软件容器技术影响着从开发人员、测试人员、运维人员到分析人员的IT团队中的每一个人，它不像虚拟化一样只是系统管理员的工具。容器包的大小和完整性使得团队成员能够在几秒钟内部署完整的环境。

向阅读此文的读者问好，
此文的灵感来自于 Andres Almiray 的工作。
这些开源库非常棒，我已经将它们整理成参考清单，附上简短的功能清单连同案例一同分享。
请欣赏！ Guice
Guice（音同“juice”）是谷歌开发的一个轻量级的依赖注入框架，支持 java 6 及以上版本。
# Typical dependency injection public class DatabaseTransactionLo...

我常帮助菜鸟们学习机器学习。
但是我看到，他们在思维模式上和行动上，经常犯同样的错误。
本文我要指出他们经常栽跟头的5个地方。
我发自肺腑地相信，对于应用机器学习，任何人都可以学，并且学得很好。
希望你能够意识到自己已经毫无悬念地掉进了以下的某个坑里，然后果断采取行动，回到正路上。
让我们开始吧。
不要从理论开始
传...

Twitter工程团队近期提供了Twitter核心技术的演进和扩展的详细资料，这些核心技术支撑了Twitter自营数据中心的系统架构，用于提供社会媒体服务。他们分享的关键经验包括：超越原始规格和需求进行系统架构，并在流量趋向设计容量上限时迅速做出大刀阔斧的改进；不存在所谓的“临时更改或变通方案”，因为变通方案会成为技术债务；聚焦于为任务提供适合的工具，但这...

随着业界大规模采用公有云，许多企业显然已经跨越了云鸿沟。当初那些金融和公共部门领域曾经最怀疑的高管们，现在对云的价值也深信不疑。随着云计算成为主流，企业基础设施的下一站是什么呢?

近几年，信息时代的快速发展产生了海量数据，诞生了无数前沿的大数据技术与应用。在当今大数据时代的产业界，商业决策日益基于数据的分析作出。当数据膨胀到一定规模时，基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值，而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系。本文就以大数据作为场景，通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一...

前言
首先本文不讨论为什么要服务化，包括服务化的优点缺点。
其次本文也不讨论什么是微服务，也不讨论微服务和SOA的区别。
最后本文也不讨论哪个技术最优。 服务框架构成 最基本的服务框架
基本的服务化框架包括如下模块：统一的RPC框架，服务注册中心，管理平台。
有了这三个模块，就能实现基本的服务化。下面对三个模块进行具体分析。 RPC框...

许多初学者觉得深度学习框架抽象，虽然调用了几个函数/方法，计算了几个数学难题，但始终不能理解这些框架的全貌。

k-近邻算法
先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说，k-近邻算法采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、控件复杂度高 适用数据范...

作者：Suyi
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来源：知乎
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这是参加Rancher 深圳站线下活动时候的一个演示项目
现在贴一下整个的步骤，供大家参考~
一，Git
可选的git系统如下，示例用gogs Gogs Gitlab Github
Gogs，Docker-Compose安装：
`...

毛主席一生读书之多、之广、之深、之活，世所罕见，他为什么要说“三天不学习，赶不上刘少奇”呢? 这其中固然包含有毛主席谦逊的成份，但更多的是毛主席赞扬刘少奇在实践中不断学习，善于学习，肯定刘少奇的学习精神和渊博学识。这是当前高速发展的互联网背景下的学习最好写照. 其实知识有半衰期的,本文给大家介绍下互联网背景下我们应该怎么学习.

现在Web都是基于Http协议来传输数据、客户端基于Html规范来渲染界面、本文的目的只是探讨客户端发出请求到服务器之后的处理流程。本文基于Java编程语言。

我会在这篇文章中简述 10 个技巧，帮助你在 2017 年成为更好的 Node 开发者。这些技巧有一些是我在实践中学习和领悟的，还有一些从优秀的 Node 和 npm 模块作者那里借鉴而来。本文的内容包含如下一些：

让天下没有难做的研发：解读阿里CI/CD、DevOps、分层自动化技术

摘要: 2016 和 2017 年对机器学习来说都是令人兴奋的，机器学习领域在 2016 年取得了重大的进展，2017 年，热度继续上升