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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：微服務(wù)集成中的三大常見陷阱(以及回避方法)、TensorFlow上手教程精神、成為機器學(xué)習(xí)工程師必須掌握的五項技能和我們?yōu)楹我叱鍪孢m區(qū)等。

一、微服務(wù)集成中的三大常見陷阱(以及回避方法)

原文標題：3 common pitfalls of microservices integration—and how to avoid them

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微服務(wù)如今可謂極為流行。它擁有***吸引力的價值主張——可通過多個軟件開發(fā)團隊共同協(xié)作以加速軟件上市。更具體地講，微服務(wù)能夠在保持高敏捷性與快速開發(fā)速度的同時，擴展你的開發(fā)力量。然而，微服務(wù)架構(gòu)中的每個組件都存在高度自主性與隔離性，這種分布式設(shè)計將給集成工作帶來三大嚴峻挑戰(zhàn)。

1. 通信機制非常復(fù)雜

2. 難以實現(xiàn)同步

3. 分布式事務(wù)處理極為困難

二、TensorFlow上手教程

原文標題：Get started with TensorFlow

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機器學(xué)習(xí)的熱度可謂一時無兩，而如今各大技術(shù)巨頭也在針對經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家及對此抱有興趣的新手提供相關(guān)平臺——TensorFlow正是其中最為杰出的代表之一。在今天的文章中，我們將共同了解TensorFlow基礎(chǔ)知識、相關(guān)模型、高級API以及其它學(xué)習(xí)資源。

1. 使用TensorFlow的先決條件

2. 機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

3. TensorFlow Playground

4. TensorFlow數(shù)據(jù)流圖

5. 安裝TensorFlow

6. 理解數(shù)據(jù)流圖

7. 理解如何使用TensorFlow

8. TensorBoard中的可視化模式

9. 學(xué)習(xí)TensorFlow：其它資源

三、成為機器學(xué)習(xí)工程師必須掌握的五項技能

原文標題：5 Must-Have Skills to Become a Machine Learning Engineer

所謂機器學(xué)習(xí)，其本質(zhì)在于教會計算機如何執(zhí)行智能任務(wù)，且無需在編碼當中明確規(guī)定具體方法。這一目標的實現(xiàn)，需要經(jīng)歷大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練工作。具體來講，機器學(xué)習(xí)能夠檢測出垃圾郵件、識別手寫數(shù)字并檢測交易活動中的欺詐行為等。今天，我們將具體了解成為機器學(xué)習(xí)工程師所必需的各項技能。

1. 數(shù)學(xué)技能

2. 編程技能

3. 數(shù)據(jù)工程師技能

4. 機器學(xué)習(xí)算法知識

5. 機器學(xué)習(xí)框架知識

四、精神氮泵：我們?yōu)楹我叱鍪孢m區(qū)

原文標題：Why You Should Break Out Your Comfort Zone to Become Successful Businessman

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對大多數(shù)從業(yè)者而言，只有在看到那種俗氣的企業(yè)文化海報時，“舒適區(qū)”的概念才會出現(xiàn)在我們的腦海當中。事實上，正是因為舒適區(qū)本身真的讓人倍感舒適，我們才會對其視而不見。然而，作為真正意義上的職業(yè)人士，大家必須了解‘風(fēng)險”與“生產(chǎn)力”的重要意義，并思考如何將其轉(zhuǎn)化為自己的成長動力。

1. 迎接新挑戰(zhàn)

2. 個人成長與發(fā)展

3. 打開創(chuàng)造力的大門

4. 培養(yǎng)自主性

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