业务的简称为demo，微服务架构。特性分支开发，版本分支发布。每个需求对应一个特性分支。Jira作为需求和缺陷管理，采用Scrum开发方法，jira中的项目名称与业务简称一致。此时可以通过Jira中创建一个发布版本，然后问题关联发布版本。Jira负责创建需

本文转载自公众号“读芯术”。机器学习被称为技术债务的高利率信用卡。对于机器学习生产系统而言，只有5%的实际代码是模型本身。将一组机器学习解决方案转变为端到端的机器学习平台的，是一种运用了加速建模、自动化部署和确保生产中的可伸缩性和可靠性的技术的架构。因此，

本文转载自公众号“读芯术”。在创建具有重大意义的项目时，我会记录所有在其他人身上学到的以及自己在工作中领悟到的东西。任务列表能指导开发人员完成下一步，促使你检查每个任务是否已成功执行。最好的做法是让项目的每一部分都经过检查。在几乎每个机器学习项目中都必须执

2019年初，笔者几个人尝试构建端到端ML框架。我们认为，构建ML管道是一种令人沮丧的、脱节的体验，我们完全可以构建更好的东西。但事情并不像想象中那样顺利。我们使用Kaggle数据集为ML管道的不同阶段进行了抽象，并公开了存储库来源并分享。一个月后，它登上

秉承“人手一个机器人”的愿景，企业机器人流程自动化软件领导企业UiPath日前宣布推出业界首个端到端超自动化平台。该平台曾于2019年10月召开的“UiPath Forward III”大会上亮相。新功能提供对自动化生命周期各个阶段的支持，而新的部署方案

全景分割是一个具有挑战性的课题，它需要为每个像素指定一个类别标签，同时对每个对象实例进行分割。此外，通常采用启发式方法对结果进行合并。然而，在合并过程中，如果没有足够的上下文信息，很难确定对象实例之间的重叠关系。此外，本文还引入了一个新的空间排序模块来处理

它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持一些数据源和输出端，包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供了一个抽象层，用户只需要实现少数方法就能实现端到端的Exactly-

开始之前，先了解物联网平台的整体方案。使用物联网平台构建一个完整的物联网解决方案主要包括3部分：物联网平台、业务应用和设备。旨在通过物联网检测技术帮助开发者

只所以选择Angular是因为Angular中的很多理念对一个曾经的后端开发来说并不陌生，甚至还会带有几分亲切，Module、依赖注入、守卫、provider等等，每一项都那么熟悉。但是，除了这些最能吸引到我的更是她优雅的数据绑定功能，Angular的数据

由于神经网络的强大复兴，特别是深度卷积神经网络模型在各种视觉任务中的巨大成功的推动，最近大多数与深度神经网络相关的工作主要致力于检测或分类对象类别。基于图像的序列识别问题一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。相较于一般的对象识别任务，基于图像序列识别任务中

谷歌发布了一系列人工智能工具，所有这些新工具和服务的核心是公司计划通过预先构建的模型和便捷服务实现分布式的人工智能和机器学习，同时为更高级的开发者提供服务，使其能够构建自己的定制模型。谷歌的重点是发布该公司的测试版人工智能平台。其想法是为开发者和数据科学家

越来越多过去是Kubernetes组件的一部分，现在搬到在Kubernetes之外开发。例如，存储驱动程序曾经被编译成Kubernetes二进制文件，然后被转移到主机上的独立Flexvolume二进制文件中，现在作为容器存储接口驱动程序提供，这些驱动程序部

人工智能、机器学习已经火了有一阵了，很多程序员也想换到这方向，目前有关于深度学习基础介绍的材料很多，但很难找到一篇简洁的文章提供实施机器学习项目端到端的指南，从头到尾整个过程的相关指南介绍。

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从最初的 POST 直接改分再到 Python 截图识别像素点计算距离跳跃，各种各样的辅助呈出不穷，而微信方面也加强了反外挂的机制，大量的手动玩家都会被误杀了。对于之前 POST 改分的人就直接被加入黑名单，永远都是零分。这里给出一个基于深度神经网络学习的

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Medium上一位作者完成了一项全周期数据科学项目，从爬取数据到可视化全部都有，下面是作者记录的整个过程和自己的心得，大家一起来学习一下吧~因此，涉及这些阶段的全周期数据科学项目将更有价值，因为它们证明了作者独立处理真实数据的能力，而不是使用给定的干净数据

本期英特尔人工智能培训课程为期半天，旨在帮助专业开发者搭建深度学习的最佳软硬件架构。课程主题为“从数据中心到边缘端，基于英特尔架构的最佳路径”，全新的课程内容是由英特尔位于美国硅谷的顶级AI架构师设计，免费向中国的开发者开放。2017 年加入英特尔 AI

本文为你介绍了构建数据科学项目中重要的思维能力及训练建议。人们常说，数据科学家的主要工作不是实际的分析和建模，而是数据的整理和清理部分。因此，涉及这些阶段的全周期数据科学项目将更有价值，因为它们证明了作者独立处理真实数据的能力，而不是使用给定的干净数据集。

但在另一方面，为机器人指定任务以进行强化学习则需要投入大量精力。大多数原有项目已经在尝试引导物理机器人进行深度强化学习，这要求我们使用专门的传感器建立奖励或者研究任务，而机器人则利用其内部传感器对奖励指标进行测量。然而，这种作法显然无法让此类机器人掌握一切