外媒速遞：開發者應當了解的18套機器學習平臺
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今天給大家推薦的內容包括：開發者應當了解的18套機器學習平臺、面向2018年的十項網站重新設計提示、如何抵御數據泄露大麻煩和十款頂級商務智能工具助你玩轉數據可視化等。
一、開發者應當了解的18套機器學習平臺
原文標題：18 Machine Learning Platforms For Developers
機器學習平臺已經不再只代表未來，而成為當前真切存在的重要技術方案。開發者顯然需要了解如何及何時利用其力量，從而創造出功能齊全的高效算法。在今天的文章中，我們將網羅目前最為重要的18款機器學習平臺——排名不分先后。
1. H2O
2. Apache PredictionIO
3. Eclipse Deeplearning4j
4. Accord.NET框架
5. 微軟
6. Ai-one
7. IBM
8. Torch
9. Protege
10. TensorFlow
11. DiffBlue
12. Neon
13. Apache Spark MLlib
14. OpenNN
15. AWS
16. Mahout
17. Veles
18. Caffe
二、面向2018年的十項網站重新設計提示
原文標題：10 Website Redesign Tips for 2018
2018年，網站已經成為最重要的業務代表性門戶之一。它擁有強大的可視性、全天候可訪問性，也被證明是一種有效的銷售渠道。然而，我們該如何進一步的提升網站的投資回報，包括精心設計并迎合用戶偏好?以下網站重新設計提示，也許能夠為你帶來一些啟示。
1. 縮短頁面加載時長
2. 引入Web動畫
3. 確保網站的移動用戶友好性
4. 別忘了SEO
5. 進一步實現優化
6. 扁平設計2.0
7. 社交媒體鏈接
8. 色彩與字體
9. 漸進式Web應用
10. 持續改進
三、安全對決：如何抵御數據泄露大麻煩
原文標題：Fighting The War Against The Data Breach Epidemic
在如今這個技術時代之下，我們越來越多依賴于互聯網與軟件進行支付操作，也在通過網上銀行進行賬戶交易。而如此海量的有價值信息在網絡之上自然也會吸引到一大批惡意人士。那么作為安全從業者，我們該如何抵御由此引發的數據泄露大麻煩，讓人們真正有信心運用現有技術成果?下面一起來看。
1. 2005年以來重大數據泄露事件數量
2. 安全檢查
3. 安全性與網絡架構間的映射
4. 自動威脅饋送與實現
5. 數據的加密與解密
6. 人工智能工具
7. 需要在哪些方面做出改變
四、十款頂級商務智能工具助你玩轉數據可視化
原文標題：10 BI tools for data visualization
如今，企業正在黃金般的數據海洋中游弋。而借此實現商務智能的能力，將成為決定未來企業命運的關鍵所在。在今天的文章中，我們將以此為基礎，聊聊十款能夠幫助大家實現數據可視化與分析的重要商務智能工具。
1. Birst
2. Domo
3. 微軟Power BI
4. MicroStrategy
5. Qlik Sense
6. Salesforce Einstein Analytics
7. SAS Visual Analytics
8. Sisense
9. Tableau
10. ThoughtSpot
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