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weixin-ext值得mark的11个开源机器学习项目
发表于 11:10|
来源infoworld|
作者Serdar Yegulalp
摘要：随着机器学习越来越受到开发者关注，出现了很多机器学习的开源项目，在本文列举的11个机器学习开源项目中，无论你是Java爱好者还是Python狂人，在这里你都可以找到自己想要的机器学习开源项目。
0xdata H2O的算法是面向业务流程——欺诈或趋势预测。Hadoop专家可以使用Java与H2O相互作用，但框架还提供了对Python、R以及Scala的捆绑。
7. Cloudera Oryx
另一个为Hadoop设计的机器学习项目Oryx由
创造者提供。Oryx是为了允许机器学习模型部署在实时流数据上而设计的，如实时垃圾邮件过滤器或推荐引擎。
该项目的全新版本暂时定名为Oryx 2，目前正在准备阶段。它使用Apache项目如Spark 和 Kafka实现更高性能，其组件构建走松散耦合路线以便能经得住时间考验。
Project:Cloudera Oryx
8. GoLearn
谷歌的Go语言已经开始被广泛使用，随着库越来越多，据其开发者Stephen Witworth介绍，GoLearn被构建为Go语言的一体化的机器学习库，目标是“简单可定制”。简单主要是由于数据在库内被加载和处理，因为它是仿照SciPy
和R；可定制性在于库的开放源码特性以及一些数据结构可以很容易地在一个应用程序中扩展。Witworth也为Vowpal Wabbit库创建了一个包装器，其中一个库存放在Shogun工具箱中。
Project:GoLearn
Weka是新西兰Waikato大学开发的，收集一组专门为数据挖掘设计的Java机器学习算法。这组GNU得到 GPLv3许可的集有一个包系统扩展其功能，有官方和非官方包两种。Weka甚至还有专门一本书解释其软件和实战技术，所以那些想要在概念和软件上取得优势的开发者可以关注下。
虽然Weka并不是专门针对Hadoop用户，但是Weka的最新版本的一组封装器可以用于Hadoop。请注意，它还不能支持Spark，只有MapReduc。Clojure用户还可以通过
&库利用Weka。
10. CUDA-Convnet
现在大多数人都知道GPU在处理某些问题上的速度比CPU快。但应用程序不会自动利用GPU的加速功能；他们必须明确通过程序写入。CUDA-Convne是一个神经网络应用程序机器学习库，用C++编写来开发Nvidia的CUDA
GPU处理技术。对于那些使用Python而不是C++用户，由此产生的神经网络可以保存为Python pickle对象，因此可以从Python存取。
注意，原始版本的项目不再被开发，但是已经被重组为CUDA-Convnet2，支持多个GPU和Kepler-generation GPU。与之类似的项目Vulpes，已经用F#编写，并且通常和.Net框架一起使用。
11. ConvNetJS
顾名思义，ConvNetJS 是一个基于 js 的深度学习&library，可以让你在浏览器中训练深度网络。NPM版本也可用于那些使用Node.js的用户，并且这个库也是为合理使用JavaScript的异步性而设计，例如，一旦他们完成训练操作可以给出一个回调函数来执行。里面还包含大量的演示案例。
原文链接：&（责编/魏伟）
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> 如何雇一个牛逼的 Node.js 开发者
发表于( 00:00) 本文标签：
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初创公司是我的激情所在，而我干的也是管理一群雄心壮志的开发人员。我工作在Strongloop,并且已经在很多初创公司待过。初创公司在雇佣问题上有它独特的挑战----预算紧，期限近。加上要使用开源框架进行开发，而且还是相对年轻的框架，如Node.js，这一切使得雇佣一个合适的团队成为了一种巨大的挑战。
正如所有新兴并被快速采用的技术框架一样，一开始的挑战就是给你的技术团队增加高效的人才资源。在快速得出关于把 Javascript 开发变成 Node.js 工厂的结论之前，让我们先来看看关于 Node 及产品开发环境的核心问题。 简而言之，核心问题就是：
Node.js 具备基于事件的编程风格
Web 趋向于更小的以响应器/消息为基础的架构
最后，大多数我们试图解决的问题仍然需要通过可扩展的后端架构而不是UI来提供支持。
让我们逐个分析这些问题并揭示它们所带来的挑战。那就引出了我们需要招聘什么的人。
基于事件的程序设计
相对于传统的线程模型，Node.js开发与传统模型之间的主要区别是围绕着事件模型。相对于传统的线程模型，框架在基于事件的程序设计中管理的是控制流。在传统模型里，开发者必须在控制流中仔细处理模型中的流程，主动编写控制流向及返回的代码，要完全了解任务执行完后应该如何继续下面的流程。而对循环进行完全控制的事件模型则会返回到它会去的地方，而你却只能交叉手指祈祷好运。于是挑战就在于你如何组织逻辑，在于如何从过程模型到应用系统的输入与响应模型理解上的转变。这就是关键。
