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来自Sun的两项声明表明其打算支持Python了。
随着数据科学的崛起,究竟哪种语言更适合该领域中机器学习方法的实现一直是一个颇具争论性的话题。近日,Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。
三步走,带你快速入门数据分析
大数据和AI需要融合成一个平台
本文来自微信京东数科技术说公众号。
Zato是一个用Python编写的开源ESB和应用服务器。按照设计,它用于构建后端应用程序(即仅是API)和在SOA中整合系统。
2月12日,才云市场团队奔赴上海,在阿拉小优总部1楼举办了“Kubernetes Meetup 中国 2017”第一场——上海站。
用好数据科学技能,让我有了一份“睡后”收入。
最近zer0n和bamos在GitHub上发表了一篇文章,对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。
微软刚刚宣布他们正在为公共语言运行时构建一个新的扩展,成为动态语言运行时(Dynamic Language Runtime,DLR)。设计该扩展的原因是为了保证动态语言之间的互操作性,能和原有CLR支持的静态类型语言间的互操作性一致。
对于新手来说,Scala相对比较复杂,其看起来灵活的语法并不容易掌握,但是对于熟悉Scala的用户来说,Scala是一把利器,它提供了许多独特的语言机制,可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。近日,Spotify的软件工程师Neville Li发表了一篇题为《数据工程师应该学习Scala的三个理由》的文章,他认为现在的编程语言种类非常多,每种语言都各有优缺点,并且它们的适用的场景也不同,比如Scala就非常适合用于数据处理和机器学习。
“如果非要说编程有黄金时代,那它永远都在未来”。
SQLFlow 的研发团队认为,在 SQLFlow 和 AI 引擎之间存在一个很大的空隙——如何把数据变成 AI 模型需要的输入。
Jeffrey Palermo是Headspring Systems公司的CTO,他为C#提出了一个使用动态功能的折衷方案:使其具备让全部方法是动态而保持程序集是静态的能力。
SQLFlow 由何而来?它与谷歌发布的 BigQueryML 有何不同之处?
像圣经里描述的一样,人们想要登上天堂,于是齐心协力开始搭建巴别塔。那么什么是通往大数据最终目标的巴别塔? 本文通过三个问题(市场、自身、流程三方面)的解答,再一步步了解大数据的整条学习路径。
Rust vs. Go:解析2023年最热门的编程语言之战
本文详细阐述了蓝鲸可观测性平台如何有效地融合了OpenTelemetry的标准化数据接入能力及DeepFlow的无插桩、全面覆盖的数据收集能力,进而解决游戏业务在观测数据采集、数据孤岛、以及云原生基础设施观测等领域所面临的难题。并展望了通过 DeepFlow , 构建适合腾讯游戏的专属观测场景。
Django1.4依然不支持Python3,但Django团队计划在下一个版本(Django1.5)支持Python3。
你准备好迎接Python3了吗?