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今天給大家推薦的內容包括：五款***開源機器學習框架與工具綜述、啟動大數據項目之前需要完成的七項準備工作、物聯網的未來將向何處去和支持成功移動應用的七項提示等。

一、五款***開源機器學習框架與工具綜述

原文標題：5 Open-Source Machine Learning Frameworks and Tools

機器學習的實踐性發展已經取得了驚人的進步。這一點不僅體現在機器學習在實際產品中的作用身上，同時也表現在眾多新型開發框架與方法的持續涌現當中。事實上，此類框架與方法大多以開源項目的形式出現，為我們不斷帶來更多選擇。那么，其中哪些選項最值得關注?今天的文章將解答這個問題。

1. TensorFlow

2. Keras

3. SciKit-Learn

4. Edward

5. Lime

二、啟動大數據項目之前，你需要完成的七項準備工作

原文標題：7 Steps to Consider Before Kickstarting Your Big Data Project

自2010年初起步以來，大數據技術在短短幾年內已經獲得了巨大的發展勢頭。而時至今日，各個領域也已經達成普遍共識，即數據已經成為經濟投入中的另一種資源——與勞動力、資本以及技術擁有同等重要的地位。但在這波大數據轉型浪潮當中，我們是否已經做好了一切準備?

1. 理解行業中的大數據審視角度

2. 確立概念驗證業務

3. 評估現有工具與技術

4. 開發大數據實現框架與流程步驟

5. 為概念驗證/試水項目敲定架構

6. 捕捉成功概念驗證的業務指標

7. 規劃大數據發展路線圖

三、物聯網的未來將向何處去?

原文標題：Forrester predicts what’s next for IoT

2018年的物聯網技術將走向何處?相信面對快速發展的物聯網行業，很多人都抱有這樣的疑問。而根據Forrester公司上周公布的報告，除了物聯網令人難以置信的增長速度與持續擴大的影響力之外，以下結論也同樣值得關注。

1. 物聯網規格逐步定型

2. 物聯網與云及邊緣計算相結合

3. 物聯網安全問題可能持續惡化

四、開發者指南：支持成功移動應用的七項提示

原文標題：7 Tips on Supporting Successful Mobile Apps: A Developer's Guide

決定移動應用成功與否的因素有很多。作為開發者，我們只能關注自己面前的工作——盡***可能編寫無bug代碼。但除此之外，其它一些小細節也許會成為決定應用命運的杠桿。在今天的文章中，我們將共同了解其中七項重要提示。

1. 關注操作系統更新

2. 了解生態系統狀況

3. 了解受眾群體

4. 厲兵秣馬，準備迎接問題

5. 充分運行模擬測試

6. 擴大知識覆蓋面

7. 積極出席各類會議

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