在世界各地无数生产和制造环境中，机器视觉系统始终确保数百万计的产品符合严格的质量和安全要求。一个有效的视觉系统可以消除缺陷、验证装配以及跟踪和采集生产流程每个阶段的信息，从而帮助您提高效率和性能。另外，机器视觉还能帮助您实现生产自动化，从而减少生产错误，这相当于降低了生产成本，并提高了客户满意度。 任何视觉系统的基本作用均是检验、识别和引导元件。独立式工业级视觉系统结合了视觉工具库与图像采集和处理功能。市场上提供广泛的型号选择，以满足用户不同的价格和性能需求。 由于目前市场上供应如此多的视觉系统，因此，
在世界各地无数生产和制造环境中，机器视觉系统始终确保数百万计的产品符合严格的质量和安全要求。一个有效的视觉系统可以消除缺陷、验证装配以及跟踪和采集生产流程每个阶段的信息，从而帮助您提高效率和性能。另外，机器视觉还能帮助您实现生产自动化，从而减少生产错误，这相当于降低了生产成本，并提高了客户满意度。 任何视觉系统的基本作用均是检验、识别和引导元件。独立式工业级视觉系统结合了视觉工具库与图像采集和处理功能。市场上提供广泛的型号选择，以满足用户不同的价格和性能需求。 由于目前市场上供应如此多的视觉系统，因此，试图
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在当今时代，根据数据情况来制定业务决策是许多公司的头等大事。为了推动这些决策，公司全天候跟踪，监视和记录相关数据。幸运的是，很多网站的服务器上存储了大量公共数据，可以帮助企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/42-good-javascript-libraries-and-frameworks-for-front-end-developer-5f110148e700
Linux 被部署到比 Linus Torvalds 在他的宿舍里开发时所预期的更广泛的设备。令人震惊的支持了各种芯片，使得Linux 可以应用于大大小小的设备上：从 IBM 的巨型机到不如其连接的端口大的微型设备，以及各种大小的设备。它被用于大型企业数据中心、互联网基础设施设备和个人的开发系统。它还为消费类电子产品、移动电话和许多物联网设备提供了动力。
根据调研机构IDC公司进行的一项调查，2012年，全球数据中心的数量为50万个，而如今已飙升至800万个数据中心。这种高速增长令人震惊。
Spring Boot极大地简化了Spring应用程序的开发。它的自动配置和启动器依赖关系减少了启动应用程序所需的代码和配置量。
采用IIoT产品对于在当今的数字环境中保持竞争优势至关重要。但是，如果无法为长期可扩展性做规划，则会在成功之路上造成障碍。这篇文章探讨了公司如何实施IIoT解决方案以取得长期成功。
要编码还是不编码？看来您已经选择了第一个选项。编程是专业发展的绝佳领域，它使您有机会参与有趣的项目并在任何需要的地方工作。
Python 是用于各种任务和领域的顶级编程语言之一。 Python的用户友好性，高级特性以及对简单性和增强代码可读性的强调使其成为全球许多开发人员的理想选择。 如果那不能把Python卖给您，我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。
在本文中，我将介绍一个物联网框架，以帮助产品经理解决物联网产品的复杂性。该框架提供了易于遵循的结构，可揭示物联网堆栈每一层的需求，包括业务决策，技术决策等。
素材摘自：雷锋网、腾讯科技、搜狐、网易 Alphabet横空出世 美国时间10日晚，谷歌，这家拥有世界顶级人才、市值超4440亿美元的跨国企业突然宣布，成立新公司Alphabet，而原来的谷歌将成为A
美国时间10日晚，谷歌，这家拥有世界顶级人才、市值超4440亿美元的跨国企业突然宣布，成立新公司Alphabet，而原来的谷歌将成为Alphabet的子公司，一个比谷歌还谷歌的大型公司可能就要从此诞生了。
是否想跟上OpenStack？ 以下是一些由社区创建的出色资源，可以为您提供帮助。
编译 | AI科技大本营 参与 | 张子琦 编辑 | 明明 机器学习是人工智能的一个分支，已经成为当今最热门的趋势之一。据Gartner公司预测，到2020年，包括机器学习在内的人工智能（AI）技术几乎将在所有新的软件产品和服务中普及。那么什么是机器学习？它与人工智能有什么关系？技术专业人员应该知道哪些潜在的好处和挑战？对于想要转型AI的程序猿们，AI科技大本营对此类问题做了系统性整理。 什么是机器学习？ 有史以来，第一个使用“机器学习”这个词的人可能是亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），他
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
在我的第一篇文章中，《Kubernetes是一辆自卸车：这就是为什么》中，我谈到了Kubernetes在定义，共享和运行应用程序方面如何出色，类似于自卸卡车在移动污垢方面如何出色。在第二篇《如何导航Kubernetes学习曲线》中，我解释了Kubernetes的学习曲线实际上与运行生产中的任何应用程序的学习曲线相同，实际上比学习所有传统作品（负载均衡器，路由器，防火墙，交换机，集群软件，集群文件系统等）。这是DevOps，这是开发人员和运营部门之间的合作，用于指定事物在生产中的运行方式，这意味着双方都需要学习。在第四篇Kubernetes的基础知识中：学习如何首先驾驶，我重新构造了Kubernetes的学习框架，重点是驾驶自卸卡车而不是建造或装备它。在第四篇文章中，有4种工具可以帮助您驱动Kubernetes，我将分享我爱上的工具，以帮助您在Kubernetes中构建应用程序（驱动自卸车）。
云概念已经有一段时间了。怎么了？如果可以的话，我们不必买一堆软件和工作站。对个人来说使用模拟并不是更好。那么，模拟计算能否走向云计算呢？数据安全吗？使用方便吗？在远算云平台可以给出答案
网络抓取，从其自身的含义到在商业领域使用的各种情况，以及未来商业领域的无限潜能来看，都相对复杂。当然，还有另一个常见的术语——网络爬取。可能别人会说两种说法意义相同，但其实还是有细微差别的，今天我们就来了解一下网络抓取与网络爬取之间的区别。在深入了解之前，这里先做一个简短的总结：
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