實用| 從Apache Kafka到Apache Spark安全讀取數據

摘要： 隨著在CDH平台上物聯網(IoT)使用案例的不斷增加，針對這些工作負載的安全性顯得至關重要。本篇博文對如何以安全的方式在Spark中使用來自Kafka的數據，以及針對物聯網(IoT)使用案例的兩個關鍵組件進行了說明。

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交易與賭局的當道投資學: Optimal f 實作!

摘要： 知名作家牧清華教你如何使用Optimal F來控管最佳資金分配，Optimal F的概念是，如果你有一組損益向量，例如銅板賭局的(-1,+2)，這意味著有50%的機會賠光(-1)，有50%的機會賺2倍(+2)，假設未來的損益都是從這個向量去取樣(sample)的話，那你的最佳下注比例為何?

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uvloop —— 超級快的Python 異步網絡框架

摘要： asyncio是遵循Python標準庫的一個異步I/O框架.在這篇文章裡，我將介紹uvloop: 可以完整替代asyncio事件循環.uvloop是用Cython寫的，基於libuv.

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「範例卷積神經網絡」和信息最大化

摘要： 本文對「範例卷積神經網絡」的訓練方法僅作了簡單簡單的概述，所以如果想要獲得更多、更真實的信息，請閱讀論文原文。本文簡要介紹了「變分信息最大化」，並將其運用到了「範例卷積神經網絡」的案例中。我們在案例中只使用了一個數量適中的訓練圖像集，「範例卷積神經網絡」恰恰利用了這一點，把數據分佈表示爲一個經驗分佈（離散有限可能性的分佈）。

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Google 李飛飛親自推薦好文！你不可不知的機器學習十大盲點都在這

摘要： 這篇文章講解了何謂人工智慧，還有他所能和所不能。這篇文章很簡單的解釋了機器學習的盲區，還有創造人工智能的我們常常忽視的關鍵點。在採用人工智慧的預測時我們可能會出錯，在設計人工智慧的邏輯時我們可能會出錯，看完這篇文章，深入淺出的講解給你聽。

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工程師必備！最好的九張機器學習&深度學習代碼速查表

摘要： 對於初學者來講，入門機器學習和深度學習非常困難；同時深度學習庫也難以理解。通過收集多方資源，我在Github 上創建了一個速查表庫，希望能對你有所幫助。歡迎訪問這個庫，並完善它（如果你也有速查表）。

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用Python 淺析股票數據

摘要： 本文將使用Python來可視化股票數據，比如繪製K線圖，並且探究各項指標的含義和關係，最後使用移動平均線方法初探投資策略。

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機器學習經典算法優缺點總結

摘要： 內文收錄了各種機器學習算法與優缺點總結

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初學者碰上「機器學習」的第一道關卡：我應該使用哪種算法？

摘要： 如果你是一個初學/中等程度的數據科學家/分析師，並且想要將機器學習的算法運用到解決你關心的問題的上，那麼這篇文章正是為你寫的！

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為什麼說Python是偉大的入門語言

摘要： 本文作者列舉了一些Python特性，並認為Python是最適合入門的編程語言，一起來看一下。

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深度學習的難點：神經網絡越深，優化問題越難

摘要： 深度學習的核心問題就是一個非常難的優化問題。所以在神經網絡引入後的幾十年間，深度神經網絡的優化問題的困難性是阻礙它們成為主流的一個重要因素。

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科大訊飛在拿大數據做什麼生意

摘要： 編輯在 BDTC 2016中國大數據技術大會上，從科大訊飛大數據研究院副院長譚昶的演講中，發現了一個悲劇——編輯和同事的較勁測試得出的一些數據，說不定正在用於語訊飛語音技術的改進中。

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