控制面板逐渐被Windows 10舍弃

什么是深度学习

在开始之前，先了解机器学习和深度学习基础概念。机器学习是一个利用统计学知识，把数据输入到计算机中进行训练并完成特定目标任务的过程，这种归纳学习方法可以让计算机学习一些特征并进行一系列复杂的任务，比如识别照片中的物体。深度学习是机器学习的一个分支，主要侧重于对于人工神经网络的开发，人工神经网络是通过研究人脑如何学习和实现目标的过程中，归纳出的一套计算逻辑。通过模拟部分人脑神经间信息传递的过程，从而实现各种复杂的任务，深度学习中的深度来源于会在人工神经网络中编制出，构建出许多层，从而进一步对数据信息进行更为深层次的传导。

训练 MNIST 手写数字识别

项目配置

利用 gradle 配置引入依赖包，用DJL的api包和basicdataset包来构建神经网络和数据集，这个案例，使用 MXNet作为深度学习引擎，所以引入mxnet-engine和mxnet-native-auto两个包，依赖如下
 

大数据

物联网将产生大量数据。需要数据科学家和分析师来解读它们。在短短一年内，由于物联网，对机器学习技能的需求增长了220%。

幸运的是，所需的技能与其他数据科学和分析角色相似——只有少数例外。在该领域中，非常需要传感器数据分析、数据中心管理和预测分析方面的专业知识。

由于各个行业对大数据技能的需求，雇主们正在考虑来自各种背景的候选人，包括来自技术、工程、硬件科学、数学和社会科学方面的人才。

工程

工程师是物联网中“事物”的组成部分。他们开发设备并为其连接网络。物联网工程师与其他职能部门高度协作，因此具有混合技能是一项重大优势。硬件工程师最好具有软件技能，反之亦然。连接物联网设备并使它们良好协同工作还需要对API有深刻的了解。

网络安全

随着物联网的巨大增长，这种数据泄露和攻击正变得越来越普遍。特别是因为研究发现，物联网设备在连接到互联网后五分钟之内就会受到攻击威胁。

为了解决这个问题，公司将需要投资于特定于物联网的安全人才。这些人才将了解与终端设备相关的各种网络安全解决方案和技术。在无线网络中拥有扎实可靠的工作知识至关重要，并且了解物联网的特定漏洞和战略风险也是如此。此外，道德黑客和公共密钥基础设施(PKI)方面的知识也深受追捧。

总结

具有较强分析能力、混合工程知识以及在终端漏洞和无线网络方面经验丰富的人才，将在未来前途无量。
 

前言

很长时间，Java都是一个相当受欢迎的企业编程语言，其框架丰富，生态完善。Java拥有庞大的开发者社区，尽管深度学习应用不断推进和演化，但是相关的深度学习框架对于Java来说相当的稀少，现如今，主要模型都是Python编译和训练，对于Java开发者来说，如果想要学习深度学习，就需要接受一门新的语言的洗礼。为了减少Java开发者学习深度学习的成本，AWS构建了一个Deep Java Library(DJL)，一个为Java开发者定制的开源深度学习框架，其为开发者对接主流深度学习框架，提供了一个接口。

 

（编辑：宣城站长网）

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