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今天給大家推薦的內容包括：機器學習領域的八大開源AI技術項目綜述、如何將遺留Windows應用轉換為Windows 10版本、關于GPU的一切和云編排全面討論等。

一、機器學習領域的八大開源AI技術項目綜述

原文標題：Top 8 open source AI technologies in machine learning

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人工智能技術正迅速改變我們生活中的幾乎每個領域，而人才與資源也在向這一領域快速聚集。在今天的文章中，我們將了解八款最卓越的開源AI技術，希望大家能夠利用這些技術將自己的機器學習項目提升到新的水平。

1. TensorFlow

2. Keras

3. Scikit-learn

4. 微軟Cognitive Toolkit

5. Theano

6. Caffe

7. Torch

8. Accord.NET

二、簡易教程：如何將遺留Windows應用轉換為Windows 10版本

原文標題：How to convert legacy Windows apps to Windows 10

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平臺轉換很困難：從芯片到芯片，從操作系統到操作系統，都是如此。然而，更困難的是SDK之間的遷移，這一點在Windows的發展當中體現得尤其明顯。在今天的文章中，我們將探討最常見的一大挑戰——從遺留Windows到WIndows 10。

1. 改進UWP桌面UI

2. 為Win32應用程序添加UWP組件

3. 為舊代碼匹配新安裝器

三、關于GPU的一切：為游戲而生，卻在HPC與AI領域迸發能量

原文標題：GPUs: Designed for gaming now crucial to HPC and AI

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處理器在既定應用范疇之外獲得成功的情況實際上非常罕見，但圖形處理器(GPU)卻是個例外。原本用于加速游戲圖形處理的芯片，如今已經成為從Adobe到數據庫，再到高性能計算乃至人工智能的重要計算載體。

1. GPU對CPU

2. 能夠支持GPU的應用程序類型

3. GPU與高性能計算

4. GPU計算示例

5. GPU制造商：英偉達與AMD

6. GPU與CUDA編程

7. GPU與功耗

四、云編排全面討論——概念、理由與工具

原文標題：Cloud Orchestration – Everything You Need To Know About It

云編排意味著利用編程技術管理私有云與公有云平臺上各類工作負載之間的交互與連接。云編排用于啟動服務器、管理網絡、分配存儲容量以及訪問云服務上的特定軟件，而這一切的實現則通過三項主要屬性：資源、工作負載與服務編排。

1. 云編排與云自動化有何區別

2. 云編排的優勢

• 發起***實踐
• 簡化優化
• 統一自動化改進控制
• 自助服務門戶
• 自動化計算
• 長期成本節約
• 實現商業敏捷性

3. 部分重要云編排工具

• Chef
• Puppet
• Heat
• Juju
• Docker

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