未来20年物联网终端设备(包括内部组网设备)有可能达到20万亿台,即全球人均可达2000台以上。如何解决物联网行业和领域的多样性、终端设备众多、类型和功能千差万别、性能差别非常大等应用分散的碎片化难题?为何许多公司纷纷加大投入开发物联网操作系统,力图抢占行业制高点?当碎片化问题同样反映在云计算上时,又该如何周全应对?
神经网络之所以擅长识别模式是因为其可塑性。每个神经元间连接都有一个与之相关的权重。训练网络时,首先将训练数据馈送到网络,接着计算出网络的输出,然后将其与期望结果进行比较。计算出实际结果与期望结果之间的差值(称为“误差”)。之后,训练程序通过调整网络层中所有神经元连接权重,从输出层开始小心地反向传播误差,随后再次发送训练数据(这样的每一次迭代称为一个训练循环)。
几千年来,人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始,人工智能 (AI) 经历了起起落落,这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今,随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理,AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。
要在如今快节奏的开发环境中取得成功,利用容器技术和 DevOps 实践来构建并持续交付微服务非常重要。本篇 Code Pattern 将展示如何使用 MicroProfile 和 Kubernetes 并借助您已掌握的技能和经验,轻松地创建和部署基于 Java 8 的微服务。
未来20年物联网终端设备(包括内部组网设备)有可能达到20万亿台,即全球人均可达2000台以上。如何解决物联网行业和领域的多样性、终端设备众多、类型和功能千差万别、性能差别非常大等应用分散的碎片化难题?为何许多公司纷纷加大投入开发物联网操作系统,力图抢占行业制高点?当碎片化问题同样反映在云计算上时,又该如何周全应对?从小到简单的温度采集器,大到复杂的智能农业控制系统,TreeOS系统结合IBM IoT云平台,可轻松实现一站式、傻瓜式快速开发,实现物与物、物与云联网等各式各样功能!
数据科学是一门交叉学科,包括了应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化以及计算机知识等,数据科学通过数据解决实际生活中的各类问题。 此次课程是根据投资学中马科维兹的均值方差模型对股市上挑选的个股进行组合优化,以获得期望收益下的最低风险,结果是所有个股在组合中的最佳比例。 我们使用IBM Data Science Experience的Jupyter Notebooks来重点实现整体投资中的优化模型计算,计算引擎使用cplex。这是个介绍+动手实践的教程,参会者不仅将和讲师一起在线完成投资组合优化任务,还可以在活动后根据自己的喜好和需求,进一步拓展分析与应用范围。
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马云曾调侃说,“人算不如天算,天算不如云计算”。虽说是一句玩笑话,但也确实有一定的道理,自2006年开始,云计算发展至今已有11年,在技术和应用领域方面都取得了巨大的进展,它也逐渐成为了许多企业转型发展背后强有力的助手。而随着各大巨头公司在多云领域的投资和人工智能以及机器学习方面的技术发展,公有云普及率正在迅速增长,慢慢占据云计算市场。因此,很多人有这样的疑惑,公有云代表了云计算的全部未来吗?
众所周知,数据科学是这几年才火起来的概念,而应运而生的数据科学家(data scientist)明显缺乏清晰的录取标准和工作内容。即使在2017年,数据科学家这个岗位的依然显得“既性感又暧昧”。 此次课程以《星际争霸II》回放文件分析为例,集中在IBM Cloud相关数据分析服务的应用。面对星际游戏爱好者希望提升技能的要求,我们使用IBM Data Science Experience中的jJupyter Notebooks来实现数据的可视化以及对数据进行深度分析,并最终存储到IBM Cloudant中。这是个介绍+动手实践的教程,参会者不仅将和讲师一起在线完成数据分析的任务,还可以在活动后根
微服务和云计算是当前的IT热词,但究竟如何推动微服务在企业的落地,如何和云结合起来,获得最大的业务价值。这是当前企业面临的挑战。IBM Cloud团队在伴随着新的云产品发布之际,开了这场公开课。
“IBM Cloud社区技术专家”是IBM Cloud开发者社区对开发者用户技术能力与影响力的认证体现,该荣誉代表IBM Cloud社区对用户贡献的认可与肯定。