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IBM developerWorks 中国 : 文档库



来自 IBM developerWorks 中国网站的最新内容



Published: 21 Feb 2018 13:37:17 +0000

Copyright: Copyright 2004 IBM Corporation.
 



利用 InfoShpere Data Replication CDC for Kafka 实现高效数据复制

14 Feb 2018 05:00:00 +0000

Kafka 是一款分布式消息发布和订阅的系统,因其具有高性能和高吞吐率而被广泛应用。那么如何实时的高效的把传统数据库的数据灌入 Kafka 呢?本文就来介绍如何使用 InfoShpere Data Replication CDC for Kafka 实现高效数据复制。



Deeplearning4j 入门

14 Feb 2018 05:00:00 +0000

Eclipse Deeplearning4j (DL4j) 是利用 Java 虚拟机的包含深度学习工具和库的框架,简化了在企业大数据应用程序中部署深度学习的过程。



用于数据分类的无监督学习

14 Feb 2018 05:00:00 +0000

通过本教程您可以了解无监督学习背后的理论和概念,以及它在数据和数据集探索中可能的应用。



清理、处理和可视化数据集,第 2 部分: 从干净的数据集中获取宝贵洞察

14 Feb 2018 05:00:00 +0000

了解 VQ 和 ART 算法。VQ 可以快速高效地对一个数据集进行聚类,而 ART 可以根据该数据集来调节聚类次数。



开发一个 IBM i2 Analyze Data Access On-demand 连接器

14 Feb 2018 05:00:00 +0000

IBM i2 Analyze 是一个可扩展、可缩放、面向服务的分析环境,旨在为组织提供在需要的时间和地点获得智能的能力,使组织能够制定更快、更明智的决策。



学习如何引导 Hydra

13 Feb 2018 05:00:00 +0000

OAuth 2.0 和 OpenID 的基本概念体现在用户想对一个应用程序(“Application X”)执行某个操作时。访问该应用程序需要访问一个公司或企业(“Service Z”)的帐户,而对这个帐户的访问需要代表用户进行授权。为了以良好且安全的方式允许授权(不违背用户对直接请求其凭证的信任),您可以将诸如 Hydra 之类的工具集成到 Service Z 中,使 Application X 能代表用户发出经过授权的请求。



探索 MQTT 和物联网服务

08 Feb 2018 05:00:00 +0000

了解如何使用适用于 Java 的 IBM Watson IoT Platform 客户端库开发设备端和应用程序端程序。



IBM Cloud Private 企业私有云方案概述

07 Feb 2018 05:00:00 +0000

最新上市的 IBM Cloud Private 是 IBM 新一代的企业私有云方案,基于市场主流的 Kubernetes 及容器技术搭建。可以部署在 VMWare 及 OpenStack 等 IaaS 架构上,并且支持 x86, POWERLinux 及 zLinux 架构。上层可以部署各种 IBM,第三方及社区的镜像及模版应用。在设计上提供了最大的灵活性及可靠性。



通过 Schema.org 让网站更智能,第 1 部分: Schema.org 信息模型简介

07 Feb 2018 05:00:00 +0000

Schema.org 项目最初由多家搜索引擎公司和专家们创建,旨在通过描述网页实际涉及的事物为 Web 发布者提供支持。在本系列中,我将解释 Schema.org 核心信息模型,帮助您扩展 Web 开发技能,并抢先了解搜索引擎平台及 Siri、Google Assistant 和 Alexa 等个人助理的发展。



通过 Schema.org 让网站更智能,第 2 部分: Schema.org 语法

07 Feb 2018 05:00:00 +0000

本系列包含 4 部分,本部分将介绍如何将网页中数据的抽象信息模型转换为 Schema.org 支持的 3 种格式之一:RDFa、Microdata 和 JSON-LD。



一种保护云中的密码的加密方法

07 Feb 2018 05:00:00 +0000

在本文中,后端开发人员可以了解为什么使用加密很重要,以及如何有效地使用它来保护云上的用户信息(特别是密码),使得数据即使泄露也不会在数十年内被破解。安全性是云中的一个非常重要的主题,它对全栈开发至关重要,而且在所有产品和服务上都不可或缺。



量子计算实战:IBM Q Experience 和量子猜球游戏

06 Feb 2018 05:00:00 +0000

量子计算是一个难以捉摸的概念。IBM Q Experience 让开发人员有机会使用这一新兴技术并实验它的功能。在本文中,您将了解一位开发人员如何使用 IBM Q Experience 平台创建一个经典的猜球游戏,就像大城市街道上玩的那种游戏一样。



从想法到代码:利用 IBM Cloud ToolChain 服务进行项目管理

06 Feb 2018 05:00:00 +0000

本文利用了一个实例,介绍了利用IBM Cloud中ToolChain服务进行项目管理的过程。此过程使用了Issues, Git 和Eclipse Orion Web IDE等工具,并对利用Delivery Pipeline 将Application部署到Cloud Foundry 和Kubernetes 做了详细的说明。本文意在帮助客户利用IBM Cloud 对项目进行管理和快速迭代。



