礙於某些功能而不能使用AWS Lambda嗎?AWS Lambda開始支持Python 3.7,快來試試
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今天的開源報報( 每週一到週五早上 7:00 準時發刊 )
今日內容摘要
✅ 實用的 Python 程式設計
✅ Golang 跨平台自動化系統,控制鍵盤滑鼠點陣圖和讀取螢幕,視窗控制代碼以及全域性事件監聽
✅ 使用 fzf 協助的互動式 git 命令工具
✅ 一個使用 Java Spring boot 開發的微服務,可提供臨時(或永久) ,安全,匿名,免費,一次性的電子郵件地址的服務
✅ GPT-3 – 可自動生成文章的語言模型
✅ ㄧ個新潮的資料工作流程平台
✅ 基於 Apache Spark/ Flink & Ray 上的分散式 Tensorflow、 Keras 和 PyTorch 統一數據分析 AI 平台
✅ 開源的靜態狀態網頁
✅ 一個完整功能的 Flutter App
✅ 後端使用 Rust 開發的文字編輯器核心
✅ 使用 C 語言實現的 IETF QUIC 通訊協定
✅ 使用 Swift 實現 AWS Lambda Runtime
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講師 Kesha Williams是一名軟體工程師,擁有超過20年的使用Java,Angular和Amazon Web Services進行應用程式開發的經驗,Kesha在美國,歐洲和亞洲培訓和指導數千名軟體工程師,同時在大學教授技術課程。她還開發了S.A.M. (http://www.iamsam.tech/)可以使用機器學習預測某個地區的犯罪可能性。( 想到電影關鍵任務 )
🌳 關於這個線上課程
看它。 做它。 學它! 這個令人驚奇的 liveVideo 課程將使您的機器學習在快速軌道上!AWS Machine Learning in Motion 給你一個完整的學習旅程基本工具,技術,和概念,使用 AWS 機器學習服務做你需要做複雜的預測和其他資料分析!
在這個互動式的 liveVideo 課程中,你將在經驗豐富的軟體工程師和 TED 演講者 Kesha Williams 的指導下開始使用基於雲端運算的機器學習。 當你建構一個正在執行的打擊犯罪的機器學習演算法時,你將切斷理論和術語! 首先,你可以參觀 AWS 的工具和機器學習的基礎知識,你就可以深入研究 AWS 支援的學習演算法,比如線性迴歸、多項邏輯迴歸型和邏輯迴歸型。
然後真正有趣的部分來了! 當你獲得和準備一個資料集為你自己的機器學習模型,你將實際動手做。 你將學習如何訓練模型,以識別模式並優化它變得更加精確。 通過全程的參與練習,你還可以使用 AWS Lambda,Boto3,Quicksight 和 IoT 工具來建構一個完整的 Serverless 應用程式,可以根據即時預測做出決定!
當你的演算法發展成能夠看到影象並告訴你是否有犯罪發生的東西,你會開始感覺像《關鍵報告》中的湯姆 · 克魯斯一樣! 通過一些基本的 Python 技能和AWS Machine Learning in Motion 課程,你可以立即建立它!
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