微服务是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。
进入数字经济时代，无论企业还是工程师都深刻地意识到，数据在生产过程中的地位愈发重要。被称为数字时代「石油」的大数据，蕴藏着巨大的价值和可能性，等待我们挖掘和利用。 众所周知，数据的生命周期分为采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁等阶段。而数据集成则是数据全生命周期中至关重要的一环，关系着企业是否能够以最小的成本从数据中心获取最大的价值。 当数据资源成为生产发展乃至于生存过程中必不可少的要素，企业该如何通过数据集成帮助企业数据服务全生命周期落地呢？5 月 14 日，一站式数据集成平台 Apa
随着新基建概念的提出，5G、大数据、工业物联网、区块链等技术将发挥不可或缺的作用。其中区块链作为信任机制的纽带，正在凭借其不可篡改、信息透明等特性，为新基建赋能。
关于weex的基础集成网上有很多博客，我就不重点介绍，今天主要分享一下weex文档中并没有的，在实际项目集成中的碰到的注意点和坑。满满的经验和干货，希望能对大家有所帮助。
Java 架构师是什么？是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展，为目标客户提供更为全面的需求清单。
Spring 可能是您所有企业应用程序的一站式商店。但是，Spring 是模块化的，允许您挑选适合您的模块，而无需引入其余模块。以下部分提供有关 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。
本节将介绍Java的起源、早期发展和在现代计算环境中的地位。讲述Java之父James Gosling如何创建Java，并解释Java的“一次编写，到处运行”的核心理念。
根据BSN发展联盟规划，区块链服务网络（BSN）将于2021年10月31日进行下一次季度版本迭代更新，在对现有BSN功能、性能和服务体验进行了优化的同时，发布全新技术服务。届时，我们将按照国内门户、国际门户和BSN基础网络三部分进行迭代。本次更新预告如下：
最近，谷歌在GitHub上发布了用TensorFlow实现的AutoML框架——AdaNet，它改进了集成学习的方法，能以最少的专家干预实现自动习得高质量模型。
Solidity是一种以智能合约为导向的编程语言。这是一种只有四年的年轻语言，旨在帮助开发基于以太坊数字货币的智能合约。 理解它官方文档应该是学习Solidity的最佳来源：solidity.readthedocs.io
React Native (RN) 是 Facebook 开源的跨平台应用开发框架，由于 RN 提供的高效直观的跨平台开发模式和不错的性能，我们在开发 Glow 的中文 App - 共乐孕的时候选择了以 RN 为主要框架进行开发。
今天，谷歌宣布开源AdaNet，这是一个轻量级的基于TensorFlow的框架，可以在最少的专家干预下自动学习高质量的模型。
ApiBoot是一款基于SpringBoot2.x的接口服务集成基础框架，内部提供了框架的封装集成，让接口开发者完成开箱即用，不再为搭建接口框架而犯愁，从而极大的提高开发效率。
移动端跨平台技术自移动开发诞生以来一直是个热门话题，一是持续关注研发效率，降本提效；二是一套代码多端运行可以提升多端业务逻辑的一致性；三是跨端技术方案通常意味着更佳的高效运维和缺陷修复。
1.AngularJS Seed项目目录结构 AngularJS官方网站提供了一个angular-phonecat项目，另外一个就是Angular-Seed项目。所以大多数团队会基于Angular-Seed项目来开发，本文首先分析angular-seed项目的目录结构。以及AngularJS团队为我们做了什么事情，提供了我们真实开发最需要的框架结构。 这个项目仅仅是一个典型的AngularJS网络应用程序的应用程序骨架。 您可以使用它来快速引导您的Angular webapp项目和搭建开发环境。 Angul
StackShare 是一个开发者工具及服务分享平台，成立于 2013 年，随着开发者们的不断加入，汇集了大量的优质工具。
结合不同机器学习模型预测的集成学习在神经网络中得到广泛使用以获得最优性能，它从其悠久历史和理论保证中受益良多，从而在 Netflix Prize 和多项 Kaggle 竞赛等挑战赛中取得胜利。但是，因其训练时间长、机器学习模型的选择要求领域专业知识，它们在实践中并不那么常用。而随着算力、深度学习专用硬件（如 TPU）的发展，机器学习模型将越来越大，集成技术也将越发重要。现在，想象一个工具，它能够自动搜索神经架构，学习将最好的神经架构集成起来构建高质量模型。
论文名称：A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks
进入2019年，大前端技术生态似乎进入到了一个相对稳定的环境，React在2013年发布至今已经6年时间了，Vue 1.0在2015年发布，至今也有4年时间了。
近年来，随着DevOps和敏捷过程越来越广泛地被采用，软件测试、特别是自动化测试得到了迅速的发展。DevOps希望建立一个快速、频繁、可靠的一体化交付过程；敏捷则要求对交付件质量进行持续、及时、全面的反馈。软件测试作为研发过程中的重要环节，其能否达到快速响应、有效度量，实现过程自动化、系统一体化的目标，对整个组织的研发效率和产品质量将产生深远的影响。
工欲善其事，必先利其器。回到过去的旧时代，渗透测试是一件非常困难的事，并且需要大量的手动操作。然而如今，渗透测试工具是”安全军火库”中最常使用的装备，一整套的自动化测试工具似乎不仅改造了渗透测试人员，甚至还可以增强计算机的性能，进行比以往更全面的测试。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 代码地址： https://github. com/alibaba/EasyCV 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 最新阿里巴巴研究员，基于自研平台，对YoloX检测框架进行了改进，并且效率更快，超越了Yolov6和PP-YoloE等网络。 01 概述 EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-o
Java 资源列表，内容包括：构建工具、数据库、框架、模板、安全、代码分析、日志、第三方库、书籍、Java 站点等等。 古董级工具 这些工具伴随着Java一起出现，在各自辉煌之后还在一直使用。 Apache Ant：基于XML的构建管理工具。官网 cglib：字节码生成库。官网 GlassFish：应用服务器，由Oracle赞助支持的Java EE参考实现。官网 Hudson：持续集成服务器，目前仍在活跃开发。官网 JavaServer Faces：Mojarra是JSF标准的一个开源实现，由Oracle开
超级值得收藏的C/C++资料宝库，汇总了 400+ 条 C++ 框架、库和工具 。
