外媒速遞：機器智能平臺—TensorFlow的全面詳解
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今天給大家推薦的內容包括：關于這款機器智能平臺—TensorFlow的全面詳解、關于區塊鏈技術的五大核心難題、Apache Spark是什么和我們到底該如何理解“云原生”等。
一、TensorFlow全面詳解：關于這款機器智能平臺的一切
原文標題：What is the TensorFlow machine intelligence platform?
作為一套利用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫，TensorFlow最初由谷歌旗下機器智能研究機構Brain Team開發而成。但憑借著強大的能力，它很快在各類領域中有所建樹，并吸引到大量外部貢獻者的參與。在今天的文章中，我們將對TensorFlow進行一番全面解析。
1. TensorFlow執行模式
2. TensorFlow與開源軟件社區
3. 性能與基準
4. TensorFlow的開源模式
5. 遷移學習
6. 在移動設備上使用TensorFlow
7. TensorFlow生態系統
二、關于區塊鏈技術的五大核心難題
原文標題：The top 5 problems with blockchain
盡管區塊鏈技術抱有顛覆無數行業內業務流程與信任模型的勃勃野心，但必須承認其尚處于早期發展階段，且當前所使用的分布式分類賬迭代機制尚未經過有效審查。與任何一項新興技術一樣，區塊鏈的普及之路同樣困難重重，而以下五大核心難題正是其中***的障礙。
1. 區塊鏈還年輕，軟件尚不完善
2. 區塊鏈并不總適合存儲數據
3. 區塊鏈不一定安全
4. 規模擴展與信心保障是兩大關鍵挑戰
5. 智能合同或有炒作之嫌
三、Apache Spark是什么?一套大數據分析平臺
原文標題：What is Apache Spark? The big data analytics platform explained
自2009年誕生以來，Apache Spark已經成為全球最為重要的大數據處理框架之一。Spark能夠憑借廣泛的編程語言兼容性與應用領域而為眾多企業巨頭所使用。在今天的文章中，我們將就此展開話題，聊聊關于Apache Spark的一切。
1. Spark對Hadoop
2. Spark API
3. Spark RDD
4. Spark SQL
5. Spark MLlib
6. Spark GraphX
7. Spark Streaming
8. Structured Streaming
9. Spark未來展望
四、對于“云原生”，我們到底該如何理解?
原文標題：What Is Cloud Native, Anyway?
云原生應用能夠為用戶提供速度遠超以往的軟件部署速度與正確抽象效果。此類應用能夠在云環境中快速發展、實現自動擴展與彈性，且不存在單點故障問題。然而，此類環境下的運行與管理工作往往相當復雜，同樣值得我們加以關注。下面，我們將圍繞“云原生”這一概念，探討其最為明確的定義與實現思路。
1. 選擇目標構建平臺
2. 對于企業存在哪些影響
3. 云原生是否言過其實?
4. 日志記錄至關重要
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