)，更多選擇
原文標題：What’s new in Azure Functions: durable states
微軟已經(jīng)將無狀態(tài)概念引入Azure Functions——微軟的無服務(wù)器計算平臺。如此一來，開發(fā)者將能夠以更多全新方式運用Azure Functions。乍看來，Azure Functions與AWS Lambda似乎并無不同——二者擁有類似的事件驅(qū)動編程模式。但實際情況是否真的如此?下面，我們將就此開展討論。
1. Azure Functions無服務(wù)器模式迎來“狀態(tài)”概念
2. 實現(xiàn)Azure Functions狀態(tài)外部化
3. Azure Functions中的新型無服務(wù)器模式
4. 將Azure Functions中的無服務(wù)器機制與世界相連
5. Azure Functions不再僅立足云端
三、十大云失誤可能導(dǎo)致你的企業(yè)折戟沉沙
原文標題：10 cloud mistakes that can sink your business
樂觀主義者總愛說“陽光總在風(fēng)雨后”，但他們沒有提到的是，風(fēng)雨當中同樣還伴隨著閃電甚至是冰雹。云計算也同樣如此，從好的方面來看，其具備出色的可靠性、靈活性、可管理性以及可擴展性。但在另一個角度，一次錯誤即可能導(dǎo)致災(zāi)難性的后果。要充分發(fā)揮云計算的優(yōu)勢，以下十種失誤必須盡力避免。
1. 缺少治理與規(guī)劃策略
2. 認為一切都能夠引入云端
3. 將云看作內(nèi)部數(shù)據(jù)中心
4. 認為云服務(wù)供應(yīng)商能夠解決一切
5. 假定“遷移與升級”是最簡潔的云遷移道路
6. 未能監(jiān)管服務(wù)性能
7. 假定現(xiàn)有IT人員能夠立即上手云體系
8. 盲目相信自動化腳本
9. 認為安全不再是自己的工作
10. 忽視業(yè)務(wù)連續(xù)性與災(zāi)難恢復(fù)規(guī)劃
四、企業(yè)遭遇安全違規(guī)后應(yīng)當采取的四項檢測舉措
原文標題：4 Security Measures Companies Implement After a Breach
從統(tǒng)計學(xué)的角度看，就在閱讀本篇文章的同時，大家很可能正在遭受黑客攻擊。而一旦發(fā)生安全違規(guī)問題，我們必須加倍投入安全保障資源，方可重新恢復(fù)客戶信心。盡管不存在100%無憂的保障體系，但以下四項舉措絕對能夠幫助你有效提升安全保護水平。
1. 著手保護數(shù)據(jù)，而非僅保護系統(tǒng)
2. 管理關(guān)鍵數(shù)據(jù)訪問活動
3. 自我入侵以評估未來攻擊
4. 鞏固最弱一環(huán)：人
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