一个好候选人，能就传统的问题通过事件的方式进行讨论。他们是否能够清楚哪种类型的应用程序更适合于Node的方式？ 例如，一个I / O与CPU密集绑定的应用程序。著名的聊天服务器就是个很好的例子。问他什么样的复杂变化需要使用这种模式放在一起的代码。 一个好的候选人应该能够解释并发模型，事件循环与多线程的差异，以及它们如何影响可扩展性。
开发来自测试，二者手拉手。JavaScript是一门弱类型的动态语言，来自于Java/C#的世界，你突然失去了你的安全保障（你的“编译器”）。此外，你写代码处理事件都处在模型之中，以测试驱动开发（TDD）的经验 确实变得好用。以我的观点来看，TDD更适合基于事件的编程。实际上最好的开发人员已经这么做了，在测试之前甚至只有一行代码。更关键的是，你要确保你所想要雇佣的开发者有使用测试驱动代码设计的思想，而不仅仅只是考虑去用。下面将会做一下介绍。
这样，我们就有了两个关键的技能点用来寻找候选者，即：编码能力和测试驱动设计！这与我之前说的没有太大区别，除了一些细微上的不同！
你可能已注意到了网页的范型转换： 我们正快速地从传统的网页加载刷新走向较小的传感器般的信息，快速地访问小片的实时信息。你将也注意到通过开放式API我们走向传感器连接，器件连接，移动访问。Node.js这种情况，这里也是开源，由小模块API提供访问丰富信息组成。加上有不断成长的模块生长生态的外在，我观察到它惊人的成长---大约30%，从我加入Strongloop大概18个月以来。所以，你雇佣的任何Node.js开发人应该擅长在这样的开发模型下工作： 访问实时信息的小部分。
通常，我相信这意味着这样的开发者：擅长互动开发，快速编码试水，写小的重用的代码片段，遵循基于API开发。
基于类似Express, Connet, Async的关键模块的经验肯定都是加分的。github经验，开源贡献都得加高分。事实上，候选人用GitHub合作对等编码,关注Node.js在Google群和StackOverflow的活跃社区，和他写代码的能力同等重要。用模块生态系统的许多模块，找到已有模块，修好别人的模块或者给别人的模块打补丁，终归都是关键的技能。我要检查候选人GitHub的贡献的趋势和质量数量。他们是好的社区成员吗？他们修好代码吗？他们实行干净健康的特征分支，PR,提交吗？
如果你确实发现有人他积极贡献某节点核心，好，移交到附近的办公室。
安全性，后端架构，培训
伴随着代码开源，Node.js又是基于Javascript，这可能会导致你的应用存在安全隐患。开发者应当对服务器端注入比较熟悉，而且知道如何通过编码去避免这些风险。Node.js是单线程的，所以很容易会受到拒绝服务攻击。一名能够考虑到这些恶意情况并且编写出经得起良好测试的代码，在你的Node.js组中将会非常有价值。
Node.js相比其他编程语言还是比较新的，所以找到一名理想的员工可能会是一个挑战。在一些当地的小聚会中，你可能会找到一些黑客，也有可能找到一些经验丰富并希望向Node.js发展的Java工程师。或者为什么不考虑将你手下的一些在大型后端架构、处理大规模问题和容错方面有丰富经验的Java工程师送去参加一个好的培训呢？准备好开始了吗？StrongLoop提供培训和对个人或者组织的认证。
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Node.js开发实战详解源代码
书由浅入深，全面、系统地介绍了Node.js开发技术。书中提供了大量有针对性的实例，供读者实践学习，同时提供了大量的实践练习题及详尽的解答，帮助读者进一步巩固和提高。本书重在代码实践，阅读时应多注重实践编程。本书提供8小时配套教学视频及实例源代码，便于读者高效、直观地学习。 本书共分为11章。涵盖的主要内容有：Node.js的概念、应用场景、环境搭建和配置、异步编程；Node.js的模块概念及应用、Node.js的设计模式；HTTP简单服务的搭建、Node.js静态资源管理、文件处理、Cookie和Session实践、Crypto模块加密、Node.js与Nginx配合；UDP服务器的搭建、Node.js与PHP之间合作；Node.js的实现机制、Node.js的原生扩展与应用；Node.js的编码习惯；Node.js操作MySQL和MongoDB；基于Node.js的Myweb框架的基本设计架构及实现；利用Myweb框架实现一个简单的Web聊天室；在线聊天室案例和在线中国象棋案例的实现；Node.js的日志模块、curl模块、crontab模块、forever模块、xml模块和邮件发送模块等应用工具。 本书非常适合从事编程开发的学生、教师、广大科研人员和工程技术人员研读。
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