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外媒速遞:阻礙機器學習項目成功的九大常見陷阱

原創
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在從事IT工作的二十年當中,我親眼見證人工智能技術從概念轉向實踐,機器學習也由前沿成果變得易于運用。然而,隨著預測模型普及率的逐步提高,領導者與管理者必須意識到使用不當狀況給工作結果帶來的扭曲影響。

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今天給大家推薦的內容包括:阻礙機器學習項目成功的九大常見陷阱、十五款Java框架為開發者提供強大助力、API管理工具綜述和七種方式推動職業生涯重歸正軌等。

一、阻礙機器學習項目成功的九大常見陷阱

原文標題:9 pitfalls to avoid in building a successful machine learning program

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在從事IT工作的二十年當中,我親眼見證人工智能技術從概念轉向實踐,機器學習也由前沿成果變得易于運用——如今,即使不具備專業知識的團隊也能加以嘗試。然而,隨著預測模型普及率的逐步提高,***與管理者必須意識到使用不當狀況給工作結果帶來的扭曲影響。下面,我們將共同了解機器學習項目當中的九大常見陷阱。

1. 取樣偏差

2. 選取不相關特性

3. 數據泄漏

4. 數據缺失

5. 不準確的規模化與標準化

6. 忽略離群值

7. 未計算特性

8. 忽略多共線輸入

9. 低效的效能KPI

二、十五款Java框架為開發者提供強大助力

原文標題:15 Java frameworks that give developers a boost

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Java開發框架能夠幫助開發人員更多完成應用程序的開發與運行,提供代碼復用性并徹底消除樣板代碼的構建需求。在今天的文章中,我們將為大家提供15款最出色的Java框架選項。這些框架將由按字母順序排序,希望能夠為你的開發工作帶來助力。

1. Blade:輕量化MVC框架

2. Dropwizard:運營友好型Web服務

3. Grails:基于Groovy JVM語言

4. GWT:Java進,JavaScript出

5. JavaServer Faces:面向Web UI的規范

6. JHipster:Angular或Spring Boot的選擇

7. MyBatis:輕松實現關系數據數據庫集成

8. Play框架:響應式Web框架

9. PrimeFaces:輕量化UI框架

10. Spark框架:用于快速開發的微框架

11. Spring框架:輕松支持依賴性注入

12. Struts:Apache的MVC框架

13. Tapestry:面向組件的框架

14. Vaadin Flow:連接瀏覽器與服務器

15. Vert.x:JVM上的響應式應用

三、用戶聲音:API管理工具綜述

原文標題:Users review API management tools

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API的出現已經擁有相當長的歷史。但在過去十年當中,新一代標準API開始全面改變企業計算的面貌。將表述性狀態轉移(簡稱REST)方法與JSON以及HTTP相結合,如今的API能夠利用簡單的開放標準實現幾乎任意系統或應用程序的集成。然而,API也可能帶來風險,且天然難以控制。在今天的文章中,我們將共同了解各類API管理工具的實際表現。

1. CA API Management

2. Apigee

3. IBM API Connect

4. Mulesoft Anypoint API Manager

5. Microsoft Azure API Management

6. Tibco Mashery API Management

6. Oracle Apiary

7. Oracle API Management

8. Oracle API Platform Cloud Service

9. OpenLegacy

四、七種方式推動職業生涯重歸正軌

原文標題:7 ways to bounce back from a career setback

[[228647]]

Victor Olex曾經遭遇到職業生涯中的重大危機——至少當時他認為如此。2008年金融危機襲來,他丟掉了在美林證券信用衍生品交易部門的軟件開發職位。相信很多朋友跟他一樣,在自己多年鉆研的工作方向受到巨大沖擊后,不知該何去何從。下面,我們將一同了解Olex帶來的寶貴經驗。

1. 首先弄清哪里出了問題

2. 規劃新課程

3. 將挫折視為機遇

4. 尋找合適的新方向

5. 尋求客觀公正的建議與支持

6. 遵循直覺

7. 扔掉包袱,輕裝上陣

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO.com
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