外媒速遞:關于人工智能與數據科學,高管必須了解的四項事實
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今天給大家推薦的內容包括:高管必須了解的關于人工智能與數據科學的四項事實、如何在Kubernetes上部署Hyperledger Fabric、不為人知的物聯網未來預測和證明代碼質量出色的十一大重要特征等。
一、關于人工智能與數據科學,高管必須了解的四項事實
原文標題:4 things executives should know about AI and data science
人工智能、機器學習以及深度學習已經在商業世界中成為高度流行的術語。然而,很多企業在利用人工智能改善自身業務時,卻犯下了致命的錯誤——缺乏分析與數據科學基礎。事實上,只有具備強大基礎分析能力的企業,才能在人工智能分層后立足復雜與關鍵領域取得突破。因此面對企業管理者,我們必須再次強調以下四項關于人工智能與數據科學的事實。
1. 你擁有必要的數據,但卻尚未運用
2. 創建新數據與利用舊數據同樣重要
3. 數據與信息的可用性能夠增強自治能力
4. 數據科學的成功離不開專門化調整
二、貼心攻略:如何在Kubernetes上部署Hyperledger Fabric
原文標題:Deploying Hyperledger Fabric on Kubernetes
Hyperledger Fabric是一套開源區塊鏈框架實現方案,也是Linux基金會管理的Hyperledger項目之一。在今天的文章中,我們將探討如何利用Kubernetes以簡化Fabric運營流程,借此實現高可用性、立足容器鏡像進行Fabric構建以及區塊鏈應用的開發與測試。
1. Hyperledger Fabric用例
2. Hyperledger Fabric的優勢
3. 術語表
4. 配置文件
5. 部署流程
6. Orderer日志
7. Peer日志
8. CA日志
三、細節匯總:不為人知的物聯網未來預測
原文標題:The Future Predictions About IoT Only a Handful of People Know
互聯網世界正在迅速發展。隨著更多聯網設備的興起,如今設備智能化時代已經全面來臨。那么,著眼于未來幾年,物聯網將出現哪些新的發展成果?在今天的文章中,我們將重點對此作出預測。
1. 聯網設備
2. 黑客物聯網
3. 智慧城市
4. 安全路由器
5. 智能產品的使用
6. 特定應用設備生態系統
7. 商業物聯網
8. 其它精彩發明
四、證明代碼質量出色的十一大重要特征
原文標題:11 signs you’re writing great code
Bill Sourour曾在一篇精彩的文章中提到,他對自己質量低下的代碼懷有一種道德層面的愧疚感。沒錯,作為開發者的核心任務,如果我們無法編寫出質量出色的代碼,心中必然充滿壓力。不過別擔心,如果你的代碼滿足以下十一項重要特征,則證明其質量已經相當出色。
1. 可調試
2. 可記錄
3. 可測試
4. 可快速失敗
5. 冪等性
6. 不變性
7. 可理解性
8. 可修改性
9. 可用文件證明
10. 模塊化
11. 可構建
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