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机器学习下的持续交付
(insights.thoughtworks.cn)
【简介】
这篇文章将讲述在实现CD4ML时我们发现的重要技术组件,我们使用一个ML样例应用来解释概念,同时演示怎样把不同的工具放在一起来使用进而实现一个完整的端到端的流程。在合适的情景下,我们将会突出我们所选择的可代替的工具。也将使用我们在行业上的成熟实践经验来讨论未来的开发和研究的领域。
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@Thoughtworks
2020-03-09 17:56分享 / 0个评论
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1
机器学习不是你想用,想用就能用
(insights.thoughtworks.cn)
机器学习的目的:更精准地替代经验以及更大面积复用人工。在这个文章中,要回答什么场景下该用机器学习,同时我们也需要回答一个更为本质的问题,什么是机器学习?
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@Thoughtworks
2022-06-10 10:21 分享
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基于机器学习的反欺诈研究
(blog.nsfocus.net)
互联网应用在给用户带来便利的同时,也引入了新的风险。屡见报端的网络欺诈事件,已经给许多互联网用户带来了严重危害。本文将介绍几种基于机器学习的能够有效监管和防御网络欺诈的技术手段。
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@技术头条
2022-05-06 23:16 分享
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1
持续集成和交付流水线的反模式
(insights.thoughtworks.cn)
持续集成和交付流水线是软件开发过程中避免浪费的一种实践,展现了从代码提交、构建、部署、测试到发布的整个过程,为团队提供可视化和及时反馈。
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@Thoughtworks
2021-07-19 16:40 分享
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2
如何建设机器学习平台
(insights.thoughtworks.cn)
伴随着数据化、智能化的浪潮,很多大企业为了沉淀通用技术和业务能力;加快企业智能化、规模化智能开发,开始了自建机器学习平台。 从零搭建一个机器学习平台的复杂度是不容小觑的,关于平台的定位、需要解决的问题;及其架构、技术选型等需要提前考量和设计。本文根据几个从零到一的机器学习平台构建经历,再结合目前新兴热门的云上机器学习平台,试图对机器学习平台做一个概念和技术拆解。
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@Thoughtworks
2021-06-29 18:01 分享
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1
持续集成和交付流水线的反模式
(insights.thoughtworks.cn)
持续集成和交付流水线是软件开发过程中避免浪费的一种实践,展现了从代码提交、构建、部署、测试到发布的整个过程,为团队提供可视化和及时反馈。
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@Thoughtworks
2021-06-28 13:50 分享
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1
洋葱式信息安全观察:溯源(归因分析)与机器学习
(www.sec-un.org)
回顾往年的攻击事件,有报道称韩国平昌冬奥会APT攻击事件导致了奥运会网站的宕机和网络中断。
根据开源情报,该事件攻击者的归属问题,至今未有定论。在事件中攻击者使用的植入载荷Olympic Destroyer,其相关代码与Lazarus曾使用的载荷有部分相似,而美国部份媒体则声称该事件为俄罗斯情报机构实施并嫁祸给朝鲜。
该事件再一次展现了APT攻击者利用和模仿其他组织的攻击技术和手法特点,制造false flag以迷惑安全分析人员并误导其做出错误的攻击来源归属的判断。
网络攻击者,其手法随着不同的组织、个人的能力以及外部环境而多变,是否有一种通用的方法来进行综合分析,作为归因分析的指导呢?
狡猾的狐狸总是懂得隐藏自己,甚至嫁祸于他人。然而,“凡有接触,必留痕迹”,判断一起攻击所属的国家、地区、组织、黑客团体,通常需要所结合已知知识(威胁情报)和具体的攻击细节进行对比分析,最后做出结论。以下介绍几个常用的分析切入点。
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@技术头条
2021-06-13 23:26 分享
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下载!机器学习入门到精通思维导图
(mp.weixin.qq.com)
好久不见!我们的github超赞分享环节又来啦图片 这是一家德国软件公司 AMAI GmbH 近期发布的 GitHub 项目——AI 专家路线图(AI-Expert-Roadmap)。
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@code小生
2021-06-06 15:01 分享
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提升软件交付效能——初探“按需发布”
(insights.thoughtworks.cn)
在精益思想的指导下,团队寻找开发流程中的阻碍点,并从各个层面做出调整策略。在业务侧,分析哪些需求可以做到按需发布,哪些需求无法做到,设定适合团队的按需发布标准,并调整迭代工作量。在开发侧,考虑数据的兼容性,部署方式,以及高频率部署所带来的环境准备问题。在测试侧,提高自动化测试的运行速度和主流程的覆盖范围,并利用平台自身的自动化测试覆盖率统计功能,查缺补漏。
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@Thoughtworks
2021-03-17 10:34 分享
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8 个超赞的机器学习项目
(mp.weixin.qq.com)
在人工智能的大潮中,机器学习项目琳琅满目。哪些项目是兼具代表性和实用性的呢?近日,一位名为 Kajal Yadav 的作者列出了 8 个经典的机器学习项目,实用又有趣。目前已在 medium 上获赞 1.7K。
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@code小生
2021-01-26 00:46 分享
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浅谈机器学习模型推理性能优化
(insights.thoughtworks.cn)
在机器学习领域,清晰明了的数据预处理和表现优异的模型往往是数据科学家关注的重点,而实际生产中如何让模型落地、工程化也同样值得关注,工程化机器学习模型避不开的一个难点就是模型的推理(Inference / Serving)性能优化。
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@Thoughtworks
2021-01-02 11:08 分享
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@code小生
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