这张取自2020/03/02，最新的可见：https://github.com/cncf/landscape
Dubbo介绍 Dubbo 是一个分布式、高性能、透明化的 RPC 服务框架，提供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案， 可以和Spring 框架无缝集成。
关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
该项目包含大量的改进方式，改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失函数、多种 NMS、Loss 损失函数、自注意力机制系列、数据增强部分、激活函数等部分，更多内容可以关注 YOLOAir 项目的说明文档。
随着互联网的蓬勃发展，软件开发技术更新速度越来越快，程序员只有不断学习，充实自己，才能不被淘汰。那么我们如何了解国内最新的技术理念、服务框架、技术架构呢？为了节省时间，高效学习，小编已经为大家整理好了
Spring项目在Java语言中起到了重要的作用，只要是学习过Java语言的人一定听说过Spring的大名。Spring不是一个单一的框架，而是一个功能各异，又互相补充的框架家族。下面来针对Spring下主要的一些项目进行一下简单介绍。
AI 科技评论编者按：近期，Google 开源了轻量级 AutoML 框架—— AdaNet，该框架基于 TensorFlow，只需要少量的专家干预便能自动学习高质量模型，在提供学习保证（learning guarantee）的同时也能保持快速、灵活。值得一提的是，AdaNet 提供了一种通用框架，不仅能够学习神经网络架构，还能学习集成从而获得更佳的模型。AI 科技评论根据 Google AI 在博客上发布 AutoML 的文章进行编译如下。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型，但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
开源开放已经成为驱动技术创新和加速产业发展的核心动能。开源开放对人类社会过去几百年科学和技术的发展起到非常重要的作用，让我们可以更快追踪到最新的技术进展。
机器之心专栏 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失
本项目是一个学习类型的项目，主要是为了学习一些Android最新的思路和开发思想，工程按照模块化、组件化的开发思路进行开发，项目整体结构如下图。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含 B
RemObjects SDK ‘Vinci’ 是成功的跨平台远程框架的第五个版本，它允许用户方便地创建能够在面向对象模式中的跨网络通信的客户端以及服务器应用程序。使用强大且灵活的组件库、以及用于定义以及测试服务的高级工具，RemObjects SDK 提供了使用 RAD进行分布式开发的方法。
好工具是提高工作效率的必备神器！民工哥在此之前也介绍过不少的常用工具，以及它的使用与配置，大家可以点击文章上方的 Tools 专栏查阅。
在嵌入式场景中，虽然 Linux 已经得到了广泛应用，但并不能覆盖所有需求，例如高实时、高可靠、高安全的场合。这些场合往往是实时操作系统的用武之地。有些应用场景需要 Linux 的管理能力、丰富的生态又需要实时操作系统的高实时、高可靠、高安全，那么一种典型的设计是采用一颗性能较强的处理器运行 Linux 负责富功能，一颗微控制器/ DSP /实时处理器运行实时操作系统负责实时控制或者信号处理，两者之间通过 I/O、网络或片外总线的形式通信。这种方式存在的问题是，硬件上需要两套系统、集成度不高，通信受限与片外物理机制的限制如速度、时延等，软件上 Linux 和实时操作系统两者之间是割裂的，在灵活性上、可维护性上存在改进空间。
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Spring框架是一个为支持开发Java应用提供全面基础架构的Java平台。Spring处理基础架构，因此你可以集中精力在你有应用上。
国外的攻城师，总结的有关Java的资料，各位美女，帅哥们，可以利用周末，慢慢的品味了。 构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具。 Apache Maven：Maven使用声明进行构建并进行依赖管理，偏向于使用约定而不是配置进行构建。Maven优于Apache Ant。后者采用了一种过程化的方式进行配置，所以维护起来相当困难。 Gradle：Gradle采用增量构建。Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置。Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理，并且把Ant脚本当作头等公民。
构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具。 Apache Maven：Maven使用声明进行构建并进行依赖管理，偏向于使用约定而不是配置进行构建。Maven优于Apache Ant。后者采用了一种过程化的方式进行配置，所以维护起来相当困难。 Gradle：Gradle采用增量构建。Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置。Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理，并且把Ant脚本当作头等公民。 字节码操作 编程操作Java字节码的函数库。 ASM：通用底层字节码操作及分析。 Ja
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
最近，微软推出了一种名为 Guidance 的领域专属语言，旨在增强开发人员管理当代语言模型的能力。这个新框架将诸如生成、提示和逻辑控制等任务集成到一个统一的开发流程中。
集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功，并成为机器学习领域的“常青树”，受到学术界和产业界的广泛关注。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（一） 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（四） 12）分类决策树C4.5 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
业务需求：根据业务需求来选择适合的技术框架，比如Web开发需要选择适合的Web框架。
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