将 Hortonworks 数据平台(HDP)集成在 IBM Power Systems 上的微策略

06 Feb 2018 05:00:00 +0000

MicroStrategy 是一个帮助探索和可视化数据的商业智能工具。MicroStrategy 支持将 Hadoop 环境用作数据源。阅读本文,详细了解如何测试 MicroStrategy Desktop,以验证它与 IBM POWER8 上的 Hortonworks Data Platform (HDP) 的集成,并可视化其中的数据。



管理您的 IoT 设备

06 Feb 2018 05:00:00 +0000

在本文中,了解 IoT 设备管理协议和功能如何帮助您解决许多 IoT 设备管理难题,包括在其他设备中的可扩展性和可用性。



最受欢迎的物联网文章和教程(2017 年 12 月)

31 Jan 2018 05:00:00 +0000

本文将重点介绍 2017 年关于物联网的最受欢迎文章,以方便您阅读。



使用深度学习为异常检测开发认知 IoT 解决方案,第 4 部分: 使用 Apache SystemML 执行异常检测

31 Jan 2018 05:00:00 +0000

“使用深度学习为异常检测开发认知 IoT 解决方案”系列分 5 个部分,本文是第 4 部分。文中将演示一个使用 Apache SystemML 的深度学习解决方案,以及如何使用该解决方案分析 IoT 传感器收集的大量数据。



清理、处理和可视化数据集,第 1 部分: 处理散乱数据

31 Jan 2018 05:00:00 +0000

发现为执行验证和处理而清理数据的相关常见问题及其解决方案。您还将找到一个自定义工具,该工具用于执行数据清理和合并数据集以供分析。



机器学习之手把手实现,第 6 部分: 手把手教你实现一个 AdaBoost

31 Jan 2018 05:00:00 +0000

本文将介绍 AdaBoost 模型,即自适应提升,它既可以用来分类也可以用来回归。由于其“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的理念,AdaBoost 被认为是机器学习领域有力的算法之一。本文您将看到弱分类器,强分类器的概念,以及如何利用上一轮弱分类器的错误率改变样本权重,并用于新一轮弱分类器的训练中。通过阅读本文,您会对 AdaBoost 的原理了如指掌,并可以自己开发出 AdaBoost 的实现代码。



了解 IoT 数据

31 Jan 2018 05:00:00 +0000

当 IoT 解决方案对所有生成的数据执行一些操作时,由于能够理解这些数据,所以它是最佳解决方案。在本文中,学习有关存储、分析和应用规则以处理您的 IoT 数据的最佳实践。



IBM 客户智能预测(Predictive Customer Intelligence)下的客户生命周期值计算模型

30 Jan 2018 05:00:00 +0000

客户流失是当前很多企业面对的一大难题,很多大型的企业包括电信、银行、保险等大型企业发现,由于现在技术水平日新月异,消费者对于传统的消费理念正在被快速的打破,企业怎么在快速的变化中获取优势成为每一个企业尤其是拥有更多存量客户的企业面前的一大难题。获得一个新的客户成本已经越来越来高,而维护好老客户,而发现老客户的新需求更容易获得企业价值,因此对消费行为的分析并将其转换为收益已经成为企业不得不做的事情。本文着重分析客户生命周期值,以提高企业的数据运营的利益最大化。本文是一篇技术性比较强的文章,阅读前需要有一定的统计学和 SPSS Modeler 和 statistic 的基础知识。



使用 Neuroph Java 框架创建人工神经网络

29 Jan 2018 05:00:00 +0000

使用 Java 语言和 Neuroph 开源框架构建人工神经网络 (ANN)。



精选内容:developerWorks 上最受欢迎的 Java 内容

25 Jan 2018 05:00:00 +0000

2017 年 Java Hub 中发布的最受欢迎内容的快速简介。



JSON Binding API 入门,第 3 部分: JSON-B 的默认映射

24 Jan 2018 05:00:00 +0000

新的 JSON Binding API 无缝地将 Java 和 JSON 捆绑在一起,而且它的默认映射可以满足许多简单用例。JSON-B 的默认配置对大部分开发人员而言都很直观,而且涵盖大量的序列化和反序列化选项和场景。



通过 IBM Cloud 上的 Weather Data 和 Business Rules 服务自动制定运营业务决策,第 2 部分: 完成您的 Weather Cancellation 服务样本

24 Jan 2018 05:00:00 +0000

本教程包含两部分,将介绍如何结合使用 Weather Data 和 Business Rules IBM Cloud 服务来基于天气条件自动制定运营业务决策。在本教程的第二期中,将更深入了解第 1 部分中创建的决策操作,了解如何创建使用天气数据的简单业务规则和包含这些规则的规则流,并将决策操作部署到 IBM Cloud。Node-RED 流将编排对 Weather Data 服务、Business Rules 服务的调用,并根据执行业务规则的结果来执行操作。