2019 年 4 月

第 34 卷,第 4 期

Xamarin - Xamarin.Forms 4.0 的最新消息

[Xamarin]

Xamarin.Forms 4.0 的最新消息

Alessandro Del Del

Xamarin.Forms 4.0 仍在預覽階段,但許多全新與改進功能均已推出,例如新的 CollectionView 和更新的 CarouselView 控制項、Visual 屬性及 Shell。了解最新版本有哪些功能,以及新版 Visual Studio 將會有何種支援。

資料點 - Docker 容器化應用程式中的 EF Core專欄

[資料點]

Docker 容器化應用程式中的 EF Core

Julie Lerman

因為 Julie Lerman 花了一段時間學習 EF Core 和 Docker,所以她認為兩者一起用來建置容器化應用程式並加入資料持續性機制,應該不是難事,結果卻比料想的更難。了解方法與原因,並利用她的經驗減輕您的痛苦。

機器學習 - 良性循環的智慧:機器學習的設計模式

[機器學習服務]

良性循環的智慧:機器學習的設計模式

Geoff Hulten

機器學習是絕佳的工具,但並不是只要建置模型並進行幾項預測,就能充分加以運用。本文探討了您在以機器學習為基礎的解決方案成長過程中,可以用來支援該過程的技術,讓解決方案從容易出錯的首發版本躍升為世界級智慧。

人工智慧 - 神經網路如何學習?專欄

[人工智慧]

神經網路如何學習?

Frank La La

反向傳播、梯度下降及損失都是與機器學習相關的術語。本文旨在深入探討反向傳播的程序,以及機器可透過 Keras 用來學習的程序。

Azure 機密運算 - Azure 機密運算的安全多方機器學習

[Azure 機密運算]

Azure 機密運算的安全多方機器學習

Stefano Tempesta

了解如何使用具有安全記憶體保護區技術的 Always Encrypted 將敏感性資料儲存在 SQL Server 資料庫中,並使用 Open Enclave SDK 與在信任執行環境中執行的機器學習服務共用。在此範例中,機器學習應用程式可讓多個健康照護單位共用資料,以建置更出色的預測模型。

測試回合 - 使用 PyTorch 的神經異常偵測專欄

[測試回合]

使用 PyTorch 的神經異常偵測

James McCaffrey

異常偵測就是在資料集中尋找不常見的項目。James McCaffrey 使用 PyTorch 程式庫呈現了示範版程式,該程式會建立神經自動編碼器來處理異常偵測,而這帶來了另一項優點,也就是神經技術可透過編碼非數值資料,來處理這類資料。

.NET - 實作專屬企業搜尋

[.NET]

實作專屬企業搜尋

Xavier Morera

搜尋是 IT 基礎結構內最強大的功能之一。但大家普遍上仍對這項功能有些誤解,只會在有東西不見或損毀時,才注意到它的存在。了解如何使用 Solr 和 SolrNet 以 C# 開始開發企業搜尋 API。

不吐不快 - 談談幽默這件事專欄

[不吐不快]

談談幽默這件事

David S. Platt

為了配合愚人節氣氛,David Platt 決定請 Cortana、Siri、Alexa 和 OK Google 為他說則笑話,結果笑話太冷,令他更加深入探究電腦與幽默之間深具挑戰的關係。

編者小記 - 適應機器學習專欄

[編者小記]

適應機器學習

Michael Desmond

對於涉足機器學習和 AI 越來越深的開發人員而言,Geoffrey Hulten 闡述機器學習模式和實務的專題文章解決了一個重要的弱點。